InfoFi Profundidad investigación: Experimento financiero de atención en la era de la IA

Uno, Introducción: La escasez de atención da lugar a InfoFi

La revolución de la información ha traído una explosión de conocimiento, pero también ha provocado la paradoja de la escasez de atención. En la era de la sobreabundancia de información, lo que realmente escasea son los recursos cognitivos para procesar la información. Frente a un volumen masivo de contenido, los límites cognitivos humanos se ven cada vez más comprimidos, y la filtración y el juicio se vuelven cada vez más difíciles.

Esta escasez de atención se ha convertido en una lucha por recursos en la era digital. En el modelo tradicional de Web2, las plataformas controlan la entrada de tráfico a través de algoritmos, mientras que los usuarios y creadores que realmente generan recursos de atención a menudo tienen dificultades para compartir el valor. Esta ruptura estructural se ha convertido en la contradicción central del desarrollo de la civilización digital.

InfoFi ha surgido, con una base tecnológica de blockchain, incentivos de tokens y AI, con el objetivo de remodelar el valor de la atención. InfoFi intenta convertir el comportamiento cognitivo no estructurado de los usuarios, como opiniones, información y reputación, en activos cuantificables y comerciables, y permitir que los participantes compartan valor a través de incentivos distribuidos. Este es un intento de redistribución del poder sobre "quién posee la atención y quién domina la información".

InfoFi conecta redes sociales, creación de contenido, competencia en el mercado e inteligencia artificial, construyendo una nueva estructura de mercado en torno a la "financiarización de recursos cognitivos". Su núcleo es un conjunto de lógica de descubrimiento y redistribución de valor "información → confianza → inversión → retorno".

Desde la "tierra" de la sociedad agrícola, pasando por el "capital" de la era industrial, hasta la "atención" de la civilización digital, los recursos centrales de la sociedad humana están experimentando una profunda transformación. InfoFi es la expresión concreta de esta transformación macroeconómica en el mundo de la cadena. No solo es un nuevo punto de inflexión en el mercado de criptomonedas, sino que también podría reestructurar la gobernanza del mundo digital, la lógica de la propiedad intelectual y los mecanismos de fijación de precios financieros.

II. Composición del ecosistema InfoFi: mercado cruzado de información, finanzas e IA

InfoFi es esencialmente un sistema de mercado compuesto que construye una integración de lógica financiera, computación semántica y mecanismos de juego en un entorno de red saturado de información. No es una simple "plataforma de contenido" o "protocolo financiero", sino un punto de convergencia para el descubrimiento del valor de la información, incentivos de comportamiento y distribución inteligente, formando un ecosistema que integra el comercio de información, incentivos de atención, calificación de reputación y predicción inteligente.

Desde una perspectiva fundamental, InfoFi es un intento de "financiar" la información, transformando actividades cognitivas como el contenido, opiniones y juicios de tendencias en "cuasi-activos" medibles y comerciables. La intervención financiera convierte la información en un "producto cognitivo" con propiedades de juego y capacidad de acumulación de valor. Un comentario o predicción es, tanto una expresión cognitiva individual, como una posible activo especulativo que conlleva riesgos y beneficios.

La IA es el segundo pilar de InfoFi, asumiendo principalmente dos roles: la filtración semántica y el reconocimiento de comportamiento. La IA, a través de la modelización de datos de usuarios, permite una evaluación precisa de las fuentes de información. En InfoFi, es similar a los creadores de mercado y al mecanismo de liquidación de una bolsa, manteniendo la estabilidad y credibilidad del ecosistema.

La información es la base de todo el sistema. A diferencia de DeFi, el ancla de activos de InfoFi son los "activos cognitivos" que son más líquidos y tienen una estructura más suelta, como opiniones, confianza y poder de discurso. Esto determina que el mercado de InfoFi depende en gran medida de un ecosistema dinámico construido a partir de redes sociales, redes semánticas y expectativas psicológicas.

En este marco, los creadores de contenido son equivalentes a los "creadores de mercado", proporcionando opiniones para la fijación de precios en el mercado; los usuarios son "inversores", expresando juicios de valor a través de la interacción; la plataforma y la IA son "árbitros + bolsa", asegurando la equidad y eficiencia del mercado.

Esta estructura ternaria da lugar a una serie de nuevas especies: los mercados de predicción ofrecen objetos de juego; Yap-to-Earn incentiva la minería del conocimiento; los protocolos de reputación transforman el comportamiento social en activos crediticios; el mercado de atención captura las fluctuaciones emocionales en la cadena; las plataformas de contenido con tokens reconfiguran la lógica de pago. Juntas, constituyen un ecosistema multilayer de InfoFi, que incluye herramientas de descubrimiento de valor, mecanismos de distribución, sistemas de identidad, umbrales de participación, etc.

InfoFi intenta convertirse en una "infraestructura financiera cognitiva", proporcionando a la sociedad criptográfica mecanismos más eficientes de descubrimiento de información y toma de decisiones colectivas. Sin embargo, este sistema también está destinado a ser complejo, diverso y frágil. La subjetividad de la información, la naturaleza competitiva de las finanzas y la opacidad de la IA presentan desafíos. El ecosistema de InfoFi debe equilibrar continuamente entre estas tres tensiones, de lo contrario, es fácil deslizarse hacia "juegos de azar disfrazados" o "campos de recolección de atención".

La construcción del ecosistema de InfoFi no es un proyecto aislado, sino un intento profundo de Web3 en la dirección de la "gobernanza de la información". Definirá la forma de fijación de precios de la información en la próxima era, construyendo un mercado cognitivo más abierto y autónomo.

Tres, mecanismo central de juego: incentivar la innovación y la trampa de cosecha

Detrás de la prosperidad del ecosistema InfoFi, el núcleo es el diseño del juego de mecanismos de incentivos. Ya sea la participación en mercados de predicción, la producción de contenido, la construcción de reputación o el comercio de atención, en esencia, todo gira en torno a la cuestión central de "quién contribuye, quién recibe dividendos, quién asume riesgos".

InfoFi intenta romper la cadena de explotación "plataforma-creador-usuario" en las plataformas de contenido tradicionales, devolviendo el valor a los contribuyentes originales de información. Pero esta devolución de valor no es naturalmente justa, sino que se basa en un delicado equilibrio de una serie de incentivos, validaciones y mecanismos de juego. Diseñado adecuadamente, InfoFi puede convertirse en un espacio innovador de ganancia compartida para los usuarios; si el mecanismo se desequilibra, es fácil que se convierta en un "campo de recolección de minoristas" dominado por el capital y los algoritmos.

La innovación clave de InfoFi radica en dotar a los "informes", que son activos intangibles difíciles de medir, de una clara comerciabilidad, competitividad y liquidabilidad. Esta transformación depende de la trazabilidad de la blockchain y de la evaluabilidad de la IA. Los mercados de predicción monetizan el consenso cognitivo; el ecosistema de "bocadillo" convierte las opiniones en acciones económicas; los sistemas de reputación construyen capital social heredable; el mercado de atención convierte las tendencias populares en objetos de negociación. Estos mecanismos permiten que la información posea por primera vez propiedades de "flujo de efectivo" y convierten las acciones sociales en verdaderas actividades productivas.

Sin embargo, un sistema de incentivos fuerte puede dar lugar a "abuso de juego". Tomemos como ejemplo Yap-to-Earn, donde, a primera vista, se recompensa la creación de contenido a través de IA, pero en la ejecución real a menudo se cae en la "neblina informativa": la inundación de robots, la participación anticipada de grandes influenciadores, el control del peso por parte de los desarrolladores, etc. Bajo un sistema de puntos opaco, muchos usuarios se convierten en "trabajadores gratuitos" y, al final, son excluidos de los airdrops. Este tipo de incentivo "traicionero" no solo daña la reputación de la plataforma, sino que también conduce al colapso del ecosistema de contenido a largo plazo.

Es aún más digno de atención que la financiarización de la información no es lo mismo que la consensuación del valor. En el mercado de la atención, el contenido que es "apuesta al alza" no necesariamente tiene un valor a largo plazo. Cuando falta el apoyo de una demanda real, una vez que los incentivos se retiran, estos "activos informativos" a menudo caen rápidamente a cero, formando una dinámica de Ponzi de "narrativas de corto plazo y cero a largo plazo".

En los mercados de predicción, si el mecanismo del oráculo es opaco o es objeto de manipulación, es muy fácil que se forme un sesgo en la fijación de precios de la información. Esto nos recuerda que, incluso los mecanismos de predicción que tienen como objetivo la "información del mundo real", deben encontrar un equilibrio entre la tecnología y el juego.

El mecanismo de incentivos de InfoFi puede escapar de la narrativa de "capital financiero vs atención de los minoristas" si puede construir un triple retroalimentación positiva: el comportamiento de producción de información es identificado con precisión → el mecanismo de distribución de valor se ejecuta de manera transparente → los participantes de largo cola se benefician realmente. Esto no solo es un problema técnico, sino también una prueba de ingeniería institucional y filosofía del producto.

En resumen, el mecanismo de incentivos de InfoFi es tanto su mayor ventaja como su mayor fuente de riesgo. Cada diseño de incentivo puede provocar una revolución de la información o desencadenar un colapso de la confianza. Solo cuando el sistema de incentivos se convierta en la infraestructura básica para identificar señales reales, incentivar contribuciones de calidad y formar un ecosistema coherente, InfoFi podrá realmente hacer la transición de la "economía de la novedad" a las "finanzas cognitivas".

Cuatro, análisis de proyectos típicos y recomendaciones de dirección de atención

El ecosistema InfoFi presenta un patrón de florecimiento diverso, donde diferentes proyectos han evolucionado hacia modelos diferenciados en torno a la ruta "información → incentivos → mercado". Algunos proyectos han validado preliminarmente su modelo comercial, convirtiéndose en puntos de anclaje clave; otros aún se encuentran en la fase de validación de conceptos y siguen buscando un avance. Seleccionamos proyectos de cinco direcciones representativas para su análisis y proponemos grupos de potencial que vale la pena seguir.

1. Predecir la dirección del mercado: Polymarket + Upside

Polymarket es uno de los proyectos emblemáticos más maduros del ecosistema InfoFi. Su modelo central es la compra y venta de participaciones de contratos sobre diferentes resultados a través de USDC, logrando una fijación de precios de expectativas colectivas sobre eventos reales. Polymarket es conocido como "el prototipo de finanzas de información", no solo por su lógica de negociación clara y su diseño financiero robusto, sino también por su capacidad de mostrar "función mediática" en el mundo real. Por ejemplo, durante las elecciones estadounidenses de 2024, sus probabilidades de victoria y derrota reflejadas superaron en varias ocasiones a las encuestas tradicionales.

Con la implementación de la colaboración con la oficial X, el crecimiento de usuarios de Polymarket y la visibilidad de datos se han mejorado aún más, con la expectativa de convertirse en una "plataforma central super" que fusiona la opinión social y la fijación de precios de información. Sin embargo, aún enfrenta desafíos como riesgos de cumplimiento, controversias sobre oráculos y una participación insuficiente en temas de nicho.

En comparación, Upside se centra en la predicción social, intentando comercializar el contenido a través de un mecanismo de votación de me gusta, permitiendo que creadores, lectores y votantes compartan los beneficios. Upside enfatiza una experiencia de usuario de baja interacción, bajo umbral y desvinculada de las finanzas, explorando un modelo de fusión entre InfoFi y plataformas de contenido.

2. Boca Lúdica (Yap-to-Earn) dirección: Kaito AI + LOUD

Kaito AI es una de las plataformas más representativas del modelo Yap-to-Earn, y también es el proyecto con más usuarios en InfoFi actualmente. Su innovación radica en utilizar algoritmos de IA para evaluar la calidad, interactividad y relevancia del contenido de los usuarios en X, distribuir puntos Yaps y realizar airdrops de tokens o recompensas basados en clasificaciones y colaboraciones con proyectos.

El modelo Kaito forma un ciclo cerrado: el proyecto utiliza tokens para incentivar la difusión, los creadores luchan por la atención con su contenido, y la plataforma controla la distribución mediante datos e IA. Sin embargo, con el aumento de usuarios, también enfrenta problemas estructurales como la contaminación de señales de contenido, la proliferación de bots y disputas sobre la distribución de puntos. El fundador de Kaito está trabajando en la iteración de algoritmos y la optimización de mecanismos para abordar estos problemas.

LOUD es el primer proyecto que utiliza la lista Yap-to-Earn para realizar una IAO (Oferta Inicial de Atención). Aunque su estrategia de airdrop generó un gran volumen de conversación en redes sociales a corto plazo, fue criticado por el precio del token que cayó rápidamente, siendo calificado como un "juego de pasar el tambor". Las altibajos de LOUD muestran que la pista Yap-to-Earn aún se encuentra en una etapa de prueba y error, y la madurez del mecanismo y la equidad de los incentivos necesitan ser refinadas.

3. Dirección financiera de reputación: Ethos + GiveRep

Ethos es el intento más sistemático y descentralizado en el ámbito de las finanzas de reputación. Su lógica central es construir un "puntuación de crédito" verificable en la cadena, que no solo genera calificaciones a través de registros de interacción y mecanismos de comentarios, sino que también introduce un "mecanismo de garantía": los usuarios pueden apostar ETH para respaldar a otros, asumir riesgos y formar una red de confianza Web3.

Otra innovación de Ethos es el lanzamiento del mercado de especulación de reputación, que permite a los usuarios "ir en largo o en corto" sobre la reputación de otros, formando una nueva dimensión de herramientas financieras. Esto abre un espacio de imaginación para la futura integración de calificaciones de reputación con el mercado de préstamos, la gobernanza de DAO y la identificación de identidad social. Sin embargo, su sistema de invitaciones también hace que la velocidad de expansión de los usuarios sea lenta, y cómo reducir las barreras de entrada y mejorar la resistencia a ataques es clave.

GiveRep es más ligero y comunitario en comparación. Su mecanismo consiste en calificar a los creadores de contenido y a los comentaristas a través de comentarios @ la cuenta oficial, limitando el número de comentarios por día. Junto con la activa ecología de la comunidad X, ha logrado una cierta escala de difusión en Sui. Este modelo es más adecuado para que los proyectos realicen pruebas ligeras de ruptura social y puntuación de reputación, y también puede servir como base de confianza para la futura integración de pesos de gobernanza, mecanismos de airdrop de proyectos, etc.

4. Dirección del mercado de atención: Tendencias + Ruido + Backroom

Tendencias exploran "la capitalización de contenido", permitiendo a los creadores acuñar publicaciones X como "Tendencias" comerciables, estableciendo curvas de comercio. Los miembros de la comunidad pueden comprar y hacer largas sobre la popularidad de esa publicación, y los creadores reciben una comisión de las transacciones. Transforma de manera creativa las "publicaciones virales" en activos líquidos, siendo un intento típico de "financiarización social".

Noise es una plataforma de futuros de atención basada en MegaETH, donde los usuarios pueden apostar sobre el cambio en la popularidad de ciertos temas o proyectos, siendo un campo de inversión directa en finanzas de atención. En las pruebas cerradas, algunos de sus modelos de predicción han mostrado la capacidad de descubrimiento temprano de mercado. Si posteriormente se introducen modelos de IA para predecir tendencias de popularidad, podría convertirse en una herramienta "indicadora" para el ecosistema InfoFi.

Backroom representa el producto InfoFi de "desbloqueo de pago + filtrado de contenido de alto valor". Los creadores publican contenido de alta calidad basado en un umbral de tokens, los usuarios compran Key para desbloquear el acceso, Key