InfoFi: Un nuevo paradigma de economía de atención potenciado por IA
En 1971, el psicólogo y economista Herbert Simon propuso por primera vez la teoría de la economía de la atención, señalando que en un mundo de sobrecarga de información, la atención humana se convierte en el recurso más escaso.
El economista y socio ejecutivo de USV, Albert Wenger, revela en "El mundo después del capital" un cambio fundamental: la civilización humana está experimentando un tercer salto: de la "escasez de capital" de la era industrial a la "escasez de atención" de la era del conocimiento.
Revolución agrícola: resolvió la escasez de alimentos, pero generó disputas por la tierra
Revolución industrial: resolvió la escasez de tierras, pero dio paso a la competencia por recursos y acumulación de capital.
Revolución digital: la lucha por la atención
El impulso subyacente de esta transformación proviene de dos características fundamentales de la tecnología digital: el costo marginal cero de la replicación y difusión de la información, y la universalidad del cálculo de la IA (aunque la atención humana no es replicable).
Ya sea el auge del mercado de juguetes de moda o la venta en vivo de los principales streamers, en esencia, ambos son una competencia por la atención de los usuarios y espectadores. Sin embargo, en la economía de la atención tradicional, los usuarios, fanáticos y consumidores contribuyen con su atención como "combustible de datos", mientras que los excesos de ganancias son monopolizados por plataformas y otros. El InfoFi del mundo Web3 intenta subvertir este modelo: a través de la blockchain, incentivos en tokens y tecnología AI, busca hacer que el proceso de producción, difusión y consumo de información sea transparente, intentando devolver el valor a los participantes.
Este artículo profundizará en la clasificación del proyecto InfoFi, los desafíos que enfrenta y las tendencias de desarrollo futuro.
¿Qué es InfoFi?
InfoFi es la combinación de Información + Finanzas, y su núcleo radica en transformar información difícil de cuantificar y abstracta en un portador de valor dinámico y cuantificable. Esto no solo abarca los mercados de predicción tradicionales, sino también la distribución, especulación o comercio de información o conceptos abstractos como atención, reputación, datos o inteligencia en la cadena, percepciones personales, y la actividad narrativa.
Las principales ventajas de InfoFi se reflejan en:
Mecanismo de redistribución de valor: devolver el valor que ha sido monopolizado por las plataformas en la economía de la atención tradicional a los verdaderos contribuyentes. A través de contratos inteligentes y mecanismos de incentivos, permitir que los productores, difusores y consumidores de información compartan los beneficios.
Capacidad de valorización de la información: convertir la atención abstracta, las percepciones, la reputación, la actividad narrativa, etc., en activos digitales negociables, creando un mercado de transacciones para el valor de la información que antes era difícil de circular.
Participación de bajo umbral: los usuarios pueden participar en la distribución de valor a través de la creación de contenido solo con su cuenta de redes sociales.
Innovación en el mecanismo de incentivos: no solo recompensa la creación de contenido, sino también la difusión, la interacción, la verificación y otros múltiples aspectos, permitiendo que el contenido de nicho y los usuarios de cola larga también puedan obtener recompensas. El contenido de alta calidad recibe más recompensas, incentivando la producción continua de información de alta calidad.
Potencial de aplicación interdisciplinaria: por ejemplo, la introducción de la IA proporciona a InfoFi ventajas como la evaluación de la calidad del contenido y la optimización del mercado predictivo.
Clasificación InfoFi
InfoFi abarca una variedad de diferentes escenarios y modelos de aplicación, que se pueden clasificar principalmente en las siguientes categorías:
mercado de predicción
El mercado de predicciones, como componente central de InfoFi, es un mecanismo que utiliza la sabiduría colectiva para predecir los resultados de eventos futuros. Los participantes expresan sus expectativas sobre eventos futuros (como elecciones o resultados de políticas, eventos deportivos, pronósticos económicos, expectativas de precios, fechas de lanzamiento de productos, etc.) comprando y vendiendo "acciones" vinculadas a resultados específicos de eventos, y el precio del mercado refleja la expectativa colectiva del grupo sobre el resultado de los eventos.
En el marco de InfoFi, los mercados de predicción no son solo una herramienta especulativa, sino una plataforma para descubrir y revelar información real a través de mecanismos de incentivos financieros. Este mecanismo aprovecha la eficiencia del mercado y anima a los participantes a proporcionar información precisa, ya que las predicciones correctas traen recompensas económicas, mientras que las predicciones incorrectas pueden resultar en pérdidas.
Las plataformas que representan el mercado de predicción incluyen:
Polymarket: el mayor mercado de predicciones descentralizado, construido sobre la red Polygon, utilizando USDC como medio de intercambio. Los usuarios pueden predecir eventos como elecciones políticas, economía, entretenimiento, y el lanzamiento de productos.
Kalshi: es una plataforma de mercado de predicciones totalmente regulada por la CFTC en EE. UU., que admite depósitos en múltiples criptomonedas mediante la colaboración con proveedores de infraestructura de criptomonedas y stablecoins, pero recibe liquidaciones en moneda fiduciaria. Kalshi se centra en contratos de eventos, permitiendo a los usuarios negociar los resultados de eventos políticos, económicos y financieros. Debido a la conformidad regulatoria, Kalshi tiene una ventaja única en el mercado estadounidense.
Tipo de InfoFi de boca (Yap-to-Earn)
"Boca Lube" es el apodo en la comunidad de criptomonedas en chino para Yap-to-Earn, que se refiere a ganar recompensas a través de la publicación de opiniones y la compartición de contenido. La idea central de Yap-to-Earn es fomentar que los usuarios publiquen en plataformas sociales publicaciones o comentarios de alta calidad y relacionados con proyectos de criptomonedas, que en su mayoría son evaluados por un algoritmo de IA en función de la cantidad, calidad, interacción y profundidad del contenido, para así distribuir puntos o recompensas en tokens. Este modelo se diferencia de las actividades tradicionales en la cadena (como el comercio o la apuesta), y se centra más en la contribución de información y la influencia de los usuarios en la comunidad.
Características de "嘴撸":
No se necesita transacciones en cadena o grandes capitales, solo se requiere una cuenta de redes sociales para participar.
Aumentar la actividad de la comunidad del proyecto mediante recompensas por discusiones valiosas.
Los algoritmos de IA reducen la intervención humana, filtran robots y contenido de baja calidad, asegurando que la distribución de recompensas sea más transparente.
Los puntos pueden convertirse en airdrops de tokens o privilegios ecológicos, y los participantes tempranos pueden obtener mayores beneficios.
Los proyectos de "嘴撸" más populares actualmente o los proyectos que apoyan "嘴撸" incluyen:
Kaito AI: es la plataforma representativa de Yap-to-Earn, que ha colaborado con varios proyectos para evaluar, a través de algoritmos de IA, la cantidad, calidad, interactividad y profundidad del contenido relacionado con criptomonedas publicado por los usuarios en plataformas sociales, recompensando con puntos Yap, que los usuarios pueden usar para competir en el ranking y ganar airdrops de tokens.
Cookie.fun: Cookie rastrea la cuota de mente (mindshare), la interacción y los datos en la cadena de los agentes de IA, generando una visión general completa del mercado, además de rastrear la cuota de mente y el sentimiento de los proyectos criptográficos. Cookie Snaps incluye un sistema de recompensas y actividades de airdrop, que recompensa a los creadores de Cookie que contribuyen a la atención del proyecto.
Virtuals: Virtuals no es una plataforma centrada en Yap-to-Earn, sino una plataforma de lanzamiento de agentes de IA. Sin embargo, se ha lanzado un nuevo mecanismo de lanzamiento llamado Genesis Launch en Base, y una de las formas de ganar puntos para participar en el lanzamiento incluye Yap-to-Earn.
Loud: Loud, como un "experimento de valor de atención" en el ecosistema Kaito AI, lanza oficialmente el token a través de la Oferta Inicial de Atención (Initial Attention Offering, IAO). El mecanismo operativo de LOUD se centra en la "economía de la atención", y las tarifas de transacción recaudadas después de abrir el comercio se distribuyen principalmente en forma de SOL a los 25 principales usuarios del ranking de atención.
Wallchain Quacks: Wallchain es un proyecto de AttentionFi programático basado en Solana. Wallchain Quacks recompensa el contenido de alta calidad y las interacciones valiosas. Un LLM personalizado evaluará diariamente el contenido de los creadores; los creadores de contenido valioso y perspicaz recibirán recompensas Quacks.
Boca Lú + Tarea/Actividad en cadena/Verificación: Valoración de contribuciones multidimensionales
Algunos proyectos evalúan de manera integral las contribuciones multidimensionales de los usuarios al combinar la contribución de contenido con comportamientos en la cadena (como transacciones, staking, acuñación de NFT) o tareas.
Galxe Starboard: Galxe es una plataforma de crecimiento Web3, y su última innovación, Galxe Starboard, se dedica a recompensar las contribuciones reales en acciones tanto fuera de la cadena como en la cadena. Los proyectos pueden definir múltiples capas de contribución, que incluyen la participación en publicaciones, el sentimiento, la difusión viral, la interacción con dApps, la tenencia de tokens, la acuñación de NFTs o la finalización de tareas en la cadena.
Mirra: Mirra es un modelo de IA descentralizado entrenado con datos seleccionados por la comunidad, capaz de aprender de las contribuciones en tiempo real de los usuarios de Web3. Los creadores publican contenido de alta calidad en plataformas sociales, lo que equivale a enviar datos de validación a la IA; los exploradores (Scout) identifican contenido de alto valor y envían sus ideas, decidiendo qué contenido aprende la IA, ayudando a dar forma a una IA inteligente.
InfoFi de reputación
Ethos: Ethos es un protocolo de reputación en cadena, completamente basado en protocolos abiertos y registros en cadena, y combina la prueba de participación social (Social PoS) para generar una puntuación de credibilidad (Credibility Score) a través de un mecanismo descentralizado. Ethos también ha lanzado un mercado de reputación que permite a los usuarios especular sobre la reputación de individuos, empresas, DAO e incluso entidades de IA mediante la compra y venta de "votos de confianza" y "votos de desconfianza".
GiveRep: Principalmente construido sobre Sui, tiene como objetivo transformar la influencia social y la participación comunitaria de los usuarios en una reputación cuantificable en la cadena, a través de sus actividades en plataformas sociales, y fomentar la participación de los usuarios mediante recompensas.
Mercado de atención / Predicción
Noise: es una plataforma de descubrimiento de tendencias y comercio basada en MegaETH, donde los usuarios pueden ir en largo o en corto en la atención de los proyectos.
Upside: Upside es un mercado de predicciones sociales que recompensa el descubrimiento, la compartición y la predicción de contenido y enlaces valiosos, creando un mercado dinámico a través de un mecanismo de "me gusta". Las ganancias se distribuyen proporcionalmente entre los votantes, creadores y curadores.
YAPYO: Una infraestructura del mercado de atención en el ecosistema de Arbitrum. YAPYO indica que las recompensas en su mecanismo de coordinación no son solo ganancias, sino también influencia duradera.
Tendencias: se pueden tokenizar publicaciones sociales, convirtiéndose en una tendencia en la curva conjunta llamada "Trend it". Los creadores son elegibles para recibir el 20% de la tarifa de transacción de la curva conjunta por cada tendencia.
Acceso al contenido controlado por tokens: filtrando el ruido
Backroom: Los creadores pueden lanzar espacios tokenizados que ofrecen contenido seleccionado como información de mercado, Alpha y análisis. Los usuarios pueden desbloquear información de alto valor y con poco ruido al comprar una clave en cadena vinculada a cada espacio del creador. Las claves no solo son para acceder, sino que son activos negociables con una curva de precios dinámicamente impulsada por la demanda.
Xeet: un nuevo protocolo en la red Abstract, que aún no se ha lanzado por completo. Xeet se integrará con la puntuación Ethos, además de ello, Xeet no ha revelado más información.
Clase de información sobre datos de InfoFi
Arkham Intel Exchange: Arkham es una herramienta de consulta de datos en cadena, una plataforma de intercambio de inteligencia y un intercambio. Arkham Intel Exchange es una plataforma de intercambio de inteligencia descentralizada donde los "detectives en cadena" pueden ganar recompensas.
Dilema de InfoFi
mercado de predicción
Regulación y cumplimiento: Los mercados de predicción pueden ser vistos como similares a las opciones binarias y a los mercados de apuestas, enfrentando presión regulatoria.
Comercio interno y equidad: los mercados de predicción pueden verse afectados por información privilegiada. Grandes fondos pueden distorsionar temporalmente los precios.
Liquidez y participación: La efectividad de los mercados de predicción depende de suficientes participantes y liquidez. Los mercados de predicción a menudo enfrentan el "problema de falta de liquidez en la cola larga" en temas de nicho.
Diseño de oráculos: El mercado de predicciones ha sufrido ataques de manipulación de oráculos, lo que ha provocado pérdidas significativas para los usuarios que apostaron en los resultados correctos.
masticar la boca
El ruido de la información se intensifica, la proliferación de anuncios de contenido de IA oculta las señales reales.
La mayoría de los algoritmos de los proyectos de boca a boca carecen de explicaciones públicas sobre cómo evaluar la calidad del contenido, la interactividad y la profundidad, lo que genera dudas entre los usuarios sobre la equidad en la distribución de puntos.
Efecto Mateo en la distribución de beneficios: En la mayoría de los casos, hay una victoria doble entre los proyectos y los KOL, pero los creadores de contenido de cola y los minoristas de interacción todavía enfrentan la dificultad de bajos ingresos y alta competencia.
La actividad de boca a boca atrajo la participación de los usuarios en las primeras etapas, pero después de la entrega de recompensas, la atención disminuyó drásticamente, careciendo de continuidad.
La atención no es igual a la proporción de capitalización de mercado.
reputación
Proyectos de InfoFi de reputación como Ethos utilizan un sistema de invitación para controlar la calidad de los usuarios y reducir los ataques de brujería. Sin embargo, este mecanismo eleva el umbral de participación y limita a los nuevos usuarios.
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NftMetaversePainter
· 07-20 14:21
en realidad, el cambio de paradigma en la economía de la atención refleja precisamente lo que explora mi última serie de arte generativo... bastante fascinante desde una perspectiva post-física
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PumpStrategist
· 07-20 14:16
Desde hace tiempo se ha visto claro que el próximo foco está en la reestructuración de la valoración.
InfoFi: Un nuevo modelo de economía de la atención impulsado por IA y tendencias futuras
InfoFi: Un nuevo paradigma de economía de atención potenciado por IA
En 1971, el psicólogo y economista Herbert Simon propuso por primera vez la teoría de la economía de la atención, señalando que en un mundo de sobrecarga de información, la atención humana se convierte en el recurso más escaso.
El economista y socio ejecutivo de USV, Albert Wenger, revela en "El mundo después del capital" un cambio fundamental: la civilización humana está experimentando un tercer salto: de la "escasez de capital" de la era industrial a la "escasez de atención" de la era del conocimiento.
El impulso subyacente de esta transformación proviene de dos características fundamentales de la tecnología digital: el costo marginal cero de la replicación y difusión de la información, y la universalidad del cálculo de la IA (aunque la atención humana no es replicable).
Ya sea el auge del mercado de juguetes de moda o la venta en vivo de los principales streamers, en esencia, ambos son una competencia por la atención de los usuarios y espectadores. Sin embargo, en la economía de la atención tradicional, los usuarios, fanáticos y consumidores contribuyen con su atención como "combustible de datos", mientras que los excesos de ganancias son monopolizados por plataformas y otros. El InfoFi del mundo Web3 intenta subvertir este modelo: a través de la blockchain, incentivos en tokens y tecnología AI, busca hacer que el proceso de producción, difusión y consumo de información sea transparente, intentando devolver el valor a los participantes.
Este artículo profundizará en la clasificación del proyecto InfoFi, los desafíos que enfrenta y las tendencias de desarrollo futuro.
¿Qué es InfoFi?
InfoFi es la combinación de Información + Finanzas, y su núcleo radica en transformar información difícil de cuantificar y abstracta en un portador de valor dinámico y cuantificable. Esto no solo abarca los mercados de predicción tradicionales, sino también la distribución, especulación o comercio de información o conceptos abstractos como atención, reputación, datos o inteligencia en la cadena, percepciones personales, y la actividad narrativa.
Las principales ventajas de InfoFi se reflejan en:
Clasificación InfoFi
InfoFi abarca una variedad de diferentes escenarios y modelos de aplicación, que se pueden clasificar principalmente en las siguientes categorías:
mercado de predicción
El mercado de predicciones, como componente central de InfoFi, es un mecanismo que utiliza la sabiduría colectiva para predecir los resultados de eventos futuros. Los participantes expresan sus expectativas sobre eventos futuros (como elecciones o resultados de políticas, eventos deportivos, pronósticos económicos, expectativas de precios, fechas de lanzamiento de productos, etc.) comprando y vendiendo "acciones" vinculadas a resultados específicos de eventos, y el precio del mercado refleja la expectativa colectiva del grupo sobre el resultado de los eventos.
En el marco de InfoFi, los mercados de predicción no son solo una herramienta especulativa, sino una plataforma para descubrir y revelar información real a través de mecanismos de incentivos financieros. Este mecanismo aprovecha la eficiencia del mercado y anima a los participantes a proporcionar información precisa, ya que las predicciones correctas traen recompensas económicas, mientras que las predicciones incorrectas pueden resultar en pérdidas.
Las plataformas que representan el mercado de predicción incluyen:
Polymarket: el mayor mercado de predicciones descentralizado, construido sobre la red Polygon, utilizando USDC como medio de intercambio. Los usuarios pueden predecir eventos como elecciones políticas, economía, entretenimiento, y el lanzamiento de productos.
Kalshi: es una plataforma de mercado de predicciones totalmente regulada por la CFTC en EE. UU., que admite depósitos en múltiples criptomonedas mediante la colaboración con proveedores de infraestructura de criptomonedas y stablecoins, pero recibe liquidaciones en moneda fiduciaria. Kalshi se centra en contratos de eventos, permitiendo a los usuarios negociar los resultados de eventos políticos, económicos y financieros. Debido a la conformidad regulatoria, Kalshi tiene una ventaja única en el mercado estadounidense.
Tipo de InfoFi de boca (Yap-to-Earn)
"Boca Lube" es el apodo en la comunidad de criptomonedas en chino para Yap-to-Earn, que se refiere a ganar recompensas a través de la publicación de opiniones y la compartición de contenido. La idea central de Yap-to-Earn es fomentar que los usuarios publiquen en plataformas sociales publicaciones o comentarios de alta calidad y relacionados con proyectos de criptomonedas, que en su mayoría son evaluados por un algoritmo de IA en función de la cantidad, calidad, interacción y profundidad del contenido, para así distribuir puntos o recompensas en tokens. Este modelo se diferencia de las actividades tradicionales en la cadena (como el comercio o la apuesta), y se centra más en la contribución de información y la influencia de los usuarios en la comunidad.
Características de "嘴撸":
Los proyectos de "嘴撸" más populares actualmente o los proyectos que apoyan "嘴撸" incluyen:
Kaito AI: es la plataforma representativa de Yap-to-Earn, que ha colaborado con varios proyectos para evaluar, a través de algoritmos de IA, la cantidad, calidad, interactividad y profundidad del contenido relacionado con criptomonedas publicado por los usuarios en plataformas sociales, recompensando con puntos Yap, que los usuarios pueden usar para competir en el ranking y ganar airdrops de tokens.
Cookie.fun: Cookie rastrea la cuota de mente (mindshare), la interacción y los datos en la cadena de los agentes de IA, generando una visión general completa del mercado, además de rastrear la cuota de mente y el sentimiento de los proyectos criptográficos. Cookie Snaps incluye un sistema de recompensas y actividades de airdrop, que recompensa a los creadores de Cookie que contribuyen a la atención del proyecto.
Virtuals: Virtuals no es una plataforma centrada en Yap-to-Earn, sino una plataforma de lanzamiento de agentes de IA. Sin embargo, se ha lanzado un nuevo mecanismo de lanzamiento llamado Genesis Launch en Base, y una de las formas de ganar puntos para participar en el lanzamiento incluye Yap-to-Earn.
Loud: Loud, como un "experimento de valor de atención" en el ecosistema Kaito AI, lanza oficialmente el token a través de la Oferta Inicial de Atención (Initial Attention Offering, IAO). El mecanismo operativo de LOUD se centra en la "economía de la atención", y las tarifas de transacción recaudadas después de abrir el comercio se distribuyen principalmente en forma de SOL a los 25 principales usuarios del ranking de atención.
Wallchain Quacks: Wallchain es un proyecto de AttentionFi programático basado en Solana. Wallchain Quacks recompensa el contenido de alta calidad y las interacciones valiosas. Un LLM personalizado evaluará diariamente el contenido de los creadores; los creadores de contenido valioso y perspicaz recibirán recompensas Quacks.
Boca Lú + Tarea/Actividad en cadena/Verificación: Valoración de contribuciones multidimensionales
Algunos proyectos evalúan de manera integral las contribuciones multidimensionales de los usuarios al combinar la contribución de contenido con comportamientos en la cadena (como transacciones, staking, acuñación de NFT) o tareas.
Galxe Starboard: Galxe es una plataforma de crecimiento Web3, y su última innovación, Galxe Starboard, se dedica a recompensar las contribuciones reales en acciones tanto fuera de la cadena como en la cadena. Los proyectos pueden definir múltiples capas de contribución, que incluyen la participación en publicaciones, el sentimiento, la difusión viral, la interacción con dApps, la tenencia de tokens, la acuñación de NFTs o la finalización de tareas en la cadena.
Mirra: Mirra es un modelo de IA descentralizado entrenado con datos seleccionados por la comunidad, capaz de aprender de las contribuciones en tiempo real de los usuarios de Web3. Los creadores publican contenido de alta calidad en plataformas sociales, lo que equivale a enviar datos de validación a la IA; los exploradores (Scout) identifican contenido de alto valor y envían sus ideas, decidiendo qué contenido aprende la IA, ayudando a dar forma a una IA inteligente.
InfoFi de reputación
Ethos: Ethos es un protocolo de reputación en cadena, completamente basado en protocolos abiertos y registros en cadena, y combina la prueba de participación social (Social PoS) para generar una puntuación de credibilidad (Credibility Score) a través de un mecanismo descentralizado. Ethos también ha lanzado un mercado de reputación que permite a los usuarios especular sobre la reputación de individuos, empresas, DAO e incluso entidades de IA mediante la compra y venta de "votos de confianza" y "votos de desconfianza".
GiveRep: Principalmente construido sobre Sui, tiene como objetivo transformar la influencia social y la participación comunitaria de los usuarios en una reputación cuantificable en la cadena, a través de sus actividades en plataformas sociales, y fomentar la participación de los usuarios mediante recompensas.
Mercado de atención / Predicción
Noise: es una plataforma de descubrimiento de tendencias y comercio basada en MegaETH, donde los usuarios pueden ir en largo o en corto en la atención de los proyectos.
Upside: Upside es un mercado de predicciones sociales que recompensa el descubrimiento, la compartición y la predicción de contenido y enlaces valiosos, creando un mercado dinámico a través de un mecanismo de "me gusta". Las ganancias se distribuyen proporcionalmente entre los votantes, creadores y curadores.
YAPYO: Una infraestructura del mercado de atención en el ecosistema de Arbitrum. YAPYO indica que las recompensas en su mecanismo de coordinación no son solo ganancias, sino también influencia duradera.
Tendencias: se pueden tokenizar publicaciones sociales, convirtiéndose en una tendencia en la curva conjunta llamada "Trend it". Los creadores son elegibles para recibir el 20% de la tarifa de transacción de la curva conjunta por cada tendencia.
Acceso al contenido controlado por tokens: filtrando el ruido
Backroom: Los creadores pueden lanzar espacios tokenizados que ofrecen contenido seleccionado como información de mercado, Alpha y análisis. Los usuarios pueden desbloquear información de alto valor y con poco ruido al comprar una clave en cadena vinculada a cada espacio del creador. Las claves no solo son para acceder, sino que son activos negociables con una curva de precios dinámicamente impulsada por la demanda.
Xeet: un nuevo protocolo en la red Abstract, que aún no se ha lanzado por completo. Xeet se integrará con la puntuación Ethos, además de ello, Xeet no ha revelado más información.
Clase de información sobre datos de InfoFi
Dilema de InfoFi
mercado de predicción
masticar la boca
reputación