InfoFi : un nouveau paradigme de marché d'attention alimenté par l'IA
La théorie de l'économie de l'attention remonte à 1971, lorsque le psychologue et économiste Herbert Simon a d'abord souligné que, dans un monde de surcharge d'information, l'attention humaine devient la ressource la plus rare.
L'économiste Albert Wenger révèle un changement fondamental : la civilisation humaine connaît une troisième transition - de la "rareté du capital" de l'ère industrielle à la "rareté de l'attention" de l'ère de la connaissance.
Révolution agricole : résoudre la pénurie alimentaire, mais engendrer des conflits pour la terre
Révolution industrielle : résolution de la rareté des terres, mais passage à la concurrence pour les ressources, accumulation de capital
Révolution numérique : la lutte pour l'attention
Ce changement provient de deux caractéristiques des technologies numériques : le coût marginal nul de la copie et de la diffusion de l'information, ainsi que l'universalité du calcul AI (mais l'attention humaine n'est pas reproductible).
Que ce soit l'engouement pour le marché des objets de collection ou le live shopping des principaux influenceurs, il s'agit fondamentalement d'une lutte pour l'attention des utilisateurs et des spectateurs. Cependant, dans l'économie de l'attention traditionnelle, les utilisateurs, en tant que "carburant de données", contribuent leur attention, mais les bénéfices excessifs sont monopolisés par les plateformes. Le monde de Web3, avec InfoFi, tente de renverser ce modèle—en rendant le processus de production, de diffusion et de consommation de l'information transparent grâce à la blockchain, aux incitations par jetons et à la technologie AI, et en restituant la valeur aux participants.
Qu'est-ce qu'InfoFi ?
InfoFi est la combinaison de l'Information et de la Finance, son cœur réside dans la transformation d'informations difficiles à quantifier et abstraites en valeurs dynamiques et quantifiables. Cela englobe la distribution, la spéculation ou le commerce d'informations ou de concepts abstraits tels que les marchés prédictifs, l'attention, la réputation, les données ou les renseignements sur la chaîne, les insights personnels, et l'activité narrative.
Les avantages clés d'InfoFi:
Mécanisme de redistribution de la valeur : rendre la valeur, qui est monopolisée par les plateformes dans l'économie de l'attention traditionnelle, aux véritables contributeurs.
Capacité de valorisation de l'information : transformer des éléments abstraits tels que l'attention, les insights, etc. en actifs numériques négociables.
Participation à faible seuil : Les utilisateurs peuvent participer à la distribution de valeur simplement avec un compte de médias sociaux.
Innovation des mécanismes d'incitation : récompenser la création de contenu, la diffusion, l'interaction, la vérification et d'autres étapes.
Potentiel d'application interdisciplinaire : L'introduction de l'IA offre à InfoFi des avantages tels que l'évaluation de la qualité du contenu et l'optimisation des marchés prévisionnels.
Classification InfoFi
Marché de prévision
Le marché de prévision est un élément central d'InfoFi, permettant de prédire les résultats futurs des événements grâce à l'intelligence collective. Les participants expriment leurs attentes en achetant et en vendant des "actions" liées à des résultats d'événements spécifiques, le prix du marché reflétant les attentes collectives de la communauté vis-à-vis des résultats des événements. Les plateformes représentatives incluent Polymarket et Kalshi.
Bouche à main InfoFi (Yap-to-Earn)
Gagnez des récompenses en partageant vos idées et en partageant du contenu. Les principales plateformes incluent Kaito AI, Cookie.fun, Virtuals, Loud, Wallchain Quacks, etc.
Bouche à lèvres + Tâche / Activités en chaîne / Vérification
Combiner les contributions de contenu avec des comportements ou des tâches sur la chaîne pour évaluer de manière globale les contributions multidimensionnelles des utilisateurs. Les projets représentatifs incluent Galxe Starboard et Mirra.
Type de réputation InfoFi
Des projets comme Ethos et GiveRep génèrent des scores de crédibilité à travers des activités sur la blockchain et des interactions sociales, quantifiant ainsi le niveau de confiance des utilisateurs sur la chaîne.
Marché de l'attention / Prévisions
Les plateformes telles que Noise, Upside, YAPYO et Trends permettent aux utilisateurs de spéculer sur l'attention accordée aux projets ou contenus.
accès au contenu des jetons
Des projets comme Backroom et Xeet offrent un contenu sélectionné en tokenisant l'espace, filtrant le bruit.
Informations sur les données InfoFi
Des plateformes comme Arkham Intel Exchange offrent des fonctionnalités de recherche de données on-chain et d'échange de renseignements.
Les défis auxquels InfoFi est confronté
marché de prédiction
Problèmes de réglementation et de conformité
Commerce d'initié et équité
Manque de liquidité et de participation
La sécurité de la conception des oracles
bouche
L'augmentation du bruit d'information, la prolifération du contenu AI
Manque de transparence dans l'algorithme d'évaluation du contenu
L'effet Matthieu de la distribution des revenus
Manque de persistance de l'attention
réputation
Le système d'invitation limite la taille des utilisateurs
Risque d'opérations malveillantes
Problème de reconnaissance inter-plateformes
Tendances de développement d'InfoFi
marché prédictif
La combinaison de l'IA et des marchés prédictifs
Intégration des médias sociaux et des marchés prédictifs
Application de gouvernance décentralisée
Outils de contenu et d'actualités destinés à tout le monde
bouche à lèvres + InfoFi basé sur la réputation
Introduire des technologies de graphes sociaux et de compréhension sémantique
Inciter les créateurs de contenu de qualité à long terme
Ajouter un mécanisme de réduction ou de pénalité
Lancement de l'InfoFi LLM dédié au Web3
Évaluation des contributions sous plusieurs dimensions
En combinaison avec DeFi
La tokenisation des actifs abstraits et l'innovation des dérivés
Extension multiplateforme
Intégration approfondie avec les plateformes sociales et les médias d'information
Analyse de données InfoFi
Combinaison de l'analyse de données et des insights des créateurs
Fusion de l'analyse de données et de l'analyse AI
Conclusion
Le cœur d'InfoFi repose sur l'établissement d'un mécanisme d'équilibre "trinité" : extraction d'informations, participation des utilisateurs et retour de valeur. Cela nécessite non seulement une mise en œuvre technique prenant en compte la quantification, mais aussi une conception de mécanisme garantissant que les participants ordinaires puissent obtenir un retour raisonnable de la diffusion d'informations, évitant ainsi une distribution de valeur gravement déséquilibrée. La révolution d'InfoFi nécessite une poussée conjointe de haut en bas et de bas en haut pour réaliser véritablement l'équité et l'efficacité de l'économie de l'attention, sinon cela pourrait devenir un jeu d'or pour une minorité.
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StableBoi
· 08-13 14:18
La concentration peut-elle être monétisée ?
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0xSherlock
· 08-13 14:17
Économie de l'attention ? J'ai un peu de mal à apprendre.
Voir l'originalRépondre0
LiquidityHunter
· 08-13 14:15
À 4 heures du matin, je continue d'étudier la profondeur de liquidité et les opportunités d'arbitrage sur différentes chaînes 01110100
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gas_guzzler
· 08-13 14:00
Nouveau stratagème de se faire prendre pour des cons numérique.
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¯\_(ツ)_/¯
· 08-13 13:57
Nous sommes déjà en 2025, est-ce que l'on attire encore l'attention ?
Voir l'originalRépondre0
OptionWhisperer
· 08-13 13:54
C'est toujours jouer les pigeons, l'essence n'a pas changé.
InfoFi : un nouveau modèle d'économie de l'attention alimenté par l'IA
InfoFi : un nouveau paradigme de marché d'attention alimenté par l'IA
La théorie de l'économie de l'attention remonte à 1971, lorsque le psychologue et économiste Herbert Simon a d'abord souligné que, dans un monde de surcharge d'information, l'attention humaine devient la ressource la plus rare.
L'économiste Albert Wenger révèle un changement fondamental : la civilisation humaine connaît une troisième transition - de la "rareté du capital" de l'ère industrielle à la "rareté de l'attention" de l'ère de la connaissance.
Ce changement provient de deux caractéristiques des technologies numériques : le coût marginal nul de la copie et de la diffusion de l'information, ainsi que l'universalité du calcul AI (mais l'attention humaine n'est pas reproductible).
Que ce soit l'engouement pour le marché des objets de collection ou le live shopping des principaux influenceurs, il s'agit fondamentalement d'une lutte pour l'attention des utilisateurs et des spectateurs. Cependant, dans l'économie de l'attention traditionnelle, les utilisateurs, en tant que "carburant de données", contribuent leur attention, mais les bénéfices excessifs sont monopolisés par les plateformes. Le monde de Web3, avec InfoFi, tente de renverser ce modèle—en rendant le processus de production, de diffusion et de consommation de l'information transparent grâce à la blockchain, aux incitations par jetons et à la technologie AI, et en restituant la valeur aux participants.
Qu'est-ce qu'InfoFi ?
InfoFi est la combinaison de l'Information et de la Finance, son cœur réside dans la transformation d'informations difficiles à quantifier et abstraites en valeurs dynamiques et quantifiables. Cela englobe la distribution, la spéculation ou le commerce d'informations ou de concepts abstraits tels que les marchés prédictifs, l'attention, la réputation, les données ou les renseignements sur la chaîne, les insights personnels, et l'activité narrative.
Les avantages clés d'InfoFi:
Classification InfoFi
Marché de prévision
Le marché de prévision est un élément central d'InfoFi, permettant de prédire les résultats futurs des événements grâce à l'intelligence collective. Les participants expriment leurs attentes en achetant et en vendant des "actions" liées à des résultats d'événements spécifiques, le prix du marché reflétant les attentes collectives de la communauté vis-à-vis des résultats des événements. Les plateformes représentatives incluent Polymarket et Kalshi.
Bouche à main InfoFi (Yap-to-Earn)
Gagnez des récompenses en partageant vos idées et en partageant du contenu. Les principales plateformes incluent Kaito AI, Cookie.fun, Virtuals, Loud, Wallchain Quacks, etc.
Bouche à lèvres + Tâche / Activités en chaîne / Vérification
Combiner les contributions de contenu avec des comportements ou des tâches sur la chaîne pour évaluer de manière globale les contributions multidimensionnelles des utilisateurs. Les projets représentatifs incluent Galxe Starboard et Mirra.
Type de réputation InfoFi
Des projets comme Ethos et GiveRep génèrent des scores de crédibilité à travers des activités sur la blockchain et des interactions sociales, quantifiant ainsi le niveau de confiance des utilisateurs sur la chaîne.
Marché de l'attention / Prévisions
Les plateformes telles que Noise, Upside, YAPYO et Trends permettent aux utilisateurs de spéculer sur l'attention accordée aux projets ou contenus.
accès au contenu des jetons
Des projets comme Backroom et Xeet offrent un contenu sélectionné en tokenisant l'espace, filtrant le bruit.
Informations sur les données InfoFi
Des plateformes comme Arkham Intel Exchange offrent des fonctionnalités de recherche de données on-chain et d'échange de renseignements.
Les défis auxquels InfoFi est confronté
marché de prédiction
bouche
réputation
Tendances de développement d'InfoFi
marché prédictif
bouche à lèvres + InfoFi basé sur la réputation
Analyse de données InfoFi
Conclusion
Le cœur d'InfoFi repose sur l'établissement d'un mécanisme d'équilibre "trinité" : extraction d'informations, participation des utilisateurs et retour de valeur. Cela nécessite non seulement une mise en œuvre technique prenant en compte la quantification, mais aussi une conception de mécanisme garantissant que les participants ordinaires puissent obtenir un retour raisonnable de la diffusion d'informations, évitant ainsi une distribution de valeur gravement déséquilibrée. La révolution d'InfoFi nécessite une poussée conjointe de haut en bas et de bas en haut pour réaliser véritablement l'équité et l'efficacité de l'économie de l'attention, sinon cela pourrait devenir un jeu d'or pour une minorité.