InfoFi：AIによるエンパワーメントの注意市場の新しいパラダイム

1971年、心理学者であり経済学者のハーバート・サイモンは、注意力経済理論を初めて提唱し、情報過多の世界において人間の注意力が最も希少な資源であることを指摘しました。

経済学者アルバート・ウェンガーは『資本の後の世界』の中で、人類文明が第三の飛躍を経験しているという根本的な変化をさらに明らかにしました。すなわち、産業時代の「資本の不足」から知識時代の「注意の不足」へと移行しているということです。

• 農業革命：食料不足の問題を解決したが、土地争奪を引き起こした
• 産業革命:土地不足の問題を解決し、資源競争と資本蓄積に目を向ける
• デジタル革命：注意を奪う争い

この変化は、デジタル技術の二つの特性に起因しています：情報の複製と伝播のゼロ限界コスト、そしてAI計算の普遍性（ただし人間の注意力は複製できません）。

潮流商品市場の盛況やトップ配信者のライブコマースは、本質的にユーザーと観客の注意を奪い合う競争です。しかし、従来の注意経済では、ユーザーやファンは「データ燃料」として注意を提供し、過剰な利益はプラットフォームによって独占されています。Web3の世界におけるInfoFiは、このモデルを打破しようとしています——ブロックチェーン、トークンインセンティブ、AI技術を通じて、情報の生産、流通、消費プロセスを透明化し、価値を参加者に返還します。

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InfoFiの概要

InfoFiはInformationとFinanceの結合であり、核心は難解な抽象情報を動的かつ量的に価値のある媒体に変換することにあります。これは伝統的な予測市場だけでなく、注意、評判、オンチェーンデータ、個人の洞察やストーリーの活発度などの情報や概念の配布、投機、取引も含まれます。

InfoFiのコアの強み：

• 価値の再配分：伝統的な注意経済においてプラットフォームによって独占されていた価値を真の貢献者に返す
• 情報の価値化:抽象的な概念を取引可能なデジタル資産に変換し、情報価値の取引市場を創出します。
• 低いハードルでの参加：ユーザーはソーシャルメディアアカウントのみでコンテンツ制作を通じて価値分配に参加できます
• イノベーティブなインセンティブメカニズム：コンテンツの創作、普及、インタラクションなどの複数の段階に対して報酬を与え、ニッチなコンテンツやロングテールユーザーも報われることができる。
• クロスドメインアプリケーション：AIの導入によりInfoFiはコンテンツ品質評価、市場予測最適化などの利点を提供します。

InfoFiの分類

市場を予測する

予測市場はInfoFiの核心要素であり、集団の知恵を使って未来の出来事の結果を予測します。参加者は特定の出来事の結果に関連する「株」を売買して期待を表現し、市場価格は結果に対する集団の期待を反映します。

代表プラットフォーム：

• Polymarket:Polygonネットワークに基づく最大の分散型予測市場
• Kalshi：CFTCにより規制されているアメリカの予測市場プラットフォームで、イベント契約取引に特化しています。

###リップリックInfoFi(Yap-to-Earn)

見解を発表し、コンテンツを共有して報酬を得る。AIアルゴリズムはコンテンツの量、質、インタラクションの状況および深さを評価し、ポイントまたはトークンの報酬を配分する。

代表プロジェクト：

• Kaito AI：複数のプロジェクトと協力し、ユーザーがXに投稿した暗号関連コンテンツを評価します。
• Cookie.fun：AIエージェントのメンタルシェア、インタラクション状況、及びオンチェーンデータを追跡
• バーチャル：AIエージェント起動プラットフォーム、Genesis LaunchメカニズムはYap-to-Earn要素を含んでいます
• Loud：Kaito AIエコシステムの「アテンションバリュー実験」
• Wallchain Quacks: SolanaベースのプログラマティックAttentionFiプロジェクト

口での作業+タスク/オンチェーンアクティビティ/検証

コンテンツの貢献とオンチェーンの行動を組み合わせて、ユーザーの多面的な貢献を総合的に評価します。

代表プロジェクト：

• Galxe Starboard：オフチェーンおよびオンチェーンの行動における真の貢献を報酬します
• Mirra：コミュニティが選んだデータに基づいて訓練された分散型AIモデル

###レピュテーションInfoFi

• Ethos：オンチェーンの評判プロトコル、信頼度スコアを生成
• GiveRep：Suiの上に構築され、ソーシャルインフルエンスを定量化可能なオンチェーンの評判に変換します。

###注目の市場/予測

• Noise：MegaETHに基づくトレンド発見と取引プラットフォーム
• アップサイド：ソーシャル予測市場、価値のあるコンテンツを発見、共有、予測することに対して報酬を与える
• YAPYO：Arbitrumエコシステムのアテンションマーケット基盤施設
• トレンド：トークン化可能なX投稿が、共同曲線上のトレンドの一種になる

トークンゲートコンテンツアクセス

• バックルーム：クリエイターがトークン化された空間を立ち上げ、厳選されたコンテンツを提供します。
• Xeet：ノイズを低減し、信号を強化することを目的としたAbstractネットワーク上の新しいプロトコル

データインサイト型InfoFi

• Arkham Intel Exchange：オンチェーンデータ検索ツールおよびインテリジェンス取引プラットフォーム

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InfoFiの課題

市場を予測する

• 規制とコンプライアンス：ギャンブル市場と見なされる可能性があり、規制の圧力に直面している
• インサイダー取引と公正性：インサイダー情報の影響を受ける可能性があり、大口資金が短期的に価格を歪めることがある
• 流動性と参加度：ニッチな話題は「ロングテール流動性不足の問題」に直面している
• オラクル設計：操作攻撃を防ぎ、結果の公正性を確保する必要があります。

###リップ舐めInfoFi

• 情報ノイズの悪化：AIコンテンツと広告の氾濫が真のシグナルを覆い隠す
• アルゴリズムの透明性：コンテンツの質評価基準に関する公開された説明の欠如
• 収益分配のマタイ効果：尾部クリエイターと個人投資家は、収益が低く、競争が激しい困難に直面している
• アテンションの持続性:報酬が発行された後、ユーザーエンゲージメントは崖から落ちました
• 注意力は時価総額の割合とは等しくない

###レピュテーションInfoFi

• 招待制が新規ユーザーの参加を制限し、広範なネットワーク効果を形成することが難しくなります
• 悪意のある操作リスクが存在する
• クロスプラットフォームの評判スコア相互認識問題

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InfoFiの未来のトレンド

市場を予測する

• AIと予測市場の融合により、予測精度を向上させる
• ソーシャルメディアと予測市場の融合が、情報経済の核心的なインフラストラクチャーとなる
• 分散型ガバナンス（フターチー）に適用
• すべての人々を対象としたコンテンツとニュースツールの開発

ズイリュと評判型InfoFi

• ソーシャルグラフとセマンティック理解技術を導入し、コンテンツ価値評価の精度を向上させる
• インセンティブメカニズムを最適化し、質の高いロングテールクリエイションを促進する
• Web3のためのInfoFi言語モデルの開発
• ユーザーの貢献を多角的に評価する
• 評判スコアとDeFiを組み合わせ、貸出およびステーキングの信用基準として使用されます。
• 抽象資産のトークン化が、より多くのデリバティブを生み出す
• より多くのソーシャルプラットフォームやニュースメディアに拡張する

データインサイト系InfoFi

• データ分析とクリエイターインサイトの統合
• AI分析機能の統合

まとめ

InfoFiは、デジタル時代における注意を創造する者と価値を占有する者との分断を解決することを目的としています。鍵となるのは、情報採掘、ユーザー参加、価値還元のバランスメカニズムを確立し、より良い知識共有と集団意思決定のインフラを構築することです。これは、技術革新とメカニズム設計の共同推進を必要とし、注意経済の公平性と効率性を実現します。少数の人々の金儲けゲームに堕落することを避け、本当に「注意価値の普及」という本来の意図を実現することが重要です。

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