Phân tích hệ sinh thái InfoFi: Thị trường chú ý được điều khiển bởi AI

Năm 1971, nhà tâm lý học và nhà kinh tế học Herbert Simon lần đầu tiên đề xuất lý thuyết kinh tế chú ý, chỉ ra rằng trong thế giới quá tải thông tin, sự chú ý của con người trở thành nguồn tài nguyên khan hiếm nhất.

Nhà kinh tế học Albert Wenger trong cuốn "Thế giới sau vốn" đã tiết lộ một sự chuyển đổi căn bản: nền văn minh nhân loại đang trải qua lần chuyển mình thứ ba - từ "thiếu vốn" của thời đại công nghiệp sang "thiếu chú ý" của thời đại tri thức.

• Cách mạng nông nghiệp: Tập trung vào việc giải quyết vấn đề thiếu thốn thực phẩm, nhưng đã dẫn đến tranh chấp đất đai.
• Cách mạng công nghiệp: Tập trung giải quyết vấn đề khan hiếm đất đai, nhưng chuyển sang cạnh tranh tài nguyên, tích lũy vốn.
• Cách mạng số: Cuộc chiến giành lấy sự chú ý

Động lực cơ bản của sự chuyển biến này đến từ hai đặc điểm của công nghệ số: chi phí biên bằng không cho việc sao chép và truyền bá thông tin, cùng với tính phổ quát của tính toán AI (nhưng sự chú ý của con người thì không thể sao chép).

Dù là sự bùng nổ của thị trường đồ chơi thời trang hay việc các streamer hàng đầu phát trực tiếp bán hàng, bản chất của chúng đều là sự tranh giành sự chú ý của người dùng và khán giả. Tuy nhiên, trong nền kinh tế chú ý truyền thống, người dùng, người hâm mộ, và người tiêu dùng đóng góp sự chú ý như "nhiên liệu dữ liệu", nhưng lợi nhuận vượt quá lại bị các nền tảng độc quyền. Trong thế giới Web3, InfoFi cố gắng lật đổ mô hình này - thông qua blockchain, khuyến khích token và công nghệ AI, để làm cho quy trình sản xuất, truyền bá và tiêu thụ thông tin trở nên minh bạch, nhằm trả lại giá trị cho những người tham gia.

Bài viết này sẽ đi sâu vào việc phân loại dự án InfoFi, những thách thức mà nó phải đối mặt và xu hướng phát triển trong tương lai.

InfoFi là gì?

InfoFi là sự kết hợp của Thông tin + Tài chính, cốt lõi nằm ở việc biến đổi những thông tin khó định lượng và trừu tượng thành các giá trị động và có thể định lượng, điều này không chỉ bao gồm các thị trường dự đoán truyền thống mà còn bao gồm việc phân phối, đầu cơ hoặc giao dịch các thông tin hoặc khái niệm trừu tượng như sự chú ý, danh tiếng, dữ liệu hoặc thông tin trên chuỗi, những quan điểm cá nhân, mức độ hoạt động của câu chuyện.

Lợi thế cốt lõi của InfoFi được thể hiện qua:

• Cơ chế phân phối lại giá trị: Trả lại giá trị bị độc quyền bởi nền tảng trong nền kinh tế chú ý truyền thống cho những người đóng góp thực sự. Thông qua hợp đồng thông minh và cơ chế khuyến khích, cho phép những người sản xuất, truyền bá và tiêu thụ thông tin có thể chia sẻ lợi nhuận.
• Khả năng định giá thông tin: Chuyển đổi sự chú ý, hiểu biết, danh tiếng, mức độ hoạt động của câu chuyện trừu tượng thành tài sản số có thể giao dịch, tạo ra thị trường giao dịch cho giá trị thông tin vốn khó lưu thông.
• Tham gia với ngưỡng thấp: Người dùng chỉ cần tài khoản mạng xã hội để tham gia phân phối giá trị thông qua việc sáng tạo nội dung.
• Sự đổi mới của cơ chế khuyến khích: không chỉ thưởng cho việc sáng tạo nội dung, mà còn bao gồm nhiều khía cạnh như truyền bá, tương tác, xác thực, giúp nội dung ngách và người dùng đuôi dài cũng có thể nhận được phần thưởng. Nội dung chất lượng cao sẽ nhận được nhiều phần thưởng hơn, khuyến khích việc sản xuất thông tin chất lượng cao liên tục.
• Tiềm năng ứng dụng đa lĩnh vực: Ví dụ, việc đưa AI vào cung cấp cho InfoFi các lợi thế như đánh giá chất lượng nội dung, tối ưu hóa thị trường dự đoán.

Phân loại InfoFi

InfoFi bao gồm nhiều kịch bản và mô hình ứng dụng khác nhau, chủ yếu có thể chia thành các loại sau:

Thị trường dự đoán

Thị trường dự đoán, là một phần cốt lõi của InfoFi, là một cơ chế dự đoán kết quả sự kiện trong tương lai thông qua trí tuệ tập thể. Người tham gia bày tỏ dự đoán của họ về các sự kiện trong tương lai (chẳng hạn như kết quả bầu cử hoặc chính sách, sự kiện thể thao, dự đoán kinh tế, kỳ vọng giá cả, thời gian phát hành sản phẩm, v.v.) bằng cách mua bán "cổ phần" gắn liền với kết quả sự kiện cụ thể, trong khi giá thị trường phản ánh dự đoán tập thể của cộng đồng về kết quả sự kiện.

Trong khuôn khổ của InfoFi, thị trường dự đoán không chỉ là công cụ đầu cơ mà còn là nền tảng khai thác và tiết lộ thông tin thực thông qua cơ chế khuyến khích tài chính. Cơ chế này tận dụng hiệu quả của thị trường, khuyến khích người tham gia cung cấp thông tin chính xác, vì dự đoán đúng sẽ mang lại lợi ích kinh tế, trong khi dự đoán sai có thể dẫn đến tổn thất.

Các nền tảng đại diện cho thị trường dự đoán bao gồm:

• Polymarket: Thị trường dự đoán phi tập trung lớn nhất, được xây dựng trên mạng Polygon, sử dụng stablecoin USDC làm phương tiện giao dịch. Người dùng có thể dự đoán về các sự kiện như bầu cử chính trị, kinh tế, giải trí, và việc ra mắt sản phẩm.
• Kalshi: Nền tảng thị trường dự đoán hoàn toàn được quản lý bởi CFTC tại Mỹ, hỗ trợ nhiều loại tiền điện tử gửi thông qua việc hợp tác với các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng tiền điện tử, nhưng thanh toán bằng tiền tệ pháp định. Kalshi tập trung vào hợp đồng sự kiện, cho phép người dùng giao dịch kết quả của các sự kiện chính trị, kinh tế và tài chính.

kiểu InfoFi (Yap-to-Earn)

"Miệng lùa" đề cập đến việc kiếm thưởng thông qua việc chia sẻ quan điểm và nội dung. Ý tưởng cốt lõi của Yap-to-Earn là khuyến khích người dùng đăng tải các bài viết hoặc bình luận chất lượng cao, liên quan đến các dự án tiền điện tử trên các nền tảng xã hội, chủ yếu thông qua các thuật toán AI để đánh giá số lượng, chất lượng, tình trạng tương tác và độ sâu của nội dung, từ đó phân bổ điểm hoặc phần thưởng token.

"嘴撸" đặc điểm:

• Không cần giao dịch trên chuỗi hoặc vốn lớn, chỉ cần tài khoản mạng xã hội là có thể tham gia.
• Tăng cường sự hoạt động của cộng đồng dự án thông qua việc thưởng cho những cuộc thảo luận có giá trị.
• Thuật toán AI giảm thiểu can thiệp của con người, lọc bot và nội dung kém chất lượng, đảm bảo phân phối phần thưởng minh bạch hơn.
• Điểm có thể được chuyển đổi thành airdrop token hoặc đặc quyền sinh thái, những người tham gia sớm có thể nhận được lợi nhuận cao hơn.

Các dự án môi giới phổ biến hiện nay hoặc các dự án hỗ trợ môi giới bao gồm:

• Kaito AI: Nền tảng đại diện cho Yap-to-Earn, đã hợp tác với nhiều dự án, thông qua thuật toán AI đánh giá nội dung liên quan đến tiền điện tử mà người dùng đăng trên các nền tảng xã hội, thưởng điểm tích lũy, cho phép người dùng cạnh tranh trên bảng xếp hạng để kiếm airdrop token.
• Cookie.fun: Theo dõi tỷ lệ chiếm lĩnh tâm trí của AI, tình hình tương tác và dữ liệu trên chuỗi, tạo ra cái nhìn tổng quan toàn diện về thị trường, đồng thời theo dõi tỷ lệ chiếm lĩnh tâm trí và cảm xúc của các dự án tiền điện tử.
• Virtuals: Nền tảng khởi động AI đại diện, ra mắt cơ chế phát hành mới bao gồm yếu tố Yap-to-Earn.
• Loud: Là một "thí nghiệm giá trị chú ý" trong hệ sinh thái Kaito AI, phát hành token thông qua việc phát hành chú ý ban đầu.
• Wallchain Quacks: Dự án AttentionFi dựa trên Solana, thưởng cho nội dung chất lượng cao và các tương tác có giá trị.

Miệng lùa + Nhiệm vụ / Hoạt động trên chuỗi / Xác thực: Đánh giá giá trị đóng góp đa chiều

Một số dự án đánh giá những đóng góp đa chiều của người dùng thông qua việc kết hợp việc đóng góp nội dung với hành vi trên chuỗi (như giao dịch, staking, mint NFT) hoặc các nhiệm vụ.

• Galxe Starboard: Cam kết thưởng cho những đóng góp thực sự trong các hành động ngoại tuyến và trực tuyến. Các dự án có thể xác định nhiều tầng đóng góp, bao gồm mức độ tham gia bài viết, cảm xúc, lan truyền, tương tác với dApp, nắm giữ token, đúc NFT hoặc hoàn thành nhiệm vụ trên chuỗi.
• Mirra: Mô hình AI phi tập trung được đào tạo dựa trên dữ liệu được chọn lọc từ cộng đồng, có khả năng học hỏi từ những đóng góp thời gian thực của người dùng Web3.

Thông tin dạng danh tiếng InfoFi

• Ethos: Giao thức danh tiếng trên chuỗi, tạo ra điểm số độ tin cậy thông qua cơ chế phi tập trung, đảm bảo tính đáng tin cậy, phi tập trung và khả năng chống lại các cuộc tấn công Sybil trong hệ thống danh tiếng của nó.
• GiveRep: Được xây dựng chủ yếu trên Sui, nhằm chuyển đổi ảnh hưởng xã hội và sự tham gia của người dùng trên các nền tảng mạng xã hội thành danh tiếng trên chuỗi có thể định lượng, và khuyến khích người dùng tham gia thông qua các phần thưởng.

Thị trường chú ý/Dự đoán

• Noise: Nền tảng phát hiện xu hướng và giao dịch dựa trên MegaETH, người dùng có thể mua vào hoặc bán khống sự chú ý của dự án.
• Lợi thế: Thị trường dự đoán xã hội, thưởng cho việc khám phá, chia sẻ và dự đoán nội dung, liên kết có giá trị, tạo ra thị trường động thông qua cơ chế thích.
• YAPYO: Cơ sở hạ tầng thị trường chú ý.
• Xu hướng: Có thể token hóa các bài đăng trên mạng xã hội, trở thành một xu hướng trên đường cong hợp tác.

Truy cập nội dung kiểm soát token: Lọc tiếng ồn

• Backroom: Người sáng tạo có thể ra mắt không gian mã hóa, cung cấp thông tin thị trường, Alpha và phân tích cùng các nội dung chọn lọc khác.
• Xeet: giao thức mới, mục tiêu là giảm tiếng ồn và tăng cường tín hiệu.

Dữ liệu phân tích InfoFi

• Arkham Intel Exchange: Công cụ tra cứu dữ liệu trên chuỗi, nền tảng giao dịch thông tin và sàn giao dịch.

Thách thức InfoFi

Thị trường dự đoán

• Quản lý và tuân thủ: Đối mặt với áp lực quy định bị coi là tương tự như quyền chọn nhị phân và cờ bạc.
• Giao dịch nội bộ và tính công bằng: Có thể bị ảnh hưởng bởi thông tin nội bộ, vốn lớn có thể làm sai lệch giá trong ngắn hạn.
• Tính thanh khoản và mức độ tham gia: Các chủ đề ngách đối mặt với "vấn đề thanh khoản dài đuôi không đủ."
• Thiết kế oracle: Cần giải quyết các vấn đề an ninh như tấn công vào hoạt động của oracle.

miệng cầm

• Thông tin nhiễu ngày càng tăng, quảng cáo nội dung AI tràn lan, che khuất tín hiệu thực.
• Thiếu minh bạch trong việc đánh giá chất lượng nội dung, tính tương tác và độ sâu của thuật toán.
• Hiệu ứng Matthew trong phân phối lợi nhuận: Các nhà sáng tạo nội dung ở cuối và các nhà đầu tư lẻ đối mặt với tình trạng lợi nhuận thấp và cạnh tranh khốc liệt.
• Giai đoạn đầu của sự kiện thu hút người dùng tham gia, nhưng sau khi phát thưởng, sự chú ý giảm mạnh, thiếu tính bền vững.
• Sự chú ý không bằng tỷ lệ vốn hóa thị trường.

danh tiếng

• Hệ thống mời gọi đã hạn chế việc tham gia của người dùng mới, làm cho khó khăn trong việc tạo ra hiệu ứng mạng rộng rãi.
• Có nguy cơ thao tác độc hại.
• Vấn đề công nhận điểm danh tiếng trên nhiều nền tảng, hệ thống điểm số khác nhau của các giao thức khó có thể tương tác.

Xu hướng InfoFi

Thị trường dự đoán

• Sự kết hợp giữa AI và thị trường dự đoán: Tăng độ chính xác của dự đoán, giải quyết vấn đề đuôi dài.
• Sự kết hợp giữa mạng xã hội và thị trường dự đoán: trở thành cơ sở hạ tầng cốt lõi của nền kinh tế thông tin trong tương lai.
• Quản trị phi tập trung: Áp dụng cho DAO, công ty, thậm chí là quản trị xã hội (Futarchy).
• Phát triển trở thành công cụ nội dung và tin tức dành cho tất cả mọi người.

môi lưỡi + loại hình InfoFi danh tiếng

• Đưa vào công nghệ bản đồ xã hội và hiểu biết ngữ nghĩa, nâng cao độ chính xác trong việc đánh giá giá trị nội dung của AI.
• Khuyến khích những người sáng tạo dài hạn chất lượng cao.
• Thêm cơ chế cắt giảm hoặc hình phạt.
• Phát hành InfoFi LLM dành riêng cho Web3.
• Đánh giá đóng góp đa chiều.
• Kết hợp với DeFi, điểm uy tín là cơ sở tín dụng cho vay và staking.
• Việc mã hóa tài sản trừu tượng sẽ tạo ra nhiều loại sản phẩm phái sinh hơn.
• Mở rộng ra nhiều nền tảng mạng xã hội hơn.
• Kết hợp với các phương tiện truyền thông, tạo ra công cụ phát hiện Alpha chú ý cho mọi người.

Thông tin phân tích dữ liệu InfoFi

• Sự kết hợp giữa biểu đồ phân tích dữ liệu và cái nhìn sâu sắc của người sáng tạo, cùng với việc thêm cơ chế khuyến khích.
• Sự kết hợp giữa biểu đồ phân tích dữ liệu và phân tích AI.

Tóm tắt

Mâu thuẫn cốt lõi của thời đại số là sự phân chia giữa những người tạo ra sự chú ý và những người chiếm giữ giá trị. Sự phân chia này chính là động lực nguyên thủy của cuộc cách mạng Web3 InfoFi.

Mâu thuẫn cốt lõi của InfoFi là nếu không thể cân bằng giá trị thông tin và động lực tham gia, có thể lặp lại sai lầm của SocialFi với "mở đầu cao, kết thúc thấp". Chìa khóa của InfoFi là thiết lập cơ chế cân bằng "tam hợp", bao gồm khai thác thông tin, sự tham gia của người dùng và việc hoàn trả giá trị, từ đó thúc đẩy hình thành một cơ sở hạ tầng chia sẻ kiến thức và ra quyết định tập thể tốt hơn. Điều này không chỉ cần đạt được việc định lượng sức chú ý ở cấp độ công nghệ, mà còn phải đảm bảo trong thiết kế cơ chế rằng người tham gia bình thường có thể nhận được phần thưởng hợp lý từ việc truyền bá thông tin, tránh sự phân phối giá trị bị nghiêng nặng.

Quan trọng hơn, cuộc cách mạng của InfoFi cần sự thúc đẩy từ trên xuống dưới và từ dưới lên trên, để thực sự đạt được sự công bằng và hiệu quả của nền kinh tế chú ý. Nếu không, hiệu ứng Matthew của kim tự tháp lợi nhuận sẽ khiến InfoFi trở thành một trò chơi kiếm tiền cho số ít người, trái ngược với mục tiêu ban đầu của "giá trị chú ý phổ cập."