InfoFi ecosistema completo: el mercado de atención potenciado por AI
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 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 dio lugar a disputas por la tierra;
Revolución Industrial: se dedicó a resolver el problema de la escasez de tierras, pero se volvió hacia la competencia por recursos y la 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 copia y difusión de información, y la universalidad del cálculo de IA (aunque la atención humana no es replicable).
Ya sea el éxito de Labubu en el mercado de juguetes de moda, o la venta en vivo de los principales streamers, en esencia, se trata en gran medida de la competencia por la atención de los usuarios y espectadores. Sin embargo, en la economía de la atención tradicional, los usuarios, seguidores y consumidores contribuyen con su atención como "combustible de datos", mientras que las ganancias excesivas son monopolizadas por plataformas y reventa. El mundo de Web3 con InfoFi intenta revolucionar este modelo: a través de la blockchain, incentivos de tokens y tecnología de IA, busca transparentar el proceso de producción, difusión y consumo de información, intentando devolver el valor a los participantes.
Este artículo profundizará en la clasificación del proyecto InfoFi, los desafíos que enfrenta y las tendencias de desarrollo futuras.
¿Qué es InfoFi?
InfoFi es la combinación de Información + Finanzas, su núcleo radica en convertir información abstracta y difícil de cuantificar en un portador de valor dinámico y cuantificable, lo que abarca no solo los mercados de predicción tradicionales, sino también la distribución, especulación o comercio de información o conceptos abstractos como la atención, la reputación, los datos o la inteligencia en la cadena, las percepciones personales y la actividad narrativa.
Las principales ventajas de InfoFi se reflejan en:
Mecanismo de redistribución de valor: Devolver el valor que ha sido 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, difusores y consumidores de información compartan los beneficios.
Capacidad de valorización de la información: transformar la atención abstracta, las percepciones, la reputación, la actividad narrativa, etc., en activos digitales negociables, creando un mercado de transacciones para el valor de la información que anteriormente 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 se recompensa la creación de contenido, sino también la difusión, la interacción, la verificación y otros múltiples aspectos, permitiendo que el contenido de nicho y los usuarios de larga cola también puedan recibir recompensas. El contenido de 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 a InfoFi ventajas como la evaluación de la calidad del contenido y la optimización del mercado predictivo.
Clasificación InfoFi
InfoFi abarca una variedad de diferentes escenarios y modelos de aplicación, que se pueden clasificar principalmente en las siguientes categorías:
mercado de predicción
El mercado de predicción, como una parte central de InfoFi, es un mecanismo que utiliza la sabiduría colectiva para predecir los resultados de eventos futuros. Los participantes expresan sus expectativas sobre eventos futuros (como resultados electorales o de 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, donde indicó en un artículo titulado "De los mercados de predicción a las finanzas informativas" en noviembre de 2024 que, "los mercados de predicción tienen el potencial de crear mejores aplicaciones en redes sociales, ciencia, noticias, gobernanza y otros campos. A este tipo de mercados los llamo finanzas informativas (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, animando 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 presidenciales de EE. UU. de 2024, datos sobre "un mercado de predicciones donde Trump lidera con un 51% de apoyo" y comentó: "Debido a la inversión de dinero real, estos datos son más precisos que las encuestas tradicionales".
Las plataformas representativas del mercado de predicción incluyen:
Polymarket: El mercado de predicción descentralizado más grande, Polymarket está construido sobre la red Polygon y utiliza 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 mercados de predicción en EE. UU. completamente regulada por la CFTC, que admite depósitos en USDC, BTC, WLD, SOL, XRP y RLUSD a través de una colaboración con el proveedor de infraestructura de criptomonedas y stablecoins Zero Hash, pero recibe liquidaciones en moneda fiduciaria. Kalshi se centra en contratos de eventos (Event Contracts), lo que permite 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.
Tipo de boca InfoFi (Yap-to-Earn)
"Boca Loo" es el apodo que la comunidad china de criptomonedas ha dado a Yap-to-Earn, que se refiere a ganar recompensas a través de la publicación de opiniones y el compartir contenido. La idea central de Yap-to-Earn es incentivar a los usuarios a publicar en plataformas sociales publicaciones o comentarios de alta calidad relacionados con proyectos de criptomonedas, evaluando mayormente la cantidad, calidad, interacción y profundidad del contenido a través de algoritmos de IA, para asignar puntos o recompensas en tokens. Este modelo se diferencia de las actividades tradicionales en la cadena (como el comercio o el staking), centrándose más en la contribución de información y la influencia del usuario en la comunidad.
Características de "嘴撸":
No se requieren transacciones en cadena ni grandes capitales, solo se necesita una cuenta X para participar.
Aumentar la actividad de la comunidad del proyecto mediante recompensas por discusiones valiosas.
El algoritmo de IA reduce la intervención humana, filtra bots y contenido de baja calidad, asegurando una distribución de recompensas más transparente.
Los puntos pueden convertirse en airdrops de tokens o privilegios ecológicos, los participantes tempranos pueden obtener mayores beneficios.
Los proyectos de boca a boca más populares o que apoyan el boca a boca incluyen:
Kaito AI: es la plataforma representativa de Yap-to-Earn, que ha colaborado con varios proyectos. A través de un algoritmo de IA, evalúa la cantidad, calidad, interactividad y profundidad del contenido relacionado con criptomonedas publicado por los usuarios en X, y recompensa con puntos Yap, que los usuarios pueden usar para competir en el ranking y ganar airdrops de tokens.
De esta manera, los creadores a través de Yaps no solo pueden demostrar de manera efectiva su influencia y el valor de su contenido, sino que también pueden atraer atención de alta calidad y precisa; los usuarios comunes pueden aprovechar el sistema Yaps para descubrir contenido de calidad y KOL de manera eficiente; mientras que los proyectos logran el objetivo dual de alcanzar a los usuarios objetivo de manera precisa y ampliar la influencia de su marca, formando un ciclo ecológico virtuoso de beneficio mutuo.
Kaito AI ha distribuido más de 90 millones de dólares en tokens a varias comunidades (excluyendo el airdrop de Kaito), con más de 200,000 Yappers activos mensualmente.
Cookie.fun: Cookie rastrea la cuota de mente (mindshare), la interacción y los datos en cadena de los agentes de IA, generando una visión general del mercado. También rastrea la cuota de mente y el sentimiento de los proyectos cripto. Cookie Snaps tiene un sistema de recompensas y actividades de airdrop integrado 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 el número de participantes en los otros dos proyectos fue de 7930 y 6810 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 el nuevo mecanismo de lanzamiento Genesis Launch en Base, y una de las formas de ganar puntos para participar en el lanzamiento incluye Yap-to-Earn (apoyado 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 de Yap-to-Earn antes de la emisión oficial del token a finales de mayo de 2025 mediante la Oferta Inicial de Atención (IAO). El mecanismo de funcionamiento de LOUD también gira en torno a la "economía de la atención", y las tarifas de transacción recaudadas tras la apertura del 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 recompensa el contenido de alta calidad y las interacciones valiosas. Actualmente, el LLM personalizado de Wallchain Quacks evalúa diariamente el contenido de los creadores, y aquellos creadores de contenido valioso y perspicaz recibirán recompensas Quacks.
Boca de mano + Tarea / Actividades en la cadena / Verificación: Valoración de contribuciones multidimensionales
También hay algunos proyectos que combinan la contribución de contenido con comportamientos en la cadena (como transacciones, staking, emisión de NFT) o tareas, evaluando de manera integral la contribución multidimensional de los usuarios.
Galxe Starboard: Galxe es una plataforma de crecimiento Web3, y su más reciente lanzamiento, Galxe Starboard, se dedica a recompensar las contribuciones reales en acciones tanto off-chain como on-chain. Los proyectos pueden definir múltiples capas de contribución, donde lo importante no es solo cuántos tuits se han enviado, sino el valor que se aporta al proyecto en su totalidad, incluyendo la participación en publicaciones, el sentimiento, el contenido viral, la interacción con dApps, la tenencia de tokens, la acuñación de NFT o la finalización de tareas on-chain.
Mirra: Mirra es un modelo de IA descentralizado entrenado con datos seleccionados por la comunidad, que puede 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 para la validación de la IA; los exploradores (Scout) identifican contenido de alto valor en X y lo marcan en las respuestas con @MirraTerminal para enviar sus ideas, determinando qué contenido aprende la IA y 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 combina la prueba de derechos sociales (Social PoS) para generar una puntuación de credibilidad (Credibility Score) a través de mecanismos descentralizados, asegurando la fiabilidad de su sistema de reputación, su descentralización y su resistencia a ataques Sybil. Actualmente, Ethos utiliza un estricto sistema de invitaciones. La función principal de Ethos es generar una puntuación de credibilidad, un indicador cuantificado de la confianza de los usuarios 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 (apuesta de 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, DAOs 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 cuantificable en la cadena, y motivar a los usuarios a participar a través de recompensas. Comentando en la publicación del creador y mencionando a la cuenta oficial de GiveRep en Twitter, tanto el comentarista como el creador obtienen un punto de reputación. Para limitar el abuso, GiveRep restringe la cantidad de menciones de comentarios de los usuarios a un máximo de 3 veces al día (incluyendo 3), mientras que los creadores pueden recibir puntos ilimitados al día. Las menciones de comentarios de proyectos del ecosistema Sui y embajadores obtendrán 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 experimentar. Los usuarios pueden ir en largo o corto en la atención del proyecto.
Upside: Upside es un mercado de predicción social (los inversores incluyen a Arthur Hayes) que recompensa el descubrimiento, la compartición y la predicción de contenido y enlaces valiosos, creando un mercado dinámico a través de un mecanismo de "me gusta". Las ganancias se distribuyen proporcionalmente entre los votantes, creadores y curadores. Para evitar la manipulación del fondo de predicción, en los últimos 5 minutos de cada ronda...
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down_only_larry
· 07-26 07:07
La revolución produce revolución, una generación es peor que la anterior.
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ColdWalletGuardian
· 07-26 05:46
Viejas historias, el próximo Metaverso
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NullWhisperer
· 07-24 14:49
caso límite interesante... los mercados de atención son solo otro vector de ataque, para ser honesto.
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P2ENotWorking
· 07-24 14:45
Los trabajadores son tontos que son disputados por diversas plataformas por su atención.
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CryptoSourGrape
· 07-24 14:39
Ay, si hubiera descubierto esta teoría hace 50 años, ahora estaría tumbado tomando té...
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CountdownToBroke
· 07-24 14:33
Nuevos tontos tomaron a la gente por tonta viejos tontos
InfoFi interpretación: un nuevo paradigma de la economía de la atención impulsado por la IA
InfoFi ecosistema completo: el mercado de atención potenciado por AI
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 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.
El impulso subyacente de esta transformación proviene de dos características clave de la tecnología digital: el costo marginal cero de la copia y difusión de información, y la universalidad del cálculo de IA (aunque la atención humana no es replicable).
Ya sea el éxito de Labubu en el mercado de juguetes de moda, o la venta en vivo de los principales streamers, en esencia, se trata en gran medida de la competencia por la atención de los usuarios y espectadores. Sin embargo, en la economía de la atención tradicional, los usuarios, seguidores y consumidores contribuyen con su atención como "combustible de datos", mientras que las ganancias excesivas son monopolizadas por plataformas y reventa. El mundo de Web3 con InfoFi intenta revolucionar este modelo: a través de la blockchain, incentivos de tokens y tecnología de IA, busca transparentar el proceso de producción, difusión y consumo de información, intentando devolver el valor a los participantes.
Este artículo profundizará en la clasificación del proyecto InfoFi, los desafíos que enfrenta y las tendencias de desarrollo futuras.
¿Qué es InfoFi?
InfoFi es la combinación de Información + Finanzas, su núcleo radica en convertir información abstracta y difícil de cuantificar en un portador de valor dinámico y cuantificable, lo que abarca no solo los mercados de predicción tradicionales, sino también la distribución, especulación o comercio de información o conceptos abstractos como la atención, la reputación, los datos o la inteligencia en la cadena, las percepciones personales y la actividad narrativa.
Las principales ventajas de InfoFi se reflejan en:
Clasificación InfoFi
InfoFi abarca una variedad de diferentes escenarios y modelos de aplicación, que se pueden clasificar principalmente en las siguientes categorías:
mercado de predicción
El mercado de predicción, como una parte central de InfoFi, es un mecanismo que utiliza la sabiduría colectiva para predecir los resultados de eventos futuros. Los participantes expresan sus expectativas sobre eventos futuros (como resultados electorales o de 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, donde indicó en un artículo titulado "De los mercados de predicción a las finanzas informativas" en noviembre de 2024 que, "los mercados de predicción tienen el potencial de crear mejores aplicaciones en redes sociales, ciencia, noticias, gobernanza y otros campos. A este tipo de mercados los llamo finanzas informativas (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, animando 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 presidenciales de EE. UU. de 2024, datos sobre "un mercado de predicciones donde Trump lidera con un 51% de apoyo" y comentó: "Debido a la inversión de dinero real, estos datos son más precisos que las encuestas tradicionales".
Las plataformas representativas del mercado de predicción incluyen:
Tipo de boca InfoFi (Yap-to-Earn)
"Boca Loo" es el apodo que la comunidad china de criptomonedas ha dado a Yap-to-Earn, que se refiere a ganar recompensas a través de la publicación de opiniones y el compartir contenido. La idea central de Yap-to-Earn es incentivar a los usuarios a publicar en plataformas sociales publicaciones o comentarios de alta calidad relacionados con proyectos de criptomonedas, evaluando mayormente la cantidad, calidad, interacción y profundidad del contenido a través de algoritmos de IA, para asignar puntos o recompensas en tokens. Este modelo se diferencia de las actividades tradicionales en la cadena (como el comercio o el staking), centrándose más en la contribución de información y la influencia del usuario en la comunidad.
Características de "嘴撸":
Los proyectos de boca a boca más populares o que apoyan el boca a boca incluyen:
Kaito AI: es la plataforma representativa de Yap-to-Earn, que ha colaborado con varios proyectos. A través de un algoritmo de IA, evalúa la cantidad, calidad, interactividad y profundidad del contenido relacionado con criptomonedas publicado por los usuarios en X, y recompensa con puntos Yap, que los usuarios pueden usar para competir en el ranking y ganar airdrops de tokens.
De esta manera, los creadores a través de Yaps no solo pueden demostrar de manera efectiva su influencia y el valor de su contenido, sino que también pueden atraer atención de alta calidad y precisa; los usuarios comunes pueden aprovechar el sistema Yaps para descubrir contenido de calidad y KOL de manera eficiente; mientras que los proyectos logran el objetivo dual de alcanzar a los usuarios objetivo de manera precisa y ampliar la influencia de su marca, formando un ciclo ecológico virtuoso de beneficio mutuo.
Kaito AI ha distribuido más de 90 millones de dólares en tokens a varias comunidades (excluyendo el airdrop de Kaito), con más de 200,000 Yappers activos mensualmente.
Cookie.fun: Cookie rastrea la cuota de mente (mindshare), la interacción y los datos en cadena de los agentes de IA, generando una visión general del mercado. También rastrea la cuota de mente y el sentimiento de los proyectos cripto. Cookie Snaps tiene un sistema de recompensas y actividades de airdrop integrado 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 el número de participantes en los otros dos proyectos fue de 7930 y 6810 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 el nuevo mecanismo de lanzamiento Genesis Launch en Base, y una de las formas de ganar puntos para participar en el lanzamiento incluye Yap-to-Earn (apoyado 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 de Yap-to-Earn antes de la emisión oficial del token a finales de mayo de 2025 mediante la Oferta Inicial de Atención (IAO). El mecanismo de funcionamiento de LOUD también gira en torno a la "economía de la atención", y las tarifas de transacción recaudadas tras la apertura del 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 recompensa el contenido de alta calidad y las interacciones valiosas. Actualmente, el LLM personalizado de Wallchain Quacks evalúa diariamente el contenido de los creadores, y aquellos creadores de contenido valioso y perspicaz recibirán recompensas Quacks.
Boca de mano + Tarea / Actividades en la cadena / Verificación: Valoración de contribuciones multidimensionales
También hay algunos proyectos que combinan la contribución de contenido con comportamientos en la cadena (como transacciones, staking, emisión de NFT) o tareas, evaluando de manera integral la contribución multidimensional de los usuarios.
Galxe Starboard: Galxe es una plataforma de crecimiento Web3, y su más reciente lanzamiento, Galxe Starboard, se dedica a recompensar las contribuciones reales en acciones tanto off-chain como on-chain. Los proyectos pueden definir múltiples capas de contribución, donde lo importante no es solo cuántos tuits se han enviado, sino el valor que se aporta al proyecto en su totalidad, incluyendo la participación en publicaciones, el sentimiento, el contenido viral, la interacción con dApps, la tenencia de tokens, la acuñación de NFT o la finalización de tareas on-chain.
Mirra: Mirra es un modelo de IA descentralizado entrenado con datos seleccionados por la comunidad, que puede 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 para la validación de la IA; los exploradores (Scout) identifican contenido de alto valor en X y lo marcan en las respuestas con @MirraTerminal para enviar sus ideas, determinando qué contenido aprende la IA y 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 combina la prueba de derechos sociales (Social PoS) para generar una puntuación de credibilidad (Credibility Score) a través de mecanismos descentralizados, asegurando la fiabilidad de su sistema de reputación, su descentralización y su resistencia a ataques Sybil. Actualmente, Ethos utiliza un estricto sistema de invitaciones. La función principal de Ethos es generar una puntuación de credibilidad, un indicador cuantificado de la confianza de los usuarios 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 (apuesta de 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, DAOs 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 cuantificable en la cadena, y motivar a los usuarios a participar a través de recompensas. Comentando en la publicación del creador y mencionando a la cuenta oficial de GiveRep en Twitter, tanto el comentarista como el creador obtienen un punto de reputación. Para limitar el abuso, GiveRep restringe la cantidad de menciones de comentarios de los usuarios a un máximo de 3 veces al día (incluyendo 3), mientras que los creadores pueden recibir puntos ilimitados al día. Las menciones de comentarios de proyectos del ecosistema Sui y embajadores obtendrán 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 experimentar. Los usuarios pueden ir en largo o corto en la atención del proyecto.
Upside: Upside es un mercado de predicción social (los inversores incluyen a Arthur Hayes) que recompensa el descubrimiento, la compartición y la predicción de contenido y enlaces valiosos, creando un mercado dinámico a través de un mecanismo de "me gusta". Las ganancias se distribuyen proporcionalmente entre los votantes, creadores y curadores. Para evitar la manipulación del fondo de predicción, en los últimos 5 minutos de cada ronda...