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, revela en "El mundo después del capital" (The World After 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 genera disputas por la tierra;
Revolución Industrial: dedicada a resolver el problema de escasez de tierras, pero se convierte en competencia por recursos y acumulación de capital;
Revolución digital: la lucha por la atención.
El motor subyacente de esta transformación proviene de dos características clave de la tecnología digital: el costo marginal cero de la replicación y difusión de información, y la universalidad del cálculo de la IA (aunque la atención humana no es replicable).
Ya sea por el auge de Labubu en el mercado de juguetes de moda, o por las ventas en vivo de los principales streamers, en esencia, todo esto se reduce en gran medida a la lucha por la atención de los usuarios y espectadores. Sin embargo, en la economía de la atención tradicional, los usuarios, fanáticos y consumidores contribuyen con su atención como "combustible de datos", pero los beneficios excesivos son monopolizados por las plataformas y los revendedores. El InfoFi del mundo Web3 intenta revolucionar este modelo: a través de la blockchain, incentivos en tokens y tecnología AI, busca hacer transparente 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 futuro.
¿Qué es InfoFi?
InfoFi es la fusión de Información + Finanzas, y su núcleo radica en transformar información difícil de cuantificar y abstracta en un portador 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 la cadena, percepciones personales y la actividad narrativa.
Las principales ventajas de InfoFi se reflejan en:
Mecanismo de redistribución de valor: devolver el valor monopolizado por las plataformas en la economía de la atención tradicional a los verdaderos contribuyentes. A través de contratos inteligentes y mecanismos de incentivos, permitir que los productores, distribuidores y consumidores de información compartan los beneficios.
Capacidad de valorización de la información: convertir la atención abstracta, las percepciones, la reputación, la actividad narrativa, entre otros, en activos digitales negociables, creando un mercado de intercambio para el valor de la información que antes era difícil de circular.
Bajo umbral de participación: los usuarios pueden participar en la distribución de valor a través de la creación de contenido únicamente con una cuenta de redes sociales.
Innovación en el mecanismo de incentivos: no solo se recompensa la creación de contenido, sino también la difusión, interacción, verificación y otros múltiples procesos, permitiendo que el contenido de nicho y los usuarios de larga cola también obtengan recompensas. El contenido de alta calidad recibe más recompensas, incentivando la producción continua de información de alta calidad;
Potencial de aplicación en múltiples campos: por ejemplo, la introducción de la IA ofrece ventajas como la evaluación de la calidad del contenido y la optimización del mercado predictivo para InfoFi.
Clasificación InfoFi
InfoFi abarca una variedad de diferentes escenarios y modelos de aplicación, que se pueden dividir principalmente en las siguientes categorías:
mercado de predicción
El mercado de predicción, como una parte central de InfoFi, es un mecanismo para predecir los resultados de eventos futuros a través de la sabiduría colectiva. Los participantes expresan sus expectativas sobre eventos futuros (como resultados de elecciones o políticas, eventos deportivos, previsiones económicas, 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 ávido defensor del mercado de predicciones Polymarket, y en su artículo de noviembre de 2024 titulado "De los mercados de predicción a las finanzas de información" (From prediction markets to info finance), declaró: "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 mercado finanzas de información (info finance)." Vitalik también señaló la dualidad de Polymarket: por un lado, es un sitio de apuestas para los participantes, y por otro, un sitio de noticias para todos los demás.
Bajo el marco de InfoFi, los mercados de predicción no son solo herramientas de especulación, sino plataformas que explotan y revelan información real a través de mecanismos de incentivos financieros. Este mecanismo aprovecha la eficiencia del mercado, animando a los participantes a proporcionar información precisa, ya que las predicciones correctas traen recompensas económicas, mientras que las predicciones incorrectas pueden resultar en pérdidas. El propio Musk también compartió un mes antes de las elecciones estadounidenses de 2024 los datos de "Trump liderando con un 51% de apoyo en Polymarket", comentando: "Debido a la inversión de dinero real, estos datos son más precisos que las encuestas tradicionales".
Las plataformas representativas del mercado de predicciones 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 mercado de predicción completamente regulada por la CFTC en Estados Unidos, que acepta depósitos en USDC, BTC, WLD, SOL, XRP y RLUSD a través de su colaboración con el proveedor de infraestructura de criptomonedas y stablecoins Zero Hash, pero los asentamientos se realizan en moneda fiduciaria. Kalshi se centra en contratos de eventos, que permiten a los usuarios comerciar con 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 Lube" es el apodo en la comunidad de criptomonedas en chino para 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 alentar a los usuarios a publicar publicaciones o comentarios de alta calidad relacionados con proyectos de criptomonedas en plataformas sociales, evaluando en su mayoría la cantidad, calidad, interacción y profundidad del contenido a través de algoritmos de IA, para así asignar puntos o recompensas en tokens. Este modelo se diferencia de las actividades tradicionales en la cadena (como el comercio o el staking), enfocándose más en la contribución de información y la influencia del usuario en la comunidad.
Características de "Zui Lu":
No se requieren transacciones en la cadena o grandes capitales, solo se necesita una cuenta X para participar.
Aumentar la actividad de la comunidad del proyecto a través de recompensas por discusiones valiosas.
Los algoritmos de IA reducen la intervención humana, filtran robots y contenido de baja calidad, asegurando que la distribución de recompensas sea más transparente.
Los puntos pueden convertirse en airdrops de tokens o privilegios ecológicos, y los participantes tempranos pueden obtener mayores rendimientos.
Los proyectos de boca a boca más populares en la actualidad o los proyectos que apoyan el boca a boca incluyen:
Kaito AI: es la plataforma representativa de Yap-to-Earn, que ha colaborado con varios proyectos, evaluando a través de algoritmos de IA la cantidad, calidad, interactividad y profundidad del contenido relacionado con criptomonedas publicado por los usuarios en X, recompensando con puntos Yap, que los usuarios pueden usar para competir en el ranking y ganar airdrops de tokens.
De esta manera, los creadores no solo pueden demostrar efectivamente su influencia y el valor de su contenido a través de Yaps, sino que también pueden atraer una atención de alta calidad y precisa; los usuarios comunes pueden aprovechar el sistema de Yaps para descubrir contenido de calidad y KOL de manera eficiente; y los proyectos logran el doble objetivo de alcanzar de manera precisa a los usuarios objetivo y expandir la influencia de la marca, formando un ciclo ecológico virtuoso de beneficio mutuo.
Kaito AI ha distribuido más de 90 millones de dólares en tokens a diversas comunidades (sin incluir el airdrop propio de Kaito), con más de 200,000 Yappers activos mensualmente.
Origen:
Cookie.fun: Cookie rastrea la participación mental (mindshare), la interacción y los datos en cadena de los agentes de IA, generando una visión general completa del mercado, y también rastrea la participación mental y el sentimiento de los proyectos criptográficos. Cookie Snaps tiene un sistema integrado de recompensas y actividades de airdrop que recompensa a los creadores de Cookie que contribuyen a la atención del proyecto.
Cookie ha colaborado con tres proyectos para lanzar la actividad Snaps, que son Spark, Sapien y OpenLedger. Entre ellos, la actividad de Spark tuvo más de 16,000 participantes, mientras que los dos últimos proyectos tuvieron 7930 y 6810 participantes, respectivamente.
Virtuals: Virtuals no es una plataforma centrada en Yap-to-Earn, sino una plataforma de lanzamiento de agentes de IA. Sin embargo, a mediados de abril, se lanzó un nuevo mecanismo de lanzamiento llamado Genesis Launch en Base, y una de las formas de ganar puntos para participar en el lanzamiento incluye Yap-to-Earn (apoyado por Kaito).
Los primeros proyectos de agentes de IA con alta tasa de suscripción en Virtuals, fuente:
Loud: Loud, como un "experimento de valor de atención" dentro del ecosistema Kaito AI, ocupó más del 70% de la cuota en la tabla de clasificación de atención de Kaito a través de actividades Yap-to-Earn antes de la emisión formal de tokens a finales de mayo de 2025 mediante la Oferta Inicial de Atención (IAO, por sus siglas en inglés). El mecanismo de funcionamiento de LOUD también se centra en la "economía de atención", y las tarifas de transacción recaudadas después de la apertura del comercio se distribuyen principalmente en forma de SOL a los 25 principales usuarios de la tabla de clasificación 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, Wallchain Quacks personaliza LLM que evalúan diariamente el contenido de los creadores; los creadores de contenido valioso y perspicaz recibirán recompensas Quacks.
Boca Loo + Tarea / Actividades en cadena / Verificación: Valoración de contribuciones multidimensionales
También hay algunos proyectos que combinan la contribución de contenido con comportamientos en la cadena (como transacciones, staking, minting de NFT) o tareas, evaluando de manera integral la contribución multidimensional de los usuarios.
Galxe Starboard: Galxe es una plataforma de crecimiento Web3, cuyo último lanzamiento, Galxe Starboard, se dedica a recompensar las contribuciones reales en acciones fuera de la cadena y en la cadena. Los proyectos pueden definir múltiples capas de contribución, y lo importante no es solo cuántos tuits se han enviado, sino el valor que se aporta al proyecto en su conjunto, incluyendo la participación en publicaciones, el sentimiento, la viralidad, la interacción con dApps, la tenencia de tokens, la acuñación de NFTs o la finalización de tareas en la cadena.
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. En concreto, los creadores publican contenido de alta calidad en X, lo que equivale a enviar datos de validación de IA; los exploradores (Scout) identifican contenido de alto valor en X y lo marcan en las respuestas con @MirraTerminal para enviar sus aportes, decidiendo así qué contenido debe aprender la IA y ayudando a moldear 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 un mecanismo descentralizado, asegurando la fiabilidad de su sistema de reputación, así como su descentralización y 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 del usuario en cadena. La puntuación se basa en las siguientes actividades en cadena e interacciones sociales: mecanismo de comentarios (con utilidad acumulativa), mecanismo de garantía (pignoración 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, DAO e incluso entidades de IA mediante la compra y venta de "boletas de confianza" y "boletas de desconfianza", es decir, ir en largo o en corto de la reputación.
GiveRep: Principalmente construido sobre Sui, tiene como objetivo transformar la influencia social y la participación comunitaria de los usuarios en la plataforma X en una reputación en cadena cuantificable a través de las actividades de los usuarios, e incentivar su participación mediante recompensas. Al comentar en las publicaciones de los creadores y mencionar la cuenta oficial de GiveRep en Twitter, tanto el comentarista como el creador obtienen un punto de reputación. Para limitar el abuso, GiveRep restringe a los usuarios a un máximo de 3 menciones diarias de este tipo (incluidas las 3), mientras que los creadores pueden recibir puntos ilimitados diariamente. Las menciones en los comentarios de proyectos de la ecología Sui y embajadores recibirán más puntos.
Mercado de atención / Predicción
Noise: es una plataforma de descubrimiento de tendencias y comercio basada en MegaETH, que actualmente requiere un código de invitación para experimentar. Los usuarios pueden ir en largo o en corto en el proyecto de atención.
Upside: Upside es un mercado de predicción social (los inversores incluyen a Arthur Hayes) que recompensa la descubrimiento, compartición y 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 prevenir la manipulación de la piscina de predicciones, el peso de los 'me gusta' se reduce en los últimos 5 minutos de cada ronda.
YAPYO: Una infraestructura de mercado de atención en el ecosistema de Arbitrum. YAPYO indica que las recompensas en su mecanismo de coordinación no son solo ganancias, sino también influencia duradera.
Tendencias: se pueden tokenizar las publicaciones X, convirtiéndose en una tendencia en la curva conjunta llamada "Trend it". Los creadores son elegibles para recibir el 20% de la tarifa de transacción de la curva conjunta de cada tendencia.
Acceso al contenido de tokens: filtrar el ruido
Backroom: Los creadores pueden lanzar espacios tokenizados que ofrecen contenido seleccionado como información de mercado, Alpha y análisis, sin necesidad de gestión ni presión social; los usuarios pueden desbloquear información de alto valor y con poco ruido comprando una clave en la cadena vinculada a cada espacio del creador. Las claves no solo se utilizan para el acceso: son activos negociables con una curva de precios dinámica impulsada por la demanda. Al mismo tiempo, la IA procesará los datos de chat y señales en información procesable.
Xeet: un nuevo protocolo en la red Abstract que aún no se ha lanzado por completo, pero que ya ha iniciado un programa de recomendaciones, invitando a KOL a ganar puntos de recompensa. El fundador de Xeet @Pons_ETH se burla de que InfoFi ha evolucionado a NoiseFi y afirma: "Es hora de reducir el ruido y aumentar la señal." La información pública actual es que Xeet se integrará con la puntuación Ethos, además de eso, Xeet no ha revelado más información.
InfoFi de tipo de análisis de datos
Arkham Intel Exchange: Arkham es una herramienta de consulta de datos en cadena, una plataforma de intercambio de inteligencia y un intercambio. Arkham Intel Intel Exchange es una plataforma de intercambio de inteligencia descentralizada, donde los "detectives en cadena" pueden ganar recompensas.
InfoFi Dilema
mercado de predicción
Regulación y cumplimiento: Los mercados de predicción pueden ser vistos como mercados similares a las opciones binarias y a las apuestas, enfrentándose a presiones regulatorias. Por ejemplo, Polymarket fue considerado por la CFTC como una operación ilegal en los Estados Unidos por no estar registrado como mercado de contratos designados (DCM) o como instalación de ejecución de swaps (SEF), siendo multado con 1.4 millones de dólares en 2022 y obligado a bloquear a los usuarios estadounidenses. La investigación del Departamento de Justicia de EE. UU. y del FBI en 2024 destaca aún más su dilema regulatorio.
Operaciones con información privilegiada y equidad: los mercados de predicción pueden verse afectados por información privilegiada. El capital significativo puede distorsionar los precios a corto plazo. Diseñar reglas y mecanismos justos es uno de los principales desafíos de los mercados de predicción de InfoFi.
Liquidez y participación: La efectividad de los mercados de predicción depende de suficientes participantes y liquidez. Los mercados de predicción a menudo enfrentan el "problema de insuficiente liquidez de la cola larga" en temas de nicho, es decir, la falta de participantes lleva a información poco confiable en el mercado. La introducción de agentes de IA podría resolver parcialmente este problema, pero aún se necesita una mayor optimización.
Diseño de oráculos: Polymarket sufrió un ataque de manipulación de oráculos, lo que llevó a pérdidas significativas para los usuarios que apostaron por el resultado correcto. En febrero de 2025, UMA, Polymarket y EigenLayer anunciaron que estaban colaborando en la investigación para construir un oráculo para mercados de predicción. Algunas de las ideas de investigación incluyen el desarrollo de un oráculo que pueda soportar múltiples tokens para resolver disputas; otras funciones en estudio incluyen vinculación dinámica, integración de agentes de IA y seguridad mejorada contra ataques de soborno.
boca paja
El ruido de información se intensifica, y los anuncios de contenido de IA proliferan, ocultando señales reales. Los usuarios tienen dificultades para filtrar el valor entre la gran cantidad de contenido, la confianza en la comunidad disminuye y la efectividad del marketing de los proyectos se ve afectada. Según KOL Cripto Sin Miedo (@cryptobraveHQ), "ya varios dueños de proyectos se han quejado, gastando 150,000 USDT en tarifas de servicio en Kaito, distribuyendo entre el 0.5% - 1% de los Tokens a KOL, y resulta que más de la mitad son cuentas de anuncios de contenido de IA. Los proyectos que quieren atraer a los principales KOL e ICT para participar, también deben pagar extra, y luego Kaito contacta a los principales KOL 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 del contenido, la interactividad y la profundidad, lo que ha suscitado dudas entre los usuarios sobre la equidad en la distribución de puntos. Si el algoritmo favorece cuentas específicas (como grandes influenciadores o cuentas en matriz), puede resultar en la pérdida de creadores de contenido de alta calidad. Kaito ha realizado algunas actualizaciones recientes en el algoritmo basadas en los comentarios de la comunidad, centrándose en que la calidad sea prioritaria sobre la cantidad, las publicaciones que no proporcionen ideas y comentarios sobre proyectos no recibirán atención, y se intensificará la lucha contra la manipulación de interacciones y el comportamiento de inflar números en grupo.
El efecto Mateo en la distribución de ingresos: en la mayoría de los casos, los proyectos y los KOL ganan, pero los creadores de contenido de cola y los minoristas interactivos aún enfrentan la difícil situación de bajos ingresos y alta competencia. Yu Hu, fundador de Kaito, expresó el 8 de junio que "de aproximadamente 1 millón de usuarios registrados en Kaito, solo menos de 30,000 han obtenido yaps, menos del 3%. La próxima fase de crecimiento de la red es maximizar la tasa de conversión." Además, una mala gestión de las expectativas de airdrop puede llevar al descontento de la comunidad. Magic Newton es un caso relativamente exitoso de lo que se puede hacer en Kaito AI, donde la recomendación del ecosistema Kaito representa 1/3 de todos los agentes de validación de Newton. Los usuarios que participan han ganado mucho, aunque también enfrentan cuestionamientos sobre su falta de amabilidad hacia los minoristas. En contraste, Humanity ha sido señalado por la comunidad como "traicionar a los usuarios" y "explotar al máximo", lo que ha provocado una crisis de confianza debido a este desequilibrio en la distribución.
La actividad de "boca a boca" atrajo a los usuarios al principio, pero después de la distribución de recompensas, la atención disminuyó drásticamente, careciendo de continuidad. El valor de mercado del token de LOUD en el día de su lanzamiento estuvo cerca de 30 millones de dólares, pero ahora queda menos de 600,000 dólares.
La atención no es igual a la participación en el valor de mercado.
reputación
Proyectos de InfoFi como Ethos utilizan un sistema de invitación para controlar la calidad de los usuarios y reducir los ataques de brujas. Sin embargo, este mecanismo eleva la barrera de entrada, limitando la incorporación de nuevos usuarios y dificultando la formación de efectos de red amplios.
Riesgo de operaciones maliciosas.
El problema del reconocimiento cruzado de las puntuaciones de reputación entre plataformas, los sistemas de puntuación de diferentes protocolos son difíciles de interconectar, creando islas de información.
Tendencia InfoFi
mercado de predicción
La combinación de IA y mercados de predicción: La IA puede mejorar significativamente la eficiencia de los mercados de predicción. Por ejemplo, la IA, al analizar grandes volúmenes de datos, puede proporcionar predicciones más precisas en escenarios complejos; también puede explorar cómo los agentes de IA resuelven problemas de cola larga.
La combinación de las redes sociales y los mercados de predicción: los mercados de predicción tienen el potencial de convertirse en la infraestructura central de la economía de la información del futuro. El 6 de junio, X anunció oficialmente su asociación con Polymarket, que se convierte en el socio oficial de mercados de predicción de X. Shayne Coplan, fundador y director ejecutivo de Polymarket, declaró: "Combinar las probabilidades de los mercados de predicción precisas, justas y en tiempo real de Polymarket con el análisis de Grok y las percepciones en tiempo real de X, podrá proporcionar instantáneamente a millones de usuarios de Polymarket en todo el mundo, percepciones contextualizadas y basadas en datos."
Gobernanza descentralizada: los mercados de predicción pueden aplicarse a la gobernanza de DAOs, empresas e incluso sociedades, lo que se denomina "gobernanza predictiva" (Futarchy). Vitalik afirmó en 2014 que la Futarchy es un modelo de gobernanza propuesto por el economista Robin Hanson, cuya idea central es "votar valores, apostar creencias" (vote values, bet beliefs). Funciona de la siguiente manera: la comunidad determina, mediante votación, un indicador de éxito (como el PIB, el precio de las acciones de la empresa, etc.); para propuestas de políticas específicas, se crean dos mercados de predicción (por ejemplo, a favor y en contra). Los participantes comercian con estos dos tokens, y el precio refleja la expectativa del mercado sobre si la política puede optimizar el objetivo; finalmente, se elige la política con el precio promedio más alto y se liquidan las ganancias de los tokens en función de los resultados reales. La ventaja de la Futarchy es que se basa en datos en lugar de propaganda política, carisma personal o promoción.
Herramientas de contenido y noticias para todos.
Boca Loo + InfoFi de tipo reputación
Introducir tecnologías de gráficos sociales y comprensión semántica para mejorar la precisión de la evaluación del valor del contenido por parte de la IA, orientándose finalmente hacia contenido de alta calidad.
Incentivar a creadores de contenido de calidad y de largo alcance.
Agregar mecanismos de reducción o castigo.
Lanzamiento de LLM de InfoFi específicos de Web3.
Evaluación de contribuciones en múltiples dimensiones.
La InfoFi de tipo reputación se combina con DeFi, y la puntuación de reputación se utiliza como base crediticia para préstamos y staking.
La tokenización de activos abstractos como la atención, la reputación y las tendencias dará lugar a más tipos de derivados.
No solo basado en la plataforma social X.
La combinación con más plataformas sociales y medios de comunicación impulsa la creación de una herramienta de descubrimiento de atención y Alpha para todos.
Datos de inteligencia InfoFi
La combinación de gráficos de análisis de datos y perspectivas de creadores, añadiendo al mismo tiempo mecanismos de incentivos sobre la creación, distribución, etc.
La combinación de gráficos de análisis de datos y análisis de IA.
Resumen
La contradicción central de la era digital es la ruptura entre los creadores de atención y los poseedores de valor. Esta ruptura es el motor original de la revolución Web3 InfoFi.
El núcleo de la contradicción de InfoFi radica en que, si no se puede equilibrar el valor de la información con los incentivos de participación, podría repetir el error de SocialFi de "alto inicio y baja caída". La clave de InfoFi está en establecer un mecanismo de equilibrio "trinitario" que integre la extracción de información, la participación del usuario y la devolución de valor, para impulsar la formación de una mejor infraestructura de compartición de conocimientos y toma de decisiones colectiva. Esto no solo requiere que en el ámbito técnico se logre la cuantificación de la atención, sino que también es necesario asegurar en el diseño del mecanismo que los participantes comunes puedan obtener un retorno razonable de la difusión de información, evitando una distribución de valor gravemente sesgada.
Más importante aún, la revolución de InfoFi requiere un impulso conjunto de arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba para lograr realmente la equidad y la 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 enriquecimiento para unos pocos, y se aleje del objetivo original de "valor de atención accesible".
Ver originales
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AI+mercado de predicción=¿futuro? Web3 está resolviendo la "Crisis de confianza" de la era de la información con mecanismos de Token.
Autor original: KarenZ
Reimpresión: Daisy, Mars Finance
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, revela en "El mundo después del capital" (The World After 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 genera disputas por la tierra;
Revolución Industrial: dedicada a resolver el problema de escasez de tierras, pero se convierte en competencia por recursos y acumulación de capital;
Revolución digital: la lucha por la atención.
El motor subyacente de esta transformación proviene de dos características clave de la tecnología digital: el costo marginal cero de la replicación y difusión de información, y la universalidad del cálculo de la IA (aunque la atención humana no es replicable).
Ya sea por el auge de Labubu en el mercado de juguetes de moda, o por las ventas en vivo de los principales streamers, en esencia, todo esto se reduce en gran medida a la lucha por la atención de los usuarios y espectadores. Sin embargo, en la economía de la atención tradicional, los usuarios, fanáticos y consumidores contribuyen con su atención como "combustible de datos", pero los beneficios excesivos son monopolizados por las plataformas y los revendedores. El InfoFi del mundo Web3 intenta revolucionar este modelo: a través de la blockchain, incentivos en tokens y tecnología AI, busca hacer transparente 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 futuro.
¿Qué es InfoFi?
InfoFi es la fusión de Información + Finanzas, y su núcleo radica en transformar información difícil de cuantificar y abstracta en un portador 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 la cadena, percepciones personales y la actividad narrativa.
Las principales ventajas de InfoFi se reflejan en:
Mecanismo de redistribución de valor: devolver el valor monopolizado por las plataformas en la economía de la atención tradicional a los verdaderos contribuyentes. A través de contratos inteligentes y mecanismos de incentivos, permitir que los productores, distribuidores y consumidores de información compartan los beneficios.
Capacidad de valorización de la información: convertir la atención abstracta, las percepciones, la reputación, la actividad narrativa, entre otros, en activos digitales negociables, creando un mercado de intercambio para el valor de la información que antes era difícil de circular.
Bajo umbral de participación: los usuarios pueden participar en la distribución de valor a través de la creación de contenido únicamente con una cuenta de redes sociales.
Innovación en el mecanismo de incentivos: no solo se recompensa la creación de contenido, sino también la difusión, interacción, verificación y otros múltiples procesos, permitiendo que el contenido de nicho y los usuarios de larga cola también obtengan recompensas. El contenido de alta calidad recibe más recompensas, incentivando la producción continua de información de alta calidad;
Potencial de aplicación en múltiples campos: por ejemplo, la introducción de la IA ofrece ventajas como la evaluación de la calidad del contenido y la optimización del mercado predictivo para InfoFi.
Clasificación InfoFi
InfoFi abarca una variedad de diferentes escenarios y modelos de aplicación, que se pueden dividir principalmente en las siguientes categorías:
mercado de predicción
El mercado de predicción, como una parte central de InfoFi, es un mecanismo para predecir los resultados de eventos futuros a través de la sabiduría colectiva. Los participantes expresan sus expectativas sobre eventos futuros (como resultados de elecciones o políticas, eventos deportivos, previsiones económicas, 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 ávido defensor del mercado de predicciones Polymarket, y en su artículo de noviembre de 2024 titulado "De los mercados de predicción a las finanzas de información" (From prediction markets to info finance), declaró: "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 mercado finanzas de información (info finance)." Vitalik también señaló la dualidad de Polymarket: por un lado, es un sitio de apuestas para los participantes, y por otro, un sitio de noticias para todos los demás.
Bajo el marco de InfoFi, los mercados de predicción no son solo herramientas de especulación, sino plataformas que explotan y revelan información real a través de mecanismos de incentivos financieros. Este mecanismo aprovecha la eficiencia del mercado, animando a los participantes a proporcionar información precisa, ya que las predicciones correctas traen recompensas económicas, mientras que las predicciones incorrectas pueden resultar en pérdidas. El propio Musk también compartió un mes antes de las elecciones estadounidenses de 2024 los datos de "Trump liderando con un 51% de apoyo en Polymarket", comentando: "Debido a la inversión de dinero real, estos datos son más precisos que las encuestas tradicionales".
Las plataformas representativas del mercado de predicciones 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 mercado de predicción completamente regulada por la CFTC en Estados Unidos, que acepta depósitos en USDC, BTC, WLD, SOL, XRP y RLUSD a través de su colaboración con el proveedor de infraestructura de criptomonedas y stablecoins Zero Hash, pero los asentamientos se realizan en moneda fiduciaria. Kalshi se centra en contratos de eventos, que permiten a los usuarios comerciar con 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 Lube" es el apodo en la comunidad de criptomonedas en chino para 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 alentar a los usuarios a publicar publicaciones o comentarios de alta calidad relacionados con proyectos de criptomonedas en plataformas sociales, evaluando en su mayoría la cantidad, calidad, interacción y profundidad del contenido a través de algoritmos de IA, para así asignar puntos o recompensas en tokens. Este modelo se diferencia de las actividades tradicionales en la cadena (como el comercio o el staking), enfocándose más en la contribución de información y la influencia del usuario en la comunidad.
Características de "Zui Lu":
No se requieren transacciones en la cadena o grandes capitales, solo se necesita una cuenta X para participar.
Aumentar la actividad de la comunidad del proyecto a través de recompensas por discusiones valiosas.
Los algoritmos de IA reducen la intervención humana, filtran robots y contenido de baja calidad, asegurando que la distribución de recompensas sea más transparente.
Los puntos pueden convertirse en airdrops de tokens o privilegios ecológicos, y los participantes tempranos pueden obtener mayores rendimientos.
Los proyectos de boca a boca más populares en la actualidad o los proyectos que apoyan el boca a boca incluyen:
Kaito AI: es la plataforma representativa de Yap-to-Earn, que ha colaborado con varios proyectos, evaluando a través de algoritmos de IA la cantidad, calidad, interactividad y profundidad del contenido relacionado con criptomonedas publicado por los usuarios en X, recompensando con puntos Yap, que los usuarios pueden usar para competir en el ranking y ganar airdrops de tokens.
De esta manera, los creadores no solo pueden demostrar efectivamente su influencia y el valor de su contenido a través de Yaps, sino que también pueden atraer una atención de alta calidad y precisa; los usuarios comunes pueden aprovechar el sistema de Yaps para descubrir contenido de calidad y KOL de manera eficiente; y los proyectos logran el doble objetivo de alcanzar de manera precisa a los usuarios objetivo y expandir la influencia de la marca, formando un ciclo ecológico virtuoso de beneficio mutuo.
Kaito AI ha distribuido más de 90 millones de dólares en tokens a diversas comunidades (sin incluir el airdrop propio de Kaito), con más de 200,000 Yappers activos mensualmente.
Origen:
Cookie.fun: Cookie rastrea la participación mental (mindshare), la interacción y los datos en cadena de los agentes de IA, generando una visión general completa del mercado, y también rastrea la participación mental y el sentimiento de los proyectos criptográficos. Cookie Snaps tiene un sistema integrado de recompensas y actividades de airdrop que recompensa a los creadores de Cookie que contribuyen a la atención del proyecto.
Cookie ha colaborado con tres proyectos para lanzar la actividad Snaps, que son Spark, Sapien y OpenLedger. Entre ellos, la actividad de Spark tuvo más de 16,000 participantes, mientras que los dos últimos proyectos tuvieron 7930 y 6810 participantes, respectivamente.
Virtuals: Virtuals no es una plataforma centrada en Yap-to-Earn, sino una plataforma de lanzamiento de agentes de IA. Sin embargo, a mediados de abril, se lanzó un nuevo mecanismo de lanzamiento llamado Genesis Launch en Base, y una de las formas de ganar puntos para participar en el lanzamiento incluye Yap-to-Earn (apoyado por Kaito).
Los primeros proyectos de agentes de IA con alta tasa de suscripción en Virtuals, fuente:
Loud: Loud, como un "experimento de valor de atención" dentro del ecosistema Kaito AI, ocupó más del 70% de la cuota en la tabla de clasificación de atención de Kaito a través de actividades Yap-to-Earn antes de la emisión formal de tokens a finales de mayo de 2025 mediante la Oferta Inicial de Atención (IAO, por sus siglas en inglés). El mecanismo de funcionamiento de LOUD también se centra en la "economía de atención", y las tarifas de transacción recaudadas después de la apertura del comercio se distribuyen principalmente en forma de SOL a los 25 principales usuarios de la tabla de clasificación 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, Wallchain Quacks personaliza LLM que evalúan diariamente el contenido de los creadores; los creadores de contenido valioso y perspicaz recibirán recompensas Quacks.
Boca Loo + Tarea / Actividades en cadena / Verificación: Valoración de contribuciones multidimensionales
También hay algunos proyectos que combinan la contribución de contenido con comportamientos en la cadena (como transacciones, staking, minting de NFT) o tareas, evaluando de manera integral la contribución multidimensional de los usuarios.
Galxe Starboard: Galxe es una plataforma de crecimiento Web3, cuyo último lanzamiento, Galxe Starboard, se dedica a recompensar las contribuciones reales en acciones fuera de la cadena y en la cadena. Los proyectos pueden definir múltiples capas de contribución, y lo importante no es solo cuántos tuits se han enviado, sino el valor que se aporta al proyecto en su conjunto, incluyendo la participación en publicaciones, el sentimiento, la viralidad, la interacción con dApps, la tenencia de tokens, la acuñación de NFTs o la finalización de tareas en la cadena.
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. En concreto, los creadores publican contenido de alta calidad en X, lo que equivale a enviar datos de validación de IA; los exploradores (Scout) identifican contenido de alto valor en X y lo marcan en las respuestas con @MirraTerminal para enviar sus aportes, decidiendo así qué contenido debe aprender la IA y ayudando a moldear 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 un mecanismo descentralizado, asegurando la fiabilidad de su sistema de reputación, así como su descentralización y 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 del usuario en cadena. La puntuación se basa en las siguientes actividades en cadena e interacciones sociales: mecanismo de comentarios (con utilidad acumulativa), mecanismo de garantía (pignoración 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, DAO e incluso entidades de IA mediante la compra y venta de "boletas de confianza" y "boletas de desconfianza", es decir, ir en largo o en corto de la reputación.
GiveRep: Principalmente construido sobre Sui, tiene como objetivo transformar la influencia social y la participación comunitaria de los usuarios en la plataforma X en una reputación en cadena cuantificable a través de las actividades de los usuarios, e incentivar su participación mediante recompensas. Al comentar en las publicaciones de los creadores y mencionar la cuenta oficial de GiveRep en Twitter, tanto el comentarista como el creador obtienen un punto de reputación. Para limitar el abuso, GiveRep restringe a los usuarios a un máximo de 3 menciones diarias de este tipo (incluidas las 3), mientras que los creadores pueden recibir puntos ilimitados diariamente. Las menciones en los comentarios de proyectos de la ecología Sui y embajadores recibirán más puntos.
Mercado de atención / Predicción
Noise: es una plataforma de descubrimiento de tendencias y comercio basada en MegaETH, que actualmente requiere un código de invitación para experimentar. Los usuarios pueden ir en largo o en corto en el proyecto de atención.
Upside: Upside es un mercado de predicción social (los inversores incluyen a Arthur Hayes) que recompensa la descubrimiento, compartición y 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 prevenir la manipulación de la piscina de predicciones, el peso de los 'me gusta' se reduce en los últimos 5 minutos de cada ronda.
YAPYO: Una infraestructura de mercado de atención en el ecosistema de Arbitrum. YAPYO indica que las recompensas en su mecanismo de coordinación no son solo ganancias, sino también influencia duradera.
Tendencias: se pueden tokenizar las publicaciones X, convirtiéndose en una tendencia en la curva conjunta llamada "Trend it". Los creadores son elegibles para recibir el 20% de la tarifa de transacción de la curva conjunta de cada tendencia.
Acceso al contenido de tokens: filtrar el ruido
Backroom: Los creadores pueden lanzar espacios tokenizados que ofrecen contenido seleccionado como información de mercado, Alpha y análisis, sin necesidad de gestión ni presión social; los usuarios pueden desbloquear información de alto valor y con poco ruido comprando una clave en la cadena vinculada a cada espacio del creador. Las claves no solo se utilizan para el acceso: son activos negociables con una curva de precios dinámica impulsada por la demanda. Al mismo tiempo, la IA procesará los datos de chat y señales en información procesable.
Xeet: un nuevo protocolo en la red Abstract que aún no se ha lanzado por completo, pero que ya ha iniciado un programa de recomendaciones, invitando a KOL a ganar puntos de recompensa. El fundador de Xeet @Pons_ETH se burla de que InfoFi ha evolucionado a NoiseFi y afirma: "Es hora de reducir el ruido y aumentar la señal." La información pública actual es que Xeet se integrará con la puntuación Ethos, además de eso, Xeet no ha revelado más información.
InfoFi de tipo de análisis de datos
Arkham Intel Exchange: Arkham es una herramienta de consulta de datos en cadena, una plataforma de intercambio de inteligencia y un intercambio. Arkham Intel Intel Exchange es una plataforma de intercambio de inteligencia descentralizada, donde los "detectives en cadena" pueden ganar recompensas.
InfoFi Dilema
mercado de predicción
Regulación y cumplimiento: Los mercados de predicción pueden ser vistos como mercados similares a las opciones binarias y a las apuestas, enfrentándose a presiones regulatorias. Por ejemplo, Polymarket fue considerado por la CFTC como una operación ilegal en los Estados Unidos por no estar registrado como mercado de contratos designados (DCM) o como instalación de ejecución de swaps (SEF), siendo multado con 1.4 millones de dólares en 2022 y obligado a bloquear a los usuarios estadounidenses. La investigación del Departamento de Justicia de EE. UU. y del FBI en 2024 destaca aún más su dilema regulatorio.
Operaciones con información privilegiada y equidad: los mercados de predicción pueden verse afectados por información privilegiada. El capital significativo puede distorsionar los precios a corto plazo. Diseñar reglas y mecanismos justos es uno de los principales desafíos de los mercados de predicción de InfoFi.
Liquidez y participación: La efectividad de los mercados de predicción depende de suficientes participantes y liquidez. Los mercados de predicción a menudo enfrentan el "problema de insuficiente liquidez de la cola larga" en temas de nicho, es decir, la falta de participantes lleva a información poco confiable en el mercado. La introducción de agentes de IA podría resolver parcialmente este problema, pero aún se necesita una mayor optimización.
Diseño de oráculos: Polymarket sufrió un ataque de manipulación de oráculos, lo que llevó a pérdidas significativas para los usuarios que apostaron por el resultado correcto. En febrero de 2025, UMA, Polymarket y EigenLayer anunciaron que estaban colaborando en la investigación para construir un oráculo para mercados de predicción. Algunas de las ideas de investigación incluyen el desarrollo de un oráculo que pueda soportar múltiples tokens para resolver disputas; otras funciones en estudio incluyen vinculación dinámica, integración de agentes de IA y seguridad mejorada contra ataques de soborno.
boca paja
El ruido de información se intensifica, y los anuncios de contenido de IA proliferan, ocultando señales reales. Los usuarios tienen dificultades para filtrar el valor entre la gran cantidad de contenido, la confianza en la comunidad disminuye y la efectividad del marketing de los proyectos se ve afectada. Según KOL Cripto Sin Miedo (@cryptobraveHQ), "ya varios dueños de proyectos se han quejado, gastando 150,000 USDT en tarifas de servicio en Kaito, distribuyendo entre el 0.5% - 1% de los Tokens a KOL, y resulta que más de la mitad son cuentas de anuncios de contenido de IA. Los proyectos que quieren atraer a los principales KOL e ICT para participar, también deben pagar extra, y luego Kaito contacta a los principales KOL 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 del contenido, la interactividad y la profundidad, lo que ha suscitado dudas entre los usuarios sobre la equidad en la distribución de puntos. Si el algoritmo favorece cuentas específicas (como grandes influenciadores o cuentas en matriz), puede resultar en la pérdida de creadores de contenido de alta calidad. Kaito ha realizado algunas actualizaciones recientes en el algoritmo basadas en los comentarios de la comunidad, centrándose en que la calidad sea prioritaria sobre la cantidad, las publicaciones que no proporcionen ideas y comentarios sobre proyectos no recibirán atención, y se intensificará la lucha contra la manipulación de interacciones y el comportamiento de inflar números en grupo.
El efecto Mateo en la distribución de ingresos: en la mayoría de los casos, los proyectos y los KOL ganan, pero los creadores de contenido de cola y los minoristas interactivos aún enfrentan la difícil situación de bajos ingresos y alta competencia. Yu Hu, fundador de Kaito, expresó el 8 de junio que "de aproximadamente 1 millón de usuarios registrados en Kaito, solo menos de 30,000 han obtenido yaps, menos del 3%. La próxima fase de crecimiento de la red es maximizar la tasa de conversión." Además, una mala gestión de las expectativas de airdrop puede llevar al descontento de la comunidad. Magic Newton es un caso relativamente exitoso de lo que se puede hacer en Kaito AI, donde la recomendación del ecosistema Kaito representa 1/3 de todos los agentes de validación de Newton. Los usuarios que participan han ganado mucho, aunque también enfrentan cuestionamientos sobre su falta de amabilidad hacia los minoristas. En contraste, Humanity ha sido señalado por la comunidad como "traicionar a los usuarios" y "explotar al máximo", lo que ha provocado una crisis de confianza debido a este desequilibrio en la distribución.
La actividad de "boca a boca" atrajo a los usuarios al principio, pero después de la distribución de recompensas, la atención disminuyó drásticamente, careciendo de continuidad. El valor de mercado del token de LOUD en el día de su lanzamiento estuvo cerca de 30 millones de dólares, pero ahora queda menos de 600,000 dólares.
La atención no es igual a la participación en el valor de mercado.
reputación
Proyectos de InfoFi como Ethos utilizan un sistema de invitación para controlar la calidad de los usuarios y reducir los ataques de brujas. Sin embargo, este mecanismo eleva la barrera de entrada, limitando la incorporación de nuevos usuarios y dificultando la formación de efectos de red amplios.
Riesgo de operaciones maliciosas.
El problema del reconocimiento cruzado de las puntuaciones de reputación entre plataformas, los sistemas de puntuación de diferentes protocolos son difíciles de interconectar, creando islas de información.
Tendencia InfoFi
mercado de predicción
La combinación de IA y mercados de predicción: La IA puede mejorar significativamente la eficiencia de los mercados de predicción. Por ejemplo, la IA, al analizar grandes volúmenes de datos, puede proporcionar predicciones más precisas en escenarios complejos; también puede explorar cómo los agentes de IA resuelven problemas de cola larga.
La combinación de las redes sociales y los mercados de predicción: los mercados de predicción tienen el potencial de convertirse en la infraestructura central de la economía de la información del futuro. El 6 de junio, X anunció oficialmente su asociación con Polymarket, que se convierte en el socio oficial de mercados de predicción de X. Shayne Coplan, fundador y director ejecutivo de Polymarket, declaró: "Combinar las probabilidades de los mercados de predicción precisas, justas y en tiempo real de Polymarket con el análisis de Grok y las percepciones en tiempo real de X, podrá proporcionar instantáneamente a millones de usuarios de Polymarket en todo el mundo, percepciones contextualizadas y basadas en datos."
Gobernanza descentralizada: los mercados de predicción pueden aplicarse a la gobernanza de DAOs, empresas e incluso sociedades, lo que se denomina "gobernanza predictiva" (Futarchy). Vitalik afirmó en 2014 que la Futarchy es un modelo de gobernanza propuesto por el economista Robin Hanson, cuya idea central es "votar valores, apostar creencias" (vote values, bet beliefs). Funciona de la siguiente manera: la comunidad determina, mediante votación, un indicador de éxito (como el PIB, el precio de las acciones de la empresa, etc.); para propuestas de políticas específicas, se crean dos mercados de predicción (por ejemplo, a favor y en contra). Los participantes comercian con estos dos tokens, y el precio refleja la expectativa del mercado sobre si la política puede optimizar el objetivo; finalmente, se elige la política con el precio promedio más alto y se liquidan las ganancias de los tokens en función de los resultados reales. La ventaja de la Futarchy es que se basa en datos en lugar de propaganda política, carisma personal o promoción.
Herramientas de contenido y noticias para todos.
Boca Loo + InfoFi de tipo reputación
Introducir tecnologías de gráficos sociales y comprensión semántica para mejorar la precisión de la evaluación del valor del contenido por parte de la IA, orientándose finalmente hacia contenido de alta calidad.
Incentivar a creadores de contenido de calidad y de largo alcance.
Agregar mecanismos de reducción o castigo.
Lanzamiento de LLM de InfoFi específicos de Web3.
Evaluación de contribuciones en múltiples dimensiones.
La InfoFi de tipo reputación se combina con DeFi, y la puntuación de reputación se utiliza como base crediticia para préstamos y staking.
La tokenización de activos abstractos como la atención, la reputación y las tendencias dará lugar a más tipos de derivados.
No solo basado en la plataforma social X.
La combinación con más plataformas sociales y medios de comunicación impulsa la creación de una herramienta de descubrimiento de atención y Alpha para todos.
Datos de inteligencia InfoFi
La combinación de gráficos de análisis de datos y perspectivas de creadores, añadiendo al mismo tiempo mecanismos de incentivos sobre la creación, distribución, etc.
La combinación de gráficos de análisis de datos y análisis de IA.
Resumen
La contradicción central de la era digital es la ruptura entre los creadores de atención y los poseedores de valor. Esta ruptura es el motor original de la revolución Web3 InfoFi.
El núcleo de la contradicción de InfoFi radica en que, si no se puede equilibrar el valor de la información con los incentivos de participación, podría repetir el error de SocialFi de "alto inicio y baja caída". La clave de InfoFi está en establecer un mecanismo de equilibrio "trinitario" que integre la extracción de información, la participación del usuario y la devolución de valor, para impulsar la formación de una mejor infraestructura de compartición de conocimientos y toma de decisiones colectiva. Esto no solo requiere que en el ámbito técnico se logre la cuantificación de la atención, sino que también es necesario asegurar en el diseño del mecanismo que los participantes comunes puedan obtener un retorno razonable de la difusión de información, evitando una distribución de valor gravemente sesgada.
Más importante aún, la revolución de InfoFi requiere un impulso conjunto de arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba para lograr realmente la equidad y la 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 enriquecimiento para unos pocos, y se aleje del objetivo original de "valor de atención accesible".