Ставки на искусственный интеллект: как игроки предсказывают будущее ИИ и зарабатывают миллионы

Игроки начали ставить на вероятность успеха различных моделей искусственного интеллекта на платформах вроде Kalshi, Polymarket и других. Каждый месяц объем таких ставок составляет миллионы долларов.

Например, Фостер Маккой заработал $10,000 всего за несколько часов в начале августа, ставя против успешности GPT-5 от OpenAI. Этот 27-летний трейдер заметил, что люди неверно трактуют данные с сайта онлайн-рейтингов, который явно восхвалял GPT-5. Поэтому он поставил $4,500 на своего соперника, модель Gemini от Google, как на “Лучший ИИ этого месяца”. С ростом числа участников, поддерживающих этот прогноз, сумма ставок увеличивалась, и в итоге Маккой смог обналичить свои доходы. С начала 2025 года он заработал на Kalshi $170,000.

Маккой входит в растущую группу игроков, которые совершают сотни сделок в неделю на рынках, связанных с ИИ, и делают ставки на темы, например, “Какой ИИ станет лучшим к концу 2025 года”, “Будет ли принят закон о регулировании ИИ в этом году?” и “Получит ли Сэм Альтман долю в OpenAI в этом году?”. Объем торгов на рынках прогнозирования ИИ в этом месяце достиг около $20 миллионов. Платформа Kalshi, единственная из доступных в США, сообщает о десятикратном росте с начала года.

Каждая ставка или “контракт” оценивается в центрах, что отражает вероятность выигрыша: Маккой приобретал тысячи контрактов на Gemini по цене примерно 40 центов, что указывало на 40% шанс на успех. Если бы Gemini победила, 40 центов Маккоя превратились бы в доллар. В противном случае он потерял бы всё.

Однако большая часть выигрышей выводится до окончательного объявления результата. Так, Маккой продал свою ставку по 87 центов.

Он также поделился, что использует три монитора для работы, на которых отображаются тренды в X, Discord и LMArena.

Обсуждения в социальных сетях могут также стать источником полезной информации для игроков. После выхода GPT-5 объем постов Илона Маска, в которых он утверждал о превосходстве своего чат-бота xAI Grok, куда более чем на 500% поднял рынок “Grok to Win”, хотя вскоре он практически полностью обвалился.

Многие игроки ищут повод для ставок в мелочах. Студент Гарварда Ришаб Джайн часто исследует аккаунты менее известных исследователей в X. За день до анонса GPT-5 Сэм Альтман из OpenAI разместил изображение Звезды Смерти из “Звёздных войн”. Когда исследователь из DeepMind ответил ему картинкой планеты, находящейся под атакой, Джайн воспринял это как знак доверия со стороны создателей Gemini. Также он анализирует исходные коды приложений Google и следит за публичными репозиториями GitHub, связанными с продуктами компании, в поисках изменений, которые могут указать на скорый запуск модели Gemini. С июня ему удалось выиграть $3,500.

Стратегии игроков варьируются: одни ставят на крупных игроков рынка, другие выбирают менее известные или обновлённые модели по низкой цене. Некоторые сравнивают коэффициенты на Kalshi и Polymarket, чтобы выявить возможности для арбитража.

По словам Робина Хэнсона, профессора экономики в Университете Джорджа Мейсона, с увеличением объема торговли на основе искусственного интеллекта растет и интерес к качественной информации, тогда как давление на случайных игроков усиливается.

“Когда у вас есть более подробные данные о таких рынках, вы способны принимать более обоснованные решения. Чем больше у вас знаний, тем больше вероятность заработать”, — говорит он.

Между тем аналитики CB Insights отмечают, что в настоящее время в сфере ИИ существует 498 частных компаний с оценкой свыше $1 млрд. Совокупная стоимость этих компаний составляет $2,7 трлн. С 2023 года было основано 100 подобных стартапов, а по данным CB Insights, более 1,3 тыс. стартапов в области ИИ имеют оценку более $100 миллионов.