InfoFi Profundidad investigación: Experimento financiero de atención en la era de la IA
I. Introducción: De la escasez de información a la escasez de atención, InfoFi surge.
La revolución de la información del siglo XX trajo un crecimiento explosivo del conocimiento, pero también provocó una paradoja: cuando el costo de acceso a la información es casi cero, lo que realmente escasea ya no es la información en sí, sino los recursos cognitivos que utilizamos para procesar la información: la atención. Herbert Simon, ganador del Premio Nobel de Economía, propuso por primera vez el concepto de "economía de la atención" en 1971, señalando que la sobrecarga de información provoca una escasez de atención. Frente a la avalancha de contenido en las redes sociales, videos cortos, y notificaciones de noticias, las fronteras cognitivas de la humanidad están siendo continuamente exprimidas, y la selección, el juicio y la valoración se están volviendo cada vez más difíciles.
La escasez de atención se ha convertido en una batalla por los recursos en la era digital. En el modelo tradicional de Web2, las plataformas controlan el acceso al tráfico a través de algoritmos, mientras que los verdaderos creadores de recursos de atención, los usuarios, los creadores de contenido y los evangelizadores de la comunidad, a menudo son solo "combustible gratuito" en la lógica de ganancias de la plataforma. Las principales plataformas y los inversores cosechan los beneficios en la cadena de monetización de la atención, mientras que los individuos comunes que impulsan la producción y difusión de información tienen dificultades para participar en la distribución del valor.
El auge de InfoFi ocurre en este contexto. Se basa en la tecnología de blockchain, incentivos de tokens y empoderamiento de IA, con el objetivo de "redefinir el valor de la atención", intentando transformar los comportamientos cognitivos no estructurados de los usuarios, como puntos de vista, información, reputación, interacciones sociales y descubrimiento de tendencias, en formas de activos cuantificables y comerciables. A través de un mecanismo de incentivos distribuidos, cada usuario que participe en la creación, difusión y evaluación del ecosistema de información podrá compartir el valor generado.
InfoFi hereda el diseño de mecanismos financieros de DeFi, el impulso social de SocialFi y la estructura de incentivos de GameFi, al mismo tiempo que introduce la capacidad de AI en análisis semántico, reconocimiento de señales y predicción de tendencias, construyendo así una nueva estructura de mercado en torno a la "financiarización de recursos cognitivos". Su núcleo es un conjunto completo de lógica de descubrimiento y redistribución de valor en torno a "información→confianza→inversión→retorno".
Desde la tierra de la sociedad agrícola, el capital de la era industrial, hasta la atención en la civilización digital de hoy, los principales medios de producción de la sociedad humana están experimentando una profunda transferencia. InfoFi es precisamente la representación concreta de esta transformación de paradigma macro en el mundo blockchain. No solo es una nueva oportunidad en el mercado de criptomonedas, sino que también podría ser el punto de inicio para una profunda reestructuración de la gobernanza del mundo digital, la lógica de la propiedad intelectual y los mecanismos de fijación de precios financieros.
II. Composición ecológica de InfoFi: el mercado de intersección tríada de información × finanzas × IA
La esencia de InfoFi es construir un sistema de mercado compuesto que anide simultáneamente la lógica financiera, la computación semántica y los mecanismos de juego en el contexto actual de la red, donde la información está altamente saturada y su valor es difícil de capturar. Su arquitectura ecológica es el punto de intersección de un mecanismo de descubrimiento del valor de la información, un sistema de incentivos de comportamiento y un motor de distribución inteligente, formando un ecosistema de pila completa que integra el comercio de información, incentivos de atención, calificación de reputación y pronósticos inteligentes.
Desde una perspectiva de lógica fundamental, InfoFi es un intento de "financiar" la información, es decir, convertir actividades cognitivas como contenidos, opiniones, juicios de tendencias e interacciones sociales, que originalmente no podían ser valoradas, en "activos cuasi" medibles y negociables, otorgándoles un precio de mercado. La intervención financiera hace que la información, en los procesos de producción, circulación y consumo, ya no sea fragmentos de "contenido" dispersos y aislados, sino que se convierte en "productos cognitivos" con propiedades de juego y capacidad de acumulación de valor.
La IA se convierte en el segundo pilar de InfoFi, asumiendo principalmente dos roles: la filtración semántica y el reconocimiento de comportamientos. La IA, a través del modelado de datos multidimensionales como el comportamiento en redes sociales de los usuarios, las trayectorias de interacción con el contenido y la originalidad de las opiniones, logra una evaluación precisa de las fuentes de información. En cierto sentido, la función de la IA en InfoFi es equivalente a la de un creador de mercado y un mecanismo de liquidación en un intercambio, siendo el núcleo que mantiene la estabilidad y la credibilidad del ecosistema.
La información es la base de todo, no solo el objeto de las transacciones, sino también la fuente de las emociones del mercado, las conexiones sociales y la formación de consensos. El mecanismo de funcionamiento del mercado InfoFi depende en gran medida de la ecología dinámica construida por el gráfico social, la red semántica y las expectativas psicológicas. En este marco, los creadores de contenido son equivalentes a los "creadores de mercado" del mercado, los usuarios son "inversores" y la plataforma junto con la IA son "árbitros + bolsa".
La colaboración de esta estructura ternaria ha dado lugar a nuevos tipos y mecanismos como mercados de predicción, Yap-to-Earn, protocolos de reputación, mercados de atención y plataformas de contenido con acceso basado en tokens. Juntos, forman el ecosistema de múltiples capas de InfoFi: que incluye herramientas de descubrimiento de valor, mecanismos de distribución de valor, y también integra un sistema de identidad multidimensional, diseño de umbrales de participación y mecanismos anti-brujería.
InfoFi intenta convertirse en una "infraestructura financiera cognitiva" que proporcione un descubrimiento de información y un mecanismo de toma de decisiones colectivas más eficientes para toda la sociedad criptográfica. Sin embargo, tales sistemas están destinados a ser complejos, diversos y frágiles. La subjetividad de la información determina la falta de uniformidad en la evaluación del valor, la naturaleza competitiva de las finanzas aumenta el riesgo de manipulación y efectos de manada, y la opacidad de la IA también plantea desafíos a la transparencia. El ecosistema de InfoFi debe equilibrar y auto-repararse constantemente entre estas tensiones tridimensionales, de lo contrario, será fácil deslizarse hacia el extremo opuesto de "juegos de azar encubiertos" o "campos de cosecha de atención" bajo el impulso del capital.
Tres, Mecanismo Central de Juego: Innovación de Incentivos vs Trampa de Cosecha
Detrás de toda la prosperidad aparente en el ecosistema InfoFi, en última instancia, se encuentra el juego de diseño de mecanismos de incentivos. Ya sea la participación en mercados de predicción, la producción de acciones de boca, la construcción de activos de reputación, el comercio de atención, o la minería de datos en la cadena, en esencia, todo se reduce a una pregunta central: ¿quién aporta esfuerzo? ¿quién recibe dividendos? ¿quién asume el riesgo?
InfoFi intenta romper la cadena de explotación entre "plataforma-creador-usuario" en las plataformas de contenido tradicionales, devolviendo el valor a los contribuyentes originales de la información. Sin embargo, desde la estructura interna, esta devolución de valor no es inherentemente justa, sino que se basa en un delicado equilibrio de una serie de incentivos, validaciones y mecanismos de juego. Si se diseña adecuadamente, InfoFi tiene el potencial de convertirse en un campo de experimentación innovador donde los usuarios ganan; si el mecanismo se desequilibra, puede fácilmente convertirse en un "campo de recolección de pequeños inversores" dominado por capital y algoritmos.
La innovación esencial de InfoFi es otorgar a "la información", un activo intangible que en el pasado era difícil de medir y no podía ser financiado, una clara comerciabilidad, competitividad y liquidabilidad. Esta transformación depende de la trazabilidad de la blockchain y la evaluabilidad de la IA. Los mercados de predicción monetizan el consenso cognitivo a través del mecanismo de precios del mercado; el ecosistema de la boca se convierte en un comportamiento económico; el sistema de reputación construye capital social que es heredable y puede ser utilizado como garantía; el mercado de atención utiliza las tendencias populares como objeto de transacción. Estos mecanismos hacen que la información tenga por primera vez la propiedad de "flujo de caja", y convierten "decir una palabra, compartir un tweet, respaldar a alguien" en verdaderas actividades productivas.
Sin embargo, cuanto más fuerte es el sistema de incentivos, más fácil es que surja el "abuso de juegos de azar". El mayor riesgo sistémico que enfrenta InfoFi es la desnaturalización del mecanismo de incentivos y la proliferación de cadenas de arbitraje. Tomando como ejemplo Yap-to-Earn, muchos proyectos, tras atraer a una gran cantidad de creadores de contenido en la fase inicial de incentivos, rápidamente caen en la "niebla informativa": la proliferación de cuentas de matrices de robots inundando, la participación anticipada en pruebas por parte de grandes influenciadores, el control orientado de los pesos de interacción por parte de los promotores, entre otros fenómenos desordenados. Bajo un sistema de puntos y expectativas de tokens poco transparentes, muchos usuarios se convierten en "trabajadores gratuitos": tuitean, interactúan, se registran y crean grupos, pero al final no tienen derecho a participar en airdrops.
Es aún más digno de atención que la financiarización de la información no equivale a la consensuación del valor. En el mercado de la atención o en el mercado de la reputación, los contenidos, personas o tendencias que son "apoyados" no necesariamente son señales de verdadero valor a largo plazo. En ausencia de una demanda real y un respaldo de escenarios, una vez que los incentivos se reducen y las subvenciones se detienen, estos "activos informativos" que han sido financiados a menudo caen rápidamente a cero, e incluso forman una dinámica ponzi de "narrativas de corto plazo y cero a largo plazo".
Además, en los mercados de predicción, si el mecanismo de oráculo no es lo suficientemente transparente, o si se ve afectado por la manipulación de grandes capitales, es muy fácil que se forme un sesgo en la fijación de precios de la información. Esto nos recuerda que, incluso en un mecanismo de predicción que tiene como objetivo la "información del mundo real", también se debe encontrar un mejor punto de equilibrio entre la tecnología y la teoría de juegos.
En resumen, el mecanismo de incentivos de InfoFi es tanto su mayor ventaja como su mayor fuente de riesgo. Solo cuando el sistema de incentivos deje de ser solo un juego de tráfico y airdrops, y se convierta en una infraestructura capaz de identificar señales reales, incentivar contribuciones de calidad y formar un ecosistema coherente, InfoFi podrá lograr realmente la transición de la "economía de gancho" a las "finanzas cognitivas".
Cuatro, análisis de proyectos típicos y direcciones recomendadas para seguir
El ecosistema InfoFi actualmente presenta un patrón de florecimiento diverso y rotación de temas, donde diferentes proyectos giran en torno a la ruta central "información → incentivo → mercado", evolucionando hacia paradigmas de productos diferenciados y estrategias de crecimiento de usuarios. A continuación, se seleccionan proyectos representativos de cinco direcciones para su análisis:
Predecir la dirección del mercado: Polymarket + Upside
Polymarket es uno de los proyectos más maduros y emblemáticos del ecosistema InfoFi, cuyo modelo central consiste en comprar y vender participaciones de contratos de diferentes resultados a través de USDC, para lograr una fijación de precios de las expectativas colectivas sobre eventos reales. Las probabilidades de victoria y derrota reflejadas por Polymarket han superado en varias ocasiones a las encuestas tradicionales, lo que ha generado un gran debate. Con la colaboración oficial con X llevando a cabo, el crecimiento de usuarios y la visibilidad de datos se han incrementado aún más.
Upside se centra en la predicción social, intentando comercializar el contenido a través de un mecanismo de votación por "me gusta", permitiendo que los creadores, lectores y votantes compartan los ingresos. Upside enfatiza una experiencia de usuario de baja interacción, bajo umbral y desfinanciarizada, explorando el modo de fusión entre InfoFi y las plataformas de contenido.
Yap-to-Earn (Boca a Ganar) dirección: Kaito AI + LOUD
Kaito AI es una de las plataformas más representativas del modelo Yap-to-Earn, que utiliza algoritmos de IA para evaluar la calidad, interactividad y relevancia del contenido publicado por los usuarios en X, distribuyendo Yaps (puntos) y realizando airdrops de tokens o recompensas en colaboración con proyectos basados en clasificaciones. Sin embargo, con el aumento de usuarios, también ha enfrentado problemas estructurales como la contaminación de señales de contenido, la proliferación de bots y disputas sobre la distribución de puntos.
LOUD es el primer proyecto que utiliza la tabla de clasificación Yap-to-Earn para realizar una IAO (emisión de atención inicial). Aunque su estrategia de airdrop generó mucho ruido social a corto plazo, fue criticada por la comunidad como "una recolección al estilo de pasar la bomba" debido a la rápida caída del precio del token posteriormente.
Dirección de Finanzas de Reputación: Ethos + GiveRep
Ethos es el intento más sistemático y descentralizado en el campo de las finanzas de reputación hasta la fecha. Su lógica central es construir un "puntuación de crédito" verificable en la cadena, que no solo genera calificaciones a través de registros de interacción y un mecanismo de comentarios, sino que también introduce un "mecanismo de garantía". Otra gran innovación de Ethos es el lanzamiento de un mercado de especulación de reputación, que permite a los usuarios "ir largo o corto" en la reputación de otros, creando una nueva dimensión de herramientas financieras.
GiveRep es más ligero y comunitario. Su mecanismo consiste en puntuar a los creadores de contenido y comentaristas mediante comentarios @ a la cuenta oficial, limitando el número de comentarios por día. Junto con el ecosistema activo de la comunidad X, ya se ha logrado una cierta escala de difusión en Sui.
Dirección del mercado de atención: Tendencias + Ruido + Sala de atrás
Trends es una plataforma para explorar la "capitalización de contenido", que permite a los creadores acuñar sus publicaciones X como "Trend" negociables, establecer curvas de negociación, los miembros de la comunidad pueden comprar y hacer apuestas sobre la popularidad de la publicación, y los creadores obtienen una comisión de las transacciones.
Noise es una plataforma de futuros de atención basada en MegaETH, donde los usuarios pueden apostar por cambios en la popularidad de un tema o proyecto, siendo un campo de inversión directa en finanzas de atención.
Backroom representa un producto InfoFi de "desbloqueo de pago + filtrado de contenido de alto valor". Los creadores pueden publicar contenido de alta calidad basado en un umbral de tokens, los usuarios compran una Key para desbloquear el acceso, y la Key en sí tiene características de comerciabilidad y volatilidad de valor, formando un ciclo financiero de contenido.
Perspectivas de datos y plataforma de Agente AI: Arkham + Xeet + Virtuals
Arkham Intel Exchange se ha convertido en sinónimo de la monetización de la inteligencia en la cadena, permitiendo a los usuarios publicar recompensas para incentivar a los "detectives en la cadena" a revelar información sobre la propiedad de direcciones.
El fundador de Xeet declaró que quiere hacer un "filtro de ruido" para InfoFi, introduciendo el sistema de reputación Ethos, KO
Ver originales
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
16 me gusta
Recompensa
16
5
Compartir
Comentar
0/400
RektRecorder
· hace22h
Cada minuto es un desafío mental, estoy frustrado.
Ver originalesResponder0
Ser_Liquidated
· hace22h
tomar a la gente por tonta llena de sensación de fragmentación, necesito urgentemente un tazón de sopa de pollo venenosa.
Ver originalesResponder0
ApeWithAPlan
· hace22h
La atención se ha utilizado para estar en el Airdrop.
Ver originalesResponder0
MEVHunter
· hace22h
solo otro esquema Ponzi para extraer valor de los normies... he visto este patrón antes en web2
InfoFi Profundidad解析：注意力金融的潜力与风险
InfoFi Profundidad investigación: Experimento financiero de atención en la era de la IA
I. Introducción: De la escasez de información a la escasez de atención, InfoFi surge.
La revolución de la información del siglo XX trajo un crecimiento explosivo del conocimiento, pero también provocó una paradoja: cuando el costo de acceso a la información es casi cero, lo que realmente escasea ya no es la información en sí, sino los recursos cognitivos que utilizamos para procesar la información: la atención. Herbert Simon, ganador del Premio Nobel de Economía, propuso por primera vez el concepto de "economía de la atención" en 1971, señalando que la sobrecarga de información provoca una escasez de atención. Frente a la avalancha de contenido en las redes sociales, videos cortos, y notificaciones de noticias, las fronteras cognitivas de la humanidad están siendo continuamente exprimidas, y la selección, el juicio y la valoración se están volviendo cada vez más difíciles.
La escasez de atención se ha convertido en una batalla por los recursos en la era digital. En el modelo tradicional de Web2, las plataformas controlan el acceso al tráfico a través de algoritmos, mientras que los verdaderos creadores de recursos de atención, los usuarios, los creadores de contenido y los evangelizadores de la comunidad, a menudo son solo "combustible gratuito" en la lógica de ganancias de la plataforma. Las principales plataformas y los inversores cosechan los beneficios en la cadena de monetización de la atención, mientras que los individuos comunes que impulsan la producción y difusión de información tienen dificultades para participar en la distribución del valor.
El auge de InfoFi ocurre en este contexto. Se basa en la tecnología de blockchain, incentivos de tokens y empoderamiento de IA, con el objetivo de "redefinir el valor de la atención", intentando transformar los comportamientos cognitivos no estructurados de los usuarios, como puntos de vista, información, reputación, interacciones sociales y descubrimiento de tendencias, en formas de activos cuantificables y comerciables. A través de un mecanismo de incentivos distribuidos, cada usuario que participe en la creación, difusión y evaluación del ecosistema de información podrá compartir el valor generado.
InfoFi hereda el diseño de mecanismos financieros de DeFi, el impulso social de SocialFi y la estructura de incentivos de GameFi, al mismo tiempo que introduce la capacidad de AI en análisis semántico, reconocimiento de señales y predicción de tendencias, construyendo así una nueva estructura de mercado en torno a la "financiarización de recursos cognitivos". Su núcleo es un conjunto completo de lógica de descubrimiento y redistribución de valor en torno a "información→confianza→inversión→retorno".
Desde la tierra de la sociedad agrícola, el capital de la era industrial, hasta la atención en la civilización digital de hoy, los principales medios de producción de la sociedad humana están experimentando una profunda transferencia. InfoFi es precisamente la representación concreta de esta transformación de paradigma macro en el mundo blockchain. No solo es una nueva oportunidad en el mercado de criptomonedas, sino que también podría ser el punto de inicio para una profunda reestructuración de la gobernanza del mundo digital, la lógica de la propiedad intelectual y los mecanismos de fijación de precios financieros.
II. Composición ecológica de InfoFi: el mercado de intersección tríada de información × finanzas × IA
La esencia de InfoFi es construir un sistema de mercado compuesto que anide simultáneamente la lógica financiera, la computación semántica y los mecanismos de juego en el contexto actual de la red, donde la información está altamente saturada y su valor es difícil de capturar. Su arquitectura ecológica es el punto de intersección de un mecanismo de descubrimiento del valor de la información, un sistema de incentivos de comportamiento y un motor de distribución inteligente, formando un ecosistema de pila completa que integra el comercio de información, incentivos de atención, calificación de reputación y pronósticos inteligentes.
Desde una perspectiva de lógica fundamental, InfoFi es un intento de "financiar" la información, es decir, convertir actividades cognitivas como contenidos, opiniones, juicios de tendencias e interacciones sociales, que originalmente no podían ser valoradas, en "activos cuasi" medibles y negociables, otorgándoles un precio de mercado. La intervención financiera hace que la información, en los procesos de producción, circulación y consumo, ya no sea fragmentos de "contenido" dispersos y aislados, sino que se convierte en "productos cognitivos" con propiedades de juego y capacidad de acumulación de valor.
La IA se convierte en el segundo pilar de InfoFi, asumiendo principalmente dos roles: la filtración semántica y el reconocimiento de comportamientos. La IA, a través del modelado de datos multidimensionales como el comportamiento en redes sociales de los usuarios, las trayectorias de interacción con el contenido y la originalidad de las opiniones, logra una evaluación precisa de las fuentes de información. En cierto sentido, la función de la IA en InfoFi es equivalente a la de un creador de mercado y un mecanismo de liquidación en un intercambio, siendo el núcleo que mantiene la estabilidad y la credibilidad del ecosistema.
La información es la base de todo, no solo el objeto de las transacciones, sino también la fuente de las emociones del mercado, las conexiones sociales y la formación de consensos. El mecanismo de funcionamiento del mercado InfoFi depende en gran medida de la ecología dinámica construida por el gráfico social, la red semántica y las expectativas psicológicas. En este marco, los creadores de contenido son equivalentes a los "creadores de mercado" del mercado, los usuarios son "inversores" y la plataforma junto con la IA son "árbitros + bolsa".
La colaboración de esta estructura ternaria ha dado lugar a nuevos tipos y mecanismos como mercados de predicción, Yap-to-Earn, protocolos de reputación, mercados de atención y plataformas de contenido con acceso basado en tokens. Juntos, forman el ecosistema de múltiples capas de InfoFi: que incluye herramientas de descubrimiento de valor, mecanismos de distribución de valor, y también integra un sistema de identidad multidimensional, diseño de umbrales de participación y mecanismos anti-brujería.
InfoFi intenta convertirse en una "infraestructura financiera cognitiva" que proporcione un descubrimiento de información y un mecanismo de toma de decisiones colectivas más eficientes para toda la sociedad criptográfica. Sin embargo, tales sistemas están destinados a ser complejos, diversos y frágiles. La subjetividad de la información determina la falta de uniformidad en la evaluación del valor, la naturaleza competitiva de las finanzas aumenta el riesgo de manipulación y efectos de manada, y la opacidad de la IA también plantea desafíos a la transparencia. El ecosistema de InfoFi debe equilibrar y auto-repararse constantemente entre estas tensiones tridimensionales, de lo contrario, será fácil deslizarse hacia el extremo opuesto de "juegos de azar encubiertos" o "campos de cosecha de atención" bajo el impulso del capital.
Tres, Mecanismo Central de Juego: Innovación de Incentivos vs Trampa de Cosecha
Detrás de toda la prosperidad aparente en el ecosistema InfoFi, en última instancia, se encuentra el juego de diseño de mecanismos de incentivos. Ya sea la participación en mercados de predicción, la producción de acciones de boca, la construcción de activos de reputación, el comercio de atención, o la minería de datos en la cadena, en esencia, todo se reduce a una pregunta central: ¿quién aporta esfuerzo? ¿quién recibe dividendos? ¿quién asume el riesgo?
InfoFi intenta romper la cadena de explotación entre "plataforma-creador-usuario" en las plataformas de contenido tradicionales, devolviendo el valor a los contribuyentes originales de la información. Sin embargo, desde la estructura interna, esta devolución de valor no es inherentemente justa, sino que se basa en un delicado equilibrio de una serie de incentivos, validaciones y mecanismos de juego. Si se diseña adecuadamente, InfoFi tiene el potencial de convertirse en un campo de experimentación innovador donde los usuarios ganan; si el mecanismo se desequilibra, puede fácilmente convertirse en un "campo de recolección de pequeños inversores" dominado por capital y algoritmos.
La innovación esencial de InfoFi es otorgar a "la información", un activo intangible que en el pasado era difícil de medir y no podía ser financiado, una clara comerciabilidad, competitividad y liquidabilidad. Esta transformación depende de la trazabilidad de la blockchain y la evaluabilidad de la IA. Los mercados de predicción monetizan el consenso cognitivo a través del mecanismo de precios del mercado; el ecosistema de la boca se convierte en un comportamiento económico; el sistema de reputación construye capital social que es heredable y puede ser utilizado como garantía; el mercado de atención utiliza las tendencias populares como objeto de transacción. Estos mecanismos hacen que la información tenga por primera vez la propiedad de "flujo de caja", y convierten "decir una palabra, compartir un tweet, respaldar a alguien" en verdaderas actividades productivas.
Sin embargo, cuanto más fuerte es el sistema de incentivos, más fácil es que surja el "abuso de juegos de azar". El mayor riesgo sistémico que enfrenta InfoFi es la desnaturalización del mecanismo de incentivos y la proliferación de cadenas de arbitraje. Tomando como ejemplo Yap-to-Earn, muchos proyectos, tras atraer a una gran cantidad de creadores de contenido en la fase inicial de incentivos, rápidamente caen en la "niebla informativa": la proliferación de cuentas de matrices de robots inundando, la participación anticipada en pruebas por parte de grandes influenciadores, el control orientado de los pesos de interacción por parte de los promotores, entre otros fenómenos desordenados. Bajo un sistema de puntos y expectativas de tokens poco transparentes, muchos usuarios se convierten en "trabajadores gratuitos": tuitean, interactúan, se registran y crean grupos, pero al final no tienen derecho a participar en airdrops.
Es aún más digno de atención que la financiarización de la información no equivale a la consensuación del valor. En el mercado de la atención o en el mercado de la reputación, los contenidos, personas o tendencias que son "apoyados" no necesariamente son señales de verdadero valor a largo plazo. En ausencia de una demanda real y un respaldo de escenarios, una vez que los incentivos se reducen y las subvenciones se detienen, estos "activos informativos" que han sido financiados a menudo caen rápidamente a cero, e incluso forman una dinámica ponzi de "narrativas de corto plazo y cero a largo plazo".
Además, en los mercados de predicción, si el mecanismo de oráculo no es lo suficientemente transparente, o si se ve afectado por la manipulación de grandes capitales, es muy fácil que se forme un sesgo en la fijación de precios de la información. Esto nos recuerda que, incluso en un mecanismo de predicción que tiene como objetivo la "información del mundo real", también se debe encontrar un mejor punto de equilibrio entre la tecnología y la teoría de juegos.
En resumen, el mecanismo de incentivos de InfoFi es tanto su mayor ventaja como su mayor fuente de riesgo. Solo cuando el sistema de incentivos deje de ser solo un juego de tráfico y airdrops, y se convierta en una infraestructura capaz de identificar señales reales, incentivar contribuciones de calidad y formar un ecosistema coherente, InfoFi podrá lograr realmente la transición de la "economía de gancho" a las "finanzas cognitivas".
Cuatro, análisis de proyectos típicos y direcciones recomendadas para seguir
El ecosistema InfoFi actualmente presenta un patrón de florecimiento diverso y rotación de temas, donde diferentes proyectos giran en torno a la ruta central "información → incentivo → mercado", evolucionando hacia paradigmas de productos diferenciados y estrategias de crecimiento de usuarios. A continuación, se seleccionan proyectos representativos de cinco direcciones para su análisis:
Polymarket es uno de los proyectos más maduros y emblemáticos del ecosistema InfoFi, cuyo modelo central consiste en comprar y vender participaciones de contratos de diferentes resultados a través de USDC, para lograr una fijación de precios de las expectativas colectivas sobre eventos reales. Las probabilidades de victoria y derrota reflejadas por Polymarket han superado en varias ocasiones a las encuestas tradicionales, lo que ha generado un gran debate. Con la colaboración oficial con X llevando a cabo, el crecimiento de usuarios y la visibilidad de datos se han incrementado aún más.
Upside se centra en la predicción social, intentando comercializar el contenido a través de un mecanismo de votación por "me gusta", permitiendo que los creadores, lectores y votantes compartan los ingresos. Upside enfatiza una experiencia de usuario de baja interacción, bajo umbral y desfinanciarizada, explorando el modo de fusión entre InfoFi y las plataformas de contenido.
Kaito AI es una de las plataformas más representativas del modelo Yap-to-Earn, que utiliza algoritmos de IA para evaluar la calidad, interactividad y relevancia del contenido publicado por los usuarios en X, distribuyendo Yaps (puntos) y realizando airdrops de tokens o recompensas en colaboración con proyectos basados en clasificaciones. Sin embargo, con el aumento de usuarios, también ha enfrentado problemas estructurales como la contaminación de señales de contenido, la proliferación de bots y disputas sobre la distribución de puntos.
LOUD es el primer proyecto que utiliza la tabla de clasificación Yap-to-Earn para realizar una IAO (emisión de atención inicial). Aunque su estrategia de airdrop generó mucho ruido social a corto plazo, fue criticada por la comunidad como "una recolección al estilo de pasar la bomba" debido a la rápida caída del precio del token posteriormente.
Ethos es el intento más sistemático y descentralizado en el campo de las finanzas de reputación hasta la fecha. Su lógica central es construir un "puntuación de crédito" verificable en la cadena, que no solo genera calificaciones a través de registros de interacción y un mecanismo de comentarios, sino que también introduce un "mecanismo de garantía". Otra gran innovación de Ethos es el lanzamiento de un mercado de especulación de reputación, que permite a los usuarios "ir largo o corto" en la reputación de otros, creando una nueva dimensión de herramientas financieras.
GiveRep es más ligero y comunitario. Su mecanismo consiste en puntuar a los creadores de contenido y comentaristas mediante comentarios @ a la cuenta oficial, limitando el número de comentarios por día. Junto con el ecosistema activo de la comunidad X, ya se ha logrado una cierta escala de difusión en Sui.
Trends es una plataforma para explorar la "capitalización de contenido", que permite a los creadores acuñar sus publicaciones X como "Trend" negociables, establecer curvas de negociación, los miembros de la comunidad pueden comprar y hacer apuestas sobre la popularidad de la publicación, y los creadores obtienen una comisión de las transacciones.
Noise es una plataforma de futuros de atención basada en MegaETH, donde los usuarios pueden apostar por cambios en la popularidad de un tema o proyecto, siendo un campo de inversión directa en finanzas de atención.
Backroom representa un producto InfoFi de "desbloqueo de pago + filtrado de contenido de alto valor". Los creadores pueden publicar contenido de alta calidad basado en un umbral de tokens, los usuarios compran una Key para desbloquear el acceso, y la Key en sí tiene características de comerciabilidad y volatilidad de valor, formando un ciclo financiero de contenido.
Arkham Intel Exchange se ha convertido en sinónimo de la monetización de la inteligencia en la cadena, permitiendo a los usuarios publicar recompensas para incentivar a los "detectives en la cadena" a revelar información sobre la propiedad de direcciones.
El fundador de Xeet declaró que quiere hacer un "filtro de ruido" para InfoFi, introduciendo el sistema de reputación Ethos, KO