InfoFi: La revolución de la economía de la atención en la era Web3

En 1971, el psicólogo y economista Herbert Simon propuso por primera vez la teoría de la economía de la atención, señalando que en un mundo de sobrecarga de información, la atención humana se convierte en el recurso más escaso.

El economista y socio ejecutivo de USV, Albert Wenger, revela en "El mundo después del capital" un cambio fundamental: la civilización humana está experimentando un tercer salto: de la "escasez de capital" de la era industrial a la "escasez de atención" de la era del conocimiento.

• Revolución Agrícola: dedicada a resolver el problema de la escasez de alimentos, pero que provocó disputas por la tierra;
• Revolución Industrial: Se dedicó a resolver el problema de la escasez de tierras, pero se convirtió en una competencia por recursos y acumulación de capital;
• Revolución digital: la lucha por la atención.

El impulso subyacente de esta transformación proviene de dos características clave de la tecnología digital: el costo marginal cero de la replicación y difusión de la información, y la universalidad del cálculo de la IA (aunque la atención humana no es replicable).

Ya sea por el auge del mercado de juguetes de colección o por las transmisiones en vivo de los principales influencers, en esencia, en gran medida se trata de la competencia por la atención de los usuarios y espectadores. Sin embargo, en la economía de la atención tradicional, los usuarios, fanáticos y consumidores contribuyen con su atención como "combustible de datos", mientras que los beneficios excesivos son monopolizados por plataformas, revendedores y otros. El InfoFi del mundo Web3 intenta revolucionar este modelo: a través de blockchain, incentivos de tokens y tecnología de IA, busca hacer transparente el proceso de producción, difusión y consumo de información, intentando devolver el valor a los participantes.

Este artículo presentará una introducción profunda sobre la clasificación del proyecto InfoFi, los desafíos que enfrenta y las tendencias de desarrollo futuras.

¿Qué es InfoFi?

InfoFi es la fusión de Información + Finanzas, cuyo núcleo radica en transformar información difícil de cuantificar y abstracta en un vehículo de valor dinámico y cuantificable. Esto abarca no solo los mercados de predicción tradicionales, sino también la distribución, especulación o comercio de información o conceptos abstractos como atención, reputación, datos en cadena o inteligencia, percepciones personales y actividad narrativa.

Las principales ventajas de InfoFi se reflejan en:

• Mecanismo de redistribución de valor: devolver el valor monopolizado por las plataformas en la economía de la atención tradicional a los verdaderos contribuyentes. A través de contratos inteligentes y mecanismos de incentivos, permitir que los productores, disseminadores y consumidores de información puedan compartir los beneficios.
• Capacidad de valorización de la información: transformar la atención abstracta, las percepciones, la reputación, la actividad narrativa, entre otros, en activos digitales negociables, creando un mercado de transacciones para el valor de la información que antes era difícil de intercambiar.
• Participación de bajo umbral: los usuarios pueden participar en la distribución de valor a través de la creación de contenido solo con una cuenta de redes sociales.
• Innovación en el mecanismo de incentivos: no solo recompensa la creación de contenido, sino que también incluye la difusión, la interacción, la verificación y otros múltiples aspectos, permitiendo que el contenido de nicho y los usuarios de cola larga también obtengan recompensas. El contenido de alta calidad recibe más recompensas, incentivando la producción continua de información de alta calidad;
• Potencial de aplicación interdisciplinaria: por ejemplo, la introducción de la IA proporciona ventajas como la evaluación de calidad de contenido y la optimización del mercado en InfoFi.

Clasificación InfoFi

InfoFi abarca una variedad de diferentes escenarios y modelos de aplicación, que se pueden dividir principalmente en las siguientes categorías:

mercado de predicción

El mercado de predicción, como componente central de InfoFi, es un mecanismo que utiliza la sabiduría colectiva para predecir los resultados de eventos futuros. Los participantes expresan sus expectativas sobre futuros eventos (como resultados de elecciones o políticas, eventos deportivos, pronósticos económicos, expectativas de precios, fechas de lanzamiento de productos, etc.) comprando y vendiendo "acciones" vinculadas a resultados específicos de eventos, y el precio del mercado refleja la expectativa colectiva del grupo sobre el resultado del evento. Polymarket es una aplicación representativa que promueve el concepto de InfoFi.

Vitalik siempre ha sido un firme defensor del mercado de predicciones Polymarket, y en un artículo titulado "De los mercados de predicción a las finanzas de información" publicado en noviembre de 2024, expresó que "los mercados de predicción tienen el potencial de crear mejores aplicaciones en redes sociales, ciencia, noticias, gobernanza y otros campos. Yo llamo a estos mercados finanzas de información (info finance)." Vitalik también destacó la dualidad de Polymarket: por un lado, es un sitio de apuestas para los participantes, y por otro, es un sitio de noticias para todos los demás.

En el marco de InfoFi, el mercado de predicciones no es solo una herramienta de especulación, sino una plataforma que utiliza mecanismos de incentivos financieros para extraer y revelar información real. Este mecanismo aprovecha la eficiencia del mercado, alentando a los participantes a proporcionar información precisa, ya que las predicciones correctas conllevan recompensas económicas, mientras que las predicciones incorrectas pueden resultar en pérdidas. El propio Musk también retuiteó, un mes antes de las elecciones estadounidenses de 2024, los datos de que "Trump lidera con un 51% en Polymarket" y comentó: "Dado que implica inversiones reales, estos datos son más precisos que las encuestas tradicionales".

Las plataformas que representan el mercado de predicción incluyen:

• Polymarket: El mayor mercado de predicciones descentralizado, Polymarket se basa en la red Polygon y utiliza el stablecoin USDC como medio de intercambio. Los usuarios pueden hacer predicciones sobre eventos como elecciones políticas, economía, entretenimiento y el lanzamiento de productos.
• Kalshi: es una plataforma de mercado de predicción completamente regulada por la CFTC en Estados Unidos, que apoya los depósitos de USDC, BTC, WLD, SOL, XRP y RLUSD a través de una colaboración con el proveedor de infraestructura de criptomonedas y stablecoins Zero Hash, pero se liquida en moneda fiduciaria. Kalshi se centra en contratos de eventos (Event Contracts), que permiten a los usuarios negociar los resultados de eventos políticos, económicos y financieros. Debido a la conformidad regulatoria, Kalshi tiene una ventaja única en el mercado estadounidense.

Modelo de InfoFi (Yap-to-Earn)

"Boca a Boca" es el apodo que la comunidad de criptomonedas en chino le da a Yap-to-Earn, que se refiere a ganar recompensas al expresar opiniones y compartir contenido. La idea central de Yap-to-Earn es alentar a los usuarios a publicar publicaciones o comentarios de alta calidad relacionados con proyectos de criptomonedas en plataformas sociales, mayormente evaluando la cantidad, calidad, interacción y profundidad del contenido a través de algoritmos de IA, para así asignar puntos o recompensas en tokens. Este modelo se diferencia de las actividades tradicionales en cadena (como el comercio o el staking), y se enfoca más en la contribución de información y la influencia de los usuarios en la comunidad.

Características de "Zui Lu" :

• No se requieren transacciones en la cadena o grandes capitales, solo se necesita una cuenta X para participar.
• Aumentar la actividad de la comunidad del proyecto mediante recompensas por discusiones valiosas.
• Los algoritmos de IA reducen la intervención humana, filtran bots y contenido de baja calidad, asegurando que la distribución de recompensas sea más transparente.
• Los puntos pueden transformarse en airdrops de tokens o privilegios ecológicos, y los participantes tempranos pueden obtener mayores beneficios.

Los proyectos de boca que son populares actualmente o que apoyan el boca incluyen:

Kaito AI: es la plataforma representativa de Yap-to-Earn, ha colaborado con múltiples proyectos, evaluando a través de algoritmos de IA la cantidad, calidad, interactividad y profundidad del contenido relacionado con criptomonedas publicado por los usuarios en X, recompensando con puntos Yap, para que los usuarios compitan en el ranking y ganen airdrops de tokens.

De este modo, los creadores pueden no solo demostrar eficazmente su influencia y el valor de su contenido a través de Yaps, sino también atraer una atención de alta calidad y precisa; los usuarios comunes pueden aprovechar el sistema Yaps para descubrir contenido de calidad y KOL de manera eficiente; y las partes del proyecto logran el doble objetivo de alcanzar de manera precisa a los usuarios objetivo y ampliar la influencia de la marca, formando un ciclo ecológico virtuoso de beneficios mutuos.

Kaito AI ha distribuido tokens por un valor de más de 90 millones de dólares a diversas comunidades (sin incluir los airdrops de Kaito), con más de 200,000 Yappers activos al mes.

Cookie.fun: Cookie rastrea la participación mental (mindshare), la interacción y los datos en la cadena de los agentes de IA, generando una visión general completa del mercado, y también rastrea la participación mental y el sentimiento de los proyectos de criptomonedas. Cookie Snaps cuenta con un sistema integrado de recompensas y actividades de airdrop, que recompensa a los creadores de Cookie que contribuyen a la atención del proyecto.

Cookie ha colaborado con tres proyectos para lanzar la actividad Snaps, que son Spark, Sapien y OpenLedger. Entre ellos, la actividad Spark tuvo más de 16,000 participantes, mientras que los dos últimos proyectos tuvieron 7,930 y 6,810 participantes, respectivamente.

Virtuals: Virtuals no es una plataforma centrada en Yap-to-Earn, sino una plataforma de lanzamiento de agentes de IA. Sin embargo, a mediados de abril se lanzó un nuevo mecanismo de lanzamiento llamado Genesis Launch en Base, y una de las formas de ganar puntos para participar en el lanzamiento incluye Yap-to-Earn (respaldado por Kaito).

Loud: Loud, como un "experimento de valor de atención" dentro del ecosistema Kaito AI, ocupó más del 70% de la lista de atención de Kaito a través de actividades Yap-to-Earn antes de la publicación oficial del token a finales de mayo de 2025 a través de la Oferta Inicial de Atención (Initial Attention Offering, IAO). El mecanismo operativo de LOUD también gira en torno a la "economía de atención", y las comisiones de transacción recaudadas después de abrir el comercio se distribuyen principalmente en forma de SOL a los 25 principales usuarios de la lista de atención.

Wallchain Quacks: Wallchain es un proyecto de AttentionFi programático basado en Solana, respaldado por AllianceDAO. Wallchain X Score evalúa la influencia general de los usuarios, mientras que Wallchain Quacks premia el contenido de alta calidad y las interacciones valiosas. Actualmente, el LLM personalizado de Wallchain Quacks evalúa diariamente el contenido de los creadores, y los creadores de contenido valioso y perspicaz recibirán recompensas Quacks.

Boca Lúgubre + Tarea / Actividad en cadena / Verificación: Valoración de contribuciones multidimensionales

También hay algunos proyectos que combinan la contribución de contenido con comportamientos en la cadena (como transacciones, staking, acuñación de NFT) o tareas, evaluando de manera integral la contribución multidimensional del usuario.

Galxe Starboard: Galxe es una plataforma de crecimiento Web3, y su última novedad, Galxe Starboard, se dedica a recompensar las contribuciones reales en acciones tanto fuera de la cadena como en la cadena. Los proyectos pueden definir múltiples niveles de contribución; lo importante no es solo cuántos tuits se han enviado, sino el valor que se aporta al proyecto en su conjunto, incluyendo la participación en publicaciones, el sentimiento, la viralidad, la interacción con dApps, la tenencia de tokens, la acuñación de NFT o la finalización de tareas en la cadena.

Mirra: Mirra es un modelo de IA descentralizado entrenado con datos seleccionados por la comunidad, capaz de aprender de las contribuciones en tiempo real de los usuarios de Web3. Específicamente, los creadores publican contenido de alta calidad en X, lo que equivale a enviar datos de verificación para la IA; los exploradores (Scout) identifican contenido de alto valor en X y lo marcan en las respuestas con @MirraTerminal para enviar sus ideas, decidiendo qué contenido aprende la IA y ayudando a dar forma a la IA inteligente.

InfoFi de reputación

Ethos es un protocolo de reputación en cadena, completamente basado en protocolos abiertos y registros en cadena, y combina la prueba de derechos sociales (Social PoS) para generar una puntuación de credibilidad (Credibility Score) a través de mecanismos descentralizados, asegurando la fiabilidad, descentralización y resistencia a ataques Sybil de su sistema de reputación. Actualmente, Ethos utiliza un estricto sistema de invitación. La función principal de Ethos es generar una puntuación de credibilidad, un indicador cuantificado de la confianza del usuario en la cadena. La puntuación se basa en las siguientes actividades en cadena e interacciones sociales: mecanismo de comentarios (con utilidad acumulativa), mecanismo de garantía (bloqueando Ethereum para respaldar a otros usuarios).

Ethos también lanzó un mercado de reputación que permite a los usuarios especular sobre la reputación de individuos, empresas, DAO e incluso entidades de IA mediante la compra y venta de "votos de confianza" y "votos de desconfianza", es decir, ir largo o corto en la reputación.

GiveRep: Se construye principalmente sobre Sui, con el objetivo de convertir la influencia social y la participación comunitaria de los usuarios en la plataforma X en una reputación en cadena cuantificable, a través de recompensas que incentivan la participación del usuario. Al comentar y mencionar en Twitter oficial de GiveRep debajo de las publicaciones de los creadores, tanto el comentarista como el creador reciben un punto de reputación. Para limitar el abuso, GiveRep restringe a los usuarios a un máximo de 3 menciones de comentarios al día (incluidas las 3), mientras que los creadores pueden recibir puntos ilimitados al día. Las menciones de comentarios de proyectos del ecosistema Sui y embajadores recibirán más puntos.

Mercado de atención / Predicción

Noise: es una plataforma de descubrimiento de tendencias y trading basada en MegaETH, que actualmente requiere un código de invitación para poder experimentar. Los usuarios pueden ir en largo o en corto en el proyecto de atención.

Upside: Upside es un