InfoFi Deep Dive: AI時代におけるアテンションファイナンスの実験

一、はじめに：情報の不足から注意の不足へ、InfoFiが登場した

20世紀の情報革命は知識の爆発をもたらしましたが、一方で逆説も引き起こしました：情報の取得コストがほとんどゼロであるとき、実際に希少になるのは私たちが情報を処理するための認知資源——注意力です。ノーベル経済学賞受賞者のハーバート・サイモンは1971年に初めて「注意力経済」という概念を提唱し、「情報過多は注意力の貧困をもたらす」と指摘しました。今日の社会では、さまざまなソーシャルメディアやショートビデオプラットフォームのコンテンツの洪水に直面し、人間の認知の限界はますます圧迫され、選別と判断はますます困難になっています。

デジタル時代における注意力の希少性は、資源争奪戦に進化しました。従来のWeb2モデルでは、プラットフォームがアルゴリズムを通じてトラフィックの入口を掌握し、本当の注意力の創造者はしばしばプラットフォームの利益の"無料燃料"となってしまいます。主要なプラットフォームと資本が注意力のマネタイズチェーンの中で次々と収穫し、情報の生産と普及を推進する一般の個人が価値を共有することは困難です。このような構造的な分裂は、デジタル文明の進化における核心的な矛盾となっています。

InfoFiの興起は、このような背景の中で起こっています。ブロックチェーン、トークンインセンティブ、AIを技術基盤とし、「注意の価値を再構築する」ことを目指し、ユーザーの視点、情報、評判などの非構造的認知行動を定量化可能で取引可能な資産に変換し、分散型インセンティブメカニズムを通じて各参加者が価値を共有できるようにしようとしています。これは単なる技術革新ではなく、「誰が注意を持ち、誰が情報を主導するか」という権力の再分配の試みでもあります。

Web3エコシステムにおいて、InfoFiはソーシャルネットワーク、コンテンツ創造、市場ゲーム、AIインテリジェンスをつなげています。それはDeFiの金融メカニズム、SocialFiのソーシャルドライブ、GameFiのインセンティブ構造を継承し、AIのセマンティック分析とトレンド予測能力を導入して「認知資源の金融化」を中心とした新しい市場構造を構築しています。その核心は「情報→信頼→投資→リターン」の価値発見と再分配のロジックのセットです。

農業社会の土地から産業時代の資本、そして今日のデジタル文明における注意力へと、人間社会の核心的リソースは深く移行しています。InfoFiはまさにこのマクロパラダイムの転換がブロックチェーンの世界において具体化された表現です。これは暗号市場の新たな風口であるだけでなく、デジタル世界のガバナンス構造、知的財産論理、そして金融価格メカニズムの深層再構築の出発点となる可能性があります。

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2. InfoFiのエコロジカルな構成:情報、金融、AIの3方向のクロスマーケット

InfoFiの本質は、情報が氾濫し価値が捉えにくい現代のネットワーク環境において、金融ロジック、セマンティックコンピューティング、ゲーム理論メカニズムを融合させた複合市場システムを構築することです。それは単なるコンテンツプラットフォームや金融プロトコルではなく、情報価値発見メカニズム、行動インセンティブシステム、スマート配信エンジンの交差点であり、情報取引、注意インセンティブ、評判評価、スマート予測を統合したエコシステムを形成しています。

底層の論理から見ると、InfoFiは情報の金融化の試みであり、元々価格を付けるのが難しいコンテンツ、意見、トレンド判断などの認知活動を、測定可能で取引可能な「準資産」に変換します。これにより、情報は生産、流通、消費の過程で散発的なコンテンツの断片ではなく、ゲーム性と価値蓄積能力を持つ「認知製品」となります。一つのコメント、一つの予測は個々の認知の表現であるだけでなく、リスクと利益を伴う投機資産にもなり得ます。

AIはInfoFiにおいて重要な役割を果たしています。主に二つの機能を担っています。一つはセマンティックフィルタリングで、情報信号とノイズの第一のフィルタとして機能します。二つ目は行動認識で、ユーザーのソーシャルネットワーク行動やコンテンツインタラクションの軌跡などの多次元データをモデル化し、情報源の正確な評価を実現します。InfoFiにおけるAIの役割は、取引所のマーケットメイカーとクリアリングメカニズムに似ており、エコシステムの安定性と信頼性を維持する核心です。

情報はシステム全体の基盤です。それは取引の対象であるだけでなく、市場の感情、ソーシャルコネクション、コンセンサス形成の源でもあります。DeFiとは異なり、InfoFiの資産のアンカーはオンチェーンのハードアセットではなく、意見、信頼、話題などのより流動的でタイムリーな「認知資産」です。これにより、InfoFi市場の運営メカニズムはソーシャルグラフ、セマンティックネットワーク、心理的期待に高度に依存します。

この三元構造は、一連の新しい製品とメカニズムを生み出しました：予測市場は明確な対象を提供し、博打を行います；Yap-to-Earnは知識をマイニングとして奨励し、インタラクションを産出として奨励します；評判プロトコルは、個人のオンチェーンの歴史とソーシャルアクションを信用資産に変換します；注意市場は、オンチェーンでの"感情の変動"を捉えようとしています；トークンによるコンテンツプラットフォームは、権限経済を通じて情報の支払いロジックを再構築します。それらは共同でInfoFiの多層エコシステムを構成し、価値発見ツール、価値配分メカニズム、アイデンティティシステム、そして反ウィッチメカニズムを含んでいます。

InfoFiは「認知金融インフラストラクチャー」となることを目指しており、コンテンツ配信だけでなく、暗号社会全体に対してより効率的な情報発見と集団意思決定メカニズムを提供します。しかし、このようなシステムは複雑で脆弱であることが避けられません。情報の主観性、金融のゲーム性、AIのブラックボックス性は、InfoFiにとっての課題となります。InfoFiは三元的な緊張の間で常にバランスを保ち、自ら修復しなければなりません。そうしなければ、すぐに「間接的なギャンブル」や「注意の収穫場」に滑り落ちてしまいます。

InfoFiのエコシステムの構築は孤立したプロジェクトではなく、Web3における「情報のガバナンス」ではなく「資産のガバナンス」に関する深い試みです。それは次世代の情報の価格付け方法を定義し、よりオープンで自治的な認知市場を構築することになります。

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三、コアゲーム理論：インセンティブ革新vs収穫トラップ

InfoFiエコシステムの繁栄の背後には、結局のところ、インセンティブメカニズムの設計に関するゲーム理論があります。予測市場への参加、発言行動の成果、または評判資産の構築に関して、本質的には1つの核心的な問題が関わっています：誰が力を出すのか？誰が配当を受け取るのか？誰がリスクを負うのか？

外部から見ると、InfoFiはWeb2からWeb3への「生産関係の革新」として見え、伝統的なコンテンツプラットフォームにおける「プラットフォーム-クリエイター-ユーザー」間の搾取の連鎖を打破し、情報の原初的な貢献者に価値を返還しようとしています。しかし、内部構造を見ると、この価値の返還は天然の公平性に基づいているわけではなく、一連のインセンティブ、検証、ゲーム理論に基づく微妙なバランスの上に成り立っています。もし設計が適切であれば、InfoFiはユーザーにとってウィンウィンな革新実験場となる可能性がありますが、メカニズムが不均衡であれば、資本とアルゴリズムに支配された「個人投資家の収穫場」となってしまう可能性があります。

InfoFiのコアイノベーションは、過去には測定や金融化が難しかった「情報」という無形資産に、明確な取引性、競争性、決済性を与えることにあります。この変換は、ブロックチェーンの追跡可能性とAIの評価可能性に依存しています。予測市場は市場価格設定メカニズムを通じて認知コンセンサスを現金化し、嘴撸エコシステムは発言を経済行動に変え、評判システムは継承可能で担保可能な社会資本を構築します。注意市場はホットトレンドを取引対象として扱います。これらのメカニズムにより、情報は初めて「キャッシュフロー」属性を持ち、ソーシャルインタラクションは真に生産的な活動に変わります。

しかし、強いインセンティブシステムはしばしば「ゲームの乱用」を生み出します。InfoFiが直面している最大のシステムリスクは、インセンティブメカニズムの異化とアービトラージチェーンの繁殖です。Yap-to-Earnを例に取ると、一見するとAIアルゴリズムを通じてユーザーのコンテンツ制作の価値に報酬を与えていますが、実際の実行ではボットのマトリックスアカウントによるスパム、大物のベータテストの早期参加、プロジェクト側のインタラクション重みの操作などの混乱がしばしば発生します。ポイント制度とトークンの期待の不透明なメカニズムの下、多くのユーザーは「無料で働く人」となり、最終的にはエアドロップに参加できなくなります。このような「裏切り式」のインセンティブ設計は、プラットフォームの評判を損ない、長期的なコンテンツエコシステムの崩壊を引き起こすことも容易です。

より注目すべきは、情報の金融化が価値のコンセンサス化と等しいわけではないということです。注目市場や評判市場において、「ロング」にされるコンテンツ、人物、傾向は、必ずしも真の長期的価値を持つ信号ではありません。真の需要やシーンの支えが欠如している場合、インセンティブが減少し、補助金が停止すると、これらの金融化された「情報資産」は往々にして迅速にゼロに戻り、「短期的な投機、長期的なゼロ」のポンジダイナミクスを形成することさえあります。

さらに、予測市場において、オラクルメカニズムが十分に透明でない場合や資金力のある大口によって操作されると、情報価格の偏差が生じやすいです。これは、"リアルワールド情報"を対象とした予測メカニズムであっても、技術とゲーム理論の間でより良いバランスを見つける必要があることを私たちに思い出させます。

最終的に、InfoFiのインセンティブメカニズムが「金融資本対個人投資家の注意」の対立の物語から脱却できるかどうかは、三重の正のフィードバックシステムを構築できるかにかかっています：情報生成行為が正確に識別される→価値配分メカニズムが透明に実行される→ロングテール参加者が真にインセンティブを得られる。これは単なる技術的な問題ではなく、制度設計と製品哲学の試練でもあります。

要するに、InfoFiのインセンティブメカニズムは、その最大の利点であると同時に最大のリスク源でもあります。この市場では、各インセンティブ設計が情報革命を引き起こす可能性がある一方で、信頼の崩壊を引き起こす可能性もあります。インセンティブシステムがもはやトラフィックとエアドロップのゲームではなく、真の信号を識別し、質の高い貢献を奨励し、自己整合的なエコシステムを形成する基盤構造となるとき、InfoFiは本当に「ハッスル経済」から「認知金融」への跳躍を実現できるのです。

四、典型プロジェクト解析と推奨关注方向

InfoFiエコシステムは現在、百花繚乱でホットなトレンドが入れ替わる状況を呈しており、異なるプロジェクトが「情報→インセンティブ→マーケット」というコアパスに基づいて、差別化されたプロダクトパラダイムとユーザー成長戦略を進化させています。私たちは五つの代表的な方向からプロジェクトを厳選して解析し、継続的に追跡する価値のある潜在的な陣営を提案します。

1. 市場の方向性を予想する:Polymarket + Upside

PolymarketはInfoFiエコシステムで最も成熟し、最も象徴的なプロジェクトの一つです。そのコアモデルは、USDCを通じて異なる結果の契約シェアを売買することで、現実の出来事に対する集団的な期待価格を実現することです。Polymarketは「情報金融の雛形」と呼ばれていますが、それは取引ロジックが明確で、金融デザインが堅牢であるだけでなく、現実の世界で「メディア機能」を持ち始めたからです。例えば、2024年のアメリカ大統領選挙期間中、Polymarketが反映した勝敗の確率は、伝統的な世論調査を何度も上回りました。

Xとの公式な協力が実現するにつれて、Polymarketのユーザー増加とデータの可視性がさらに向上し、ソーシャルオピニオンと情報価格設定の融合の"スーパーセンター プラットフォーム"になることが期待されています。しかし、現時点ではコンプライアンスリスク、オラクルの論争、小規模なトピックの参加度不足などの課題に直面しています。

対照的に、Upsideはソーシャル予測を主打し、Arthur Hayesなどの著名な投資家による新興プロジェクトです。いいね投票メカニズムを通じて、コンテンツを予測市場化し、クリエイター、読者、投票者の三者が利益を共有します。Upsideは軽いインタラクション、低い敷居、金融化のないユーザー体験を強調し、InfoFiとコンテンツプラットフォームの融合モデルを探求しています。ユーザーの維持とコンテンツの質の維持に関する今後のパフォーマンスに注目する価値があります。

2. Yap-to-Earnディレクション:Kaito AI + LOUD

Kaito AIはYap-to-Earnモデルの中で最も代表的なプラットフォームの一つであり、現在InfoFiユーザー数が最も多いプロジェクトで、100万人以上のユーザーが登録しており、20万人以上のアクティブYapperがいます。その革新性は、AIアルゴリズムを利用してX上のユーザーが投稿したコンテンツの質、インタラクティブ性、プロジェクト関連性を評価し、Yaps（ポイント）を配布し、ランキングに基づいてプロジェクトと提携してトークンエアドロップまたは報酬を行うことです。

Kaitoモデルは、プロジェクトがトークンでコミュニティの拡散を促し、クリエイターがコンテンツで注意を引き、プラットフォームがデータとAIモデルで配信と秩序を制御するという閉じたサイクルを形成しました。しかし、ユーザーの急増に伴い、コンテンツ信号の汚染、ボットの氾濫、ポイント配分の争議といった構造的な問題に直面しています。Kaitoの創設者は最近、これらの問題に対処するためにアルゴリズムの反復とコミュニティメカニズムの最適化を始めました。

LOUDはYap-to-Earnポイントランキングを使用してIAO（初期注意力発行）を行う最初のプロジェクトで、ローンチ前に口頭活動でKaitoランキングの70%を独占しました。