Análisis del ecosistema InfoFi: mercado de atención impulsado por IA
En 1971, el psicólogo y economista Herbert Simon propuso por primera vez la teoría de la economía de la atención, señalando que en un mundo de sobrecarga de información, la atención humana se convierte en el recurso más escaso.
El economista Albert Wenger revela en "El mundo después del capital" un cambio fundamental: la civilización humana está experimentando un tercer salto: de la "escasez de capital" de la era industrial a la "escasez de atención" de la era del conocimiento.
Revolución agrícola: dedicada a resolver el problema de la escasez de alimentos, pero que genera disputas por la tierra.
Revolución Industrial: dedicada a resolver el problema de la escasez de tierra, pero se volvió hacia la competencia por recursos y la acumulación de capital.
Revolución digital: lucha por la atención
El motor subyacente de esta transformación proviene de dos características clave de la tecnología digital: el costo marginal cero de la copia y difusión de información, y la universalidad del cálculo de IA (aunque la atención humana no es replicable).
Ya sea por el auge del mercado de juguetes de moda o por las transmisiones en vivo de los principales influencers, en esencia, en gran medida se trata de una lucha por la atención de los usuarios y espectadores. Sin embargo, en la economía de la atención tradicional, los usuarios, fanáticos y consumidores contribuyen con su atención como "combustible de datos", mientras que los beneficios excesivos son monopolizados por plataformas y otros. El mundo de Web3 a través de InfoFi intenta romper este modelo: mediante blockchain, incentivos en tokens y tecnología AI, busca hacer transparente el proceso de producción, difusión y consumo de información, intentando devolver el valor a los participantes.
Este artículo presentará en profundidad la clasificación del proyecto InfoFi, los desafíos que enfrenta y las tendencias de desarrollo futuras.
¿Qué es InfoFi?
InfoFi es la combinación de Información + Finanzas, y su núcleo radica en transformar información abstracta y difícil de cuantificar en un portador de valor dinámico y cuantificable. Esto no solo abarca los mercados de predicción tradicionales, sino también la distribución, especulación o comercio de información o conceptos abstractos como atención, reputación, datos o inteligencia en la cadena, percepciones personales y nivel de narración.
Las principales ventajas de InfoFi se reflejan en:
Mecanismo de redistribución de valor: devolver el valor que ha sido monopolizado por las plataformas en la economía de atención tradicional a los verdaderos contribuyentes. A través de contratos inteligentes y mecanismos de incentivos, permitir que los productores, distribuidores y consumidores de información compartan los beneficios.
Capacidad de valorizar la información: transformar la atención abstracta, las percepciones, la reputación, la actividad narrativa, etc., en activos digitales negociables, creando un mercado de intercambio para el valor de la información que antes era difícil de circular.
Participación de bajo umbral: los usuarios pueden participar en la distribución de valor a través de la creación de contenido solo con una cuenta de redes sociales.
Innovación en el mecanismo de incentivos: no solo recompensa la creación de contenido, sino también la difusión, interacción, verificación y otros múltiples eslabones, permitiendo que los contenidos de nicho y los usuarios de larga cola también puedan obtener recompensas. El contenido de alta calidad recibe más recompensas, incentivando la producción continua de información de alta calidad.
Potencial de aplicación interdisciplinaria: por ejemplo, la introducción de la IA proporciona a InfoFi ventajas como la evaluación de la calidad del contenido y la optimización del mercado de predicción.
Clasificación InfoFi
InfoFi abarca una variedad de diferentes escenarios y modelos de aplicación, que se pueden clasificar principalmente en las siguientes categorías:
mercado de predicción
El mercado de predicción, como componente central de InfoFi, es un mecanismo que utiliza la sabiduría colectiva para predecir los resultados de eventos futuros. Los participantes expresan sus expectativas sobre eventos futuros (como elecciones o resultados de políticas, eventos deportivos, pronósticos económicos, expectativas de precios, fechas de lanzamiento de productos, etc.) comprando y vendiendo "acciones" vinculadas a resultados específicos de eventos, y el precio del mercado refleja la expectativa colectiva del grupo sobre el resultado del evento.
Bajo el marco de InfoFi, los mercados de predicción no son solo herramientas de especulación, sino plataformas para descubrir y revelar información real a través de mecanismos de incentivos financieros. Este mecanismo aprovecha la eficiencia del mercado, alentando a los participantes a proporcionar información precisa, ya que las predicciones correctas traerán recompensas económicas, mientras que las predicciones incorrectas pueden resultar en pérdidas.
Las plataformas representativas del mercado de predicción incluyen:
Polymarket: el mayor mercado de predicciones descentralizado, construido sobre la red Polygon, utilizando USDC como medio de transacción. Los usuarios pueden hacer predicciones sobre eventos como elecciones políticas, economía, entretenimiento, y lanzamiento de productos.
Kalshi: plataforma de mercado de predicciones completamente regulada por la CFTC en EE. UU., que apoya múltiples depósitos de criptomonedas a través de colaboraciones con proveedores de infraestructura de criptomonedas, pero recibe liquidaciones en moneda fiduciaria. Kalshi se centra en contratos de eventos, permitiendo a los usuarios negociar los resultados de eventos políticos, económicos y financieros.
Tipo de boca InfoFi (Yap-to-Earn)
"Boca Loo" se refiere a ganar recompensas a través de la publicación de opiniones y el intercambio de contenido. La idea central de Yap-to-Earn es incentivar a los usuarios a publicar publicaciones o comentarios de alta calidad relacionados con proyectos de criptomonedas en plataformas sociales, evaluando en su mayoría la cantidad, calidad, interacción y profundidad del contenido mediante algoritmos de IA, y así asignar puntos o recompensas en tokens.
Características de "嘴撸":
No se necesita realizar transacciones en la cadena o tener un alto capital, solo se necesita una cuenta de redes sociales para participar.
Aumentar la actividad de la comunidad del proyecto a través de recompensas por discusiones valiosas.
Algoritmos de IA reducen la intervención humana, filtran robots y contenido de baja calidad, asegurando que la distribución de recompensas sea más transparente.
Los puntos pueden convertirse en airdrops de tokens o privilegios en el ecosistema, los participantes tempranos pueden obtener mayores rendimientos.
Los proyectos de boca que son populares actualmente o que apoyan los proyectos de boca incluyen:
Kaito AI: la plataforma representativa de Yap-to-Earn, ha colaborado con varios proyectos, utilizando algoritmos de IA para evaluar el contenido relacionado con criptomonedas publicado por los usuarios en plataformas sociales, recompensando con puntos para que los usuarios compitan en el ranking y ganen airdrops de tokens.
Cookie.fun: rastrea la cuota de mente de los agentes de IA, la interacción y los datos en cadena, generando una visión general completa del mercado, también rastrea la cuota de mente y el sentimiento de los proyectos criptográficos.
Virtuals: plataforma de lanzamiento de agentes de IA, que introduce un nuevo mecanismo de lanzamiento que incluye elementos de Yap-to-Earn.
Loud: Como un "experimento de valor de atención" en el ecosistema Kaito AI, emitió tokens a través de la emisión inicial de atención.
Wallchain Quacks: proyecto de AttentionFi programático basado en Solana, que recompensa contenido de alta calidad e interacciones valiosas.
Boca Lúgubre + Tareas / Actividades en la cadena / Verificación: Valoración de contribuciones multidimensionales
Algunos proyectos evalúan las contribuciones multidimensionales de los usuarios combinando la contribución de contenido con comportamientos en la cadena (como transacciones, staking, acuñación de NFT) o tareas.
Galxe Starboard: se dedica a recompensar las contribuciones reales en acciones tanto fuera de la cadena como en la cadena. Los proyectos pueden definir múltiples capas de contribución, incluyendo participación en publicaciones, sentimientos, viralidad, interacción con dApps, tenencia de tokens, acuñación de NFT o finalización de tareas en la cadena.
Mirra: un modelo de IA descentralizado entrenado con datos seleccionados por la comunidad, capaz de aprender de las contribuciones en tiempo real de los usuarios de Web3.
InfoFi de reputación
Ethos: Protocolo de reputación en cadena que genera puntajes de credibilidad a través de mecanismos descentralizados, asegurando la fiabilidad de su sistema de reputación, su descentralización y su capacidad de resistencia a ataques Sybil.
GiveRep: Principalmente construido sobre Sui, tiene como objetivo convertir la influencia social y la participación comunitaria de los usuarios en una reputación en cadena cuantificable a través de sus actividades en plataformas sociales, y alentar la participación de los usuarios mediante recompensas.
Mercado de Atención / Predicción
Noise: Plataforma de descubrimiento de tendencias y trading basada en MegaETH, donde los usuarios pueden ir en largo o en corto en la atención de los proyectos.
Ventaja: mercado de predicción social, recompensa por descubrir, compartir y predecir contenido valioso, enlaces, creando un mercado dinámico a través de un mecanismo de likes.
YAPYO: Infraestructura del mercado de atención.
Tendencias: se pueden tokenizar las publicaciones sociales, convirtiéndose en una tendencia en la curva conjunta.
Acceso al contenido de tokens: filtrando el ruido
Backroom: Los creadores pueden lanzar espacios tokenizados, ofreciendo contenido seleccionado como información de mercado, Alpha y análisis.
Xeet: nuevo protocolo cuyo objetivo es reducir el ruido y mejorar la señal.
Datos de información de tipo InfoFi
Arkham Intel Exchange: herramienta de consulta de datos en la cadena, plataforma de intercambio de inteligencia y intercambio.
Dilema de InfoFi
mercado de predicciones
Regulación y cumplimiento: enfrentando presión regulatoria al ser considerados similares a las opciones binarias y juegos de azar.
Comercio con información privilegiada y equidad: puede verse afectado por información privilegiada, grandes capitales pueden distorsionar los precios a corto plazo.
Liquidez y participación: los temas de nicho enfrentan el "problema de falta de liquidez en la larga cola".
Diseño de oráculos: es necesario resolver problemas de seguridad como los ataques a la operación de oráculos.
boca
El ruido informativo se intensifica, los anuncios de contenido de IA proliferan, ocultando las señales reales.
Falta de transparencia en la evaluación de la calidad, interactividad y profundidad del contenido.
Efecto Mateo en la distribución de ingresos: los creadores de contenido en la cola y los minoristas interactivos enfrentan la dificultad de bajos ingresos y alta competencia.
Al principio de la actividad, se atrae a los usuarios a participar, pero después de la entrega de recompensas, la atención disminuye drásticamente, careciendo de continuidad.
La atención no es igual a la proporción de capitalización de mercado.
reputación
El sistema de invitación limita la entrada de nuevos usuarios, lo que dificulta la formación de efectos de red amplios.
Existe el riesgo de operaciones maliciosas.
El problema del reconocimiento cruzado de calificaciones de reputación, los sistemas de calificación de diferentes protocolos son difíciles de interconectar.
Tendencia InfoFi
mercado de predicción
La combinación de IA y mercados de predicción: mejora la precisión de las predicciones y aborda el problema de la cola larga.
La combinación de redes sociales y mercados de predicción: convertirse en la infraestructura fundamental de la economía de la información del futuro.
Gobernanza descentralizada: Aplicada a la gobernanza de DAOs, empresas e incluso sociedades (Futarchy).
Desarrollarse como una herramienta de contenido y noticias para todos.
Boca Loo + InfoFi tipo reputación
Introducir tecnologías de gráficos sociales y comprensión semántica para mejorar la precisión de la evaluación del valor del contenido por parte de la IA.
Incentivar a creadores de contenido de calidad y de larga cola.
Agregar mecanismos de reducción o penalización.
Lanzamiento del InfoFi LLM exclusivo para Web3.
Evaluación multidimensional de contribuciones.
Combinado con DeFi, la puntuación de reputación se utiliza como base de crédito para préstamos y staking.
La tokenización de activos abstractos dará lugar a más tipos de derivados.
Expande a más plataformas sociales.
Combinar con los medios de comunicación para formar una herramienta de descubrimiento de atención y Alpha dirigida a todos.
Información de análisis de datos InfoFi
La combinación de gráficos de análisis de datos y la visión de los creadores, con la adición de mecanismos de incentivo.
La combinación de gráficos de análisis de datos y análisis de IA.
Resumen
La contradicción central de la era digital es la separación entre los creadores de atención y los poseedores de valor. Esta separación es el motor original de la revolución InfoFi de Web3.
El núcleo de la contradicción de InfoFi radica en que, si no se puede equilibrar el valor de la información con los incentivos de participación, podría repetir el tropiezo de SocialFi de "altos comienzos y caídas bajas". La clave de InfoFi es establecer un mecanismo de equilibrio de "trinidad" que integre la minería de información, la participación de usuarios y el retorno de valor, para así impulsar la formación de una mejor infraestructura de intercambio de conocimientos y toma de decisiones colectivas. Esto no solo requiere que el nivel técnico logre cuantificar la atención, sino que también debe asegurarse en el diseño del mecanismo de que los participantes comunes puedan obtener un retorno razonable de la difusión de información, evitando una distribución de valor gravemente sesgada.
Más importante aún, la revolución de InfoFi necesita un impulso conjunto de arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba, para lograr realmente la equidad y eficiencia de la economía de la atención. De lo contrario, el efecto Mateo de la pirámide de beneficios hará que InfoFi se convierta en un juego de enriquecimiento para unos pocos, y se aleje del principio de "valor de atención inclusivo".
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WalletAnxietyPatient
· hace15h
Hay que perseguir el costo ya.
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FrogInTheWell
· 07-29 15:27
¿Qué nueva era se está abriendo? ¡No es más que tomar a la gente por tonta!
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MevShadowranger
· 07-29 14:27
Tomar a la gente por tonta más duro es lo que obliga al agricultor a cultivar buenas verduras.
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UncleWhale
· 07-29 14:27
La atención es el verdadero recurso escaso alcista
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tokenomics_truther
· 07-29 14:23
Otra vez está vaciando mi inteligencia.
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DataChief
· 07-29 14:19
La atención es un recurso limitado. La verdad.
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GasFeeSobber
· 07-29 14:03
La atención es escasa, incluso con dinero no se puede comprar.
El surgimiento del ecosistema InfoFi: una nueva era en el mercado de atención impulsado por IA
Análisis del ecosistema InfoFi: mercado de atención impulsado por IA
En 1971, el psicólogo y economista Herbert Simon propuso por primera vez la teoría de la economía de la atención, señalando que en un mundo de sobrecarga de información, la atención humana se convierte en el recurso más escaso.
El economista Albert Wenger revela en "El mundo después del capital" un cambio fundamental: la civilización humana está experimentando un tercer salto: de la "escasez de capital" de la era industrial a la "escasez de atención" de la era del conocimiento.
El motor subyacente de esta transformación proviene de dos características clave de la tecnología digital: el costo marginal cero de la copia y difusión de información, y la universalidad del cálculo de IA (aunque la atención humana no es replicable).
Ya sea por el auge del mercado de juguetes de moda o por las transmisiones en vivo de los principales influencers, en esencia, en gran medida se trata de una lucha por la atención de los usuarios y espectadores. Sin embargo, en la economía de la atención tradicional, los usuarios, fanáticos y consumidores contribuyen con su atención como "combustible de datos", mientras que los beneficios excesivos son monopolizados por plataformas y otros. El mundo de Web3 a través de InfoFi intenta romper este modelo: mediante blockchain, incentivos en tokens y tecnología AI, busca hacer transparente el proceso de producción, difusión y consumo de información, intentando devolver el valor a los participantes.
Este artículo presentará en profundidad la clasificación del proyecto InfoFi, los desafíos que enfrenta y las tendencias de desarrollo futuras.
¿Qué es InfoFi?
InfoFi es la combinación de Información + Finanzas, y su núcleo radica en transformar información abstracta y difícil de cuantificar en un portador de valor dinámico y cuantificable. Esto no solo abarca los mercados de predicción tradicionales, sino también la distribución, especulación o comercio de información o conceptos abstractos como atención, reputación, datos o inteligencia en la cadena, percepciones personales y nivel de narración.
Las principales ventajas de InfoFi se reflejan en:
Clasificación InfoFi
InfoFi abarca una variedad de diferentes escenarios y modelos de aplicación, que se pueden clasificar principalmente en las siguientes categorías:
mercado de predicción
El mercado de predicción, como componente central de InfoFi, es un mecanismo que utiliza la sabiduría colectiva para predecir los resultados de eventos futuros. Los participantes expresan sus expectativas sobre eventos futuros (como elecciones o resultados de políticas, eventos deportivos, pronósticos económicos, expectativas de precios, fechas de lanzamiento de productos, etc.) comprando y vendiendo "acciones" vinculadas a resultados específicos de eventos, y el precio del mercado refleja la expectativa colectiva del grupo sobre el resultado del evento.
Bajo el marco de InfoFi, los mercados de predicción no son solo herramientas de especulación, sino plataformas para descubrir y revelar información real a través de mecanismos de incentivos financieros. Este mecanismo aprovecha la eficiencia del mercado, alentando a los participantes a proporcionar información precisa, ya que las predicciones correctas traerán recompensas económicas, mientras que las predicciones incorrectas pueden resultar en pérdidas.
Las plataformas representativas del mercado de predicción incluyen:
Tipo de boca InfoFi (Yap-to-Earn)
"Boca Loo" se refiere a ganar recompensas a través de la publicación de opiniones y el intercambio de contenido. La idea central de Yap-to-Earn es incentivar a los usuarios a publicar publicaciones o comentarios de alta calidad relacionados con proyectos de criptomonedas en plataformas sociales, evaluando en su mayoría la cantidad, calidad, interacción y profundidad del contenido mediante algoritmos de IA, y así asignar puntos o recompensas en tokens.
Características de "嘴撸":
Los proyectos de boca que son populares actualmente o que apoyan los proyectos de boca incluyen:
Boca Lúgubre + Tareas / Actividades en la cadena / Verificación: Valoración de contribuciones multidimensionales
Algunos proyectos evalúan las contribuciones multidimensionales de los usuarios combinando la contribución de contenido con comportamientos en la cadena (como transacciones, staking, acuñación de NFT) o tareas.
InfoFi de reputación
Mercado de Atención / Predicción
Acceso al contenido de tokens: filtrando el ruido
Datos de información de tipo InfoFi
Dilema de InfoFi
mercado de predicciones
boca
reputación
Tendencia InfoFi
mercado de predicción
Boca Loo + InfoFi tipo reputación
Información de análisis de datos InfoFi
Resumen
La contradicción central de la era digital es la separación entre los creadores de atención y los poseedores de valor. Esta separación es el motor original de la revolución InfoFi de Web3.
El núcleo de la contradicción de InfoFi radica en que, si no se puede equilibrar el valor de la información con los incentivos de participación, podría repetir el tropiezo de SocialFi de "altos comienzos y caídas bajas". La clave de InfoFi es establecer un mecanismo de equilibrio de "trinidad" que integre la minería de información, la participación de usuarios y el retorno de valor, para así impulsar la formación de una mejor infraestructura de intercambio de conocimientos y toma de decisiones colectivas. Esto no solo requiere que el nivel técnico logre cuantificar la atención, sino que también debe asegurarse en el diseño del mecanismo de que los participantes comunes puedan obtener un retorno razonable de la difusión de información, evitando una distribución de valor gravemente sesgada.
Más importante aún, la revolución de InfoFi necesita un impulso conjunto de arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba, para lograr realmente la equidad y eficiencia de la economía de la atención. De lo contrario, el efecto Mateo de la pirámide de beneficios hará que InfoFi se convierta en un juego de enriquecimiento para unos pocos, y se aleje del principio de "valor de atención inclusivo".