InfoFi: Paradigma baru pasar perhatian yang didukung AI

Pada tahun 1971, psikolog dan ekonom Herbert Simon pertama kali mengajukan teori ekonomi perhatian, yang menunjukkan bahwa dalam dunia yang penuh dengan informasi, perhatian manusia menjadi sumber daya yang paling langka.

Ekonom Albert Wenger dalam bukunya "Dunia Setelah Kapital" lebih lanjut mengungkapkan sebuah pergeseran mendasar: peradaban manusia sedang mengalami lompatan ketiga — dari "kelangkaan modal" di era industri ke "kelangkaan perhatian" di era pengetahuan.

• Revolusi pertanian: menyelesaikan masalah kelangkaan makanan, tetapi memunculkan perebutan tanah
• Revolusi Industri: Mengatasi masalah kelangkaan lahan, beralih ke kompetisi sumber daya dan akumulasi modal
• Revolusi digital: memperebutkan perhatian

Perubahan ini berasal dari dua karakteristik teknologi digital: biaya nol untuk menyalin dan menyebarkan informasi, serta universalitas perhitungan AI (tetapi perhatian manusia tidak dapat disalin).

Baik pasar mainan trendi yang booming maupun siaran langsung dari streamer terkemuka, pada dasarnya merupakan perebutan perhatian pengguna dan penonton. Namun, dalam ekonomi perhatian tradisional, pengguna dan penggemar berkontribusi pada perhatian sebagai "bahan bakar data", sementara keuntungan berlebih didominasi oleh platform. Dunia Web3 InfoFi berusaha untuk membalikkan model ini — melalui blockchain, insentif token, dan teknologi AI, membuat proses produksi, distribusi, dan konsumsi informasi menjadi transparan, serta mengembalikan nilai kepada para peserta.

Gambaran Umum InfoFi

InfoFi adalah kombinasi dari Informasi dan Keuangan, dengan inti pada pengubahan informasi abstrak yang sulit untuk diukur menjadi wadah nilai yang dapat diukur secara dinamis. Ini tidak hanya mencakup pasar prediksi tradisional, tetapi juga distribusi, spekulasi, dan perdagangan informasi atau konsep seperti perhatian, reputasi, data on-chain, wawasan pribadi, dan tingkat aktivitas naratif.

Keunggulan inti InfoFi:

• Redistribusi nilai: Mengembalikan nilai yang dikuasai oleh platform dalam ekonomi perhatian tradisional kepada para kontributor yang sebenarnya.
• Valorisasi informasi: Mengubah konsep abstrak menjadi aset digital yang dapat diperdagangkan, menciptakan pasar perdagangan nilai informasi
• Partisipasi dengan Ambang Rendah: Pengguna dapat berpartisipasi dalam distribusi nilai melalui kreasi konten hanya dengan akun media sosial.
• Mekanisme insentif inovatif: memberikan penghargaan untuk pembuatan konten, penyebaran, interaksi, dan berbagai aspek lainnya, sehingga konten niche dan pengguna long tail juga dapat mendapatkan imbalan
• Aplikasi lintas bidang: Pengenalan AI memberikan InfoFi keuntungan dalam penilaian kualitas konten, optimasi pasar prediksi, dan lain-lain.

Kategori InfoFi

Pasar Prediksi

Pasar prediksi adalah komponen inti InfoFi, yang menggunakan kecerdasan kolektif untuk memprediksi hasil peristiwa di masa depan. Peserta membeli dan menjual "saham" yang terkait dengan hasil peristiwa tertentu untuk mengekspresikan harapan mereka, dan harga pasar mencerminkan harapan kolektif kelompok terhadap hasil tersebut.

Perwakilan platform:

• Polymarket: pasar prediksi terdesentralisasi terbesar, berbasis jaringan Polygon
• Kalshi: platform pasar prediksi yang diatur oleh CFTC di AS, fokus pada perdagangan kontrak peristiwa

InfoFi Tipe Mulut (Yap-to-Earn)

Dengan memberikan pandangan, berbagi konten untuk mendapatkan imbalan. Algoritma AI mengevaluasi jumlah, kualitas, interaksi, dan kedalaman konten, dan mengalokasikan poin atau imbalan token.

Proyek perwakilan:

• Kaito AI: Bekerja sama dengan beberapa proyek untuk mengevaluasi konten terkait kripto yang diposting pengguna di X
• Cookie.fun: Melacak pangsa pasar mental agen AI, interaksi, dan data on-chain
• Virtuals: Platform peluncuran AI proxy, mekanisme Genesis Launch mencakup elemen Yap-to-Earn
• Loud："Eksperimen Nilai Perhatian" dalam ekosistem Kaito AI
• Wallchain Quacks: Proyek AttentionFi berbasis Solana

mulut melintir+ tugas/aktivitas di rantai/validasi

Menggabungkan kontribusi konten dan perilaku di blockchain, mengevaluasi kontribusi multidimensi pengguna secara komprehensif.

Proyek perwakilan:

• Galxe Starboard: Hadiah untuk kontribusi nyata dalam tindakan off-chain dan on-chain
• Mirra: Model AI terdesentralisasi yang dilatih berdasarkan data pilihan komunitas

InfoFi berbasis reputasi

• Ethos: Protokol reputasi di blockchain, menghasilkan skor kredibilitas
• GiveRep: Dibangun di atas Sui, mengubah pengaruh sosial menjadi reputasi on-chain yang dapat diukur.

Pasar Perhatian/Prediksi

• Noise: Platform penemuan dan perdagangan tren berbasis MegaETH
• Upside: pasar prediksi sosial, hadiah untuk menemukan, berbagi, dan memprediksi konten yang berharga
• YAPYO: Infrastruktur pasar perhatian ekosistem Arbitrum
• Tren: X pos dapat ditokenisasi, menjadi salah satu tren di kurva gabungan

Akses Konten Pintu Token

• Backroom: Kreator meluncurkan ruang tokenisasi, menyediakan konten pilihan.
• Xeet: Protokol baru di jaringan Abstract yang bertujuan untuk mengurangi kebisingan dan meningkatkan sinyal.

InfoFi Kategori Wawasan Data

• Arkham Intel Exchange: alat pencarian data on-chain dan platform perdagangan intelijen

Tantangan yang Dihadapi InfoFi

pasar prediksi

• Regulasi dan kepatuhan: mungkin dianggap sebagai pasar judi, menghadapi tekanan regulasi
• Perdagangan insider dan keadilan: mungkin terganggu oleh informasi rahasia, dana besar dapat mendistorsi harga dalam jangka pendek.
• Likuiditas dan partisipasi: Topik niche menghadapi "masalah likuiditas ekor panjang yang tidak mencukupi"
• Desain oracle: perlu mencegah serangan manipulasi, memastikan keadilan hasil

Tipe Mulut InfoFi

• Kebisingan informasi semakin parah: Konten AI dan iklan berlimpah, menutupi sinyal yang sebenarnya
• Transparansi algoritma: kurangnya penjelasan publik tentang standar evaluasi kualitas konten
• Efek Matius dalam Distribusi Pendapatan: Kreator di ekor dan ritel menghadapi situasi pendapatan rendah dan persaingan yang ketat
• Ketahanan perhatian: Setelah pemberian imbalan, partisipasi pengguna mengalami penurunan drastis.
• Perhatian tidak sama dengan proporsi kapitalisasi pasar

InfoFi Tipe Reputasi

• Sistem undangan membatasi pengguna baru untuk bergabung, sulit untuk membentuk efek jaringan yang luas.
• Ada risiko operasi jahat
• Masalah pengakuan skor reputasi lintas platform

Tren Masa Depan InfoFi

pasar prediksi

• Menggabungkan AI dengan pasar prediksi, meningkatkan akurasi prediksi
• Integrasi media sosial dan pasar prediksi, menjadi infrastruktur dasar ekonomi informasi.
• Digunakan untuk pemerintahan terdesentralisasi (Futarchy)
• Mengembangkan alat konten dan berita yang ditujukan untuk semua orang

Mulut Lube dan InfoFi Tipe Reputasi

• Memperkenalkan teknologi grafik sosial dan pemahaman semantik untuk meningkatkan akurasi evaluasi nilai konten
• Mengoptimalkan mekanisme insentif untuk mendorong kreasi tail panjang berkualitas.
• Mengembangkan model bahasa InfoFi khusus Web3
• Evaluasi kontribusi pengguna dari berbagai dimensi
• Skor reputasi digabungkan dengan DeFi, sebagai dasar kredit untuk pinjam meminjam dan staking.
• Tokenisasi aset abstrak, melahirkan lebih banyak produk turunan
• Memperluas ke lebih banyak platform sosial dan media berita

Data Insight InfoFi

• Analisis data dan wawasan kreator digabungkan
• Mengintegrasikan kemampuan analisis AI

Kesimpulan

InfoFi bertujuan untuk mengatasi kontradiksi antara pencipta perhatian dan pemilik nilai di era digital. Kuncinya adalah membangun mekanisme keseimbangan untuk penambangan informasi, partisipasi pengguna, dan pengembalian nilai, menciptakan infrastruktur berbagi pengetahuan dan pengambilan keputusan kolektif yang lebih baik. Ini memerlukan dorongan bersama dari inovasi teknologi dan desain mekanisme untuk mencapai keadilan dan efisiensi dalam ekonomi perhatian. Menghindari menjadi permainan penggalian bagi segelintir orang, dan benar-benar mewujudkan tujuan "nilai perhatian yang inklusif".