InfoFi : La révolution de la valorisation de l'attention pilotée par l'IA

À une époque de surcharge d'informations, l'attention humaine est devenue la ressource la plus rare. InfoFi, en tant que modèle émergent, tente de transformer les informations difficilement quantifiables en supports de valeur négociables grâce à la blockchain, aux incitations par jetons et à la technologie AI, redéfinissant ainsi le mécanisme de répartition de la valeur de l'économie de l'attention.

Les principaux avantages d'InfoFi

• Redistribution de la valeur : rendre la valeur, qui est monopolisée par les plateformes dans l'économie d'attention traditionnelle, aux véritables contributeurs.
• Valorisation de l'information : transformer l'attention abstraite, les insights, etc. en actifs numériques négociables
• Participation à faible seuil : les utilisateurs peuvent participer à la répartition de la valeur simplement avec leur compte de réseau social.
• Mécanisme d'incitation à l'innovation : récompenser la création de contenu, la diffusion, l'interaction, la vérification et d'autres étapes.
• Applications interdomaines : L'IA offre à InfoFi des avantages tels que l'évaluation de la qualité du contenu et l'optimisation prédictive du marché.

Classification principale de InfoFi

Marché de prévision

Le marché de prédiction est un élément central d'InfoFi, permettant de prédire les résultats futurs d'événements grâce à l'intelligence collective. Les participants achètent et vendent des "actions" liées aux résultats d'événements spécifiques, et le prix du marché reflète les attentes collectives de la foule concernant les résultats des événements. Les plateformes représentatives incluent Polymarket et Kalshi.

Bouche Lube Type InfoFi

Gagnez des récompenses en exprimant vos opinions et en partageant du contenu. L'algorithme AI évalue la quantité, la qualité, l'interaction et la profondeur du contenu, et attribue des points ou des récompenses en tokens. Les projets représentés incluent Kaito AI, Cookie.fun, Virtuals, Loud, etc.

Bouche Lue + Tâche / Activités sur la chaîne / Vérification

Combiner la contribution de contenu avec des comportements ou des tâches sur la chaîne, évaluer de manière globale les contributions multidimensionnelles des utilisateurs. Comme Galxe Starboard et Mirra.

InfoFi de réputation

Construire un système de réputation en ligne, quantifier le niveau de confiance des utilisateurs. Comme Ethos et GiveRep.

Marché de l'attention / Prédiction

Permettre aux utilisateurs de spéculer sur l'attention des projets. Comme Noise, Upside, YAPYO et Trends.

Accès au contenu de la porte de jetons

Fournir un contenu sélectionné à travers un espace tokenisé, filtrer le bruit. Comme Backroom et Xeet.

Informations d'analyse de données InfoFi

Fournir des requêtes de données en chaîne et des transactions d'informations, comme Arkham Intel Exchange.

Les défis auxquels InfoFi est confronté

Les marchés prédictifs font face à des pressions réglementaires, des risques de délit d'initié, un manque de liquidité, etc. Les projets de type "bouche à lèvres" souffrent de bruit d'information, d'algorithmes non transparents et d'une distribution inégale des revenus. Les systèmes de réputation sont confrontés à des défis tels que des barrières d'entrée élevées et des risques de manipulation.

Tendances futures d'InfoFi

• L'IA et les marchés prédictifs sont profondément intégrés, améliorant la précision des prévisions.
• Intégration des médias sociaux et des marchés de prévision, devenant une infrastructure de l'économie de l'information
• Les applications de marché prédictif pour la gouvernance décentralisée
• Optimiser le mécanisme d'évaluation du contenu AI, améliorer l'incitation des créateurs de longue traîne
• Évaluation multidimensionnelle de la contribution des utilisateurs
• Note de réputation combinée avec DeFi
• La tokenisation des actifs abstraits donne naissance à davantage de produits dérivés
• S'associer à davantage de plateformes sociales et de médias

La clé d'InfoFi réside dans la construction d'un mécanisme d'équilibre entre l'extraction d'informations, la participation des utilisateurs et le retour de valeur, réalisant ainsi l'équité et l'efficacité de l'économie de l'attention. Ce n'est qu'à travers une poussée conjointe de haut en bas et de bas en haut que l'on peut éviter qu'InfoFi ne se transforme en un jeu d'extraction de richesses pour une minorité, réalisant ainsi l'inclusivité de la valeur de l'attention.