InfoFi：AI賦能的注意力經濟新範式

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、USV執行合夥人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：解決食物稀缺，但催生土地爭奪
• 工業革命：解決土地稀缺，但轉向資源競爭和資本積累
• 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。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：是美國完全受CFTC監管的預測市場平台，通過與加密貨幣和穩定幣基礎設施提供商合作支持接受多種加密貨幣存款，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。因監管合規性，Kalshi在美國市場具有獨特優勢。

嘴擼型InfoFi（Yap-to-Earn）

"嘴擼"是中文加密社區對Yap-to-Earn的戲稱，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。這種模式區別於傳統的鏈上活動（如交易或質押），更注重用戶在社區中的信息貢獻與影響力。

"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：是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的數量、質量、互動性和深度，獎勵Yap積分，供用戶競爭排行榜賺取代幣空投。

• Cookie.fun：Cookie追蹤AI代理的心智佔有率（mindshare）、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。Cookie Snaps內置獎勵和空投活動系統，爲項目注意力做出貢獻的Cookie創作者提供獎勵。

• Virtuals：Virtuals本身不是一個專注Yap-to-Earn的平台，而是一個AI代理啓動平台，不過在Base上推出新發射機制Genesis Launch，參與發射需要積分的賺取方式之一包括Yap-to-Earn。

• Loud：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（Initial Attention Offering，簡稱IAO）正式發布代幣。LOUD運行機制圍繞"注意力經濟"展開，開放交易後收取的交易費用以SOL形式主要分配給注意力排行榜前25名用戶。

• Wallchain Quacks：Wallchain是一個基於Solana的程序化AttentionFi項目。Wallchain Quacks獎勵高質量的內容和有價值的互動。定制LLM會每天評估創作者內容，有價值、富有洞察力的內容創作者將獲得Quacks獎勵。

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：Galxe是一個Web3增長平台，其最新推出的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：Mirra是一個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。創作者在社交平台上發布高質量內容，相當於提交AI驗證數據；偵察員（Scout）識別高價值內容並提交見解，決定了AI學習哪些內容，幫助塑造智能AI。

聲譽型InfoFi

• Ethos：Ethos是一個鏈上聲譽協議，完全基於開放協議和鏈上記錄，並結合社交權益證明（Social PoS），通過去中心化機制生成可信度評分（Credibility Score）。Ethos還發布了聲譽市場，允許用戶通過買賣"信任票"與"不信任票"來對個人、公司、DAO甚至AI實體的聲譽進行投機。

• 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：是一個基於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：Upside是一個社交預測市場，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。收益按比例分配給投票者、創作者和策展人。

• YAPYO：Arbitrum生態的一個注意力市場基礎設施。YAPYO表示，其協調機制中的獎勵不僅僅是收益，更是持久的影響力。

• Trends：可以代幣化社交帖子，成爲聯合曲線上的一種trend"稱之爲Trend it"。創作者有資格獲得每條趨勢的聯合曲線交易費的20%。

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。用戶通過購買與每個創作者空間綁定的鏈上Key，即可解鎖噪音少、高價值的信息。Key不僅僅是用於訪問——它們是可交易資產，具有由需求驅動的動態定價曲線。

• Xeet：在Abstract網路上的一個新協議，目前還未完全推出。Xeet會與使用Ethos評分整合，除此之外，Xeet還未披露更多信息。

數據洞察類InfoFi

• Arkham Intel Exchange：Arkham是一個鏈上數據查詢工具、情報交易平台以及交易所。Arkham Intel Exchange是一個去中心化的情報交易平台，"鏈上偵探"可以賺取賞金。

InfoFi困境

預測市場

• 監管與合規性：預測市場可能被視爲類似二元期權、類博彩的市場，面臨監管壓力。
• 內幕交易與公平性：預測市場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：預測市場的有效性依賴於足夠的參與者和流動性。預測市場在小衆話題上往往面臨"長尾流動性不足問題"。
• 預言機設計：預測市場曾遭遇預言機操作攻擊事件，導致押注正確結果的用戶損失慘重。

嘴擼

• 信息噪音加劇，AI內容廣告號泛濫，掩蓋了真實信號。
• 大多數嘴擼項目的算法對如何評估內容質量、互動性和深度缺乏公開解釋，引發用戶對積分分配公平性的質疑。
• 收益分配的馬太效應：大多數情況下，項目和KOL雙贏，但尾部內容創作者和交互散戶仍面臨收益低、競爭烈的困境。
• 嘴擼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

• 諸如Ethos等聲譽InfoFi項目採用邀請制，以控制用戶質量和減少女巫攻擊。然而這一機制提高了參與門檻，限制了新用戶