InfoFiエコシステムの解析：AI駆動のアテンションマーケット

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、根本的な変化をさらに明らかにしました：人類の文明は第三の飛躍を経験しており、産業時代の「資本の不足」から知識時代の「注意の不足」へと移行しています。

• 農業革命：食料不足の問題を解決することに尽力しましたが、土地争奪を引き起こしました。
• 工業革命：土地不足問題の解決に取り組んでいるが、資源競争や資本蓄積に転向している
• デジタル革命：注意を奪い合う

この変化の根底にある原動力は、デジタル技術の二つの特性に起因しています：情報のコピーと伝播のゼロ限界コスト、そしてAI計算の普遍性（ただし人間の注意はコピーできません）。

潮玩市場の盛り上がりやトップストリーマーのライブコマースは、本質的にユーザーや視聴者の注意を奪い合うことに大きく依存しています。しかし、従来の注意経済においては、ユーザー、ファン、消費者が「データ燃料」として注意を提供しているにもかかわらず、余剰利益はプラットフォームなどに独占されています。Web3の世界では、InfoFiがこのモデルを覆そうとしています——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、消費のプロセスを透明化し、参加者に価値を返還しようとしています。

この記事では、InfoFiプロジェクトの分類、直面している課題、そして未来の発展傾向について詳しく紹介します。

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InfoFiとは何ですか？

InfoFiはInformation + Financeの合体であり、その核心は難解で抽象的な情報を動的で定量化可能な価値の載体に変換することにあります。これは伝統的な予測市場を含むだけでなく、注意、評判、オンチェーンデータやインテリジェンス、個人の見解、ストーリーの活性度などの情報や抽象概念の配信、投機、取引も含まれます。

InfoFiの核心的な利点は、次のように示されます：

• 価値再分配メカニズム：従来の注意経済でプラットフォームに独占された価値を真の貢献者に返還します。スマートコントラクトとインセンティブメカニズムを通じて、情報の生産者、伝播者、消費者が収益を共有できるようにします。
• 情報の価値化能力：抽象的な注意、洞察、評判、ストーリーテリングの活性度などを取引可能なデジタル資産に変換し、本来流通が難しい情報の価値に取引市場を創出する。
• 低い参入障壁：ユーザーはソーシャルメディアアカウントを使用して、コンテンツ制作を通じて価値の分配に参加できます。
• インセンティブメカニズムの革新：コンテンツの創作を報酬するだけでなく、普及、相互作用、検証などの複数のプロセスも含まれ、ニッチなコンテンツやロングテールユーザーも報酬を得ることができる。質の高いコンテンツがより多くの報酬を得て、高品質な情報の継続的な生成を促進する。
• 異分野への応用の可能性：たとえば、AIの導入はInfoFiにコンテンツの品質評価や市場予測の最適化などの利点を提供します。

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InfoFiカテゴリー

InfoFiは、さまざまなアプリケーションシナリオとモデルをカバーしており、主に以下のいくつかのカテゴリーに分けることができます:

市場を予測する

予測市場はInfoFiの核心的な構成要素として、群衆の知恵を通じて未来の出来事の結果を予測するメカニズムです。参加者は、特定の出来事の結果に関連する「株」を売買することで、未来の出来事（例えば、選挙や政策の結果、スポーツイベント、経済予測、価格の期待、製品の発売時期など）に対する期待を表現し、市場価格は出来事の結果に対する集団の期待を反映します。

InfoFiの枠組みの中で、予測市場は単なる投機のツールではなく、金融インセンティブメカニズムを通じて真実の情報を発掘し明らかにするプラットフォームです。このメカニズムは市場の効率性を利用し、参加者が正確な情報を提供することを奨励します。なぜなら、正しい予測は経済的なリターンをもたらし、間違った予測は損失を引き起こす可能性があるからです。

予測市場の代表的なプラットフォームには：

• Polymarket：最大の分散型予測市場で、Polygonネットワークに基づいて構築され、USDCステーブルコインを取引媒介として使用します。ユーザーは政治選挙、経済、エンターテインメント、製品の発売の有無などのイベントに対して予測を行うことができます。
• Kalshi：CFTCによって完全に規制されている米国の予測市場プラットフォームで、暗号通貨インフラプロバイダーと提携して多様な暗号通貨の入金をサポートしていますが、法定通貨での決済を受け取ります。Kalshiはイベント契約に特化しており、ユーザーが政治、経済、金融イベントの結果を取引できるようにしています。

###リップリックInfoFi(Yap-to-Earn)

"嘴撸"は、見解を発表したり、コンテンツを共有したりして報酬を得ることを指します。Yap-to-Earnの核心理念は、ユーザーがソーシャルプラットフォーム上で高品質で暗号プロジェクトに関連する投稿やコメントを行うことを奨励することであり、主にAIアルゴリズムを通じてコンテンツの数、質、インタラクションの状況および深さを評価し、それに基づいてポイントまたはトークンの報酬を配分します。

「マウスストローク」の特徴:

• ブロックチェーン上の取引や高額な資本は不要で、ソーシャルアカウントさえあれば参加できます。
• プロジェクトコミュニティの活性化を促進するために、価値のある議論に報酬を与えます。
• AIアルゴリズムは人的介入を減らし、ロボットや低品質のコンテンツをフィルタリングして、報酬の配分をより透明にします。
• ポイントはトークンエアドロップまたはエコシステム特権に変換される可能性があり、早期参加者はより高い利益を得ることができるかもしれません。

現在主流の口引きプロジェクトまたは口引きをサポートするプロジェクトには、

• Kaito AI：Yap-to-Earnの代表プラットフォームであり、複数のプロジェクトと提携しています。AIアルゴリズムを通じて、ユーザーがソーシャルプラットフォームに投稿した暗号関連コンテンツを評価し、ポイントを付与して、ユーザーがランキングでトークンエアドロップを獲得するために競争します。
• 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、ブロックチェーンデータを追跡し、包括的な市場概観を生成し、暗号プロジェクトのメンタルシェアと感情も追跡します。
• Virtuals：AIエージェント起動プラットフォーム、新しいローンチメカニズムを導入し、Yap-to-Earn要素を含みます。
• Loud：Kaito AIエコシステムにおける「注意価値実験」として、初期の注意を発行してトークンをリリースします。
• Wallchain Quacks：Solanaに基づくプログラム的AttentionFiプロジェクトで、高品質のコンテンツと価値のあるインタラクションに報酬を与えます。

口を使う+タスク/オンチェーン活動/検証：多次元の貢献の価値化

一部のプロジェクトは、コンテンツの貢献をオンチェーン行動（取引、ステーキング、NFTのミントなど）やタスクと組み合わせて、ユーザーの多面的な貢献を総合的に評価します。

• Galxe Starboard：オフチェーンおよびオンチェーンの活動における真の貢献を報いることを目的としています。プロジェクトは、投稿のエンゲージメント、感情、バイラルな拡散、dAppとのインタラクション、トークンの保有、NFTの鋳造、またはオンチェーンタスクの完了など、複数の貢献レイヤーを定義できます。
• 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モデルで、Web3ユーザーのリアルタイムの貢献から学ぶことができます。

###レピュテーションInfoFi

• Ethos：オンチェーンの評判プロトコルで、分散型メカニズムを通じて信頼度スコアを生成し、その信用システムの信頼性、分散化、およびSybil攻撃への耐性を確保します。
• GiveRep：Suiの上に主に構築されており、ユーザーのソーシャルプラットフォームでの活動を通じて、そのソーシャル影響力やコミュニティ参加を定量化可能なオンチェーン評判に変換し、報酬を通じてユーザーの参加を促進することを目的としています。

アテンションマーケット/予測

• Noise：MegaETHに基づくトレンド発見および取引プラットフォームで、ユーザーはプロジェクトの注目をロングまたはショートすることができます。
• 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やリンクを発見、共有、予測することで報酬を得る、いいねメカニズムを通じて動的市場を創出します。
• YAPYO:注目の市場インフラ。
• トレンド：ソーシャル投稿をトークン化でき、連携曲線上の一つのトレンドになる。

トークンゲートコンテンツアクセス：ノイズフィルタリング

• バックルーム：クリエイターはトークン化されたスペースを立ち上げ、市場の洞察、アルファ、分析などの厳選されたコンテンツを提供できます。
• Xeet：新しいプロトコルで、ノイズを低減し、信号を強化することを目的としています。

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、インテリジェント取引プラットフォームおよび取引所。

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InfoFiのジレンマ

市場を予測する

• 規制とコンプライアンス：バイナリーオプションやギャンブルに似た規制の圧力に直面している。
• インサイダー取引と公平性：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ります。
• 流動性と参加度：ニッチなトピックは「ロングテール流動性不足の問題」に直面しています。
• オラクル設計：オラクルの操作攻撃などのセキュリティ問題を解決する必要があります。

口を使って

• 情報ノイズが悪化し、AIコンテンツ広告が氾濫し、真の信号を覆い隠しています。
• アルゴリズムがコンテンツの質、インタラクション性、深さを評価する透明性が不足している。
• 収益分配のマタイ効果：尾部コンテンツクリエイターとインタラクティブな一般投資家は、収益が低く、競争が激しい状況に直面しています。
• 活動初期にユーザーの参加を引き付けるが、報酬の配布後に注意が急激に減少し、持続性が欠けている。
• 注意力は市場価値の比率と等しくありません。

###評判

• 招待制は新しい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のが難しくなります。
• 悪意のある操作リスクが存在します。
• 評判スコアのクロスプラットフォーム相互認識の問題、異なるプロトコルのスコアリングシステムは相互に通信が難しい。

InfoFiトレンド

市場を予測する

• AIと予測市場の統合：予測の精度を向上させ、ロングテール問題を解決する。
• ソーシャルメディアと予測市場の統合：未来の情報経済の中核インフラとなる。
• 分散型ガバナンス：DAO、企業、さらには社会（フターチー）に適用されるガバナンス。
• すべての人々を対象としたコンテンツ、ニュースツールに発展する。

###リップ舐め+評判の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、AIのコンテンツ価値評価の精度を向上させる。
• 質の高いロングテールクリエイターを奨励します。
• 削減または罰則メカニズムを追加します。
• InfoFi LLM for Web3をリリースしました。
• 貢献度を多面的に評価する。
• DeFiとの統合により、評判スコアが貸出やステーキングの信用基準として機能します。
• 抽象資産のトークン化は、より多くのデリバティブタイプを生み出すでしょう。
• より多くのソーシャルプラットフォームに拡張する。
• ニュースメディアと組み合わせて、すべての人々に向けた注意力とアルファ発見ツールを形成します。

データインサイト型InfoFi

• データ分析グラフとクリエイターの洞察を組み合わせ、インセンティブメカニズムを追加します。
• データ分析チャートとAI分析の組み合わせ。

まとめ

デジタル時代の核心的な矛盾は、注意を引く者と価値を占有する者の分裂です。この分裂こそがWeb3 InfoFi革命の原動力です。

InfoFiの核心的な矛盾は、情報の価値と参加のインセンティブのバランスが取れない場合、SocialFiの"高開低走"の轍を踏む可能性があるということです。InfoFiの鍵は、情報の掘り起こし、ユーザーの参加、そして価値の返還という"三位一体"のバランスメカニズムを構築することにあり、これによってより良い知識共有と集団意思決定のインフラを形成することを促進します。これには技術的な側面で注意を定量化することが必要なだけでなく、メカニズムの設計において一般の参加者が情報の传播から合理的なリターンを得られることを保証し、価値の配分が著しく偏ることを避ける必要があります。

さらに重要なのは、InfoFiの革命がトップダウンとボトムアップの共同推進を必要とし、注意経済の公平性と効率性を真に実現することです。そうでなければ、収益ピラミッドのマタイ効果がInfoFiを少数の人々の金鉱掘りのゲームに貶め、"注意価値の普及"の初心に逆行することになります。

! InfoFiエコシステムの完全な解釈:AI対応の注目市場、または個人投資家を収穫するための新しい大鎌?