InfoFi: Un nuevo paradigma de economía de atención impulsado por IA

En la era de la sobrecarga de información actual, la atención humana se ha convertido en un recurso escaso. Los proyectos de InfoFi que surgen en el mundo de Web3 están intentando transparentar el proceso de producción, difusión y consumo de información mediante blockchain, incentivos con tokens y tecnología de IA, devolviendo valor a los participantes. Este artículo profundizará en la clasificación de proyectos de InfoFi, los desafíos que enfrentan y las tendencias de desarrollo futuro.

Resumen de InfoFi

InfoFi es la combinación de Información y Finanzas, su núcleo radica en transformar la información abstracta en un vehículo de valor cuantificable. No solo incluye mercados de predicción tradicionales, sino que también abarca la distribución, especulación y comercio de información o conceptos como atención, reputación y datos en cadena.

Las principales ventajas de InfoFi incluyen:

• Redistribuir valor, permitiendo que los productores, transmisores y consumidores de información compartan los beneficios.
• Transformar la atención abstracta, las percepciones, etc., en activos negociables
• Reducir la barrera de entrada, los usuarios pueden participar en la distribución de valor a través de la creación de contenido.
• Mecanismo de incentivos innovadores, recompensa la creación de contenido, la difusión, la interacción y otros múltiples aspectos.
• Potencial de aplicación en múltiples campos, como la evaluación de la calidad de contenido asistida por IA, etc.

Clasificación del proyecto InfoFi

mercado de predicción

El mercado de predicción es un componente central de InfoFi, que utiliza la sabiduría colectiva para predecir eventos futuros. Las plataformas representativas incluyen:

• Polymarket: el mayor mercado de predicción descentralizado, basado en la red Polygon
• Kalshi: mercado de predicciones regulado por la CFTC, que admite depósitos en criptomonedas

Tipo de InfoFi de boca

Gana recompensas al compartir tus opiniones y contenido. Los proyectos principales incluyen:

• Kaito AI: colabora con varios proyectos para evaluar el contenido relacionado con criptomonedas de los usuarios en plataformas sociales.
• Cookie.fun: Seguimiento de la cuota de mercado y la interacción de los agentes de IA.
• Virtuals: Plataforma de lanzamiento AI Agent, el mecanismo de lanzamiento incluye elementos de boca.
• Loud: Experimento de valor de atención en el ecosistema Kaito
• Wallchain Quacks: Proyecto de AttentionFi programático basado en Solana

Valoración de la contribución multidimensional

Proyectos que combinan la contribución de contenido y el comportamiento en la cadena.

• Galxe Starboard: recompensas por contribuciones reales en acciones off-chain y on-chain
• Mirra: un modelo de IA descentralizado entrenado con datos seleccionados por la comunidad

InfoFi de reputación

• Ethos: protocolo de reputación en cadena, genera puntuaciones de credibilidad
• GiveRep: Convertir la influencia social en reputación en cadena cuantificable

mercado de atención/predicción

• Ruido: Plataforma de descubrimiento de tendencias y comercio basada en MegaETH
• Ventaja: mercado de predicción social, recompensa por descubrir y predecir contenido valioso
• YAPYO: Infraestructura del mercado de atención en el ecosistema de Arbitrum
• Tendencias: publicaciones de plataformas sociales tokenizables

acceso al contenido controlado por tokens

• Backroom: los creadores lanzan un espacio tokenizado que ofrece contenido seleccionado
• Xeet: Un nuevo protocolo en la red que tiene como objetivo reducir el ruido y mejorar la señal

Información de análisis de datos InfoFi

• Arkham Intel Exchange: herramienta de consulta de datos en cadena y plataforma de intercambio de inteligencia

Desafíos que enfrenta InfoFi

mercado de predicción

• Presión regulatoria y de cumplimiento
• Problemas de negociación con información privilegiada y equidad
• Falta de liquidez y participación
• Seguridad del diseño del oráculo

Proyecto Zui Lu

• Aumento del ruido informativo, proliferación de contenido de IA
• Los criterios de evaluación de algoritmos no son transparentes
• Efecto Mateo de la distribución de ingresos
• Falta de atención sostenida
• La desconexión entre la atención y el valor real

sistema de reputación

• Sistema de invitación restringe el crecimiento de usuarios
• Riesgo de operaciones maliciosas
• Dificultades de reconocimiento entre plataformas

Tendencias de desarrollo de InfoFi

mercado de predicción

• Fusión profunda de la tecnología de IA
• Combinado con plataformas de redes sociales
• Aplicado a la gobernanza descentralizada
• Desarrollarse como una herramienta de contenido orientada al público.

Boca Lube y InfoFi de reputación

• Introducir tecnología avanzada para mejorar la precisión de la evaluación de contenido
• Optimizar el mecanismo de incentivos
• Desarrollar un modelo LLM especializado
• Evaluación multidimensional de la contribución del usuario
• Integrarse con campos como DeFi
• Expandir a más plataformas sociales

Información de análisis de datos InfoFi

• Combinar la percepción de los creadores con mecanismos de incentivos
• Integrar la capacidad de análisis de IA

Conclusión

InfoFi tiene como objetivo resolver la contradicción entre los creadores de atención y los poseedores de valor en la era digital. La clave está en establecer un mecanismo de equilibrio entre la minería de información, la participación de los usuarios y la devolución de valor, creando una mejor infraestructura para el intercambio de conocimientos y la toma de decisiones colectivas. Sin embargo, InfoFi aún necesita superar el desafío de la distribución desigual de ingresos, evitando convertirse en un juego de enriquecimiento para unos pocos y logrando verdaderamente la equidad y la eficiencia de la economía de la atención.