InfoFi dilema del prisionero：信息挖掘与噪音漩涡间，收益分配马太效应下的博弈困局。
Escrito por: KarenZ, Foresight News
En 1971, el psicólogo y economista Herbert A. 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 gerente de USV, Albert Wenger, en "The World After Capital", revela aún más un cambio fundamental: la civilización humana está experimentando una tercera transición, de la "escasez de capital" de la era industrial a la "escasez de atención" de la era del conocimiento.
Revolución agrícola: se esfuerza por resolver el problema de escasez de alimentos, pero da lugar a la lucha por la tierra;
Revolución Industrial: se dedicó a resolver el problema de la escasez de tierras, pero se desvió hacia la competencia por recursos y la acumulación de capital;
Revolución digital: la lucha por la atención.
La fuerza motriz subyacente de este cambio radica en las dos características clave de la tecnología digital: el costo marginal cero de replicación y difusión de la información, y la universalidad del cálculo de la IA (aunque la atención humana no es replicable).
Tanto el éxito de Labubu en el mercado del juego de moda como la venta en vivo de los principales presentadores son en gran medida una lucha por la atención de los usuarios y espectadores. Sin embargo, en la economía tradicional de la atención, los usuarios, seguidores y consumidores contribuyen con su atención como 'combustible de datos', pero las ganancias excesivas son monopolizadas por plataformas y revendedores. InfoFi en el mundo Web3 intenta subvertir este modelo: a través de la blockchain, incentivos de tokens y tecnología AI, busca transparentar el proceso de producción, difusión y consumo de información, con la intención de devolver el valor a los participantes.
Este artículo profundizará en la clasificación del proyecto InfoFi, los desafíos que enfrenta y las tendencias futuras de desarrollo.
¿Qué es InfoFi?
InfoFi es la fusión de información + finanzas, y su núcleo radica en transformar información cuantitativamente difícil de medir y abstracta en un vehículo de valor dinámico y cuantificable. Esto no solo abarca los mercados de predicción tradicionales, sino también la distribución, especulación o comercio de información o conceptos abstractos como atención, reputación, datos o inteligencia en cadena, puntos de vista personales, o actividad narrativa.
La ventaja principal de InfoFi radica en:
Mecanismo de redistribución de valor: devolver el valor monopolizado por las plataformas en la economía tradicional de la atención a los verdaderos contribuyentes. Permitir que los productores, difusores y consumidores de información compartan beneficios a través de contratos inteligentes y mecanismos de incentivos.
Capacidad de valorización de la información: convertir activos abstractos como la atención, las percepciones, la reputación, la vitalidad narrativa, etc., en activos digitales negociables, creando un mercado de intercambio para el valor de la información que normalmente no sería fácil de circular.
Participación de bajo umbral: los usuarios pueden participar en la distribución de valor solo con sus cuentas de redes sociales a través de la creación de contenido.
Innovación en los mecanismos de incentivos: no solo recompensa la creación de contenido, sino también varios aspectos como la difusión, la interacción, la validación, etc., permitiendo que el contenido de nicho y los usuarios de larga cola también puedan recibir recompensas. El contenido de alta calidad recibe más recompensas, lo que incentiva 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 la calidad del contenido y la optimización del mercado para InfoFi.
Categoría de InfoFi
InfoFi cubre una variedad de escenarios y modelos diferentes, que principalmente se pueden dividir en las siguientes categorías:
Mercado de Predicción
El mercado de predicción, como parte central de InfoFi, es un mecanismo para predecir los resultados futuros de eventos a través de la sabiduría de las masas. Los participantes expresan sus expectativas sobre eventos futuros (como resultados electorales o políticos, eventos deportivos, predicciones económicas, expectativas de precios, fechas de lanzamiento de productos, etc.) comprando y vendiendo 'acciones' vinculadas a resultados específicos de eventos, y el precio de mercado refleja las expectativas colectivas sobre los resultados de los eventos. Polymarket es una aplicación representativa que promueve el concepto de InfoFi.
Vitalik siempre ha sido un fiel seguidor del mercado de predicción Polymarket, y en su artículo 'From prediction markets to info finance' de noviembre de 2024, expresó: 'Los mercados de predicción tienen el potencial de crear mejores aplicaciones en redes sociales, ciencia, noticias, gobernanza y otros campos. Yo llamo a este tipo de mercados finanzas de información (info finance).' Vitalik también señaló la dualidad de Polymarket: un sitio de apuestas para participantes y un sitio de noticias para todos los demás.
Dentro del marco de InfoFi, el mercado de predicción no es solo una herramienta especulativa, sino una plataforma que utiliza un mecanismo de incentivos financieros para descubrir 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 beneficios económicos, mientras que las incorrectas pueden provocar pérdidas. Incluso Elon Musk una vez retuiteó datos de 'Polymarket mostrando que Trump lideraba con un 51% de apoyo antes de las elecciones presidenciales de EE. UU. de 2024, comentando: 'Dado que hay dinero real en juego, estos datos son más precisos que las encuestas tradicionales'.
Plataformas de predicción del mercado incluyen:
Polymarket: el mercado de predicción descentralizado más grande, Polymarket se construye en la red Polygon, utilizando USDC como medio de intercambio. Los usuarios pueden realizar predicciones sobre eventos como elecciones políticas, economía, entretenimiento, lanzamiento de productos, etc.
Kalshi: es una plataforma de mercado de predicción completamente regulada por la CFTC en los Estados Unidos, que admite depósitos en USDC, BTC, WLD, SOL, XRP y RLUSD a través de una colaboración con Zero Hash, proveedor de infraestructura de criptomonedas y stablecoins, pero 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 su cumplimiento normativo, Kalshi tiene una ventaja única en el mercado estadounidense.
Tipo de información InfoFi (Yap-to-Earn)
"口袋钱" es un apodo en la comunidad de criptomonedas chinas para Yap-to-Earn, que se refiere a ganar recompensas al expresar opiniones y compartir contenido. El concepto central de Yap-to-Earn es fomentar que los usuarios publiquen publicaciones o comentarios de alta calidad relacionados con proyectos de criptomonedas en plataformas sociales, evaluando principalmente la cantidad, calidad, interacción y profundidad del contenido a través de algoritmos de IA para distribuir puntos o recompensas en tokens. Este modelo difiere de las actividades en cadena tradicionales (como operaciones o participaciones), ya que se centra más en la contribución de información y la influencia de los usuarios en la comunidad.
Características de "嘴撸":
No es necesario realizar transacciones en la cadena de bloques o tener un capital elevado, solo se requiere una cuenta X para participar.
Mejora la actividad de la comunidad del proyecto mediante la recompensa de discusiones valiosas.
Los algoritmos de IA reducen la intervención humana, filtran robots y contenido de baja calidad, garantizando una distribución de recompensas más transparente.
Los puntos pueden convertirse en lanzamientos aéreos de tokens o privilegios ecológicos, y los participantes tempranos pueden obtener rendimientos más altos.
Los proyectos de maestrubación oral principales o compatibles incluyen:
Kaito AI: es la plataforma representativa de Yap-to-Earn, ha colaborado con varios proyectos para evaluar mediante algoritmos de inteligencia artificial la cantidad, calidad, interactividad y profundidad del contenido relacionado con la criptografía publicado por los usuarios en X, recompensando con puntos Yap para que los usuarios compitan en la clasificación y obtengan lanzamientos aéreos de tokens.
De esta manera, los creadores pueden demostrar de manera efectiva su influencia y valor de contenido a través de Yaps, atrayendo una atención de alta calidad y precisa; los usuarios regulares pueden descubrir de manera eficiente contenido de alta calidad y KOL a través del sistema Yaps; mientras que los promotores logran los objetivos duales de llegar de manera precisa a los usuarios objetivo y ampliar la influencia de la marca, creando un ciclo ecológico positivo de beneficio mutuo.
Kaito AI ha distribuido tokens por un valor superior a 90 millones de dólares entre las comunidades (excluyendo su propia distribución de tokens), con más de 200,000 Yappers activos cada mes.
*Fuente:
Cookie.fun: Cookie sigue la participación mental, la interacción y los datos en cadena del agente de inteligencia artificial (IA), generando una visión general completa del mercado, también rastreando la participación mental y el sentimiento de los proyectos criptográficos. Cookie Snaps tiene un sistema de recompensas y actividades de lanzamiento incorporado, 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. De ellos, más de 16,000 personas participaron en la actividad Spark, mientras que los otros dos proyectos tuvieron 7930 y 6810 participantes respectivamente.
Virtuals：Virtuals en sí mismo no es una plataforma centrada en Yap-to-Earn, sino una plataforma de lanzamiento de agentes de IA, sin embargo, a mediados de abril lanzó un nuevo mecanismo de lanzamiento Genesis Launch en Base, una de las formas de ganar puntos para participar en el lanzamiento incluye Yap-to-Earn (con el apoyo de Kaito).
*Los primeros proyectos de agentes de IA en Virtuals con altas tasas de suscripción, fuente:
Loud：Loud, como parte de la 'Prueba de Valor de la Atención' en el ecosistema Kaito AI, llegó a representar más del 70% en la tabla de atención de Kaito a través de actividades de Yap-to-Earn antes de la emisión inicial de atención (IAO, por sus siglas en inglés) de tokens a fines de mayo de 2025. El mecanismo de funcionamiento de LOUD también gira en torno a la 'economía de la atención', y las tarifas de transacción cobradas después de la apertura de las operaciones se distribuyen principalmente en forma de SOL entre los 25 primeros usuarios de la tabla de atención.
Wallchain Quacks：Wallchain is a Solana-based programmatic AttentionFi project supported by AllianceDAO. Wallchain X Score evaluates the overall influence of users, while Wallchain Quacks rewards high-quality content and valuable interactions. Currently, Wallchain Quacks customizes the LLM to evaluate creators' content daily, and content creators with valuable and insightful content will receive Quacks rewards.
Lamerse los labios + tarea / actividad en cadena / verificación: valorización de la contribución multidimensional
También hay proyectos que evalúan integralmente las contribuciones multidimensionales de los usuarios al combinar la contribución de contenido con las acciones en cadena (como transacciones, participaciones, creación de NFT) o tareas.
Galxe Starboard：Galxe es una plataforma de crecimiento Web3, y su última incorporación, Galxe Starboard, se dedica a recompensar las contribuciones reales tanto en acciones on-chain como off-chain. El proyecto puede definir múltiples capas de contribuciones, y lo importante no es solo cuántos tweets se han publicado, sino el valor que aportan al proyecto en su conjunto, incluyendo la participación en publicaciones, el sentimiento, la propagación viral, la interacción con dApps, la retención de tokens, la creación de NFT o la realización de tareas on-chain, entre otras cosas.
Mirra：Mirra es un modelo de IA descentralizado basado en datos seleccionados por la comunidad para entrenamiento, 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 presentar datos de verificación de IA; los exploradores (Scout) identifican contenido de alto valor en X y lo marcan en respuestas con @MirraTerminal para enviar ideas, decidiendo qué contenido aprende la IA, ayudando a dar forma a una IA inteligente.
InfoFi de reputación
Ethos es un protocolo de reputación en cadena, completamente basado en protocolos abiertos y registros en cadena, y combinando la Prueba de Participación Social (Social PoS), generando una puntuación de credibilidad a través de un mecanismo descentralizado para garantizar la confiabilidad, descentralización y resistencia a ataques de Sybil de su sistema de reputación. Actualmente, Ethos opera con un estricto sistema de invitaciones. La función principal de Ethos es generar una puntuación de credibilidad, un indicador numérico que cuantifica la confianza en la cadena de usuarios. Esta puntuación se basa en actividades en cadena e interacciones sociales, como un mecanismo de comentarios (con efecto acumulativo) y un mecanismo de garantía (apoyando a otros usuarios con Ethereum como respaldo).
Ethos también ha lanzado un mercado de reputación que permite a los usuarios especular sobre la reputación de individuos, empresas, DAO e incluso entidades de IA comprando y vendiendo 'tokens de confianza' y 'tokens de desconfianza', es decir, apostando al alza o a la baja en reputación.
GiveRep：Principalmente construido sobre Sui, tiene como objetivo convertir la influencia social y la participación comunitaria de los usuarios en X plataforma en una reputación cuantificable en la cadena, y motivar a los usuarios a participar a través de recompensas. Debajo de las publicaciones de los creadores, al etiquetar a la cuenta oficial de GiveRep en Twitter, tanto el comentarista como el creador recibirán un punto de reputación cada uno. Para limitar el abuso, GiveRep restringe este comportamiento de mencionar a los usuarios tres veces al día (incluyendo 3 veces), mientras que los creadores pueden recibir puntos ilimitados diariamente. Los comentarios de los proyectos y embajadores del ecosistema Sui 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 probarlo. Los usuarios pueden centrarse en proyectos alcistas o bajistas.
Upside：Upside es un mercado de predicción social (invertido por Arthur Hayes) que recompensa el descubrimiento, compartición y predicción de contenido y enlaces valiosos, creando un mercado dinámico a través de un mecanismo de votación. Los ingresos se distribuyen proporcionalmente entre los votantes, los creadores y los curadores. Para evitar la manipulación del grupo de predicción, el peso de los votos se reduce en los últimos 5 minutos de cada ronda.
YAPYO：Una infraestructura de mercado de atención en el ecosistema de Arbitrum. YAPYO afirma que las recompensas en su mecanismo de coordinación no son solo ganancias, sino también una influencia duradera.
Trends：Puede tokenizar las publicaciones y convertirlas en una tendencia en la curva conjunta, denominada como "Trend it". Los creadores son elegibles para recibir el 20% de la tarifa de transacción de la curva conjunta para cada una de sus tendencias.
Acceso a contenido restringido de tokens: filtrar el ruido
Backroom: Los creadores pueden lanzar espacios tokenizados que ofrecen información de mercado, alfa, análisis y otros contenidos selectos sin necesidad de gestión ni presión social. Los usuarios pueden desbloquear información valiosa y de bajo ruido comprando claves en cadena asociadas con cada espacio de creador. Estas claves no solo se utilizan para el acceso, sino que también son activos comerciables con una curva de precios dinámica impulsada por la demanda. Simultáneamente, la inteligencia artificial convierte los datos de chat y señales en información operativa.
Xeet: Un nuevo protocolo en la red Abstract, que aún no está completamente lanzado, pero que ya ha lanzado un programa de referidos que recompensa a los KOL por invitarlos. El fundador de Xeet, @Pons_ETH se burló de la evolución de InfoFi a NoiseFi y dijo: "Es hora de reducir el ruido y aumentar la señal". En este momento, Xeet no ha revelado más información sobre la integración de Xeet con el uso de las puntuaciones de Ethos.
Datos de análisis de InfoFi
Intercambio de inteligencia de Arkham: Arkham es una herramienta de consulta de datos en cadena, una plataforma de intercambio de inteligencia y un intercambio. Arkham Intel Exchange es una plataforma descentralizada de intercambio de inteligencia, donde los "detectives en cadena" pueden ganar recompensas.
InfoFi 困境
Mercado de Predicción
Regulación y Cumplimiento : Prever que el mercado pueda ser considerado similar a los mercados de opciones binarias y apuestas, enfrenta presiones regulatorias. Por ejemplo, Polymarket fue considerado ilegal por la CFTC en los Estados Unidos por no estar registrado como un Mercado de Contratos Designados (DCM) o una Instalación de Ejecución de Derivados (SEF), y fue multado con 1.4 millones de dólares en 2022 y se le ordenó bloquear a los usuarios estadounidenses. La investigación del Departamento de Justicia de los Estados Unidos y el FBI en 2024 destacó aún más su dilema regulatorio.
Comercio interno y equidad: predecir que el mercado puede verse afectado por información privilegiada. Grandes sumas de dinero pueden distorsionar los precios a corto plazo. Diseñar reglas y mecanismos justos es uno de los desafíos clave del mercado de predicción de InfoFi.
Liquidez y Participación: La eficacia del mercado de predicción depende de la suficiente participación y liquidez. Los mercados de predicción a menudo enfrentan el 'problema de la falta de liquidez de la larga cola' en temas de nicho, donde la falta de participantes lleva a información poco confiable en el mercado. La introducción de agentes de inteligencia artificial podría resolver parcialmente este problema, pero aún necesita una optimización adicional.
Diseño de oráculo: Polymarket ha experimentado un ataque de manipulación de oráculos, lo que ha llevado a graves pérdidas para los usuarios que apostaron por el resultado correcto. En febrero de 2025, UMA, Polymarket y EigenLayer anunciaron que están colaborando en la investigación y desarrollo de oráculos de mercado de predicción. Algunas ideas de investigación incluyen el desarrollo de un oráculo que admita múltiples tokens para resolver disputas, entre otras funciones que se están investigando como la vinculación dinámica, la integración de agentes de IA y una mayor seguridad contra ataques de soborno.
Golpe bucal
El aumento del ruido informativo ha provocado una proliferación de anuncios de contenido de IA, ocultando las señales reales. Los usuarios tienen dificultades para filtrar el valor de la gran cantidad de contenido, la confianza en la comunidad disminuye y el efecto de marketing de los proyectos se ve afectado. Según el valiente de la criptografía KOL (@cryptobraveHQ), "Varios jefes de proyectos se han quejado de que, después de gastar 15,000 USDT en honorarios de servicio en Kaito, distribuyendo del 0.5% al 1% de Tokens a los KOL para promoverlos, la mayoría de ellos eran participantes de anuncios de contenido de IA. Los proyectos quieren atraer a los KOL y a los ICT de primera línea para participar, pero deben pagar un costo adicional, y luego Kaito contacta a los KOL de primera línea para que participen."
La mayoría de los algoritmos de los proyectos de boca a boca carecen de una explicación pública sobre cómo evaluar la calidad, la interactividad y la profundidad del contenido, lo que suscita dudas sobre la equidad en la asignación de puntos. Si el algoritmo favorece a cuentas específicas (como las de grandes personalidades o cuentas de matriz), puede provocar la pérdida de creadores de contenido de alta calidad. Recientemente, Kaito ha realizado algunas actualizaciones en el algoritmo según los comentarios de la comunidad, centrándose en dar prioridad a la calidad sobre la cantidad, de modo que las publicaciones que no proporcionen ideas o comentarios al proyecto no reciban atención, lo que además combate la manipulación de la interacción y el comportamiento de aumento de volumen en grupo, entre otras cosas.
Efecto Mateo de la distribución de ingresos: En la mayoría de los casos, tanto el proyecto como el KOL se benefician, pero los creadores de contenido de cola y los minoristas de interacción siguen enfrentando el dilema del bajo ingreso y la intensa competencia. Yu Hu, fundador de Kaito, dijo el 8 de junio: "De los aproximadamente 1 millón de usuarios registrados en Kaito, solo menos de 30,000 usuarios han recibido yaps, menos del 3%. La próxima etapa de crecimiento de la red es maximizar la tasa de conversión." Además, una mala gestión de las expectativas de la distribución gratuita puede llevar a la insatisfacción de la comunidad. Magic Newton es un caso relativamente exitoso de boca en Kaito AI, el ecosistema de Kaito recomienda el 1/3 de todos los agentes de validación de Newton, los usuarios de boca ganan mucho, pero también enfrentan críticas no amigables para los minoristas. En comparación, la comunidad señaló directamente a Humanity como "traicionar a los usuarios" y "la antilamida extrema", este desequilibrio en la distribución ha provocado una crisis de confianza.
La actividad de zumbido inicial atrajo la participación de los usuarios, pero la atención disminuyó drásticamente después de la emisión de recompensas, careciendo de continuidad. LOUD alcanzó un valor de mercado de tokens cercano a los 30 millones de dólares en el día de lanzamiento, y actualmente solo queda menos de 600,000 dólares.
La atención no es igual a la proporción de capitalización de mercado.
reputación
Proyectos de InfoFi de renombre como Ethos utilizan un sistema de invitación para controlar la calidad de los usuarios y reducir los ataques de brujería. Sin embargo, este mecanismo aumenta el umbral de participación, limitando la incorporación de nuevos usuarios y dificultando la formación de efectos de red amplios.
Riesgo de manipulación maliciosa.
El problema de reconocimiento cruzado de la puntuación de reputación, los diferentes sistemas de puntuación de protocolos son difíciles de interoperar, lo que crea un aislamiento de la información.
Tendencia de InfoFi
Mercado de Predicción
La combinación de IA y el mercado de predicción : La IA puede mejorar significativamente la eficiencia del mercado de predicción. Por ejemplo, mediante el análisis de grandes cantidades de datos, la IA puede proporcionar predicciones más precisas en escenarios complejos; también puede explorar agentes de IA para resolver problemas de larga cola.
La combinación de redes sociales y mercados de predicción: Los mercados de predicción podrían convertirse en la infraestructura central de la economía de la información en el futuro. El 6 de junio, X anunció oficialmente una asociación con Polymarket, que se convirtió en el socio oficial del mercado de predicción de X. Shayne Coplan, fundador y CEO de Polymarket, dijo: 'Combinar la precisión, imparcialidad y tiempo real del mercado de predicción de Polymarket con el análisis de Grok y las perspicacias en tiempo real de X, permitirá proporcionar información contextualizada y basada en datos de manera inmediata a millones de usuarios de Polymarket en todo el mundo.'
Gobernanza descentralizada: Los mercados de predicción pueden aplicarse a la gobernanza de DAO, empresas e incluso a la sociedad, conocida como 'futocracia' (Futarchy). Vitalik declaró en 2014 que la Futocracia es un modelo de gobierno propuesto por el economista Robin Hanson, cuya idea principal es 'votar los valores, apostar las creencias' (vote values, bet beliefs). El funcionamiento es el siguiente: la comunidad vota para determinar un indicador de éxito (como el PIB, el precio de las acciones de una empresa, etc.); para propuestas de políticas concretas, se crean dos mercados de predicción (a favor y en contra). Los participantes comercian con estos dos tipos de tokens, cuyos precios reflejan las expectativas del mercado sobre si esa política optimizará el objetivo; finalmente se elige la política con el precio promedio más alto y se liquida la ganancia de tokens según los resultados reales. La ventaja de la Futocracia es que se basa en datos en lugar de propaganda política, carisma personal o promoción.
Herramienta de noticias y contenido para todos.
嘴撸 + 声誉型 InfoFi
Introducción de tecnologías de gráficos sociales y comprensión semántica, mejorando la precisión de la evaluación del valor del contenido por parte de la IA, y finalmente avanzando hacia un contenido de alta calidad.
Incentivar a los creadores de contenido de larga cola de alta calidad.
Agregar mecanismos de reducción o castigo.
Lanzamiento de InfoFi LLM dedicado a Web3.
Evaluación multidimensional de contribuciones.
InfoFi de reputación combina DeFi, con puntuación de reputación como base de crédito para préstamos y garantías.
La tokenización de activos abstractos como la atención, la reputación y las tendencias dará lugar a más tipos de derivados.
No solo en base a la plataforma de redes sociales X.
Con la integración de más plataformas de redes sociales y medios de comunicación, se impulsa la formación de una herramienta de descubrimiento de Alpha orientada a todos.
clase de análisis de datos InfoFi
La combinación de gráficos de análisis de datos con perspicacia del creador, y la adición simultánea de mecanismos de incentivos relacionados con la creación, distribución, etc.
Combinación de gráficos de análisis de datos y análisis de inteligencia artificial.
Conclusión
La contradicción central de la era digital es la división entre los creadores de atención y los poseedores de valor. Esta división es precisamente la fuerza motriz de la revolución InfoFi de Web3.
La contradicción central de InfoFi radica en que, si no se puede equilibrar el valor de la información con los incentivos para participar, podría repetirse el patrón de 'comprar alto y vender bajo' de SocialFi. La clave de InfoFi radica en establecer un mecanismo de equilibrio 'triple' que abarque la minería de información, la participación de los usuarios y la devolución de valor, lo que impulsará la creación de una infraestructura de intercambio de conocimientos y toma de decisiones colectivas mejorada. Esto no solo requiere la cuantificación de la atención a nivel técnico, sino que también es crucial garantizar que los participantes comunes obtengan recompensas razonables de la difusión de información, evitando una distribución de valor extremadamente sesgada.
Más importante aún, la revolución de InfoFi requiere un impulso conjunto de arriba abajo y de abajo arriba para lograr realmente la equidad y eficiencia de la economía de la atención. De lo contrario, el efecto Mateo de la pirámide de beneficios hará que InfoFi se convierta en un juego de oro para unos pocos, y se aleje del principio fundamental de 'atención de valor para todos'.
Referencia:
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La luz y la sombra de InfoFi: ¿Dónde está el camino para romper el punto muerto del escaneo panorámico del ecosistema?
Escrito por: KarenZ, Foresight News
En 1971, el psicólogo y economista Herbert A. 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 gerente de USV, Albert Wenger, en "The World After Capital", revela aún más un cambio fundamental: la civilización humana está experimentando una tercera transición, de la "escasez de capital" de la era industrial a la "escasez de atención" de la era del conocimiento.
La fuerza motriz subyacente de este cambio radica en las dos características clave de la tecnología digital: el costo marginal cero de replicación y difusión de la información, y la universalidad del cálculo de la IA (aunque la atención humana no es replicable).
Tanto el éxito de Labubu en el mercado del juego de moda como la venta en vivo de los principales presentadores son en gran medida una lucha por la atención de los usuarios y espectadores. Sin embargo, en la economía tradicional de la atención, los usuarios, seguidores y consumidores contribuyen con su atención como 'combustible de datos', pero las ganancias excesivas son monopolizadas por plataformas y revendedores. InfoFi en el mundo Web3 intenta subvertir este modelo: a través de la blockchain, incentivos de tokens y tecnología AI, busca transparentar el proceso de producción, difusión y consumo de información, con la intención de devolver el valor a los participantes.
Este artículo profundizará en la clasificación del proyecto InfoFi, los desafíos que enfrenta y las tendencias futuras de desarrollo.
¿Qué es InfoFi?
InfoFi es la fusión de información + finanzas, y su núcleo radica en transformar información cuantitativamente difícil de medir y abstracta en un vehículo de valor dinámico y cuantificable. Esto no solo abarca los mercados de predicción tradicionales, sino también la distribución, especulación o comercio de información o conceptos abstractos como atención, reputación, datos o inteligencia en cadena, puntos de vista personales, o actividad narrativa.
La ventaja principal de InfoFi radica en:
Categoría de InfoFi
InfoFi cubre una variedad de escenarios y modelos diferentes, que principalmente se pueden dividir en las siguientes categorías:
Mercado de Predicción
El mercado de predicción, como parte central de InfoFi, es un mecanismo para predecir los resultados futuros de eventos a través de la sabiduría de las masas. Los participantes expresan sus expectativas sobre eventos futuros (como resultados electorales o políticos, eventos deportivos, predicciones económicas, expectativas de precios, fechas de lanzamiento de productos, etc.) comprando y vendiendo 'acciones' vinculadas a resultados específicos de eventos, y el precio de mercado refleja las expectativas colectivas sobre los resultados de los eventos. Polymarket es una aplicación representativa que promueve el concepto de InfoFi.
Vitalik siempre ha sido un fiel seguidor del mercado de predicción Polymarket, y en su artículo 'From prediction markets to info finance' de noviembre de 2024, expresó: 'Los mercados de predicción tienen el potencial de crear mejores aplicaciones en redes sociales, ciencia, noticias, gobernanza y otros campos. Yo llamo a este tipo de mercados finanzas de información (info finance).' Vitalik también señaló la dualidad de Polymarket: un sitio de apuestas para participantes y un sitio de noticias para todos los demás.
Dentro del marco de InfoFi, el mercado de predicción no es solo una herramienta especulativa, sino una plataforma que utiliza un mecanismo de incentivos financieros para descubrir 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 beneficios económicos, mientras que las incorrectas pueden provocar pérdidas. Incluso Elon Musk una vez retuiteó datos de 'Polymarket mostrando que Trump lideraba con un 51% de apoyo antes de las elecciones presidenciales de EE. UU. de 2024, comentando: 'Dado que hay dinero real en juego, estos datos son más precisos que las encuestas tradicionales'.
Plataformas de predicción del mercado incluyen:
Tipo de información InfoFi (Yap-to-Earn)
"口袋钱" es un apodo en la comunidad de criptomonedas chinas para Yap-to-Earn, que se refiere a ganar recompensas al expresar opiniones y compartir contenido. El concepto central de Yap-to-Earn es fomentar que los usuarios publiquen publicaciones o comentarios de alta calidad relacionados con proyectos de criptomonedas en plataformas sociales, evaluando principalmente la cantidad, calidad, interacción y profundidad del contenido a través de algoritmos de IA para distribuir puntos o recompensas en tokens. Este modelo difiere de las actividades en cadena tradicionales (como operaciones o participaciones), ya que se centra más en la contribución de información y la influencia de los usuarios en la comunidad.
Características de "嘴撸":
Los proyectos de maestrubación oral principales o compatibles incluyen:
Kaito AI: es la plataforma representativa de Yap-to-Earn, ha colaborado con varios proyectos para evaluar mediante algoritmos de inteligencia artificial la cantidad, calidad, interactividad y profundidad del contenido relacionado con la criptografía publicado por los usuarios en X, recompensando con puntos Yap para que los usuarios compitan en la clasificación y obtengan lanzamientos aéreos de tokens.
De esta manera, los creadores pueden demostrar de manera efectiva su influencia y valor de contenido a través de Yaps, atrayendo una atención de alta calidad y precisa; los usuarios regulares pueden descubrir de manera eficiente contenido de alta calidad y KOL a través del sistema Yaps; mientras que los promotores logran los objetivos duales de llegar de manera precisa a los usuarios objetivo y ampliar la influencia de la marca, creando un ciclo ecológico positivo de beneficio mutuo.
Kaito AI ha distribuido tokens por un valor superior a 90 millones de dólares entre las comunidades (excluyendo su propia distribución de tokens), con más de 200,000 Yappers activos cada mes.
*Fuente:
Cookie.fun: Cookie sigue la participación mental, la interacción y los datos en cadena del agente de inteligencia artificial (IA), generando una visión general completa del mercado, también rastreando la participación mental y el sentimiento de los proyectos criptográficos. Cookie Snaps tiene un sistema de recompensas y actividades de lanzamiento incorporado, 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. De ellos, más de 16,000 personas participaron en la actividad Spark, mientras que los otros dos proyectos tuvieron 7930 y 6810 participantes respectivamente.
Virtuals：Virtuals en sí mismo no es una plataforma centrada en Yap-to-Earn, sino una plataforma de lanzamiento de agentes de IA, sin embargo, a mediados de abril lanzó un nuevo mecanismo de lanzamiento Genesis Launch en Base, una de las formas de ganar puntos para participar en el lanzamiento incluye Yap-to-Earn (con el apoyo de Kaito).
*Los primeros proyectos de agentes de IA en Virtuals con altas tasas de suscripción, fuente:
Loud：Loud, como parte de la 'Prueba de Valor de la Atención' en el ecosistema Kaito AI, llegó a representar más del 70% en la tabla de atención de Kaito a través de actividades de Yap-to-Earn antes de la emisión inicial de atención (IAO, por sus siglas en inglés) de tokens a fines de mayo de 2025. El mecanismo de funcionamiento de LOUD también gira en torno a la 'economía de la atención', y las tarifas de transacción cobradas después de la apertura de las operaciones se distribuyen principalmente en forma de SOL entre los 25 primeros usuarios de la tabla de atención.
Wallchain Quacks：Wallchain is a Solana-based programmatic AttentionFi project supported by AllianceDAO. Wallchain X Score evaluates the overall influence of users, while Wallchain Quacks rewards high-quality content and valuable interactions. Currently, Wallchain Quacks customizes the LLM to evaluate creators' content daily, and content creators with valuable and insightful content will receive Quacks rewards.
Lamerse los labios + tarea / actividad en cadena / verificación: valorización de la contribución multidimensional
También hay proyectos que evalúan integralmente las contribuciones multidimensionales de los usuarios al combinar la contribución de contenido con las acciones en cadena (como transacciones, participaciones, creación de NFT) o tareas.
Galxe Starboard：Galxe es una plataforma de crecimiento Web3, y su última incorporación, Galxe Starboard, se dedica a recompensar las contribuciones reales tanto en acciones on-chain como off-chain. El proyecto puede definir múltiples capas de contribuciones, y lo importante no es solo cuántos tweets se han publicado, sino el valor que aportan al proyecto en su conjunto, incluyendo la participación en publicaciones, el sentimiento, la propagación viral, la interacción con dApps, la retención de tokens, la creación de NFT o la realización de tareas on-chain, entre otras cosas.
Mirra：Mirra es un modelo de IA descentralizado basado en datos seleccionados por la comunidad para entrenamiento, 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 presentar datos de verificación de IA; los exploradores (Scout) identifican contenido de alto valor en X y lo marcan en respuestas con @MirraTerminal para enviar ideas, decidiendo qué contenido aprende la IA, ayudando a dar forma a una IA inteligente.
InfoFi de reputación
Ethos es un protocolo de reputación en cadena, completamente basado en protocolos abiertos y registros en cadena, y combinando la Prueba de Participación Social (Social PoS), generando una puntuación de credibilidad a través de un mecanismo descentralizado para garantizar la confiabilidad, descentralización y resistencia a ataques de Sybil de su sistema de reputación. Actualmente, Ethos opera con un estricto sistema de invitaciones. La función principal de Ethos es generar una puntuación de credibilidad, un indicador numérico que cuantifica la confianza en la cadena de usuarios. Esta puntuación se basa en actividades en cadena e interacciones sociales, como un mecanismo de comentarios (con efecto acumulativo) y un mecanismo de garantía (apoyando a otros usuarios con Ethereum como respaldo).
Ethos también ha lanzado un mercado de reputación que permite a los usuarios especular sobre la reputación de individuos, empresas, DAO e incluso entidades de IA comprando y vendiendo 'tokens de confianza' y 'tokens de desconfianza', es decir, apostando al alza o a la baja en reputación.
GiveRep：Principalmente construido sobre Sui, tiene como objetivo convertir la influencia social y la participación comunitaria de los usuarios en X plataforma en una reputación cuantificable en la cadena, y motivar a los usuarios a participar a través de recompensas. Debajo de las publicaciones de los creadores, al etiquetar a la cuenta oficial de GiveRep en Twitter, tanto el comentarista como el creador recibirán un punto de reputación cada uno. Para limitar el abuso, GiveRep restringe este comportamiento de mencionar a los usuarios tres veces al día (incluyendo 3 veces), mientras que los creadores pueden recibir puntos ilimitados diariamente. Los comentarios de los proyectos y embajadores del ecosistema Sui 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 probarlo. Los usuarios pueden centrarse en proyectos alcistas o bajistas.
Upside：Upside es un mercado de predicción social (invertido por Arthur Hayes) que recompensa el descubrimiento, compartición y predicción de contenido y enlaces valiosos, creando un mercado dinámico a través de un mecanismo de votación. Los ingresos se distribuyen proporcionalmente entre los votantes, los creadores y los curadores. Para evitar la manipulación del grupo de predicción, el peso de los votos se reduce en los últimos 5 minutos de cada ronda.
YAPYO：Una infraestructura de mercado de atención en el ecosistema de Arbitrum. YAPYO afirma que las recompensas en su mecanismo de coordinación no son solo ganancias, sino también una influencia duradera.
Trends：Puede tokenizar las publicaciones y convertirlas en una tendencia en la curva conjunta, denominada como "Trend it". Los creadores son elegibles para recibir el 20% de la tarifa de transacción de la curva conjunta para cada una de sus tendencias.
Acceso a contenido restringido de tokens: filtrar el ruido
Backroom: Los creadores pueden lanzar espacios tokenizados que ofrecen información de mercado, alfa, análisis y otros contenidos selectos sin necesidad de gestión ni presión social. Los usuarios pueden desbloquear información valiosa y de bajo ruido comprando claves en cadena asociadas con cada espacio de creador. Estas claves no solo se utilizan para el acceso, sino que también son activos comerciables con una curva de precios dinámica impulsada por la demanda. Simultáneamente, la inteligencia artificial convierte los datos de chat y señales en información operativa.
Xeet: Un nuevo protocolo en la red Abstract, que aún no está completamente lanzado, pero que ya ha lanzado un programa de referidos que recompensa a los KOL por invitarlos. El fundador de Xeet, @Pons_ETH se burló de la evolución de InfoFi a NoiseFi y dijo: "Es hora de reducir el ruido y aumentar la señal". En este momento, Xeet no ha revelado más información sobre la integración de Xeet con el uso de las puntuaciones de Ethos.
Datos de análisis de InfoFi
Intercambio de inteligencia de Arkham: Arkham es una herramienta de consulta de datos en cadena, una plataforma de intercambio de inteligencia y un intercambio. Arkham Intel Exchange es una plataforma descentralizada de intercambio de inteligencia, donde los "detectives en cadena" pueden ganar recompensas.
InfoFi 困境
Mercado de Predicción
Golpe bucal
El aumento del ruido informativo ha provocado una proliferación de anuncios de contenido de IA, ocultando las señales reales. Los usuarios tienen dificultades para filtrar el valor de la gran cantidad de contenido, la confianza en la comunidad disminuye y el efecto de marketing de los proyectos se ve afectado. Según el valiente de la criptografía KOL (@cryptobraveHQ), "Varios jefes de proyectos se han quejado de que, después de gastar 15,000 USDT en honorarios de servicio en Kaito, distribuyendo del 0.5% al 1% de Tokens a los KOL para promoverlos, la mayoría de ellos eran participantes de anuncios de contenido de IA. Los proyectos quieren atraer a los KOL y a los ICT de primera línea para participar, pero deben pagar un costo adicional, y luego Kaito contacta a los KOL de primera línea para que participen."
La mayoría de los algoritmos de los proyectos de boca a boca carecen de una explicación pública sobre cómo evaluar la calidad, la interactividad y la profundidad del contenido, lo que suscita dudas sobre la equidad en la asignación de puntos. Si el algoritmo favorece a cuentas específicas (como las de grandes personalidades o cuentas de matriz), puede provocar la pérdida de creadores de contenido de alta calidad. Recientemente, Kaito ha realizado algunas actualizaciones en el algoritmo según los comentarios de la comunidad, centrándose en dar prioridad a la calidad sobre la cantidad, de modo que las publicaciones que no proporcionen ideas o comentarios al proyecto no reciban atención, lo que además combate la manipulación de la interacción y el comportamiento de aumento de volumen en grupo, entre otras cosas.
Efecto Mateo de la distribución de ingresos: En la mayoría de los casos, tanto el proyecto como el KOL se benefician, pero los creadores de contenido de cola y los minoristas de interacción siguen enfrentando el dilema del bajo ingreso y la intensa competencia. Yu Hu, fundador de Kaito, dijo el 8 de junio: "De los aproximadamente 1 millón de usuarios registrados en Kaito, solo menos de 30,000 usuarios han recibido yaps, menos del 3%. La próxima etapa de crecimiento de la red es maximizar la tasa de conversión." Además, una mala gestión de las expectativas de la distribución gratuita puede llevar a la insatisfacción de la comunidad. Magic Newton es un caso relativamente exitoso de boca en Kaito AI, el ecosistema de Kaito recomienda el 1/3 de todos los agentes de validación de Newton, los usuarios de boca ganan mucho, pero también enfrentan críticas no amigables para los minoristas. En comparación, la comunidad señaló directamente a Humanity como "traicionar a los usuarios" y "la antilamida extrema", este desequilibrio en la distribución ha provocado una crisis de confianza.
La actividad de zumbido inicial atrajo la participación de los usuarios, pero la atención disminuyó drásticamente después de la emisión de recompensas, careciendo de continuidad. LOUD alcanzó un valor de mercado de tokens cercano a los 30 millones de dólares en el día de lanzamiento, y actualmente solo queda menos de 600,000 dólares.
La atención no es igual a la proporción de capitalización de mercado.
reputación
Tendencia de InfoFi
Mercado de Predicción
嘴撸 + 声誉型 InfoFi
clase de análisis de datos InfoFi
Conclusión
La contradicción central de la era digital es la división entre los creadores de atención y los poseedores de valor. Esta división es precisamente la fuerza motriz de la revolución InfoFi de Web3.
La contradicción central de InfoFi radica en que, si no se puede equilibrar el valor de la información con los incentivos para participar, podría repetirse el patrón de 'comprar alto y vender bajo' de SocialFi. La clave de InfoFi radica en establecer un mecanismo de equilibrio 'triple' que abarque la minería de información, la participación de los usuarios y la devolución de valor, lo que impulsará la creación de una infraestructura de intercambio de conocimientos y toma de decisiones colectivas mejorada. Esto no solo requiere la cuantificación de la atención a nivel técnico, sino que también es crucial garantizar que los participantes comunes obtengan recompensas razonables de la difusión de información, evitando una distribución de valor extremadamente sesgada.
Más importante aún, la revolución de InfoFi requiere un impulso conjunto de arriba abajo y de abajo arriba para lograr realmente la equidad y eficiencia de la economía de la atención. De lo contrario, el efecto Mateo de la pirámide de beneficios hará que InfoFi se convierta en un juego de oro para unos pocos, y se aleje del principio fundamental de 'atención de valor para todos'.