Wer in einem Livestream gewinnt oder verliert, gehört vielleicht nicht mehr allein den Streamern.
CRSHMARKET hat eine Seed-Finanzierungsrunde über 350.000 US-Dollar abgeschlossen. Beteiligt waren Reciprocal Ventures, Lattice Capital und Starting Line. Das Projekt basiert auf Monad und bringt Prognosemärkte in Livestreams: Mikroereignisse bei Spielpartien, Outdoor-Streams mit echten Menschen und Interaktionen mit Creatorn können zu handelbaren Ereignissen mit Laufzeiten von wenigen Dutzend Sekunden werden, die nach etwa 60 Sekunden automatisch abgerechnet werden.
Im Visier hat das Projekt keine langfristigen Märkte wie Wahlen oder Unternehmensbilanzen, sondern die unmittelbare Aufmerksamkeit für die Frage: „Was passiert als Nächstes?“ Nutzer nehmen mit USDC teil, und Zuschauer werden von bloßen Mitlesern im Chat zu aktiven Teilnehmern am Echtzeitgeschehen.
Entscheidend für dieses Modell sind geringe Latenz, hoher Durchsatz und verlässliche Abrechnungen. Sollte Monad hochfrequente Mikro-Märkte tragen können, könnte Livestream-Interaktionen ein weiterer Prognosemarkt-Zweig entstehen. Doch Vorhersagespiele im Stil von Kurzdramen stehen auch vor Herausforderungen wie der Echtheit von Daten, Marktmanipulation und regulatorischen Anforderungen. Die Entwicklung bleibt abzuwarten.
#预测市场 #Monad #Web3-Livestreaming
CRSHMARKET hat eine Seed-Finanzierungsrunde über 350.000 US-Dollar abgeschlossen. Beteiligt waren Reciprocal Ventures, Lattice Capital und Starting Line. Das Projekt basiert auf Monad und bringt Prognosemärkte in Livestreams: Mikroereignisse bei Spielpartien, Outdoor-Streams mit echten Menschen und Interaktionen mit Creatorn können zu handelbaren Ereignissen mit Laufzeiten von wenigen Dutzend Sekunden werden, die nach etwa 60 Sekunden automatisch abgerechnet werden.
Im Visier hat das Projekt keine langfristigen Märkte wie Wahlen oder Unternehmensbilanzen, sondern die unmittelbare Aufmerksamkeit für die Frage: „Was passiert als Nächstes?“ Nutzer nehmen mit USDC teil, und Zuschauer werden von bloßen Mitlesern im Chat zu aktiven Teilnehmern am Echtzeitgeschehen.
Entscheidend für dieses Modell sind geringe Latenz, hoher Durchsatz und verlässliche Abrechnungen. Sollte Monad hochfrequente Mikro-Märkte tragen können, könnte Livestream-Interaktionen ein weiterer Prognosemarkt-Zweig entstehen. Doch Vorhersagespiele im Stil von Kurzdramen stehen auch vor Herausforderungen wie der Echtheit von Daten, Marktmanipulation und regulatorischen Anforderungen. Die Entwicklung bleibt abzuwarten.
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