InfoFi: AI 驅動的注意力市場新範式

注意力經濟理論的提出可追溯至 1971 年，心理學家兼經濟學家赫伯特·西蒙首次指出在信息過載的世界中，人類注意力成爲最稀缺的資源。

經濟學家 Albert Wenger 進一步揭示了一個根本性轉變：人類文明正經歷第三次躍遷—從工業時代的"資本稀缺"轉向知識時代的"注意力稀缺"。

• 農業革命：解決食物稀缺，但催生土地爭奪
• 工業革命：解決土地稀缺，但轉向資源競爭、資本積累
• 數字革命：爭奪注意力

這一轉變源於數字技術的兩大特性：信息復制與傳播的零邊際成本，以及 AI 計算的普適性（但人類注意力不可復制）。

無論是潮玩市場的火爆，還是頭部主播的直播帶貨，本質上都是對用戶、觀衆注意力的爭奪。然而，傳統注意力經濟中，用戶作爲"數據燃料"貢獻注意力，超額收益卻被平台壟斷。Web3 世界的 InfoFi 試圖顛覆這一模式—通過區塊鏈、代幣激勵以及 AI 技術，讓信息的生產、傳播和消費過程透明化，將價值返還給參與者。

InfoFi 是什麼？

InfoFi 是 Information + Finance 的合體，核心在於將難以量化的、抽象的信息轉化爲動態的、可量化的價值載體，涵蓋預測市場、注意力、聲譽、鏈上數據或情報、個人見解、敘事活躍度等信息或抽象概念的分發、投機或交易。

InfoFi 的核心優勢:

• 價值重新分配機制：將傳統注意力經濟中被平台壟斷的價值返還給真正的貢獻者。
• 信息價值化能力：將抽象的注意力、見解等轉化爲可交易的數字資產。
• 低門檻參與：用戶僅憑社交媒體帳號即可參與價值分配。
• 激勵機制的創新：獎勵內容創作、傳播、互動、驗證等多個環節。
• 跨領域的應用潛力：AI 的引入爲 InfoFi 提供內容質量評估、預測市場優化等優勢。

InfoFi 分類

預測市場

預測市場是 InfoFi 的核心組成部分，通過羣體智慧預測未來事件結果。參與者通過買賣與特定事件結果掛鉤的"股份"來表達預期，市場價格反映羣體對事件結果的集體預期。代表平台包括 Polymarket 和 Kalshi。

嘴擼型 InfoFi（Yap-to-Earn）

通過發表見解、分享內容來賺取獎勵。主要平台包括 Kaito AI、Cookie.fun、Virtuals、Loud、Wallchain Quacks 等。

嘴擼 + 任務 / 鏈上活動 / 驗證

將內容貢獻與鏈上行爲或任務結合，綜合評估用戶多維貢獻。代表項目有 Galxe Starboard 和 Mirra。

聲譽型 InfoFi

Ethos 和 GiveRep 等項目通過鏈上活動和社交互動生成可信度評分，量化用戶鏈上信任度。

注意力市場 / 預測

Noise、Upside、YAPYO、Trends 等平台允許用戶對項目或內容的注意力進行投機。

代幣門控內容訪問

Backroom 和 Xeet 等項目通過代幣化空間提供精選內容，過濾噪音。

數據洞察類 InfoFi

Arkham Intel Exchange 等平台提供鏈上數據查詢和情報交易功能。

InfoFi 面臨的挑戰

預測市場

• 監管與合規性問題
• 內幕交易與公平性
• 流動性與參與度不足
• 預言機設計的安全性

嘴擼

• 信息噪音加劇，AI 內容泛濫
• 內容評估算法透明度不足
• 收益分配的馬太效應
• 注意力持續性不足

聲譽

• 邀請制限制了用戶規模
• 惡意操作風險
• 跨平台互認問題

InfoFi 發展趨勢

預測市場

• AI 與預測市場的結合
• 社交媒體和預測市場的融合
• 去中心化治理應用
• 面向所有人的內容、新聞工具

嘴擼 + 聲譽型 InfoFi

• 引入社交圖譜和語義理解技術
• 激勵優質長尾創作者
• 添加削減或懲罰機制
• Web3 專用 InfoFi LLM 的發布
• 多維度評估貢獻
• 與 DeFi 結合
• 抽象資產的代幣化與衍生品創新
• 跨平台擴展
• 與社交平台、新聞媒體的深度整合

數據洞察類 InfoFi

• 數據分析與創作者洞察的結合
• 數據分析與 AI 分析的融合

結語

InfoFi 的核心在於建立"三位一體"的平衡機制：信息挖掘、用戶參與以及價值返還。這不僅需要技術實現注意力量化，更要在機制設計上確保普通參與者能從信息傳播中獲得合理回報，避免價值分配嚴重傾斜。InfoFi 的革命需要自上而下與自下而上的共同推動，真正實現注意力經濟的公平與高效，否則可能淪爲少數人的掘金遊戲。