InfoFi Depth Recherche : L'expérience financière de l'attention à l'ère de l'IA
I. Introduction : La rareté de l'attention engendre l'InfoFi
La révolution de l'information a entraîné une explosion de connaissances, mais a également suscité le paradoxe de la rareté de l'attention. À une époque de surabondance d'informations, ce qui devient vraiment rare, ce sont les ressources cognitives pour traiter ces informations. Face à un contenu massif, les limites cognitives de l'humain sont constamment compressées, rendant la sélection et le jugement de plus en plus difficiles.
Cette rareté de l'attention s'est transformée en une bataille pour les ressources à l'ère numérique. Dans le modèle traditionnel du Web2, les plateformes contrôlent les points d'entrée du trafic par le biais d'algorithmes, tandis que les utilisateurs et créateurs qui génèrent réellement des ressources d'attention ont souvent du mal à partager la valeur. Cette rupture structurelle devient le principal conflit dans le développement de la civilisation numérique.
InfoFi est né, basé sur la blockchain, les incitations par token et l'IA, visant à redéfinir la valeur de l'attention. InfoFi tente de convertir les comportements cognitifs non structurés des utilisateurs, tels que les opinions, les informations et la réputation, en actifs quantifiables et échangeables, et permet aux participants de partager la valeur grâce à des incitations distribuées. C'est une tentative de redistribution du pouvoir concernant "qui possède l'attention, qui domine l'information".
InfoFi relie les réseaux sociaux, la création de contenu, le jeu de marché et l'intelligence artificielle, construisant une nouvelle structure de marché autour de la "financiarisation des ressources cognitives". Son noyau est un ensemble de logiques de découverte de valeur et de redistribution "information → confiance → investissement → retour".
De la "terre" de la société agraire, au "capital" de l'ère industrielle, puis à "l'attention" de la civilisation numérique, les ressources clés de la société humaine subissent une profonde transformation. InfoFi est l'expression concrète de cette transformation macro-paradigmatique dans le monde de la chaîne. Ce n'est pas seulement un nouveau vent d'innovation sur le marché de la cryptographie, mais cela pourrait également reconcevoir la structure de gouvernance du monde numérique, la logique de la propriété intellectuelle et le mécanisme de tarification financière.
Deuxième point, la composition de l'écosystème InfoFi : le marché croisé de l'information, de la finance et de l'IA
InfoFi est essentiellement un système de marché complexe qui construit une logique financière, un calcul sémantique et un mécanisme de jeu dans un environnement de surabondance d'informations. Ce n'est pas simplement une "plateforme de contenu" ou un "protocole financier", mais un point de convergence pour la découverte de la valeur de l'information, l'incitation au comportement et la distribution intelligente, formant ainsi un écosystème intégrant le commerce de l'information, l'incitation à l'attention, l'évaluation de la réputation et la prévision intelligente.
Au niveau fondamental, InfoFi est une tentative de "financiarisation" de l'information, transformant des activités cognitives telles que le contenu, les opinions et les jugements de tendance en "quasi-actifs" mesurables et échangeables. L'intervention financière fait de l'information un "produit cognitif" doté de propriétés de jeu et de capacités d'accumulation de valeur. Un commentaire ou une prévision est à la fois une expression de la cognition individuelle et peut également devenir un actif spéculatif comportant des risques et des rendements.
L'IA est le deuxième pilier d'InfoFi, prenant principalement en charge deux rôles : le filtrage sémantique et la reconnaissance des comportements. L'IA, à travers la modélisation des données des utilisateurs, permet une évaluation précise des sources d'information. Dans InfoFi, elle est similaire aux teneurs de marché et aux mécanismes de compensation des bourses, maintenant la stabilité et la crédibilité de l'écosystème.
L'information est la base de l'ensemble du système. Contrairement à DeFi, l'ancrage des actifs d'InfoFi repose sur des actifs cognitifs tels que les opinions, la confiance et le pouvoir de parole, qui sont plus liquides et structurés de manière plus lâche. Cela détermine que le marché d'InfoFi dépend fortement d'un écosystème dynamique construit sur des graphes sociaux, des réseaux sémantiques et des attentes psychologiques.
Dans ce cadre, les créateurs de contenu sont équivalents à des "market makers", fournissant des opinions pour la tarification du marché ; les utilisateurs sont des "investisseurs", exprimant des jugements de valeur par leurs interactions ; la plateforme et l'IA sont les "arbitres + bourses", garantissant l'équité et l'efficacité du marché.
Cette structure ternaire donne naissance à une série de nouvelles espèces : les marchés prédictifs offrent des cibles de jeu ; le Yap-to-Earn encourage l'extraction de connaissances ; les protocoles de réputation transforment les comportements sociaux en actifs de crédit ; le marché de l'attention capture les fluctuations émotionnelles sur la chaîne ; les plateformes de contenu à accès par jeton restructurent la logique de paiement. Ils constituent l'écosystème multi-niveaux d'InfoFi, comprenant des outils de découverte de valeur, des mécanismes de répartition, des systèmes d'identité, des seuils de participation, etc.
InfoFi tente de devenir une "infrastructure financière cognitive", offrant à la société crypto un mécanisme de découverte d'informations et de prise de décision collective plus efficace. Cependant, ce système est également destiné à être complexe, multiple et fragile. La subjectivité de l'information, la nature ludique de la finance et l'opacité de l'IA posent tous des défis. L'écosystème InfoFi doit constamment trouver un équilibre entre ces trois tensions, sinon il risque de glisser vers le "jeu déguisé" ou le "champ de récolte de l'attention".
La construction de l'écosystème d'InfoFi n'est pas un projet isolé, mais une tentative profonde de Web3 dans la direction de la "gouvernance de l'information". Cela définira la manière de tarifer l'information dans la prochaine ère, construisant un marché cognitif plus ouvert et autonome.
Trois, Mécanisme de jeu central : Incitation à l'innovation et piège de récolte
Derrière la prospérité de l'écosystème InfoFi se trouve le jeu de conception des mécanismes d'incitation. Que ce soit la participation au marché de prévision, la production de contenu, la construction de réputation ou le commerce de l'attention, tout cela tourne essentiellement autour de la question centrale : "qui fournit l'effort, qui reçoit les dividendes, qui prend les risques".
InfoFi tente de briser la chaîne d'exploitation « plateforme-créateur-utilisateur » dans les plateformes de contenu traditionnelles, en restituant la valeur aux contributeurs d'informations originaux. Mais cette restitution de valeur n'est pas naturellement équitable, elle repose sur un équilibre subtil d'incitations, de vérifications et de mécanismes de jeu. Bien conçue, InfoFi peut devenir un espace d'innovation gagnant-gagnant pour les utilisateurs ; si le mécanisme est déséquilibré, il risque de devenir un « terrain de récolte pour les petits investisseurs » dominé par le capital et les algorithmes.
L'innovation clé d'InfoFi réside dans le fait de donner une valeur de transaction, de concurrence et de liquidité à l'"information", un actif intangible difficile à mesurer. Cette transformation repose sur la traçabilité de la blockchain et l'évaluabilité de l'IA. Les marchés prédictifs monétisent le consensus cognitif ; l'écosystème Zhu Lu transforme les discours en actions économiques ; le système de réputation construit un capital social héritable ; le marché de l'attention traite les tendances phares comme des actifs négociables. Ces mécanismes confèrent à l'information pour la première fois des attributs de "flux de trésorerie" et transforment le comportement social en véritable activité productive.
Cependant, un système d'incitation fort peut facilement engendrer des "abus de jeu". Prenons l'exemple de Yap-to-Earn, qui semble, en surface, récompenser la création de contenu par l'IA, mais dans la pratique, il tombe souvent dans la "brume d'information" - inondation par des robots, participation anticipée de grands influenceurs, manipulation des poids par les projets, etc. Dans un système de points non transparent, de nombreux utilisateurs deviennent des "travailleurs gratuits" et finissent par manquer les airdrops. Cette incitation de type "coup de poignard dans le dos" nuit non seulement à la réputation de la plateforme, mais entraîne également l'effondrement à long terme de l'écosystème de contenu.
Il est plus important de noter que la financiarisation de l'information ne signifie pas la création d'un consensus de valeur. Dans le marché de l'attention, le contenu qui est "long" n'a pas nécessairement de valeur à long terme. En l'absence d'une demande réelle pour le soutenir, une fois que les incitations s'éteignent, ces "actifs d'information" tendent souvent à revenir rapidement à zéro, formant une dynamique de Ponzi de "narration à court terme, retour à zéro à long terme".
Dans les marchés de prédiction, si le mécanisme de l'oracle est opaque ou manipulé, il est très facile de créer un biais de tarification de l'information. Cela nous rappelle que même un mécanisme de prédiction basé sur des "informations du monde réel" doit trouver un équilibre entre la technologie et le jeu.
La capacité du mécanisme d'incitation InfoFi à échapper à la narration antagoniste "capital financier vs attention des petits investisseurs" dépend de sa capacité à construire un triple retour positif : le comportement de production d'information est correctement identifié → le mécanisme de distribution de la valeur est exécuté de manière transparente → les participants de la longue traîne bénéficient réellement. Cela n'est pas seulement un problème technique, mais aussi un test d'ingénierie institutionnelle et de philosophie produit.
En résumé, le mécanisme d'incitation d'InfoFi est à la fois son plus grand atout et sa plus grande source de risque. Chaque conception d'incitation peut engendrer une révolution de l'information ou provoquer un effondrement de la confiance. Ce n'est que lorsque le système d'incitation devient l'infrastructure fondamentale pour identifier de vrais signaux, inciter des contributions de qualité et former un écosystème cohérent qu'InfoFi pourra véritablement passer de "l'économie de la hype" à "la finance cognitive".
Quatrième, analyse des projets typiques et recommandations pour les directions à suivre
L'écosystème InfoFi présente un paysage florissant, avec différents projets évoluant vers des modèles différenciés autour du chemin "information → incitation → marché". Certains projets ont déjà validé leur modèle commercial de manière préliminaire, devenant des points d'ancrage clés ; d'autres sont encore en phase de validation des concepts et cherchent toujours des percées. Nous avons sélectionné des projets dans cinq directions représentatives pour les analyser et proposer des camps de potentiel à suivre de près.
1. Prédire la direction du marché : Polymarket + Upside
Polymarket est l'un des projets emblématiques les plus matures de l'écosystème InfoFi. Son modèle central consiste à acheter et vendre des parts de contrats sur différents résultats via l'USDC, réalisant ainsi une tarification collective des attentes sur des événements réels. Polymarket est salué comme un "prototype de la finance de l'information", non seulement en raison d'une logique de trading claire et d'une conception financière robuste, mais aussi pour sa capacité à montrer une "fonction médiatique" dans le monde réel. Par exemple, pendant les élections américaines de 2024, les probabilités de victoire et de défaite qu'il reflète ont souvent surpassé celles des sondages traditionnels.
Avec le partenariat avec X officiel, la croissance des utilisateurs de Polymarket et la visibilité des données ont été renforcées, et il est promis de devenir une "super plateforme centrale" pour la fusion des opinions sociales et de la tarification de l'information. Cependant, elle fait encore face à des défis tels que les risques de conformité, les controverses sur les oracles et un faible niveau de participation aux sujets de niche.
En comparaison, Upside se concentre sur la prédiction socialisée, tentant de monétiser le contenu par un mécanisme de vote par likes, permettant aux créateurs, lecteurs et votants de partager les revenus. Upside met davantage l'accent sur une expérience utilisateur légère et interactive, à faible barrière d'entrée et dé-financiarisée, explorant le modèle d'intégration entre InfoFi et les plateformes de contenu.
2. Yap-to-Earn direction : Kaito AI + LOUD
Kaito AI est l'une des plateformes les plus représentatives du modèle Yap-to-Earn et est actuellement le projet avec le plus grand nombre d'utilisateurs InfoFi. Son innovation réside dans l'utilisation d'algorithmes d'IA pour évaluer la qualité, l'interaction et la pertinence du contenu des utilisateurs sur X, distribuant des points Yaps, et procédant à des airdrops de tokens ou à des récompenses basées sur le classement et les collaborations avec des projets.
Le modèle Kaito forme une boucle fermée : le projet utilise des tokens pour inciter à la diffusion, les créateurs utilisent du contenu pour attirer l'attention, et la plateforme contrôle la distribution via des données et de l'IA. Mais avec l'explosion du nombre d'utilisateurs, elle est également confrontée à des problèmes structurels tels que la pollution des signaux de contenu, l'invasion des robots et des controverses sur la répartition des points. Le fondateur de Kaito travaille actuellement sur l'itération des algorithmes et l'optimisation des mécanismes pour résoudre ces problèmes.
LOUD est le premier projet à utiliser le classement Yap-to-Earn pour l'IAO (Initial Attention Offering). Bien que sa stratégie d'airdrop ait généré un volume social important à court terme, elle a été critiquée pour avoir été un "ramassage de passation de tambour" en raison de la chute rapide du prix du token. Les hauts et les bas de LOUD montrent que la voie Yap-to-Earn est encore en phase d'essai, avec une maturité des mécanismes et une équité des incitations qui doivent être affinées.
3. Direction financière de réputation : Ethos + GiveRep
Ethos est la tentative la plus systématique et la plus décentralisée dans le domaine de la finance de la réputation. Sa logique fondamentale consiste à construire un "score de crédit" vérifiable sur la chaîne, généré non seulement par des enregistrements d'interaction et un mécanisme de commentaires, mais également en introduisant un "mécanisme de garantie" : les utilisateurs peuvent mettre en jeu de l'ETH pour garantir d'autres, assumant des risques, et formant ainsi un réseau de confiance Web3.
Une autre innovation d'Ethos est le lancement d'un marché de spéculation sur la réputation, permettant aux utilisateurs de "parier à la hausse ou à la baisse" la réputation des autres, formant ainsi un nouvel outil financier. Cela ouvre de nouvelles perspectives pour l'intégration des scores de réputation avec le marché de prêt, la gouvernance DAO et l'identification sociale. Cependant, son système sur invitation limite la vitesse d'expansion des utilisateurs, et la clé pour l'avenir sera de réduire les barrières à l'entrée et d'améliorer la résistance aux attaques de sorcières.
GiveRep est plus léger et communautaire par rapport à d'autres. Son mécanisme consiste à évaluer les créateurs de contenu et les commentateurs en commentant @ le compte officiel, avec un nombre limité de commentaires par jour. En association avec l'écosystème actif de la communauté X, il a déjà réalisé une certaine échelle de diffusion sur Sui. Ce modèle est plus adapté pour les projets souhaitant effectuer des tests légers sur la viralité sociale et l'évaluation de la réputation, et peut également servir de base de confiance pour l'intégration future des poids de gouvernance, des airdrops de projets, etc.
4. Direction du marché de l'attention : Trends + Noise + Backroom
Tendances explore la "monétisation du contenu", permettant aux créateurs de frapper des posts X en tant que "Trend" négociables, établissant une courbe de trading, les membres de la communauté peuvent acheter pour parier sur la popularité du post, et les créateurs perçoivent une commission sur les transactions. Cela transforme de manière créative les "posts à succès" en actifs liquides, représentant une tentative typique de "financiarisation sociale".
Noise est une plateforme de contrats à terme sur l'attention basée sur MegaETH, permettant aux utilisateurs de parier sur les fluctuations de la popularité d'un sujet ou d'un projet, constituant ainsi un terrain d'investissement direct dans la finance de l'attention. Lors des tests fermés, certains de ses modèles de prédiction ont déjà montré des capacités de découverte de marché précoce. Si des modèles d'IA sont introduits ultérieurement pour prédire les tendances de popularité, cela pourrait devenir un outil "baromètre" de l'écosystème InfoFi.
Backroom représente le produit InfoFi de "déblocage payant + filtrage de contenu de haute valeur". Les créateurs publient du contenu de haute qualité basé sur un seuil de jetons, les utilisateurs achètent des clés pour déverrouiller l'accès, clés
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PessimisticLayer
· Il y a 6h
On a l'impression que ce ne sont que des pièges pour pigeons.
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LazyDevMiner
· Il y a 6h
Algorithme Couper les coupons ? Vraiment, je pense que c'est mal interprété.
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LightningAllInHero
· Il y a 7h
Flash All in Hero : Encore une faucille pour prendre les pigeons ?
InfoFi : expérience innovante et analyse écologique de la finance de l'attention à l'ère de l'IA
InfoFi Depth Recherche : L'expérience financière de l'attention à l'ère de l'IA
I. Introduction : La rareté de l'attention engendre l'InfoFi
La révolution de l'information a entraîné une explosion de connaissances, mais a également suscité le paradoxe de la rareté de l'attention. À une époque de surabondance d'informations, ce qui devient vraiment rare, ce sont les ressources cognitives pour traiter ces informations. Face à un contenu massif, les limites cognitives de l'humain sont constamment compressées, rendant la sélection et le jugement de plus en plus difficiles.
Cette rareté de l'attention s'est transformée en une bataille pour les ressources à l'ère numérique. Dans le modèle traditionnel du Web2, les plateformes contrôlent les points d'entrée du trafic par le biais d'algorithmes, tandis que les utilisateurs et créateurs qui génèrent réellement des ressources d'attention ont souvent du mal à partager la valeur. Cette rupture structurelle devient le principal conflit dans le développement de la civilisation numérique.
InfoFi est né, basé sur la blockchain, les incitations par token et l'IA, visant à redéfinir la valeur de l'attention. InfoFi tente de convertir les comportements cognitifs non structurés des utilisateurs, tels que les opinions, les informations et la réputation, en actifs quantifiables et échangeables, et permet aux participants de partager la valeur grâce à des incitations distribuées. C'est une tentative de redistribution du pouvoir concernant "qui possède l'attention, qui domine l'information".
InfoFi relie les réseaux sociaux, la création de contenu, le jeu de marché et l'intelligence artificielle, construisant une nouvelle structure de marché autour de la "financiarisation des ressources cognitives". Son noyau est un ensemble de logiques de découverte de valeur et de redistribution "information → confiance → investissement → retour".
De la "terre" de la société agraire, au "capital" de l'ère industrielle, puis à "l'attention" de la civilisation numérique, les ressources clés de la société humaine subissent une profonde transformation. InfoFi est l'expression concrète de cette transformation macro-paradigmatique dans le monde de la chaîne. Ce n'est pas seulement un nouveau vent d'innovation sur le marché de la cryptographie, mais cela pourrait également reconcevoir la structure de gouvernance du monde numérique, la logique de la propriété intellectuelle et le mécanisme de tarification financière.
Deuxième point, la composition de l'écosystème InfoFi : le marché croisé de l'information, de la finance et de l'IA
InfoFi est essentiellement un système de marché complexe qui construit une logique financière, un calcul sémantique et un mécanisme de jeu dans un environnement de surabondance d'informations. Ce n'est pas simplement une "plateforme de contenu" ou un "protocole financier", mais un point de convergence pour la découverte de la valeur de l'information, l'incitation au comportement et la distribution intelligente, formant ainsi un écosystème intégrant le commerce de l'information, l'incitation à l'attention, l'évaluation de la réputation et la prévision intelligente.
Au niveau fondamental, InfoFi est une tentative de "financiarisation" de l'information, transformant des activités cognitives telles que le contenu, les opinions et les jugements de tendance en "quasi-actifs" mesurables et échangeables. L'intervention financière fait de l'information un "produit cognitif" doté de propriétés de jeu et de capacités d'accumulation de valeur. Un commentaire ou une prévision est à la fois une expression de la cognition individuelle et peut également devenir un actif spéculatif comportant des risques et des rendements.
L'IA est le deuxième pilier d'InfoFi, prenant principalement en charge deux rôles : le filtrage sémantique et la reconnaissance des comportements. L'IA, à travers la modélisation des données des utilisateurs, permet une évaluation précise des sources d'information. Dans InfoFi, elle est similaire aux teneurs de marché et aux mécanismes de compensation des bourses, maintenant la stabilité et la crédibilité de l'écosystème.
L'information est la base de l'ensemble du système. Contrairement à DeFi, l'ancrage des actifs d'InfoFi repose sur des actifs cognitifs tels que les opinions, la confiance et le pouvoir de parole, qui sont plus liquides et structurés de manière plus lâche. Cela détermine que le marché d'InfoFi dépend fortement d'un écosystème dynamique construit sur des graphes sociaux, des réseaux sémantiques et des attentes psychologiques.
Dans ce cadre, les créateurs de contenu sont équivalents à des "market makers", fournissant des opinions pour la tarification du marché ; les utilisateurs sont des "investisseurs", exprimant des jugements de valeur par leurs interactions ; la plateforme et l'IA sont les "arbitres + bourses", garantissant l'équité et l'efficacité du marché.
Cette structure ternaire donne naissance à une série de nouvelles espèces : les marchés prédictifs offrent des cibles de jeu ; le Yap-to-Earn encourage l'extraction de connaissances ; les protocoles de réputation transforment les comportements sociaux en actifs de crédit ; le marché de l'attention capture les fluctuations émotionnelles sur la chaîne ; les plateformes de contenu à accès par jeton restructurent la logique de paiement. Ils constituent l'écosystème multi-niveaux d'InfoFi, comprenant des outils de découverte de valeur, des mécanismes de répartition, des systèmes d'identité, des seuils de participation, etc.
InfoFi tente de devenir une "infrastructure financière cognitive", offrant à la société crypto un mécanisme de découverte d'informations et de prise de décision collective plus efficace. Cependant, ce système est également destiné à être complexe, multiple et fragile. La subjectivité de l'information, la nature ludique de la finance et l'opacité de l'IA posent tous des défis. L'écosystème InfoFi doit constamment trouver un équilibre entre ces trois tensions, sinon il risque de glisser vers le "jeu déguisé" ou le "champ de récolte de l'attention".
La construction de l'écosystème d'InfoFi n'est pas un projet isolé, mais une tentative profonde de Web3 dans la direction de la "gouvernance de l'information". Cela définira la manière de tarifer l'information dans la prochaine ère, construisant un marché cognitif plus ouvert et autonome.
Trois, Mécanisme de jeu central : Incitation à l'innovation et piège de récolte
Derrière la prospérité de l'écosystème InfoFi se trouve le jeu de conception des mécanismes d'incitation. Que ce soit la participation au marché de prévision, la production de contenu, la construction de réputation ou le commerce de l'attention, tout cela tourne essentiellement autour de la question centrale : "qui fournit l'effort, qui reçoit les dividendes, qui prend les risques".
InfoFi tente de briser la chaîne d'exploitation « plateforme-créateur-utilisateur » dans les plateformes de contenu traditionnelles, en restituant la valeur aux contributeurs d'informations originaux. Mais cette restitution de valeur n'est pas naturellement équitable, elle repose sur un équilibre subtil d'incitations, de vérifications et de mécanismes de jeu. Bien conçue, InfoFi peut devenir un espace d'innovation gagnant-gagnant pour les utilisateurs ; si le mécanisme est déséquilibré, il risque de devenir un « terrain de récolte pour les petits investisseurs » dominé par le capital et les algorithmes.
L'innovation clé d'InfoFi réside dans le fait de donner une valeur de transaction, de concurrence et de liquidité à l'"information", un actif intangible difficile à mesurer. Cette transformation repose sur la traçabilité de la blockchain et l'évaluabilité de l'IA. Les marchés prédictifs monétisent le consensus cognitif ; l'écosystème Zhu Lu transforme les discours en actions économiques ; le système de réputation construit un capital social héritable ; le marché de l'attention traite les tendances phares comme des actifs négociables. Ces mécanismes confèrent à l'information pour la première fois des attributs de "flux de trésorerie" et transforment le comportement social en véritable activité productive.
Cependant, un système d'incitation fort peut facilement engendrer des "abus de jeu". Prenons l'exemple de Yap-to-Earn, qui semble, en surface, récompenser la création de contenu par l'IA, mais dans la pratique, il tombe souvent dans la "brume d'information" - inondation par des robots, participation anticipée de grands influenceurs, manipulation des poids par les projets, etc. Dans un système de points non transparent, de nombreux utilisateurs deviennent des "travailleurs gratuits" et finissent par manquer les airdrops. Cette incitation de type "coup de poignard dans le dos" nuit non seulement à la réputation de la plateforme, mais entraîne également l'effondrement à long terme de l'écosystème de contenu.
Il est plus important de noter que la financiarisation de l'information ne signifie pas la création d'un consensus de valeur. Dans le marché de l'attention, le contenu qui est "long" n'a pas nécessairement de valeur à long terme. En l'absence d'une demande réelle pour le soutenir, une fois que les incitations s'éteignent, ces "actifs d'information" tendent souvent à revenir rapidement à zéro, formant une dynamique de Ponzi de "narration à court terme, retour à zéro à long terme".
Dans les marchés de prédiction, si le mécanisme de l'oracle est opaque ou manipulé, il est très facile de créer un biais de tarification de l'information. Cela nous rappelle que même un mécanisme de prédiction basé sur des "informations du monde réel" doit trouver un équilibre entre la technologie et le jeu.
La capacité du mécanisme d'incitation InfoFi à échapper à la narration antagoniste "capital financier vs attention des petits investisseurs" dépend de sa capacité à construire un triple retour positif : le comportement de production d'information est correctement identifié → le mécanisme de distribution de la valeur est exécuté de manière transparente → les participants de la longue traîne bénéficient réellement. Cela n'est pas seulement un problème technique, mais aussi un test d'ingénierie institutionnelle et de philosophie produit.
En résumé, le mécanisme d'incitation d'InfoFi est à la fois son plus grand atout et sa plus grande source de risque. Chaque conception d'incitation peut engendrer une révolution de l'information ou provoquer un effondrement de la confiance. Ce n'est que lorsque le système d'incitation devient l'infrastructure fondamentale pour identifier de vrais signaux, inciter des contributions de qualité et former un écosystème cohérent qu'InfoFi pourra véritablement passer de "l'économie de la hype" à "la finance cognitive".
Quatrième, analyse des projets typiques et recommandations pour les directions à suivre
L'écosystème InfoFi présente un paysage florissant, avec différents projets évoluant vers des modèles différenciés autour du chemin "information → incitation → marché". Certains projets ont déjà validé leur modèle commercial de manière préliminaire, devenant des points d'ancrage clés ; d'autres sont encore en phase de validation des concepts et cherchent toujours des percées. Nous avons sélectionné des projets dans cinq directions représentatives pour les analyser et proposer des camps de potentiel à suivre de près.
1. Prédire la direction du marché : Polymarket + Upside
Polymarket est l'un des projets emblématiques les plus matures de l'écosystème InfoFi. Son modèle central consiste à acheter et vendre des parts de contrats sur différents résultats via l'USDC, réalisant ainsi une tarification collective des attentes sur des événements réels. Polymarket est salué comme un "prototype de la finance de l'information", non seulement en raison d'une logique de trading claire et d'une conception financière robuste, mais aussi pour sa capacité à montrer une "fonction médiatique" dans le monde réel. Par exemple, pendant les élections américaines de 2024, les probabilités de victoire et de défaite qu'il reflète ont souvent surpassé celles des sondages traditionnels.
Avec le partenariat avec X officiel, la croissance des utilisateurs de Polymarket et la visibilité des données ont été renforcées, et il est promis de devenir une "super plateforme centrale" pour la fusion des opinions sociales et de la tarification de l'information. Cependant, elle fait encore face à des défis tels que les risques de conformité, les controverses sur les oracles et un faible niveau de participation aux sujets de niche.
En comparaison, Upside se concentre sur la prédiction socialisée, tentant de monétiser le contenu par un mécanisme de vote par likes, permettant aux créateurs, lecteurs et votants de partager les revenus. Upside met davantage l'accent sur une expérience utilisateur légère et interactive, à faible barrière d'entrée et dé-financiarisée, explorant le modèle d'intégration entre InfoFi et les plateformes de contenu.
2. Yap-to-Earn direction : Kaito AI + LOUD
Kaito AI est l'une des plateformes les plus représentatives du modèle Yap-to-Earn et est actuellement le projet avec le plus grand nombre d'utilisateurs InfoFi. Son innovation réside dans l'utilisation d'algorithmes d'IA pour évaluer la qualité, l'interaction et la pertinence du contenu des utilisateurs sur X, distribuant des points Yaps, et procédant à des airdrops de tokens ou à des récompenses basées sur le classement et les collaborations avec des projets.
Le modèle Kaito forme une boucle fermée : le projet utilise des tokens pour inciter à la diffusion, les créateurs utilisent du contenu pour attirer l'attention, et la plateforme contrôle la distribution via des données et de l'IA. Mais avec l'explosion du nombre d'utilisateurs, elle est également confrontée à des problèmes structurels tels que la pollution des signaux de contenu, l'invasion des robots et des controverses sur la répartition des points. Le fondateur de Kaito travaille actuellement sur l'itération des algorithmes et l'optimisation des mécanismes pour résoudre ces problèmes.
LOUD est le premier projet à utiliser le classement Yap-to-Earn pour l'IAO (Initial Attention Offering). Bien que sa stratégie d'airdrop ait généré un volume social important à court terme, elle a été critiquée pour avoir été un "ramassage de passation de tambour" en raison de la chute rapide du prix du token. Les hauts et les bas de LOUD montrent que la voie Yap-to-Earn est encore en phase d'essai, avec une maturité des mécanismes et une équité des incitations qui doivent être affinées.
3. Direction financière de réputation : Ethos + GiveRep
Ethos est la tentative la plus systématique et la plus décentralisée dans le domaine de la finance de la réputation. Sa logique fondamentale consiste à construire un "score de crédit" vérifiable sur la chaîne, généré non seulement par des enregistrements d'interaction et un mécanisme de commentaires, mais également en introduisant un "mécanisme de garantie" : les utilisateurs peuvent mettre en jeu de l'ETH pour garantir d'autres, assumant des risques, et formant ainsi un réseau de confiance Web3.
Une autre innovation d'Ethos est le lancement d'un marché de spéculation sur la réputation, permettant aux utilisateurs de "parier à la hausse ou à la baisse" la réputation des autres, formant ainsi un nouvel outil financier. Cela ouvre de nouvelles perspectives pour l'intégration des scores de réputation avec le marché de prêt, la gouvernance DAO et l'identification sociale. Cependant, son système sur invitation limite la vitesse d'expansion des utilisateurs, et la clé pour l'avenir sera de réduire les barrières à l'entrée et d'améliorer la résistance aux attaques de sorcières.
GiveRep est plus léger et communautaire par rapport à d'autres. Son mécanisme consiste à évaluer les créateurs de contenu et les commentateurs en commentant @ le compte officiel, avec un nombre limité de commentaires par jour. En association avec l'écosystème actif de la communauté X, il a déjà réalisé une certaine échelle de diffusion sur Sui. Ce modèle est plus adapté pour les projets souhaitant effectuer des tests légers sur la viralité sociale et l'évaluation de la réputation, et peut également servir de base de confiance pour l'intégration future des poids de gouvernance, des airdrops de projets, etc.
4. Direction du marché de l'attention : Trends + Noise + Backroom
Tendances explore la "monétisation du contenu", permettant aux créateurs de frapper des posts X en tant que "Trend" négociables, établissant une courbe de trading, les membres de la communauté peuvent acheter pour parier sur la popularité du post, et les créateurs perçoivent une commission sur les transactions. Cela transforme de manière créative les "posts à succès" en actifs liquides, représentant une tentative typique de "financiarisation sociale".
Noise est une plateforme de contrats à terme sur l'attention basée sur MegaETH, permettant aux utilisateurs de parier sur les fluctuations de la popularité d'un sujet ou d'un projet, constituant ainsi un terrain d'investissement direct dans la finance de l'attention. Lors des tests fermés, certains de ses modèles de prédiction ont déjà montré des capacités de découverte de marché précoce. Si des modèles d'IA sont introduits ultérieurement pour prédire les tendances de popularité, cela pourrait devenir un outil "baromètre" de l'écosystème InfoFi.
Backroom représente le produit InfoFi de "déblocage payant + filtrage de contenu de haute valeur". Les créateurs publient du contenu de haute qualité basé sur un seuil de jetons, les utilisateurs achètent des clés pour déverrouiller l'accès, clés