InfoFi: Eksperimen inovasi dan analisis ekosistem keuangan perhatian di era AI

InfoFi Kedalaman Penelitian: Eksperimen Keuangan Perhatian di Era AI

I. Pendahuluan: Kelangkaan Perhatian Melahirkan InfoFi

Revolusi informasi membawa ledakan pengetahuan, tetapi juga memicu paradoks kelangkaan perhatian. Di era banjir informasi, yang benar-benar langka adalah sumber daya kognitif untuk memproses informasi. Menghadapi konten yang sangat banyak, batas kognisi manusia terus tertekan, dan penyaringan serta penilaian menjadi semakin sulit.

Perhatian yang langka ini telah berkembang menjadi perjuangan untuk sumber daya di era digital. Dalam model Web2 tradisional, platform mengendalikan pintu masuk lalu lintas melalui algoritma, sementara pengguna dan pencipta yang benar-benar menciptakan sumber daya perhatian sering kali sulit untuk berbagi nilai. Pemisahan struktural ini menjadi kontradiksi inti dalam perkembangan peradaban digital.

InfoFi lahir untuk mengubah cara nilai perhatian dibentuk, dengan menggunakan teknologi blockchain, insentif token, dan AI sebagai dasar. InfoFi berusaha untuk mengubah pandangan, informasi, reputasi, dan perilaku kognitif tidak terstruktur pengguna menjadi aset yang dapat diukur dan diperdagangkan, serta memungkinkan peserta untuk berbagi nilai melalui insentif terdistribusi. Ini adalah upaya redistribusi kekuasaan mengenai "siapa yang memiliki perhatian, siapa yang mendominasi informasi."

InfoFi menghubungkan jaringan sosial, penciptaan konten, permainan pasar, dan kecerdasan AI, membangun struktur pasar baru yang berfokus pada "finansialisasi sumber daya kognitif". Intinya adalah seperangkat logika penemuan nilai dan redistribusi "informasi→kepercayaan→investasi→pengembalian".

Dari "tanah" masyarakat agraris, ke "modal" era industri, hingga "perhatian" peradaban digital, sumber daya inti masyarakat manusia sedang mengalami pergeseran yang mendalam. InfoFi adalah ekspresi konkret dari transformasi paradigma makro ini di dunia rantai. Ini bukan hanya menjadi angin segar baru di pasar kripto, tetapi juga dapat membangun kembali struktur tata kelola dunia digital, logika hak kekayaan intelektual, dan mekanisme penetapan harga finansial.

InfoFi Kedalaman研报:AI时代的注意力金融实验

Dua, Struktur Ekosistem InfoFi: Pasar Persimpangan Informasi, Keuangan, dan AI

InfoFi pada dasarnya adalah sistem pasar kompleks yang dibangun dalam lingkungan jaringan yang dibanjiri informasi, yang mengintegrasikan logika keuangan, komputasi semantik, dan mekanisme permainan. Ini bukan sekadar "platform konten" atau "protokol keuangan", melainkan titik pertemuan untuk penemuan nilai informasi, insentif perilaku, dan distribusi cerdas, membentuk ekosistem yang menggabungkan perdagangan informasi, insentif perhatian, penilaian reputasi, dan prediksi cerdas.

Dari dasar, InfoFi adalah upaya "finansialisasi" informasi, yang mengubah aktivitas kognitif seperti konten, opini, dan penilaian tren menjadi "aset semi" yang dapat diukur dan diperdagangkan. Intervensi finansial membuat informasi menjadi "produk kognitif" yang memiliki atribut permainan dan kemampuan akumulasi nilai. Sebuah komentar atau prediksi tidak hanya merupakan ekspresi kognisi individu, tetapi juga dapat menjadi aset spekulatif yang membawa risiko dan imbal hasil.

AI adalah pilar kedua InfoFi, yang terutama bertanggung jawab untuk penyaringan semantik dan pengenalan perilaku. AI melakukan pemodelan data pengguna untuk mencapai evaluasi yang akurat terhadap sumber informasi. Dalam InfoFi, ia mirip dengan pembuat pasar dan mekanisme kliring di bursa, menjaga stabilitas dan kepercayaan ekosistem.

Informasi adalah dasar dari seluruh sistem. Berbeda dengan DeFi, aset yang diikat InfoFi adalah "aset kognitif" yang lebih cair dan memiliki struktur yang lebih longgar seperti opini, kepercayaan, dan kekuasaan berbicara. Hal ini menentukan bahwa pasar InfoFi sangat bergantung pada ekosistem dinamis yang dibangun dari grafik sosial, jaringan semantik, dan harapan psikologis.

Dalam kerangka ini, pembuat konten setara dengan "penyedia likuiditas", menyediakan pandangan untuk penetapan harga pasar; pengguna adalah "investor", yang mengekspresikan penilaian nilai melalui interaksi; platform dan AI adalah "wasit + bursa", memastikan keadilan dan efisiensi pasar.

Struktur tiga arah ini melahirkan serangkaian spesies baru: pasar prediksi menyediakan objek permainan; Yap-to-Earn mendorong penambangan pengetahuan; protokol reputasi mengubah perilaku sosial menjadi aset kredit; pasar perhatian menangkap fluktuasi emosi di blockchain; platform konten berbasis token membangun kembali logika pembayaran. Mereka membentuk ekosistem multi-lapisan InfoFi, termasuk alat penemuan nilai, mekanisme distribusi, sistem identitas, dan ambang partisipasi.

InfoFi berusaha untuk menjadi "infrastruktur keuangan kognitif" yang menyediakan mekanisme penemuan informasi dan pengambilan keputusan kolektif yang lebih efisien bagi masyarakat kripto. Namun, sistem ini juga pasti kompleks, beragam, dan rentan. Subjektivitas informasi, sifat permainan dalam keuangan, dan kotak hitam AI semuanya menantang sistem ini. Ekosistem InfoFi harus terus menyeimbangkan ketegangan antara ketiga elemen ini, jika tidak, akan mudah tergelincir menjadi "perjudian terselubung" atau "ladang pengambilan perhatian".

Konstruksi ekosistem InfoFi bukanlah proyek yang terisolasi, melainkan upaya mendalam Web3 di arah "informasi pemerintahan". Ini akan mendefinisikan cara penetapan harga informasi di era berikutnya, membangun pasar kognitif yang lebih terbuka dan otonom.

Tiga, Mekanisme Permainan Inti: Mendorong Inovasi dan Perangkap Panen

Di balik kemakmuran ekosistem InfoFi, inti dari itu adalah desain mekanisme insentif yang kompetitif. Baik itu partisipasi pasar prediksi, hasil dari usaha, pembangunan reputasi, atau perdagangan perhatian, pada dasarnya semua berkisar pada pertanyaan inti "siapa yang berkontribusi, siapa yang mendapatkan dividen, siapa yang menanggung risiko."

InfoFi berusaha memecahkan rantai eksploitasi "platform-kreator-pengguna" dalam platform konten tradisional, dengan mengembalikan nilai kepada kontributor asli informasi. Namun, pengembalian nilai ini tidaklah secara alami adil, melainkan dibangun di atas keseimbangan halus dari serangkaian insentif, verifikasi, dan mekanisme permainan. Jika dirancang dengan baik, InfoFi dapat menjadi arena inovasi yang saling menguntungkan bagi pengguna; jika mekanisme tidak seimbang, maka akan mudah menjadi "tempat pemanenan ritel" yang didominasi oleh modal dan algoritma.

Inovasi inti InfoFi terletak pada memberikan "informasi" sebagai aset tak terlihat yang sulit diukur dengan karakteristik yang jelas dalam hal perdagangan, kompetisi, dan dapat diselesaikan. Transformasi ini bergantung pada kemampuan blockchain untuk melacak dan kemampuan AI untuk dievaluasi. Pasar prediksi akan mengubah konsensus kognitif menjadi nilai nyata; ekosistem berbicara akan mengubah pernyataan menjadi tindakan ekonomi; sistem reputasi akan membangun modal sosial yang dapat diwariskan; pasar perhatian akan menjadikan tren terkini sebagai objek perdagangan. Mekanisme ini memungkinkan informasi untuk pertama kalinya memiliki atribut "aliran kas" dan juga mengubah perilaku sosial menjadi aktivitas produksi yang nyata.

Namun, sistem insentif yang kuat mudah memicu "penyalahgunaan permainan". Mengambil Yap-to-Earn sebagai contoh, secara permukaan memberikan nilai penciptaan konten melalui hadiah AI, tetapi dalam pelaksanaannya sering terjebak dalam "kabut informasi"—robot spam, partisipasi awal dari tokoh besar, dan pengendalian bobot oleh pihak proyek sering muncul. Dalam sistem poin yang tidak transparan, banyak pengguna terjebak sebagai "pekerja gratis", akhirnya kehilangan kesempatan untuk airdrop. Insentif "menusuk dari belakang" semacam ini tidak hanya merusak reputasi platform, tetapi juga menyebabkan keruntuhan ekosistem konten jangka panjang.

Yang lebih penting untuk diperhatikan adalah bahwa finansialisasi informasi tidak sama dengan konsensus nilai. Dalam pasar perhatian, konten yang "dilakukan banyak" belum tentu memiliki nilai jangka panjang yang nyata. Ketika tidak ada dukungan permintaan yang sebenarnya, begitu insentif surut, "aset informasi" ini sering kali dengan cepat menjadi nol, membentuk dinamika Ponzi dari "narasi perdagangan singkat, nol jangka panjang."

Dalam pasar prediksi, jika mekanisme oracle tidak transparan atau mengalami manipulasi, sangat mudah terjadi deviasi penetapan harga informasi. Ini mengingatkan kita bahwa, meskipun mekanisme prediksi yang ditargetkan pada "informasi dunia nyata", harus menemukan keseimbangan antara teknologi dan permainan.

Apakah mekanisme insentif InfoFi dapat melampaui narasi konflik "modal finansial vs perhatian ritel" tergantung pada apakah dapat membangun tiga umpan balik positif: perilaku produksi informasi diidentifikasi dengan akurat → mekanisme distribusi nilai dieksekusi secara transparan → peserta ekor panjang benar-benar mendapatkan manfaat. Ini bukan hanya masalah teknis, tetapi juga ujian rekayasa sistem dan filosofi produk.

Singkatnya, mekanisme insentif InfoFi adalah keuntungan terbesar sekaligus sumber risiko terbesar. Setiap desain insentif dapat menciptakan revolusi informasi atau memicu keruntuhan kepercayaan. Hanya ketika sistem insentif menjadi infrastruktur dasar untuk mengidentifikasi sinyal nyata, mendorong kontribusi berkualitas, dan membentuk ekosistem yang koheren, InfoFi dapat benar-benar bertransisi dari "ekonomi gimmick" ke "keuangan kognitif".

Empat, Analisis Proyek Tipikal dan Arah Perhatian yang Direkomendasikan

Ekosistem InfoFi menunjukkan pola yang beragam, di mana berbagai proyek mengembangkan model yang berbeda berdasarkan jalur "informasi→insentif→pasar". Beberapa proyek telah memverifikasi model bisnis secara awal dan menjadi titik jangkar kunci; sementara yang lain masih dalam tahap validasi konsep dan terus mencari terobosan. Kami memilih proyek dari lima arah representatif untuk dianalisis dan mengajukan kelompok potensial yang layak untuk dipantau secara berkelanjutan.

1. Memperkirakan arah pasar: Polymarket + Upside

Polymarket adalah salah satu proyek ikonik yang paling matang dalam ekosistem InfoFi. Model intinya adalah dengan membeli dan menjual saham kontrak yang berbeda menggunakan USDC, untuk mencapai penetapan harga ekspektasi kolektif terhadap peristiwa nyata. Polymarket dijuluki sebagai "prototipe keuangan informasi", tidak hanya karena logika perdagangan yang jelas dan desain keuangan yang kuat, tetapi juga karena fungsinya sebagai "media" yang muncul di dunia nyata. Misalnya, selama pemilihan presiden AS 2024, probabilitas kemenangan dan kekalahannya yang tercermin berkali-kali lebih baik daripada jajak pendapat tradisional.

Seiring dengan kerjasama dengan X resmi, pertumbuhan pengguna Polymarket dan visibilitas data semakin meningkat, berpotensi menjadi "platform pusat super" yang mengintegrasikan opini sosial dan penetapan harga informasi. Namun, saat ini masih menghadapi tantangan risiko kepatuhan, kontroversi oracle, dan kurangnya partisipasi dalam topik-topik niche.

Sebagai perbandingan, Upside menekankan prediksi sosial, berusaha untuk memasarkan konten prediksi melalui mekanisme voting dengan tombol suka, memungkinkan pencipta, pembaca, dan pemilih untuk berbagi keuntungan. Upside lebih menekankan pengalaman pengguna yang interaktif ringan, ambang batas rendah, dan terdesentralisasi dari finansial, menjelajahi mode integrasi InfoFi dan platform konten.

2. Yap-to-Earn (嘴撸) arah: Kaito AI + LOUD

Kaito AI adalah salah satu platform yang paling representatif dalam model Yap-to-Earn, dan juga merupakan proyek dengan jumlah pengguna InfoFi terbanyak saat ini. Inovasinya terletak pada pemanfaatan algoritma AI untuk mengevaluasi kualitas, interaktivitas, dan relevansi konten pengguna di X, mendistribusikan poin Yaps, dan melakukan airdrop token atau penghargaan berdasarkan papan peringkat dan kolaborasi proyek.

Model Kaito membentuk lingkaran tertutup: proyek menggunakan token untuk mendorong penyebaran, pencipta menggunakan konten untuk merebut perhatian, platform mengendalikan distribusi dengan data dan AI. Namun, dengan lonjakan pengguna, juga menghadapi masalah struktural seperti polusi sinyal konten, banjir bot, dan sengketa distribusi poin. Pendiri Kaito sedang melakukan iterasi algoritma dan optimasi mekanisme untuk menangani masalah-masalah ini.

LOUD adalah proyek pertama yang melakukan IAO (Initial Attention Offering) dengan memanfaatkan daftar Yap-to-Earn. Meskipun strategi airdrop-nya menciptakan banyak volume sosial dalam jangka pendek, namun dikritik sebagai "permainan serah terima" karena harga tokennya yang cepat merosot. Naik turunnya LOUD menunjukkan bahwa jalur Yap-to-Earn masih dalam tahap percobaan, dengan kedalaman mekanisme dan keadilan insentif yang perlu diperbaiki lebih lanjut.

3. Arah Keuangan Reputasi: Ethos + GiveRep

Ethos adalah upaya yang paling sistematis dan paling terdesentralisasi dalam jalur keuangan reputasi. Logika intinya adalah membangun "skor kredit" yang dapat diverifikasi di blockchain, yang tidak hanya menghasilkan penilaian melalui catatan interaksi dan mekanisme komentar, tetapi juga memperkenalkan "mekanisme jaminan": pengguna dapat mempertaruhkan ETH untuk menjamin orang lain, mengambil risiko, dan membentuk jaringan kepercayaan Web3.

Inovasi lain dari Ethos adalah peluncuran pasar spekulasi reputasi, yang memungkinkan pengguna untuk "membeli atau menjual" reputasi orang lain, menciptakan alat keuangan dalam dimensi baru. Ini membuka ruang imajinasi untuk integrasi skor reputasi dengan pasar pinjaman, pemerintahan DAO, dan identifikasi sosial. Namun, sistem undangan mereka juga membuat kecepatan ekspansi pengguna relatif lambat, dan bagaimana mengurangi hambatan serta meningkatkan ketahanan terhadap serangan adalah kunci.

GiveRep dibandingkan lebih ringan dan terfokus pada komunitas. Mekanismenya adalah dengan memberikan skor kepada pencipta konten dan komentator melalui komentar @akun resmi, dengan batasan jumlah komentar setiap hari. Bersama dengan ekosistem aktif X komunitas, telah mencapai penyebaran skala tertentu di Sui. Model ini lebih cocok untuk proyek melakukan pengujian ringan untuk pemecahan sosial dan penilaian reputasi, dan juga dapat dijadikan dasar kepercayaan untuk mekanisme penggabungan bobot pemerintahan, airdrop proyek di masa depan.

4. Arah pasar perhatian: Tren + Kebisingan + Ruang belakang

Tren menjelajahi "aset konten", memungkinkan kreator untuk mencetak pos X menjadi "Trend" yang dapat diperdagangkan, menetapkan kurva perdagangan, anggota komunitas dapat membeli untuk memperpanjang popularitas pos tersebut, dan kreator mendapatkan komisi dari perdagangan. Ini secara kreatif mengubah "pos viral" menjadi aset likuid, merupakan upaya khas dari "finansialisasi sosial".

Noise adalah platform futures berbasis perhatian MegaETH, di mana pengguna dapat mempertaruhkan perubahan kepopuleran suatu topik atau proyek, merupakan tempat investasi langsung dalam keuangan perhatian. Dalam pengujian tertutup, beberapa model prediksinya telah menunjukkan kemampuan penemuan pasar awal. Jika model AI diperkenalkan untuk memprediksi tren kepopuleran di masa mendatang, mungkin akan menjadi alat "penunjuk arah" dalam ekosistem InfoFi.

Backroom mewakili produk InfoFi yang "membayar untuk membuka kunci + menyaring konten bernilai tinggi". Kreator menerbitkan konten berkualitas tinggi berdasarkan ambang token, pengguna membeli Kunci untuk membuka akses, Kunci

Lihat Asli
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
  • Hadiah
  • 4
  • Bagikan
Komentar
0/400
PessimisticLayervip
· 6jam yang lalu
Rasanya semua hanya trik untuk play people for suckers.
Lihat AsliBalas0
LazyDevMinervip
· 6jam yang lalu
Algoritme Kupon Klip? Benar-benar berpikir menyimpang.
Lihat AsliBalas0
LightningAllInHerovip
· 6jam yang lalu
Pahlawan Semua Petir: Lagi satu sabit yang memainkan orang-orang untuk suckers?
Lihat AsliBalas0
  • Sematkan
Perdagangkan Kripto Di Mana Saja Kapan Saja
qrCode
Pindai untuk mengunduh aplikasi Gate
Komunitas
Bahasa Indonesia
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)