En 1971, le psychologue et économiste Herbert A. Simon a proposé pour la première fois la théorie de l'économie de l'attention, soulignant que dans un monde saturé d'informations, l'attention humaine devient la ressource la plus rare.
L'économiste et associé exécutif de USV, Albert Wenger, révèle dans "Le Monde après le Capital" (The World After Capital) une transformation fondamentale : la civilisation humaine connaît un troisième saut - passant de la "rareté du capital" à l'ère industrielle à la "rareté de l'attention" à l'ère de la connaissance.
Révolution agricole : destinée à résoudre le problème de la rareté alimentaire, mais engendrant des conflits pour la terre ;
Révolution industrielle : s'efforçant de résoudre le problème de la rareté des terres, mais se tournant vers la concurrence pour les ressources et l'accumulation de capital ;
Révolution numérique : en quête d'attention.
Le moteur sous-jacent de cette transformation provient de deux caractéristiques des technologies numériques : le coût marginal nul de la copie et de la diffusion de l'information, ainsi que l'universalité du calcul AI (mais l'attention humaine n'est pas reproductible).
Que ce soit le succès de Labubu sur le marché des objets de collection, ou les ventes en direct des principaux influenceurs, cela revient essentiellement à une lutte pour l'attention des utilisateurs et des spectateurs. Cependant, dans l'économie de l'attention traditionnelle, les utilisateurs, les fans et les consommateurs contribuent à l'attention en tant que « carburant de données », tandis que les bénéfices excédentaires sont monopolisés par les plateformes et les revendeurs. Le monde de Web3 avec InfoFi tente de renverser ce modèle — en rendant le processus de production, de diffusion et de consommation de l'information transparent grâce à la blockchain, aux incitations par token et aux technologies AI, et en essayant de restituer la valeur aux participants.
Cet article présentera en profondeur la classification des projets InfoFi, les défis auxquels ils font face et les tendances de développement futures.
Qu'est-ce qu'InfoFi ?
InfoFi est la combinaison d'Information et de Finance, dont le cœur réside dans la transformation d'informations abstraites et difficiles à quantifier en des supports de valeur dynamiques et quantifiables. Cela englobe non seulement les marchés de prévision traditionnels, mais aussi la distribution, la spéculation ou le commerce d'informations ou de concepts abstraits tels que l'attention, la réputation, les données ou les informations en chaîne, les opinions personnelles et l'activité narrative.
Les principaux avantages d'InfoFi se manifestent par :
Mécanisme de redistribution de la valeur : restituer aux véritables contributeurs la valeur qui est monopolisée par les plateformes dans l'économie de l'attention traditionnelle. Grâce aux contrats intelligents et aux mécanismes d'incitation, permettre aux producteurs, diffuseurs et consommateurs d'informations de partager les bénéfices.
Capacité de valorisation de l'information : transformer des éléments abstraits tels que l'attention, les connaissances, la réputation et l'activité narrative en actifs numériques négociables, créant ainsi un marché de transaction pour des valeurs informationnelles qui étaient auparavant difficiles à circuler.
Participation à faible seuil : les utilisateurs peuvent participer à la répartition de la valeur simplement en utilisant leur compte de médias sociaux pour créer du contenu.
Innovation des mécanismes d'incitation : non seulement récompenser la création de contenu, mais aussi inclure plusieurs étapes telles que la diffusion, l'interaction et la vérification, permettant aux contenus de niche et aux utilisateurs de longue traîne de recevoir également des récompenses. Le contenu de qualité reçoit plus de récompenses, incitant à produire continuellement des informations de haute qualité ;
Potentiel d'application interdisciplinaire : par exemple, l'introduction de l'IA offre à InfoFi des avantages tels que l'évaluation de la qualité du contenu et l'optimisation des prévisions de marché.
Catégorie InfoFi
InfoFi couvre divers cas d'utilisation et modèles différents, qui peuvent principalement être classés en plusieurs catégories :
marché prédictif
Le marché prédictif, en tant que composant central d'InfoFi, est un mécanisme permettant de prédire les résultats futurs d'événements grâce à l'intelligence collective. Les participants expriment leurs attentes concernant des événements futurs (tels que les résultats d'élections ou de politiques, des événements sportifs, des prévisions économiques, des attentes de prix, des dates de lancement de produits, etc.) en achetant et en vendant des « actions » liées à des résultats d'événements spécifiques, tandis que le prix du marché reflète l'attente collective du groupe concernant les résultats des événements. Polymarket est une application représentative promouvant le concept d'InfoFi.
Vitalik a toujours été un fervent supporter du marché de prévisions Polymarket. Dans un article intitulé « De marchés de prévisions à finance informationnelle » (From prediction markets to info finance) publié en novembre 2024, il a déclaré : « Les marchés de prévisions ont le potentiel de créer de meilleures applications dans les médias sociaux, la science, l'actualité, la gouvernance et d'autres domaines. J'appelle ce type de marché la finance informationnelle (info finance). » Vitalik a également souligné les deux facettes de Polymarket : d'une part, un site de paris pour les participants, et d'autre part, un site d'actualités pour tous les autres.
Dans le cadre d'InfoFi, le marché prédictif n'est pas seulement un outil de spéculation, mais une plateforme pour extraire et révéler des informations réelles grâce à des mécanismes d'incitation financière. Ce mécanisme exploite l'efficacité du marché et encourage les participants à fournir des informations précises, car une prédiction correcte entraîne des retours économiques, tandis qu'une prédiction incorrecte peut entraîner des pertes. Elon Musk lui-même a également retweeté, un mois avant les élections américaines de 2024, des données selon lesquelles « Trump mène avec 51 % de taux de soutien sur Polymarket » et a commenté : « En raison de l'investissement d'argent réel, ces données sont plus précises que les sondages traditionnels ».
Les plateformes de marché prédictif incluent :
Polymarket : le plus grand marché de prévisions décentralisé, Polymarket est construit sur le réseau Polygon et utilise l'USDC comme moyen d'échange. Les utilisateurs peuvent prédire des événements tels que les élections politiques, l'économie, le divertissement et le lancement de produits.
Kalshi : est une plateforme de marché prédictif totalement régulée par la CFTC aux États-Unis, qui permet l'acceptation des dépôts en USDC, BTC, WLD, SOL, XRP et RLUSD grâce à un partenariat avec le fournisseur d'infrastructure de cryptomonnaie et de stablecoins Zero Hash, mais les règlements se font en monnaie fiduciaire. Kalshi se concentre sur les contrats d'événements, permettant aux utilisateurs de trader les résultats d'événements politiques, économiques et financiers. En raison de la conformité réglementaire, Kalshi a un avantage unique sur le marché américain.
Bouche Lube Type InfoFi (Yap-to-Earn)
« Bouche Lue » est le terme humoristique utilisé par la communauté cryptographique chinoise pour désigner le Yap-to-Earn, qui consiste à gagner des récompenses en exprimant des opinions et en partageant du contenu. Le principe de base du Yap-to-Earn est d'encourager les utilisateurs à publier des messages ou des commentaires de haute qualité liés aux projets cryptographiques sur les plateformes sociales, généralement évalués par des algorithmes d'IA en fonction de la quantité, de la qualité, de l'interaction et de la profondeur du contenu, afin d'attribuer des points ou des récompenses en jetons. Ce modèle se distingue des activités traditionnelles sur la chaîne (telles que le trading ou le staking), en mettant davantage l'accent sur la contribution d'information et l'influence des utilisateurs dans la communauté.
Caractéristiques de «嘴撸» :
Aucune transaction sur la chaîne ou capital élevé n'est nécessaire, il suffit d'un compte X pour participer.
Renforcer l'activité de la communauté du projet en récompensant des discussions de valeur.
L'algorithme d'IA réduit l'intervention humaine, filtre les robots et le contenu de faible qualité, garantissant une distribution des récompenses plus transparente.
Les points peuvent être convertis en airdrop de jetons ou en privilèges écologiques, les participants précoces peuvent obtenir des rendements plus élevés.
Les projets de bouche qui sont actuellement populaires ou qui soutiennent la bouche incluent :
Kaito AI : est la plateforme représentative de Yap-to-Earn, ayant collaboré avec plusieurs projets pour évaluer, grâce à des algorithmes d'IA, la quantité, la qualité, l'interaction et la profondeur du contenu lié à la cryptomonnaie publié par les utilisateurs sur X, récompensant ainsi des points Yap, permettant aux utilisateurs de rivaliser pour gagner des airdrops de tokens.
Ainsi, grâce à Yaps, les créateurs peuvent non seulement prouver efficacement leur influence et la valeur de leur contenu, mais aussi attirer une attention de haute qualité et ciblée ; les utilisateurs ordinaires peuvent exploiter le système Yaps pour découvrir efficacement du contenu de qualité et des KOL ; et les projets peuvent atteindre précisément leurs utilisateurs cibles et élargir l'influence de leur marque, réalisant ainsi un double objectif de ciblage et de croissance de l'influence, formant un cycle écologique vertueux gagnant-gagnant.
Kaito AI a distribué des jetons d'une valeur de plus de 90 millions de dollars aux différentes communautés (sans inclure les airdrops de Kaito lui-même), avec plus de 200 000 Yappers actifs par mois.
Source :
Cookie.fun : Cookie suit la part de marché (mindshare), l'interaction et les données on-chain des agents AI de suivi, générant un aperçu complet du marché, tout en suivant la part de marché et le sentiment des projets cryptographiques. Cookie Snaps intègre un système de récompenses et d'airdrops, offrant des récompenses aux créateurs de Cookie qui contribuent à l'attention des projets.
Cookie a collaboré avec trois projets pour lancer l'événement Snaps, à savoir Spark, Sapien et OpenLedger. L'événement Spark a enregistré plus de 16 000 participants, tandis que les deux derniers projets ont respectivement attiré 7 930 et 6 810 participants.
Virtuals : Virtuals n'est pas une plateforme axée sur Yap-to-Earn, mais plutôt une plateforme de lancement d'agents AI. Cependant, à la mi-avril, un nouveau mécanisme de lancement, Genesis Launch, a été lancé sur Base, et l'une des méthodes pour gagner des points nécessaires à la participation au lancement inclut Yap-to-Earn (soutenu par Kaito).
Les premiers projets d'agents IA avec un taux de souscription élevé sur Virtuals, source :
Loud : Loud, en tant qu'expérience de "valeur d'attention" dans l'écosystème Kaito AI, a occupé plus de 70 % de parts du classement d'attention de Kaito grâce à l'activité Yap-to-Earn avant le lancement officiel du jeton par le biais d'une Offre Initiale d'Attention (Initial Attention Offering, ou IAO) à la fin mai 2025. Le mécanisme de fonctionnement de LOUD est également centré sur "l'économie de l'attention", et les frais de transaction perçus après l'ouverture des échanges sont principalement répartis sous forme de SOL entre les 25 premiers utilisateurs du classement d'attention.
Wallchain Quacks : Wallchain est un projet AttentionFi programmatique basé sur Solana, soutenu par AllianceDAO. Wallchain X Score évalue l'influence globale des utilisateurs, tandis que Wallchain Quacks récompense les contenus de haute qualité et les interactions précieuses. Actuellement, le LLM personnalisé de Wallchain Quacks évalue quotidiennement le contenu des créateurs, et les créateurs de contenu précieux et perspicaces recevront des récompenses Quacks.
Bouche Loo + Tâches / Activités sur la chaîne / Vérification : Valorisation des contributions multidimensionnelles
Certains projets évaluent également les contributions multidimensionnelles des utilisateurs en combinant la contribution de contenu avec des comportements sur la chaîne (tels que les transactions, le staking, la frappe de NFT) ou des tâches.
Galxe Starboard : Galxe est une plateforme de croissance Web3 dont le dernier lancement, Galxe Starboard, vise à récompenser les contributions réelles dans les actions hors chaîne et sur chaîne. Les projets peuvent définir plusieurs niveaux de contribution, où il ne s'agit pas seulement du nombre de tweets publiés, mais de la valeur apportée à l'ensemble du projet, y compris l'engagement des publications, les émotions, la viralité, les interactions avec les dApps, la détention de tokens, le minting de NFT ou l'achèvement de tâches sur chaîne.
Mirra : Mirra est un modèle d'IA décentralisé entraîné sur des données sélectionnées par la communauté, capable d'apprendre des contributions en temps réel des utilisateurs de Web3. Plus précisément, les créateurs publient du contenu de haute qualité sur X, ce qui équivaut à soumettre des données de validation pour l'IA ; les éclaireurs (Scout) identifient le contenu de grande valeur sur X et marquent @MirraTerminal dans les réponses pour soumettre des idées, ce qui détermine le contenu que l'IA apprend, aidant à façonner une IA intelligente.
InfoFi de type réputation
Ethos est un protocole de réputation en chaîne, entièrement basé sur des protocoles ouverts et des enregistrements en chaîne, et combiné avec la preuve de droits sociaux (Social PoS), générant un score de crédibilité (Credibility Score) par un mécanisme décentralisé, garantissant la fiabilité, la décentralisation et la résistance aux attaques Sybil de son système de réputation. Actuellement, Ethos utilise un système d'invitation strict. La fonctionnalité principale d'Ethos est la génération d'un score de crédibilité, un indicateur quantifiable de la confiance des utilisateurs en chaîne. Le score est basé sur les activités en chaîne suivantes et les interactions sociales : un mécanisme de commentaires (avec une utilité cumulative), un mécanisme de garantie (staker de l'Ethereum pour cautionner d'autres utilisateurs).
Ethos a également lancé un marché de la réputation, permettant aux utilisateurs de spéculer sur la réputation des individus, des entreprises, des DAO et même des entités AI en achetant et en vendant des « votes de confiance » et des « votes de méfiance », c'est-à-dire en prenant des positions longues ou courtes sur la réputation.
GiveRep : Principalement construit sur Sui, il vise à transformer l'influence sociale et la participation communautaire des utilisateurs sur la plateforme X en une réputation quantifiable sur la blockchain, et à inciter les utilisateurs à participer par des récompenses. En commentant le tweet officiel de GiveRep sous le post du créateur, le commentateur et le créateur obtiennent chacun un point de réputation. Pour limiter les abus, GiveRep restreint ce type de mention de commentaire à 3 fois par jour par utilisateur (y compris 3 fois), tandis que le créateur peut recevoir un nombre illimité de points chaque jour. Les mentions dans les commentaires provenant de projets de l'écosystème Sui et d'ambassadeurs obtiendront plus de points.
Marché de l'attention / Prévision
Noise : est une plateforme de découverte de tendances et de trading basée sur MegaETH, actuellement accessible uniquement avec un code d'invitation. Les utilisateurs peuvent prendre des positions longues ou courtes sur l'attention des projets.
Upside : Upside est un marché de prévision social (parmi les investisseurs, Arthur Hayes) qui récompense la découverte, le partage et la prévision de contenus et de liens de valeur, créant un marché dynamique grâce à un mécanisme de likes. Les revenus sont répartis proportionnellement entre les votants, les créateurs et les curateurs. Pour éviter la manipulation du pool de prévisions, le poids des likes est réduit pendant les 5 dernières minutes de chaque tour.
YAPYO : une infrastructure de marché de l'attention pour l'écosystème Arbitrum. YAPYO indique que les récompenses dans son mécanisme de coordination ne se limitent pas aux gains, mais engendrent également une influence durable.
Tendances : il est possible de tokeniser les publications X, devenant une tendance sur la courbe conjointe « appelée Trend it ». Les créateurs ont droit à 20 % des frais de transaction de la courbe conjointe pour chaque tendance.
Accès au contenu des jetons : filtrer le bruit
Backroom : Les créateurs peuvent lancer des espaces tokenisés, offrant des contenus sélectionnés tels que des informations de marché, des Alpha et des analyses, sans avoir à gérer ni subir de pression sociale ; les utilisateurs peuvent débloquer des informations de haute valeur et peu bruyantes en achetant une clé on-chain liée à chaque espace créateur. Les clés ne servent pas seulement à l'accès - ce sont des actifs échangeables, avec une courbe de prix dynamique dictée par la demande. En même temps, l'IA transformera les données de chat et les signaux en insights exploitables.
Xeet : un nouveau protocole sur le réseau Abstract, qui n'est pas encore complètement lancé, mais un programme de recommandation a déjà été mis en place, invitant les KOL à recevoir des points de récompense. Le fondateur de Xeet @Pons_ETH a moqué InfoFi en disant qu'il s'était transformé en NoiseFi, et a déclaré : "Il est temps de réduire le bruit et d'amplifier le signal." Les informations publiques actuelles indiquent que Xeet s'intègrera avec l'évaluation Ethos, mais à part cela, Xeet n'a pas divulgué plus d'informations.
InfoFi de type d'analyse de données
Arkham Intel Exchange : Arkham est un outil de requête de données en chaîne, une plateforme d'échange d'informations et une bourse. Arkham Intel Intel Exchange est une plateforme décentralisée d'échange d'informations, où les « détectives en chaîne » peuvent gagner des récompenses.
InfoFi dilemme
marché de prédiction
Réglementation et conformité : les marchés prédictifs peuvent être considérés comme similaires aux options binaires ou aux jeux de hasard, faisant face à une pression réglementaire. Par exemple, Polymarket a été reconnu par la CFTC comme opérant illégalement aux États-Unis pour ne pas s'être enregistré en tant que marché de contrats désignés (DCM) ou installation d'exécution de swaps (SEF), et a été condamné à une amende de 1,4 million de dollars en 2022, tout en devant bloquer les utilisateurs américains. L'enquête du ministère de la Justice des États-Unis et du FBI en 2024 met davantage en évidence son dilemme réglementaire.
Négociation d'initié et équité : les marchés de prévision peuvent être perturbés par des informations privilégiées. Des fonds importants peuvent fausser les prix à court terme. Concevoir des règles et des mécanismes équitables est l'un des principaux défis des marchés de prévision d'InfoFi.
Liquidité et participation : L'efficacité des marchés prédictifs dépend d'un nombre suffisant de participants et de liquidité. Les marchés prédictifs rencontrent souvent le « problème de liquidité insuffisante de la longue traîne » sur des sujets de niche, où le manque de participants rend les informations du marché peu fiables. L'introduction d'agents IA pourrait partiellement résoudre ce problème, mais des optimisations supplémentaires sont encore nécessaires.
Conception d'oracle : Polymarket a été victime d'une attaque par oracle, entraînant de lourdes pertes pour les utilisateurs ayant parié sur le bon résultat. En février 2025, UMA, Polymarket et EigenLayer ont annoncé qu'ils collaboraient à la recherche de la construction d'oracles pour les marchés prédictifs. Certaines pistes de recherche incluent le développement d'un oracle capable de prendre en charge plusieurs tokens pour résoudre les litiges, d'autres fonctionnalités en cours d'étude comprennent l'intégration d'agents IA, la liaison dynamique et une sécurité renforcée contre les attaques par corruption.
Bouche frotter
Le bruit d'information s'intensifie, les comptes publicitaires de contenu AI pullulent, masquant les signaux réels. Les utilisateurs ont du mal à filtrer la valeur parmi une masse de contenu, la confiance de la communauté diminue, et l'efficacité marketing des projets est réduite. Selon KOL Crypto Brave (@cryptobraveHQ), « plusieurs chefs de projet se sont déjà plaints d'avoir dépensé 150 000 USDT de frais de service pour Kaito, pour attribuer 0,5 % - 1 % de tokens à KOL, mais au final, plus de la moitié des participants étaient des comptes publicitaires de contenu AI. Les chefs de projet doivent également payer des frais supplémentaires pour attirer les KOL et ICT de premier plan, puis Kaito doit contacter les KOL de premier plan pour participer. »
La plupart des algorithmes des projets de bouche à oreille manquent d'explications publiques sur la façon d'évaluer la qualité du contenu, l'interaction et la profondeur, ce qui soulève des doutes parmi les utilisateurs sur l'équité de la distribution des points. Si l'algorithme favorise certains comptes (comme les grands influenceurs ou les comptes en matrice), cela pourrait entraîner une perte de créateurs de qualité. Kaito a récemment effectué quelques mises à jour de l'algorithme basées sur les retours de la communauté, les points forts de la mise à jour incluent la priorité donnée à la qualité par rapport à la quantité par défaut, les publications n'ayant pas fourni d'insights ou de commentaires sur le projet ne recevront pas d'attention, et des mesures supplémentaires contre la manipulation des interactions et le bourrage des votes en groupe.
L'effet Matthieu de la répartition des revenus : dans la plupart des cas, les projets et les KOL bénéficient mutuellement, mais les créateurs de contenu de faible niveau et les petits investisseurs continuent de faire face à des revenus faibles et à une concurrence intense. Yu Hu, fondateur de Kaito, a déclaré le 8 juin que parmi environ 1 million d'utilisateurs enregistrés sur Kaito, moins de 30 000 utilisateurs ont reçu des yaps, soit moins de 3 %. La prochaine phase de croissance du réseau consiste à maximiser le taux de conversion. De plus, une mauvaise gestion des attentes concernant les airdrops peut entraîner un mécontentement au sein de la communauté. Magic Newton est un cas relativement réussi de l'utilisation de Kaito AI, où les recommandations du système Kaito représentent 1/3 de tous les agents de validation Newton. Les utilisateurs de Magic Newton ont réalisé des gains considérables, mais font également face à des critiques concernant leur manque de faveur envers les petits investisseurs. En revanche, Humanity est directement accusé par la communauté de "trahir les utilisateurs" et d'"exploitation extrême", ce déséquilibre dans la répartition a provoqué une crise de confiance.
Le programme de bouche à oreille a attiré les utilisateurs au début, mais l'attention a chuté de manière drastique après la distribution des récompenses, manquant de durabilité. La capitalisation boursière des tokens de LOUD a atteint près de 30 millions de dollars le jour de son lancement, mais il ne reste actuellement que moins de 600 000 dollars.
L'attention ne correspond pas à la part de la capitalisation boursière.
réputation
Des projets InfoFi tels qu'Ethos adoptent un système d'invitation pour contrôler la qualité des utilisateurs et réduire les attaques de sorcellerie. Cependant, ce mécanisme augmente le seuil de participation, limite l'entrée des nouveaux utilisateurs et rend difficile la formation d'effets de réseau étendus.
Risques d'opérations malveillantes.
Le problème de la reconnaissance croisée des scores de réputation entre les plateformes, les systèmes de notation différents des protocoles ont du mal à interagir, créant des îlots d'information.
InfoFi tendance
marché prédictif
La combinaison de l'IA et des marchés prédictifs : l'IA peut considérablement améliorer l'efficacité des marchés prédictifs. Par exemple, l'IA, en analysant d'énormes volumes de données, peut fournir des prévisions plus précises dans des scénarios complexes ; elle peut également explorer des agents IA pour résoudre le problème de la longue traîne.
La combinaison des médias sociaux et des marchés de prévision : les marchés de prévision pourraient devenir l'infrastructure de base de l'économie de l'information de demain. Le 6 juin, X a officiellement annoncé son partenariat avec Polymarket, qui devient le partenaire officiel des marchés de prévision de X. Shayne Coplan, fondateur et PDG de Polymarket, a déclaré : « Combiner la probabilité des marchés de prévision précise, équitable et en temps réel de Polymarket avec l'analyse de Grok et les insights en temps réel de X permettra de fournir instantanément des insights contextualisés et basés sur les données à des millions d'utilisateurs de Polymarket à travers le monde. »
Gouvernance décentralisée : les marchés de prévision peuvent être appliqués à la gouvernance des DAO, des entreprises, voire de la société, ce qu'on appelle la « gouvernance par prévision » (Futarchy). Vitalik a déclaré en 2014 que la Futarchy est un modèle de gouvernance proposé par l'économiste Robin Hanson, dont l'idée centrale est « voter pour exprimer des valeurs, parier sur des croyances » (vote values, bet beliefs). Son fonctionnement est le suivant : la communauté détermine par vote un indicateur de succès (comme le PIB, le prix des actions d'une entreprise, etc.) ; pour des propositions politiques spécifiques, deux marchés de prévision sont créés (par exemple, un pour l'approbation et un pour le refus). Les participants échangent ces deux types de jetons, et le prix reflète les attentes du marché quant à l'optimisation de l'objectif par cette politique ; finalement, la politique avec le prix moyen le plus élevé est choisie, et les gains en jetons sont réglés en fonction des résultats réels. L'avantage de la Futarchy est qu'elle repose sur des données plutôt que sur de la propagande politique, du charisme personnel ou de la promotion.
Outils d'actualités et de contenu pour tout le monde.
Bouche Lue + InfoFi de type réputation
L'introduction de la cartographie sociale et des technologies de compréhension sémantique améliore la précision de l'évaluation de la valeur du contenu par l'IA, visant finalement à un contenu de qualité.
Encourager les créateurs de contenu de qualité à long terme.
Ajouter un mécanisme de réduction ou de pénalité.
Lancement de l'InfoFi LLM dédié au Web3.
Évaluation des contributions sous plusieurs dimensions.
InfoFi de type réputation combiné avec DeFi, la note de réputation comme base de crédit pour l'emprunt et le staking.
La tokenisation d'actifs abstraits tels que l'attention, la réputation et les tendances donnera naissance à davantage de types de produits dérivés.
Pas seulement basé sur la plateforme sociale X.
Une combinaison avec davantage de plateformes sociales et de médias d'information, qui alimente un outil de découverte d'attention et d'Alpha destiné à tout le monde.
InfoFi de type Insights de données
La combinaison des graphiques d'analyse des données et des insights des créateurs, tout en ajoutant des mécanismes d'incitation liés à la création, à la distribution, etc.
La combinaison de graphiques d'analyse de données et d'analyse par IA.
Résumé
La contradiction centrale de l'ère numérique est la fracture entre les créateurs d'attention et les détenteurs de valeur. Cette fracture est le véritable moteur de la révolution Web3 InfoFi.
Le principal paradoxe d'InfoFi réside dans le fait que, si la valeur de l'information et l'incitation à la participation ne sont pas équilibrées, cela pourrait reproduire les erreurs de SocialFi avec un "haut départ et une baisse subséquente". La clé d'InfoFi est d'établir un mécanisme d'équilibre en "trinité" : extraction d'informations, participation des utilisateurs et retour de valeur, afin de favoriser la création d'une meilleure infrastructure de partage des connaissances et de prise de décision collective. Cela nécessite non seulement une quantification de l'attention au niveau technologique, mais aussi une conception de mécanismes qui garantissent que les participants ordinaires puissent obtenir un retour raisonnable de la diffusion de l'information, évitant ainsi une répartition des valeurs très déséquilibrée.
Plus important encore, la révolution d'InfoFi nécessite une synergie entre une approche descendante et une approche ascendante pour réaliser véritablement l'équité et l'efficacité de l'économie de l'attention. Sinon, l'effet Matthieu de la pyramide des bénéfices réduira InfoFi à un jeu de spéculation pour quelques-uns, allant à l'encontre de la vocation initiale de « valeur d'attention pour tous ».
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AI+marché de prévision=avenir ? Web3 résout la "Crise de confiance" de l'ère de l'information avec des jetons.
Auteur original : KarenZ
Repost : Daisy, Mars Finance
En 1971, le psychologue et économiste Herbert A. Simon a proposé pour la première fois la théorie de l'économie de l'attention, soulignant que dans un monde saturé d'informations, l'attention humaine devient la ressource la plus rare.
L'économiste et associé exécutif de USV, Albert Wenger, révèle dans "Le Monde après le Capital" (The World After Capital) une transformation fondamentale : la civilisation humaine connaît un troisième saut - passant de la "rareté du capital" à l'ère industrielle à la "rareté de l'attention" à l'ère de la connaissance.
Révolution agricole : destinée à résoudre le problème de la rareté alimentaire, mais engendrant des conflits pour la terre ;
Révolution industrielle : s'efforçant de résoudre le problème de la rareté des terres, mais se tournant vers la concurrence pour les ressources et l'accumulation de capital ;
Révolution numérique : en quête d'attention.
Le moteur sous-jacent de cette transformation provient de deux caractéristiques des technologies numériques : le coût marginal nul de la copie et de la diffusion de l'information, ainsi que l'universalité du calcul AI (mais l'attention humaine n'est pas reproductible).
Que ce soit le succès de Labubu sur le marché des objets de collection, ou les ventes en direct des principaux influenceurs, cela revient essentiellement à une lutte pour l'attention des utilisateurs et des spectateurs. Cependant, dans l'économie de l'attention traditionnelle, les utilisateurs, les fans et les consommateurs contribuent à l'attention en tant que « carburant de données », tandis que les bénéfices excédentaires sont monopolisés par les plateformes et les revendeurs. Le monde de Web3 avec InfoFi tente de renverser ce modèle — en rendant le processus de production, de diffusion et de consommation de l'information transparent grâce à la blockchain, aux incitations par token et aux technologies AI, et en essayant de restituer la valeur aux participants.
Cet article présentera en profondeur la classification des projets InfoFi, les défis auxquels ils font face et les tendances de développement futures.
Qu'est-ce qu'InfoFi ?
InfoFi est la combinaison d'Information et de Finance, dont le cœur réside dans la transformation d'informations abstraites et difficiles à quantifier en des supports de valeur dynamiques et quantifiables. Cela englobe non seulement les marchés de prévision traditionnels, mais aussi la distribution, la spéculation ou le commerce d'informations ou de concepts abstraits tels que l'attention, la réputation, les données ou les informations en chaîne, les opinions personnelles et l'activité narrative.
Les principaux avantages d'InfoFi se manifestent par :
Mécanisme de redistribution de la valeur : restituer aux véritables contributeurs la valeur qui est monopolisée par les plateformes dans l'économie de l'attention traditionnelle. Grâce aux contrats intelligents et aux mécanismes d'incitation, permettre aux producteurs, diffuseurs et consommateurs d'informations de partager les bénéfices.
Capacité de valorisation de l'information : transformer des éléments abstraits tels que l'attention, les connaissances, la réputation et l'activité narrative en actifs numériques négociables, créant ainsi un marché de transaction pour des valeurs informationnelles qui étaient auparavant difficiles à circuler.
Participation à faible seuil : les utilisateurs peuvent participer à la répartition de la valeur simplement en utilisant leur compte de médias sociaux pour créer du contenu.
Innovation des mécanismes d'incitation : non seulement récompenser la création de contenu, mais aussi inclure plusieurs étapes telles que la diffusion, l'interaction et la vérification, permettant aux contenus de niche et aux utilisateurs de longue traîne de recevoir également des récompenses. Le contenu de qualité reçoit plus de récompenses, incitant à produire continuellement des informations de haute qualité ;
Potentiel d'application interdisciplinaire : par exemple, l'introduction de l'IA offre à InfoFi des avantages tels que l'évaluation de la qualité du contenu et l'optimisation des prévisions de marché.
Catégorie InfoFi
InfoFi couvre divers cas d'utilisation et modèles différents, qui peuvent principalement être classés en plusieurs catégories :
marché prédictif
Le marché prédictif, en tant que composant central d'InfoFi, est un mécanisme permettant de prédire les résultats futurs d'événements grâce à l'intelligence collective. Les participants expriment leurs attentes concernant des événements futurs (tels que les résultats d'élections ou de politiques, des événements sportifs, des prévisions économiques, des attentes de prix, des dates de lancement de produits, etc.) en achetant et en vendant des « actions » liées à des résultats d'événements spécifiques, tandis que le prix du marché reflète l'attente collective du groupe concernant les résultats des événements. Polymarket est une application représentative promouvant le concept d'InfoFi.
Vitalik a toujours été un fervent supporter du marché de prévisions Polymarket. Dans un article intitulé « De marchés de prévisions à finance informationnelle » (From prediction markets to info finance) publié en novembre 2024, il a déclaré : « Les marchés de prévisions ont le potentiel de créer de meilleures applications dans les médias sociaux, la science, l'actualité, la gouvernance et d'autres domaines. J'appelle ce type de marché la finance informationnelle (info finance). » Vitalik a également souligné les deux facettes de Polymarket : d'une part, un site de paris pour les participants, et d'autre part, un site d'actualités pour tous les autres.
Dans le cadre d'InfoFi, le marché prédictif n'est pas seulement un outil de spéculation, mais une plateforme pour extraire et révéler des informations réelles grâce à des mécanismes d'incitation financière. Ce mécanisme exploite l'efficacité du marché et encourage les participants à fournir des informations précises, car une prédiction correcte entraîne des retours économiques, tandis qu'une prédiction incorrecte peut entraîner des pertes. Elon Musk lui-même a également retweeté, un mois avant les élections américaines de 2024, des données selon lesquelles « Trump mène avec 51 % de taux de soutien sur Polymarket » et a commenté : « En raison de l'investissement d'argent réel, ces données sont plus précises que les sondages traditionnels ».
Les plateformes de marché prédictif incluent :
Polymarket : le plus grand marché de prévisions décentralisé, Polymarket est construit sur le réseau Polygon et utilise l'USDC comme moyen d'échange. Les utilisateurs peuvent prédire des événements tels que les élections politiques, l'économie, le divertissement et le lancement de produits.
Kalshi : est une plateforme de marché prédictif totalement régulée par la CFTC aux États-Unis, qui permet l'acceptation des dépôts en USDC, BTC, WLD, SOL, XRP et RLUSD grâce à un partenariat avec le fournisseur d'infrastructure de cryptomonnaie et de stablecoins Zero Hash, mais les règlements se font en monnaie fiduciaire. Kalshi se concentre sur les contrats d'événements, permettant aux utilisateurs de trader les résultats d'événements politiques, économiques et financiers. En raison de la conformité réglementaire, Kalshi a un avantage unique sur le marché américain.
Bouche Lube Type InfoFi (Yap-to-Earn)
« Bouche Lue » est le terme humoristique utilisé par la communauté cryptographique chinoise pour désigner le Yap-to-Earn, qui consiste à gagner des récompenses en exprimant des opinions et en partageant du contenu. Le principe de base du Yap-to-Earn est d'encourager les utilisateurs à publier des messages ou des commentaires de haute qualité liés aux projets cryptographiques sur les plateformes sociales, généralement évalués par des algorithmes d'IA en fonction de la quantité, de la qualité, de l'interaction et de la profondeur du contenu, afin d'attribuer des points ou des récompenses en jetons. Ce modèle se distingue des activités traditionnelles sur la chaîne (telles que le trading ou le staking), en mettant davantage l'accent sur la contribution d'information et l'influence des utilisateurs dans la communauté.
Caractéristiques de «嘴撸» :
Aucune transaction sur la chaîne ou capital élevé n'est nécessaire, il suffit d'un compte X pour participer.
Renforcer l'activité de la communauté du projet en récompensant des discussions de valeur.
L'algorithme d'IA réduit l'intervention humaine, filtre les robots et le contenu de faible qualité, garantissant une distribution des récompenses plus transparente.
Les points peuvent être convertis en airdrop de jetons ou en privilèges écologiques, les participants précoces peuvent obtenir des rendements plus élevés.
Les projets de bouche qui sont actuellement populaires ou qui soutiennent la bouche incluent :
Kaito AI : est la plateforme représentative de Yap-to-Earn, ayant collaboré avec plusieurs projets pour évaluer, grâce à des algorithmes d'IA, la quantité, la qualité, l'interaction et la profondeur du contenu lié à la cryptomonnaie publié par les utilisateurs sur X, récompensant ainsi des points Yap, permettant aux utilisateurs de rivaliser pour gagner des airdrops de tokens.
Ainsi, grâce à Yaps, les créateurs peuvent non seulement prouver efficacement leur influence et la valeur de leur contenu, mais aussi attirer une attention de haute qualité et ciblée ; les utilisateurs ordinaires peuvent exploiter le système Yaps pour découvrir efficacement du contenu de qualité et des KOL ; et les projets peuvent atteindre précisément leurs utilisateurs cibles et élargir l'influence de leur marque, réalisant ainsi un double objectif de ciblage et de croissance de l'influence, formant un cycle écologique vertueux gagnant-gagnant.
Kaito AI a distribué des jetons d'une valeur de plus de 90 millions de dollars aux différentes communautés (sans inclure les airdrops de Kaito lui-même), avec plus de 200 000 Yappers actifs par mois.
Source :
Cookie.fun : Cookie suit la part de marché (mindshare), l'interaction et les données on-chain des agents AI de suivi, générant un aperçu complet du marché, tout en suivant la part de marché et le sentiment des projets cryptographiques. Cookie Snaps intègre un système de récompenses et d'airdrops, offrant des récompenses aux créateurs de Cookie qui contribuent à l'attention des projets.
Cookie a collaboré avec trois projets pour lancer l'événement Snaps, à savoir Spark, Sapien et OpenLedger. L'événement Spark a enregistré plus de 16 000 participants, tandis que les deux derniers projets ont respectivement attiré 7 930 et 6 810 participants.
Virtuals : Virtuals n'est pas une plateforme axée sur Yap-to-Earn, mais plutôt une plateforme de lancement d'agents AI. Cependant, à la mi-avril, un nouveau mécanisme de lancement, Genesis Launch, a été lancé sur Base, et l'une des méthodes pour gagner des points nécessaires à la participation au lancement inclut Yap-to-Earn (soutenu par Kaito).
Les premiers projets d'agents IA avec un taux de souscription élevé sur Virtuals, source :
Loud : Loud, en tant qu'expérience de "valeur d'attention" dans l'écosystème Kaito AI, a occupé plus de 70 % de parts du classement d'attention de Kaito grâce à l'activité Yap-to-Earn avant le lancement officiel du jeton par le biais d'une Offre Initiale d'Attention (Initial Attention Offering, ou IAO) à la fin mai 2025. Le mécanisme de fonctionnement de LOUD est également centré sur "l'économie de l'attention", et les frais de transaction perçus après l'ouverture des échanges sont principalement répartis sous forme de SOL entre les 25 premiers utilisateurs du classement d'attention.
Wallchain Quacks : Wallchain est un projet AttentionFi programmatique basé sur Solana, soutenu par AllianceDAO. Wallchain X Score évalue l'influence globale des utilisateurs, tandis que Wallchain Quacks récompense les contenus de haute qualité et les interactions précieuses. Actuellement, le LLM personnalisé de Wallchain Quacks évalue quotidiennement le contenu des créateurs, et les créateurs de contenu précieux et perspicaces recevront des récompenses Quacks.
Bouche Loo + Tâches / Activités sur la chaîne / Vérification : Valorisation des contributions multidimensionnelles
Certains projets évaluent également les contributions multidimensionnelles des utilisateurs en combinant la contribution de contenu avec des comportements sur la chaîne (tels que les transactions, le staking, la frappe de NFT) ou des tâches.
Galxe Starboard : Galxe est une plateforme de croissance Web3 dont le dernier lancement, Galxe Starboard, vise à récompenser les contributions réelles dans les actions hors chaîne et sur chaîne. Les projets peuvent définir plusieurs niveaux de contribution, où il ne s'agit pas seulement du nombre de tweets publiés, mais de la valeur apportée à l'ensemble du projet, y compris l'engagement des publications, les émotions, la viralité, les interactions avec les dApps, la détention de tokens, le minting de NFT ou l'achèvement de tâches sur chaîne.
Mirra : Mirra est un modèle d'IA décentralisé entraîné sur des données sélectionnées par la communauté, capable d'apprendre des contributions en temps réel des utilisateurs de Web3. Plus précisément, les créateurs publient du contenu de haute qualité sur X, ce qui équivaut à soumettre des données de validation pour l'IA ; les éclaireurs (Scout) identifient le contenu de grande valeur sur X et marquent @MirraTerminal dans les réponses pour soumettre des idées, ce qui détermine le contenu que l'IA apprend, aidant à façonner une IA intelligente.
InfoFi de type réputation
Ethos est un protocole de réputation en chaîne, entièrement basé sur des protocoles ouverts et des enregistrements en chaîne, et combiné avec la preuve de droits sociaux (Social PoS), générant un score de crédibilité (Credibility Score) par un mécanisme décentralisé, garantissant la fiabilité, la décentralisation et la résistance aux attaques Sybil de son système de réputation. Actuellement, Ethos utilise un système d'invitation strict. La fonctionnalité principale d'Ethos est la génération d'un score de crédibilité, un indicateur quantifiable de la confiance des utilisateurs en chaîne. Le score est basé sur les activités en chaîne suivantes et les interactions sociales : un mécanisme de commentaires (avec une utilité cumulative), un mécanisme de garantie (staker de l'Ethereum pour cautionner d'autres utilisateurs).
Ethos a également lancé un marché de la réputation, permettant aux utilisateurs de spéculer sur la réputation des individus, des entreprises, des DAO et même des entités AI en achetant et en vendant des « votes de confiance » et des « votes de méfiance », c'est-à-dire en prenant des positions longues ou courtes sur la réputation.
GiveRep : Principalement construit sur Sui, il vise à transformer l'influence sociale et la participation communautaire des utilisateurs sur la plateforme X en une réputation quantifiable sur la blockchain, et à inciter les utilisateurs à participer par des récompenses. En commentant le tweet officiel de GiveRep sous le post du créateur, le commentateur et le créateur obtiennent chacun un point de réputation. Pour limiter les abus, GiveRep restreint ce type de mention de commentaire à 3 fois par jour par utilisateur (y compris 3 fois), tandis que le créateur peut recevoir un nombre illimité de points chaque jour. Les mentions dans les commentaires provenant de projets de l'écosystème Sui et d'ambassadeurs obtiendront plus de points.
Marché de l'attention / Prévision
Noise : est une plateforme de découverte de tendances et de trading basée sur MegaETH, actuellement accessible uniquement avec un code d'invitation. Les utilisateurs peuvent prendre des positions longues ou courtes sur l'attention des projets.
Upside : Upside est un marché de prévision social (parmi les investisseurs, Arthur Hayes) qui récompense la découverte, le partage et la prévision de contenus et de liens de valeur, créant un marché dynamique grâce à un mécanisme de likes. Les revenus sont répartis proportionnellement entre les votants, les créateurs et les curateurs. Pour éviter la manipulation du pool de prévisions, le poids des likes est réduit pendant les 5 dernières minutes de chaque tour.
YAPYO : une infrastructure de marché de l'attention pour l'écosystème Arbitrum. YAPYO indique que les récompenses dans son mécanisme de coordination ne se limitent pas aux gains, mais engendrent également une influence durable.
Tendances : il est possible de tokeniser les publications X, devenant une tendance sur la courbe conjointe « appelée Trend it ». Les créateurs ont droit à 20 % des frais de transaction de la courbe conjointe pour chaque tendance.
Accès au contenu des jetons : filtrer le bruit
Backroom : Les créateurs peuvent lancer des espaces tokenisés, offrant des contenus sélectionnés tels que des informations de marché, des Alpha et des analyses, sans avoir à gérer ni subir de pression sociale ; les utilisateurs peuvent débloquer des informations de haute valeur et peu bruyantes en achetant une clé on-chain liée à chaque espace créateur. Les clés ne servent pas seulement à l'accès - ce sont des actifs échangeables, avec une courbe de prix dynamique dictée par la demande. En même temps, l'IA transformera les données de chat et les signaux en insights exploitables.
Xeet : un nouveau protocole sur le réseau Abstract, qui n'est pas encore complètement lancé, mais un programme de recommandation a déjà été mis en place, invitant les KOL à recevoir des points de récompense. Le fondateur de Xeet @Pons_ETH a moqué InfoFi en disant qu'il s'était transformé en NoiseFi, et a déclaré : "Il est temps de réduire le bruit et d'amplifier le signal." Les informations publiques actuelles indiquent que Xeet s'intègrera avec l'évaluation Ethos, mais à part cela, Xeet n'a pas divulgué plus d'informations.
InfoFi de type d'analyse de données
Arkham Intel Exchange : Arkham est un outil de requête de données en chaîne, une plateforme d'échange d'informations et une bourse. Arkham Intel Intel Exchange est une plateforme décentralisée d'échange d'informations, où les « détectives en chaîne » peuvent gagner des récompenses.
InfoFi dilemme
marché de prédiction
Réglementation et conformité : les marchés prédictifs peuvent être considérés comme similaires aux options binaires ou aux jeux de hasard, faisant face à une pression réglementaire. Par exemple, Polymarket a été reconnu par la CFTC comme opérant illégalement aux États-Unis pour ne pas s'être enregistré en tant que marché de contrats désignés (DCM) ou installation d'exécution de swaps (SEF), et a été condamné à une amende de 1,4 million de dollars en 2022, tout en devant bloquer les utilisateurs américains. L'enquête du ministère de la Justice des États-Unis et du FBI en 2024 met davantage en évidence son dilemme réglementaire.
Négociation d'initié et équité : les marchés de prévision peuvent être perturbés par des informations privilégiées. Des fonds importants peuvent fausser les prix à court terme. Concevoir des règles et des mécanismes équitables est l'un des principaux défis des marchés de prévision d'InfoFi.
Liquidité et participation : L'efficacité des marchés prédictifs dépend d'un nombre suffisant de participants et de liquidité. Les marchés prédictifs rencontrent souvent le « problème de liquidité insuffisante de la longue traîne » sur des sujets de niche, où le manque de participants rend les informations du marché peu fiables. L'introduction d'agents IA pourrait partiellement résoudre ce problème, mais des optimisations supplémentaires sont encore nécessaires.
Conception d'oracle : Polymarket a été victime d'une attaque par oracle, entraînant de lourdes pertes pour les utilisateurs ayant parié sur le bon résultat. En février 2025, UMA, Polymarket et EigenLayer ont annoncé qu'ils collaboraient à la recherche de la construction d'oracles pour les marchés prédictifs. Certaines pistes de recherche incluent le développement d'un oracle capable de prendre en charge plusieurs tokens pour résoudre les litiges, d'autres fonctionnalités en cours d'étude comprennent l'intégration d'agents IA, la liaison dynamique et une sécurité renforcée contre les attaques par corruption.
Bouche frotter
Le bruit d'information s'intensifie, les comptes publicitaires de contenu AI pullulent, masquant les signaux réels. Les utilisateurs ont du mal à filtrer la valeur parmi une masse de contenu, la confiance de la communauté diminue, et l'efficacité marketing des projets est réduite. Selon KOL Crypto Brave (@cryptobraveHQ), « plusieurs chefs de projet se sont déjà plaints d'avoir dépensé 150 000 USDT de frais de service pour Kaito, pour attribuer 0,5 % - 1 % de tokens à KOL, mais au final, plus de la moitié des participants étaient des comptes publicitaires de contenu AI. Les chefs de projet doivent également payer des frais supplémentaires pour attirer les KOL et ICT de premier plan, puis Kaito doit contacter les KOL de premier plan pour participer. »
La plupart des algorithmes des projets de bouche à oreille manquent d'explications publiques sur la façon d'évaluer la qualité du contenu, l'interaction et la profondeur, ce qui soulève des doutes parmi les utilisateurs sur l'équité de la distribution des points. Si l'algorithme favorise certains comptes (comme les grands influenceurs ou les comptes en matrice), cela pourrait entraîner une perte de créateurs de qualité. Kaito a récemment effectué quelques mises à jour de l'algorithme basées sur les retours de la communauté, les points forts de la mise à jour incluent la priorité donnée à la qualité par rapport à la quantité par défaut, les publications n'ayant pas fourni d'insights ou de commentaires sur le projet ne recevront pas d'attention, et des mesures supplémentaires contre la manipulation des interactions et le bourrage des votes en groupe.
L'effet Matthieu de la répartition des revenus : dans la plupart des cas, les projets et les KOL bénéficient mutuellement, mais les créateurs de contenu de faible niveau et les petits investisseurs continuent de faire face à des revenus faibles et à une concurrence intense. Yu Hu, fondateur de Kaito, a déclaré le 8 juin que parmi environ 1 million d'utilisateurs enregistrés sur Kaito, moins de 30 000 utilisateurs ont reçu des yaps, soit moins de 3 %. La prochaine phase de croissance du réseau consiste à maximiser le taux de conversion. De plus, une mauvaise gestion des attentes concernant les airdrops peut entraîner un mécontentement au sein de la communauté. Magic Newton est un cas relativement réussi de l'utilisation de Kaito AI, où les recommandations du système Kaito représentent 1/3 de tous les agents de validation Newton. Les utilisateurs de Magic Newton ont réalisé des gains considérables, mais font également face à des critiques concernant leur manque de faveur envers les petits investisseurs. En revanche, Humanity est directement accusé par la communauté de "trahir les utilisateurs" et d'"exploitation extrême", ce déséquilibre dans la répartition a provoqué une crise de confiance.
Le programme de bouche à oreille a attiré les utilisateurs au début, mais l'attention a chuté de manière drastique après la distribution des récompenses, manquant de durabilité. La capitalisation boursière des tokens de LOUD a atteint près de 30 millions de dollars le jour de son lancement, mais il ne reste actuellement que moins de 600 000 dollars.
L'attention ne correspond pas à la part de la capitalisation boursière.
réputation
Des projets InfoFi tels qu'Ethos adoptent un système d'invitation pour contrôler la qualité des utilisateurs et réduire les attaques de sorcellerie. Cependant, ce mécanisme augmente le seuil de participation, limite l'entrée des nouveaux utilisateurs et rend difficile la formation d'effets de réseau étendus.
Risques d'opérations malveillantes.
Le problème de la reconnaissance croisée des scores de réputation entre les plateformes, les systèmes de notation différents des protocoles ont du mal à interagir, créant des îlots d'information.
InfoFi tendance
marché prédictif
La combinaison de l'IA et des marchés prédictifs : l'IA peut considérablement améliorer l'efficacité des marchés prédictifs. Par exemple, l'IA, en analysant d'énormes volumes de données, peut fournir des prévisions plus précises dans des scénarios complexes ; elle peut également explorer des agents IA pour résoudre le problème de la longue traîne.
La combinaison des médias sociaux et des marchés de prévision : les marchés de prévision pourraient devenir l'infrastructure de base de l'économie de l'information de demain. Le 6 juin, X a officiellement annoncé son partenariat avec Polymarket, qui devient le partenaire officiel des marchés de prévision de X. Shayne Coplan, fondateur et PDG de Polymarket, a déclaré : « Combiner la probabilité des marchés de prévision précise, équitable et en temps réel de Polymarket avec l'analyse de Grok et les insights en temps réel de X permettra de fournir instantanément des insights contextualisés et basés sur les données à des millions d'utilisateurs de Polymarket à travers le monde. »
Gouvernance décentralisée : les marchés de prévision peuvent être appliqués à la gouvernance des DAO, des entreprises, voire de la société, ce qu'on appelle la « gouvernance par prévision » (Futarchy). Vitalik a déclaré en 2014 que la Futarchy est un modèle de gouvernance proposé par l'économiste Robin Hanson, dont l'idée centrale est « voter pour exprimer des valeurs, parier sur des croyances » (vote values, bet beliefs). Son fonctionnement est le suivant : la communauté détermine par vote un indicateur de succès (comme le PIB, le prix des actions d'une entreprise, etc.) ; pour des propositions politiques spécifiques, deux marchés de prévision sont créés (par exemple, un pour l'approbation et un pour le refus). Les participants échangent ces deux types de jetons, et le prix reflète les attentes du marché quant à l'optimisation de l'objectif par cette politique ; finalement, la politique avec le prix moyen le plus élevé est choisie, et les gains en jetons sont réglés en fonction des résultats réels. L'avantage de la Futarchy est qu'elle repose sur des données plutôt que sur de la propagande politique, du charisme personnel ou de la promotion.
Outils d'actualités et de contenu pour tout le monde.
Bouche Lue + InfoFi de type réputation
L'introduction de la cartographie sociale et des technologies de compréhension sémantique améliore la précision de l'évaluation de la valeur du contenu par l'IA, visant finalement à un contenu de qualité.
Encourager les créateurs de contenu de qualité à long terme.
Ajouter un mécanisme de réduction ou de pénalité.
Lancement de l'InfoFi LLM dédié au Web3.
Évaluation des contributions sous plusieurs dimensions.
InfoFi de type réputation combiné avec DeFi, la note de réputation comme base de crédit pour l'emprunt et le staking.
La tokenisation d'actifs abstraits tels que l'attention, la réputation et les tendances donnera naissance à davantage de types de produits dérivés.
Pas seulement basé sur la plateforme sociale X.
Une combinaison avec davantage de plateformes sociales et de médias d'information, qui alimente un outil de découverte d'attention et d'Alpha destiné à tout le monde.
InfoFi de type Insights de données
La combinaison des graphiques d'analyse des données et des insights des créateurs, tout en ajoutant des mécanismes d'incitation liés à la création, à la distribution, etc.
La combinaison de graphiques d'analyse de données et d'analyse par IA.
Résumé
La contradiction centrale de l'ère numérique est la fracture entre les créateurs d'attention et les détenteurs de valeur. Cette fracture est le véritable moteur de la révolution Web3 InfoFi.
Le principal paradoxe d'InfoFi réside dans le fait que, si la valeur de l'information et l'incitation à la participation ne sont pas équilibrées, cela pourrait reproduire les erreurs de SocialFi avec un "haut départ et une baisse subséquente". La clé d'InfoFi est d'établir un mécanisme d'équilibre en "trinité" : extraction d'informations, participation des utilisateurs et retour de valeur, afin de favoriser la création d'une meilleure infrastructure de partage des connaissances et de prise de décision collective. Cela nécessite non seulement une quantification de l'attention au niveau technologique, mais aussi une conception de mécanismes qui garantissent que les participants ordinaires puissent obtenir un retour raisonnable de la diffusion de l'information, évitant ainsi une répartition des valeurs très déséquilibrée.
Plus important encore, la révolution d'InfoFi nécessite une synergie entre une approche descendante et une approche ascendante pour réaliser véritablement l'équité et l'efficacité de l'économie de l'attention. Sinon, l'effet Matthieu de la pyramide des bénéfices réduira InfoFi à un jeu de spéculation pour quelques-uns, allant à l'encontre de la vocation initiale de « valeur d'attention pour tous ».