InfoFi生態解析：AI驅動的注意力市場

1971年，心理學家兼經濟學家赫伯特·西蒙首次提出注意力經濟理論，指出在信息過載的世界中，人類注意力成爲最稀缺的資源。

經濟學家Albert Wenger在《資本之後的世界》中進一步揭示了一個根本性轉變：人類文明正經歷第三次躍遷——從工業時代的"資本稀缺"轉向知識時代的"注意力稀缺"。

• 農業革命：致力於解決食物稀缺問題，但催生土地爭奪
• 工業革命：致力於解決土地稀缺問題，但轉向資源競爭、資本積累
• 數字革命：爭奪注意力

這一轉變的底層動力源於數字技術的兩大特性：信息復制與傳播的零邊際成本，以及AI計算的普適性（但人類注意力不可復制）。

無論是潮玩市場的火爆，還是頭部主播的直播帶貨，本質上很大程度上都是對用戶、觀衆注意力的爭奪。然而，傳統注意力經濟中，用戶、粉絲、消費者作爲"數據燃料"貢獻注意力，超額收益卻被平台等壟斷。而Web3世界的InfoFi試圖顛覆這一模式——通過區塊鏈、代幣激勵以及AI技術，讓信息的生產、傳播和消費過程透明化，試圖將價值返還給參與者。

本文將深入介紹InfoFi項目分類、面臨的挑戰以及未來的發展趨勢。

InfoFi是什麼？

InfoFi是Information + Finance的合體，核心在於將難以量化的、抽象的信息轉化爲動態的、可量化的價值載體，這不僅涵蓋傳統的預測市場，還包括注意力、聲譽、鏈上數據或情報、個人見解、敘事活躍度等信息或抽象概念的分發、投機或交易。

InfoFi的核心優勢體現在：

• 價值重新分配機制：將傳統注意力經濟中被平台壟斷的價值返還給真正的貢獻者。通過智能合約和激勵機制，讓信息生產者、傳播者和消費者能共享收益。
• 信息價值化能力：將抽象的注意力、見解、聲譽、敘事活躍度等轉化爲可交易的數字資產，爲原本難以流通的信息價值創造交易市場。
• 低門檻參與：用戶僅憑社交媒體帳號即可通過內容創作參與價值分配。
• 激勵機制的創新：不僅獎勵內容創作，還包括傳播、互動、驗證等多個環節，讓小衆內容和長尾用戶也能獲得回報。優質內容獲得更多獎勵，激勵持續產出高質量信息。
• 跨領域的應用潛力：比如，AI的引入爲InfoFi提供內容質量評估、預測市場優化等優勢。

InfoFi分類

InfoFi涵蓋了多種不同的應用場景和模式，主要可以分爲以下幾個類別：

預測市場

預測市場作爲InfoFi的核心組成部分，是一種通過羣體智慧預測未來事件結果的機制。參與者通過買賣與特定事件結果掛鉤的"股份"來表達對未來事件（例如選舉或政策結果、體育賽事、經濟預測、價格期望、產品發布時間等）的預期，市場價格則反映了羣體對事件結果的集體預期。

在InfoFi的框架下，預測市場不僅僅是投機的工具，而是通過金融激勵機制來挖掘和揭示真實信息的平台。這種機制利用了市場的效率，鼓勵參與者提供準確的信息，因爲正確的預測會帶來經濟回報，而錯誤的預測則可能導致損失。

預測市場代表平台包括：

• Polymarket：最大的去中心化預測市場，基於Polygon網路搭建，以USDC穩定幣作爲交易媒介。用戶可以對政治選舉、經濟、娛樂、產品上線與否等事件進行預測。
• Kalshi：美國完全受CFTC監管的預測市場平台，通過與加密貨幣基礎設施提供商合作支持多種加密貨幣存款，但收到法定貨幣結算。Kalshi專注於事件合約，允許用戶交易政治、經濟和金融事件的結果。

嘴擼型InfoFi（Yap-to-Earn）

"嘴擼"是指通過發表見解、分享內容來賺取獎勵。Yap-to-Earn的核心理念是鼓勵用戶在社交平台上發布高質量、與加密項目相關的帖子或評論，大多通過AI算法評估內容的數量、質量、互動情況及深度，從而分配積分或代幣獎勵。

"嘴擼"的特點：

• 無需鏈上交易或高額資本，只需社交帳號即可參與。
• 通過獎勵有價值的討論，增強項目社區的活躍度。
• AI算法減少人爲幹預，過濾機器人和低質內容，確保獎勵分配更透明。
• 積分可能轉化爲代幣空投或生態特權，早期參與者可能獲得較高收益。

當前主流的嘴擼項目或支持嘴擼的項目包括：

• Kaito AI：Yap-to-Earn的代表平台，已和多個項目合作，通過AI算法評估用戶在社交平台發布的加密相關內容，獎勵積分，供用戶競爭排行榜賺取代幣空投。
• Cookie.fun：追蹤AI代理的心智佔有率、互動情況以及鏈上數據，生成全面的市場概覽，也追蹤加密項目的心智佔有率和情緒。
• Virtuals：AI代理啓動平台，推出新發射機制包含Yap-to-Earn要素。
• Loud：作爲Kaito AI生態中的一項"注意力價值實驗"，通過初始注意力發行發布代幣。
• Wallchain Quacks：基於Solana的程序化AttentionFi項目，獎勵高質量的內容和有價值的互動。

嘴擼+任務/鏈上活動/驗證：多維貢獻價值化

部分項目通過將內容貢獻與鏈上行爲（如交易、質押、NFT鑄造）或任務結合，綜合評估用戶多維貢獻。

• Galxe Starboard：致力於獎勵鏈下和鏈上行動中的真實貢獻。項目可以定義多個貢獻層，包括帖子參與度、情緒、病毒式傳播、與dApp交互、持有代幣、鑄造NFT或完成鏈上任務等。
• Mirra：基於社區精選數據進行訓練的去中心化AI模型，能夠從Web3用戶的實時貢獻中進行學習。

聲譽型InfoFi

• Ethos：鏈上聲譽協議，通過去中心化機制生成可信度評分，確保其信譽體系的可靠性、去中心化和抗Sybil攻擊能力。
• GiveRep：主要構建於Sui之上，旨在通過用戶在社交平台上的活動，將其社交影響力、社區參與轉化爲可量化的鏈上聲譽，並通過獎勵激勵用戶參與。

注意力市場/預測

• Noise：基於MegaETH的趨勢發現和交易平台，用戶可以做多或者做空項目的注意力。
• Upside：社交預測市場，獎勵發現、分享並預測有價值的內容、連結，通過點讚機制創建動態市場。
• YAPYO：注意力市場基礎設施。
• Trends：可以代幣化社交帖子，成爲聯合曲線上的一種trend。

代幣門控內容訪問：過濾噪音

• Backroom：創作者可以推出代幣化空間，提供市場洞察、Alpha和分析等精選內容。
• Xeet：新協議，目標是降低噪音並增強信號。

數據洞察類InfoFi

• Arkham Intel Exchange：鏈上數據查詢工具、情報交易平台以及交易所。

InfoFi困境

預測市場

• 監管與合規性：面臨被視爲類似二元期權、類博彩的監管壓力。
• 內幕交易與公平性：可能受到內幕信息的幹擾，大資金可能短期扭曲價格。
• 流動性與參與度：小衆話題面臨"長尾流動性不足問題"。
• 預言機設計：需要解決預言機操作攻擊等安全問題。

嘴擼

• 信息噪音加劇，AI內容廣告號泛濫，掩蓋了真實信號。
• 算法評估內容質量、互動性和深度的透明度不足。
• 收益分配的馬太效應：尾部內容創作者和交互散戶面臨收益低、競爭烈的困境。
• 活動初期吸引用戶參與，但獎勵發放後注意力呈斷崖式減少，缺乏持續性。
• 注意力不等於市值佔比。

聲譽

• 邀請制限制了新用戶加入，難以形成廣泛的網路效應。
• 存在惡意操作風險。
• 聲譽評分的跨平台互認問題，不同協議的評分體系難以互通。

InfoFi趨勢

預測市場

• AI與預測市場的結合：提高預測準確性，解決長尾問題。
• 社交媒體和預測市場的結合：成爲未來信息經濟的核心基礎設施。
• 去中心化治理：應用於DAO、公司甚至社會的治理（Futarchy）。
• 發展成爲面向所有人的內容、新聞工具。

嘴擼+聲譽型InfoFi

• 引入社交圖譜和語義理解技術，提升AI對內容價值的評估精度。
• 激勵優質長尾創作者。
• 添加削減或懲罰機制。
• Web3專用InfoFi LLM的發布。
• 多維度評估貢獻。
• 與DeFi結合，聲譽評分作爲借貸、質押的信用依據。
• 抽象資產的代幣化將催生更多衍生品類型。
• 擴展到更多社交平台。
• 與新聞媒體結合，形成面向所有人的注意力、Alpha發現工具。

數據洞察類InfoFi

• 數據分析圖表與創作者洞察的結合，並添加激勵機制。
• 數據分析圖表與AI分析的結合。

小結

數字時代的核心矛盾，是注意力創造者與價值佔有者的割裂。這種割裂正是Web3 InfoFi革命的原動力。

InfoFi嘴擼的核心矛盾在於，若無法平衡信息價值與參與激勵，可能重蹈SocialFi"高開低走"的覆轍。InfoFi的關鍵在於建立"三位一體"的平衡機制，信息挖掘、用戶參與以及價值返還，從而驅動形成一個更好的知識共享和集體決策基礎設施。這不僅需要技術層面實現注意力量化，更要在機制設計上確保普通參與者能從信息傳播中獲得合理回報，避免價值分配嚴重傾斜。

更重要的是，InfoFi的革命需要自上而下與自下而上的共同推動，真正實現注意力經濟的公平與高效。否則收益金字塔的馬太效應會讓InfoFi淪爲少數人的掘金遊戲，與"注意力價值普惠"的初心背道而馳。