InfoFi Kedalaman Penelitian: Eksperimen Keuangan Perhatian di Era AI
I. Pendahuluan: Dari Kelangkaan Informasi ke Kelangkaan Perhatian, InfoFi Muncul
Revolusi informasi abad ke-20 membawa pertumbuhan pengetahuan yang meledak, tetapi juga memicu paradoks: ketika akses informasi hampir tidak memiliki biaya, yang benar-benar langka menjadi sumber daya kognitif kita untuk memproses informasi—perhatian. Pemenang Nobel Herbert Simon pertama kali mengajukan konsep "ekonomi perhatian" pada tahun 1971, menunjukkan bahwa "kelebihan informasi menyebabkan kelangkaan perhatian". Kini, menghadapi berbagai konten media sosial dan video pendek yang membombardir, batas kognitif manusia terus tertekan, dan menyaring serta menilai menjadi semakin sulit.
Di era digital, kelangkaan perhatian telah berkembang menjadi sebuah pertempuran untuk sumber daya. Dalam model Web2 tradisional, platform mengontrol pintu masuk lalu lintas melalui distribusi algoritma, sementara pengguna dan pencipta yang benar-benar menciptakan sumber daya perhatian sering kali hanya menjadi "bahan bakar gratis" dalam logika profit platform. Platform teratas dan modal memanen nilai secara bertingkat dalam rantai monetisasi perhatian, sementara individu biasa yang mendorong produksi dan penyebaran informasi kesulitan untuk berbagi nilai. Pemisahan struktural ini menjadi kontradiksi inti dalam evolusi peradaban digital.
Kebangkitan InfoFi terjadi dalam konteks ini. Dengan dasar teknologi blockchain, insentif token, dan AI, tujuannya adalah "mendefinisikan ulang nilai perhatian", berusaha mengubah perilaku kognitif tidak terstruktur pengguna, seperti sudut pandang, informasi, dan reputasi, menjadi aset yang dapat diukur dan diperdagangkan, serta memungkinkan setiap peserta untuk berbagi nilai yang dihasilkan melalui mekanisme insentif terdistribusi. Ini bukan hanya inovasi teknologi, tetapi juga upaya redistribusi kekuasaan tentang "siapa yang memiliki perhatian, siapa yang mendominasi informasi".
Dua, Struktur Ekosistem InfoFi: Pasar Persilangan antara Informasi, Keuangan, dan AI
Inti dari InfoFi adalah membangun sistem pasar kompleks yang menggabungkan logika keuangan, komputasi semantik, dan mekanisme permainan secara bersamaan. Arsitektur ekosistemnya adalah titik pertemuan dari mekanisme penemuan nilai informasi, sistem insentif perilaku, dan mesin distribusi cerdas, membentuk ekosistem full-stack yang mencakup perdagangan informasi, insentif perhatian, penilaian reputasi, dan prediksi cerdas.
Dari sudut pandang logika dasar, InfoFi adalah upaya "finansialisasi" informasi, mengubah konten, pandangan, dan aktivitas kognitif lainnya yang awalnya sulit untuk dinilai menjadi "aset semi" yang dapat diukur dan diperdagangkan. Keterlibatan keuangan membuat informasi tidak lagi menjadi "serpihan konten" yang terpisah, melainkan menjadi "produk kognitif" yang memiliki atribut permainan dan kemampuan akumulasi nilai.
AI memainkan dua peran kunci dalam InfoFi: penyaringan semantik dan pengenalan perilaku. Ini mencapai evaluasi yang tepat terhadap sumber informasi melalui pemodelan data pengguna yang multidimensi, memainkan peran sebagai "hakim algoritma" dalam distribusi insentif di ekosistem.
Informasi adalah dasar dari semua ini. Ia bukan hanya objek transaksi, tetapi juga sumber dari emosi pasar, koneksi sosial, dan pembentukan konsensus. Mekanisme operasional pasar InfoFi sangat bergantung pada ekosistem dinamis yang dibangun oleh grafik sosial, jaringan semantik, dan ekspektasi psikologis.
Struktur tiga dimensi ini melahirkan serangkaian spesies dan mekanisme baru: pasar prediksi, Yap-to-Earn, protokol reputasi, pasar perhatian, dan sebagainya. Semua ini bersama-sama membentuk ekosistem multilayer InfoFi: yang mencakup alat penemuan nilai, serta mekanisme distribusi nilai, dan juga menyematkan sistem identitas multidimensi, desain ambang partisipasi, dan mekanisme anti-sihir.
Tiga, Mekanisme Permainan Inti: Insentif Inovasi vs Perangkap Pemanenan
Di ekosistem InfoFi, di balik semua kemakmuran terdapat desain dan permainan mekanisme insentif. Masalah inti adalah: Siapa yang berkontribusi? Siapa yang mendapatkan dividen? Siapa yang menanggung risiko?
Inovasi mekanisme insentif InfoFi terletak pada memberikan "informasi" yang selama ini sulit diukur sebagai aset tak berwujud dengan sifat perdagangan dan dapat diselesaikan yang jelas. Transformasi ini bergantung pada dua mesin kunci: keterlacakan blockchain dan kemampuan penilaian AI. Pasar prediksi mewujudkan konsensus kognitif melalui mekanisme penetapan harga pasar; ekosistem Zui Lu mengubah pernyataan menjadi perilaku ekonomi; sistem reputasi membangun modal sosial yang dapat diwariskan dan dijaminkan; pasar perhatian menjadikan tren panas sebagai objek perdagangan. Mekanisme ini membuat informasi untuk pertama kalinya memiliki atribut "arus kas".
Namun, sistem yang didorong oleh insentif juga rentan terhadap penyalahgunaan permainan. Misalnya, dalam model Yap-to-Earn, banyak proyek yang menarik banyak kreator pada awal insentif, tetapi dengan cepat terjebak dalam "kabut informasi" — penyiraman oleh robot, partisipasi awal dari influencer besar, dan manipulasi bobot interaksi oleh pihak proyek sering terjadi. Di bawah sistem poin yang tidak transparan, banyak pengguna terjebak sebagai "pekerja gratis", dan akhirnya tidak memenuhi syarat untuk berpartisipasi dalam airdrop. Ketidakadilan struktural di bawah efek Matthew ini mengurangi minat partisipasi pengguna biasa.
Finansialisasi informasi tidak sama dengan konsensus nilai. Di pasar perhatian atau pasar reputasi, konten yang "dilakukan lebih" belum tentu merupakan sinyal yang benar-benar memiliki nilai jangka panjang. Tanpa dukungan permintaan yang nyata, "aset informasi" yang telah difinansialisasi ini seringkali dengan cepat turun menjadi nol, membentuk dinamika Ponzi dari "narratif jangka pendek, nol jangka panjang."
mekanisme distribusi nilai dapat dilaksanakan secara transparan
Empat, Analisis Proyek Khas dan Arah Perhatian yang Direkomendasikan
1. Memprediksi arah pasar: Polymarket + Upside
Polymarket adalah salah satu proyek paling matang dalam ekosistem InfoFi, yang memungkinkan penjualan dan pembelian kontrak untuk berbagai hasil dengan menggunakan USDC untuk menetapkan harga ekspektasi kolektif terhadap peristiwa nyata. Prediksi probabilitas menang dan kalahnya selama pemilihan presiden AS 2024 beberapa kali lebih baik daripada jajak pendapat tradisional, menarik perhatian luas.
Upside mengedepankan prediksi yang bersosialisasi, dengan mekanisme pemungutan suara melalui suka untuk memasarkan konten prediksi, mengeksplorasi model penggabungan InfoFi dan platform konten.
2. Yap-to-Earn (Yap-to-Earn) arah: Kaito AI + LOUD
Kaito AI menggunakan algoritma AI untuk menilai kualitas dan relevansi konten yang diposting oleh pengguna, mendistribusikan poin, dan melakukan airdrop token. Namun, dengan lonjakan pengguna, juga menghadapi masalah pencemaran sinyal konten, and penyebaran bot.
LOUD adalah proyek pertama yang menggunakan daftar Yap-to-Earn untuk IAO (Initial Attention Offering), tetapi dikritik sebagai "penarikan dengan cara menggulirkan bola" karena harga tokennya yang cepat anjlok.
3. Arah Keuangan Reputasi: Ethos + GiveRep
Ethos membangun "skor kredit" yang dapat diverifikasi di blockchain, memperkenalkan mekanisme jaminan dan meluncurkan pasar spekulasi reputasi, memungkinkan pengguna untuk "membeli atau menjual" reputasi orang lain.
GiveRep mengadopsi model yang lebih ringan, memberikan penilaian kepada pencipta konten melalui komentar, dan telah mencapai penyebaran skala tertentu di Sui.
4. Arah pasar perhatian: Tren + Kebisingan + Ruang belakang
Trends memungkinkan kreator untuk mencetak postingan menjadi "Trend" yang dapat diperdagangkan, di mana anggota komunitas dapat membeli untuk berspekulasi pada popularitas postingan tersebut.
Noise adalah platform futures perhatian berbasis MegaETH, di mana pengguna dapat mempertaruhkan perubahan popularitas suatu topik atau proyek.
Backroom menggunakan model "pembayaran untuk membuka kunci + menyaring konten bernilai tinggi", mengutamakan "mengurangi kebisingan, menyaring sinyal".
5. Wawasan Data dan Platform AI Agent: Arkham + Xeet + Virtuals
Arkham Intel Exchange mewujudkan perdagangan intelijen terdesentralisasi di atas blockchain.
Rencana Xeet bertujuan untuk menciptakan pasar sinyal yang lebih nyata melalui pengenalan sistem reputasi, rekomendasi KOL, dan mekanisme lainnya.
Virtuals menggunakan agen AI sebagai subjek baru dalam InfoFi, untuk menyuntikkan "produktivitas non-manusia" ke dalam ekosistem.
Lima, Tren Masa Depan dan Proyeksi Risiko
Tiga Tren Besar
Integrasi mendalam antara AI dan pasar prediksi akan membuka era baru "modal inferensi".
Persimpangan antara reputasi, perhatian, dan atribut keuangan akan memicu ledakan besar sistem kredit terdesentralisasi.
Tokenisasi dan derivatisasi aset perhatian adalah bentuk akhir dari InfoFi.
Tiga Risiko
Desain mekanisme yang tidak sehat menyebabkan penyebaran "jerat mulut".
Efek Matius yang semakin kuat menyebabkan fragmentasi ekosistem.
Dilema ganda antara risiko regulasi dan manipulasi informasi.
Enam, Kesimpulan
InfoFi mencoba menjawab satu pertanyaan inti: di era kelebihan informasi, apa yang benar-benar langka? Jawabannya adalah: perhatian manusia, sinyal yang nyata, dan penilaian subjektif yang dapat dipercaya.
InfoFi adalah "revolusi balik kekuasaan" terhadap sistem ekonomi perhatian tradisional, yang mencoba mendistribusikan kembali nilai perhatian kepada para pencipta, penyebar, dan pengidentifikasi yang sebenarnya. Redistribusi nilai struktural ini memberikan InfoFi potensi untuk mengubah industri konten, tata kelola platform, kolaborasi pengetahuan, hingga mekanisme opini publik.
Namun, potensi tidak berarti kenyataan. Kita perlu menjaga sikap optimis yang hati-hati, menilai dengan tenang saat terlibat, dan memperhatikan InfoFi sebagai potensi perkembangan jangka panjang tanah Web3 generasi berikutnya.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
InfoFi: Eksperimen Web3 yang Memecahkan Ekonomi Perhatian
InfoFi Kedalaman Penelitian: Eksperimen Keuangan Perhatian di Era AI
I. Pendahuluan: Dari Kelangkaan Informasi ke Kelangkaan Perhatian, InfoFi Muncul
Revolusi informasi abad ke-20 membawa pertumbuhan pengetahuan yang meledak, tetapi juga memicu paradoks: ketika akses informasi hampir tidak memiliki biaya, yang benar-benar langka menjadi sumber daya kognitif kita untuk memproses informasi—perhatian. Pemenang Nobel Herbert Simon pertama kali mengajukan konsep "ekonomi perhatian" pada tahun 1971, menunjukkan bahwa "kelebihan informasi menyebabkan kelangkaan perhatian". Kini, menghadapi berbagai konten media sosial dan video pendek yang membombardir, batas kognitif manusia terus tertekan, dan menyaring serta menilai menjadi semakin sulit.
Di era digital, kelangkaan perhatian telah berkembang menjadi sebuah pertempuran untuk sumber daya. Dalam model Web2 tradisional, platform mengontrol pintu masuk lalu lintas melalui distribusi algoritma, sementara pengguna dan pencipta yang benar-benar menciptakan sumber daya perhatian sering kali hanya menjadi "bahan bakar gratis" dalam logika profit platform. Platform teratas dan modal memanen nilai secara bertingkat dalam rantai monetisasi perhatian, sementara individu biasa yang mendorong produksi dan penyebaran informasi kesulitan untuk berbagi nilai. Pemisahan struktural ini menjadi kontradiksi inti dalam evolusi peradaban digital.
Kebangkitan InfoFi terjadi dalam konteks ini. Dengan dasar teknologi blockchain, insentif token, dan AI, tujuannya adalah "mendefinisikan ulang nilai perhatian", berusaha mengubah perilaku kognitif tidak terstruktur pengguna, seperti sudut pandang, informasi, dan reputasi, menjadi aset yang dapat diukur dan diperdagangkan, serta memungkinkan setiap peserta untuk berbagi nilai yang dihasilkan melalui mekanisme insentif terdistribusi. Ini bukan hanya inovasi teknologi, tetapi juga upaya redistribusi kekuasaan tentang "siapa yang memiliki perhatian, siapa yang mendominasi informasi".
Dua, Struktur Ekosistem InfoFi: Pasar Persilangan antara Informasi, Keuangan, dan AI
Inti dari InfoFi adalah membangun sistem pasar kompleks yang menggabungkan logika keuangan, komputasi semantik, dan mekanisme permainan secara bersamaan. Arsitektur ekosistemnya adalah titik pertemuan dari mekanisme penemuan nilai informasi, sistem insentif perilaku, dan mesin distribusi cerdas, membentuk ekosistem full-stack yang mencakup perdagangan informasi, insentif perhatian, penilaian reputasi, dan prediksi cerdas.
Dari sudut pandang logika dasar, InfoFi adalah upaya "finansialisasi" informasi, mengubah konten, pandangan, dan aktivitas kognitif lainnya yang awalnya sulit untuk dinilai menjadi "aset semi" yang dapat diukur dan diperdagangkan. Keterlibatan keuangan membuat informasi tidak lagi menjadi "serpihan konten" yang terpisah, melainkan menjadi "produk kognitif" yang memiliki atribut permainan dan kemampuan akumulasi nilai.
AI memainkan dua peran kunci dalam InfoFi: penyaringan semantik dan pengenalan perilaku. Ini mencapai evaluasi yang tepat terhadap sumber informasi melalui pemodelan data pengguna yang multidimensi, memainkan peran sebagai "hakim algoritma" dalam distribusi insentif di ekosistem.
Informasi adalah dasar dari semua ini. Ia bukan hanya objek transaksi, tetapi juga sumber dari emosi pasar, koneksi sosial, dan pembentukan konsensus. Mekanisme operasional pasar InfoFi sangat bergantung pada ekosistem dinamis yang dibangun oleh grafik sosial, jaringan semantik, dan ekspektasi psikologis.
Struktur tiga dimensi ini melahirkan serangkaian spesies dan mekanisme baru: pasar prediksi, Yap-to-Earn, protokol reputasi, pasar perhatian, dan sebagainya. Semua ini bersama-sama membentuk ekosistem multilayer InfoFi: yang mencakup alat penemuan nilai, serta mekanisme distribusi nilai, dan juga menyematkan sistem identitas multidimensi, desain ambang partisipasi, dan mekanisme anti-sihir.
Tiga, Mekanisme Permainan Inti: Insentif Inovasi vs Perangkap Pemanenan
Di ekosistem InfoFi, di balik semua kemakmuran terdapat desain dan permainan mekanisme insentif. Masalah inti adalah: Siapa yang berkontribusi? Siapa yang mendapatkan dividen? Siapa yang menanggung risiko?
Inovasi mekanisme insentif InfoFi terletak pada memberikan "informasi" yang selama ini sulit diukur sebagai aset tak berwujud dengan sifat perdagangan dan dapat diselesaikan yang jelas. Transformasi ini bergantung pada dua mesin kunci: keterlacakan blockchain dan kemampuan penilaian AI. Pasar prediksi mewujudkan konsensus kognitif melalui mekanisme penetapan harga pasar; ekosistem Zui Lu mengubah pernyataan menjadi perilaku ekonomi; sistem reputasi membangun modal sosial yang dapat diwariskan dan dijaminkan; pasar perhatian menjadikan tren panas sebagai objek perdagangan. Mekanisme ini membuat informasi untuk pertama kalinya memiliki atribut "arus kas".
Namun, sistem yang didorong oleh insentif juga rentan terhadap penyalahgunaan permainan. Misalnya, dalam model Yap-to-Earn, banyak proyek yang menarik banyak kreator pada awal insentif, tetapi dengan cepat terjebak dalam "kabut informasi" — penyiraman oleh robot, partisipasi awal dari influencer besar, dan manipulasi bobot interaksi oleh pihak proyek sering terjadi. Di bawah sistem poin yang tidak transparan, banyak pengguna terjebak sebagai "pekerja gratis", dan akhirnya tidak memenuhi syarat untuk berpartisipasi dalam airdrop. Ketidakadilan struktural di bawah efek Matthew ini mengurangi minat partisipasi pengguna biasa.
Finansialisasi informasi tidak sama dengan konsensus nilai. Di pasar perhatian atau pasar reputasi, konten yang "dilakukan lebih" belum tentu merupakan sinyal yang benar-benar memiliki nilai jangka panjang. Tanpa dukungan permintaan yang nyata, "aset informasi" yang telah difinansialisasi ini seringkali dengan cepat turun menjadi nol, membentuk dinamika Ponzi dari "narratif jangka pendek, nol jangka panjang."
mekanisme distribusi nilai dapat dilaksanakan secara transparan
Empat, Analisis Proyek Khas dan Arah Perhatian yang Direkomendasikan
1. Memprediksi arah pasar: Polymarket + Upside
Polymarket adalah salah satu proyek paling matang dalam ekosistem InfoFi, yang memungkinkan penjualan dan pembelian kontrak untuk berbagai hasil dengan menggunakan USDC untuk menetapkan harga ekspektasi kolektif terhadap peristiwa nyata. Prediksi probabilitas menang dan kalahnya selama pemilihan presiden AS 2024 beberapa kali lebih baik daripada jajak pendapat tradisional, menarik perhatian luas.
Upside mengedepankan prediksi yang bersosialisasi, dengan mekanisme pemungutan suara melalui suka untuk memasarkan konten prediksi, mengeksplorasi model penggabungan InfoFi dan platform konten.
2. Yap-to-Earn (Yap-to-Earn) arah: Kaito AI + LOUD
Kaito AI menggunakan algoritma AI untuk menilai kualitas dan relevansi konten yang diposting oleh pengguna, mendistribusikan poin, dan melakukan airdrop token. Namun, dengan lonjakan pengguna, juga menghadapi masalah pencemaran sinyal konten, and penyebaran bot.
LOUD adalah proyek pertama yang menggunakan daftar Yap-to-Earn untuk IAO (Initial Attention Offering), tetapi dikritik sebagai "penarikan dengan cara menggulirkan bola" karena harga tokennya yang cepat anjlok.
3. Arah Keuangan Reputasi: Ethos + GiveRep
Ethos membangun "skor kredit" yang dapat diverifikasi di blockchain, memperkenalkan mekanisme jaminan dan meluncurkan pasar spekulasi reputasi, memungkinkan pengguna untuk "membeli atau menjual" reputasi orang lain.
GiveRep mengadopsi model yang lebih ringan, memberikan penilaian kepada pencipta konten melalui komentar, dan telah mencapai penyebaran skala tertentu di Sui.
4. Arah pasar perhatian: Tren + Kebisingan + Ruang belakang
Trends memungkinkan kreator untuk mencetak postingan menjadi "Trend" yang dapat diperdagangkan, di mana anggota komunitas dapat membeli untuk berspekulasi pada popularitas postingan tersebut.
Noise adalah platform futures perhatian berbasis MegaETH, di mana pengguna dapat mempertaruhkan perubahan popularitas suatu topik atau proyek.
Backroom menggunakan model "pembayaran untuk membuka kunci + menyaring konten bernilai tinggi", mengutamakan "mengurangi kebisingan, menyaring sinyal".
5. Wawasan Data dan Platform AI Agent: Arkham + Xeet + Virtuals
Arkham Intel Exchange mewujudkan perdagangan intelijen terdesentralisasi di atas blockchain.
Rencana Xeet bertujuan untuk menciptakan pasar sinyal yang lebih nyata melalui pengenalan sistem reputasi, rekomendasi KOL, dan mekanisme lainnya.
Virtuals menggunakan agen AI sebagai subjek baru dalam InfoFi, untuk menyuntikkan "produktivitas non-manusia" ke dalam ekosistem.
Lima, Tren Masa Depan dan Proyeksi Risiko
Tiga Tren Besar
Tiga Risiko
Enam, Kesimpulan
InfoFi mencoba menjawab satu pertanyaan inti: di era kelebihan informasi, apa yang benar-benar langka? Jawabannya adalah: perhatian manusia, sinyal yang nyata, dan penilaian subjektif yang dapat dipercaya.
InfoFi adalah "revolusi balik kekuasaan" terhadap sistem ekonomi perhatian tradisional, yang mencoba mendistribusikan kembali nilai perhatian kepada para pencipta, penyebar, dan pengidentifikasi yang sebenarnya. Redistribusi nilai struktural ini memberikan InfoFi potensi untuk mengubah industri konten, tata kelola platform, kolaborasi pengetahuan, hingga mekanisme opini publik.
Namun, potensi tidak berarti kenyataan. Kita perlu menjaga sikap optimis yang hati-hati, menilai dengan tenang saat terlibat, dan memperhatikan InfoFi sebagai potensi perkembangan jangka panjang tanah Web3 generasi berikutnya.