InfoFi: AI 驱动的注意力市场新范式

注意力经济理论的提出可追溯至 1971 年，心理学家兼经济学家赫伯特·西蒙首次指出在信息过载的世界中，人类注意力成为最稀缺的资源。

经济学家 Albert Wenger 进一步揭示了一个根本性转变：人类文明正经历第三次跃迁—从工业时代的"资本稀缺"转向知识时代的"注意力稀缺"。

• 农业革命：解决食物稀缺，但催生土地争夺
• 工业革命：解决土地稀缺，但转向资源竞争、资本积累
• 数字革命：争夺注意力

这一转变源于数字技术的两大特性：信息复制与传播的零边际成本，以及 AI 计算的普适性（但人类注意力不可复制）。

无论是潮玩市场的火爆，还是头部主播的直播带货，本质上都是对用户、观众注意力的争夺。然而，传统注意力经济中，用户作为"数据燃料"贡献注意力，超额收益却被平台垄断。Web3 世界的 InfoFi 试图颠覆这一模式—通过区块链、代币激励以及 AI 技术，让信息的生产、传播和消费过程透明化，将价值返还给参与者。

InfoFi 是什么？

InfoFi 是 Information + Finance 的合体，核心在于将难以量化的、抽象的信息转化为动态的、可量化的价值载体，涵盖预测市场、注意力、声誉、链上数据或情报、个人见解、叙事活跃度等信息或抽象概念的分发、投机或交易。

InfoFi 的核心优势:

• 价值重新分配机制：将传统注意力经济中被平台垄断的价值返还给真正的贡献者。
• 信息价值化能力：将抽象的注意力、见解等转化为可交易的数字资产。
• 低门槛参与：用户仅凭社交媒体账号即可参与价值分配。
• 激励机制的创新：奖励内容创作、传播、互动、验证等多个环节。
• 跨领域的应用潜力：AI 的引入为 InfoFi 提供内容质量评估、预测市场优化等优势。

InfoFi 分类

预测市场

预测市场是 InfoFi 的核心组成部分，通过群体智慧预测未来事件结果。参与者通过买卖与特定事件结果挂钩的"股份"来表达预期，市场价格反映群体对事件结果的集体预期。代表平台包括 Polymarket 和 Kalshi。

嘴撸型 InfoFi（Yap-to-Earn）

通过发表见解、分享内容来赚取奖励。主要平台包括 Kaito AI、Cookie.fun、Virtuals、Loud、Wallchain Quacks 等。

嘴撸 + 任务 / 链上活动 / 验证

将内容贡献与链上行为或任务结合，综合评估用户多维贡献。代表项目有 Galxe Starboard 和 Mirra。

声誉型 InfoFi

Ethos 和 GiveRep 等项目通过链上活动和社交互动生成可信度评分，量化用户链上信任度。

注意力市场 / 预测

Noise、Upside、YAPYO、Trends 等平台允许用户对项目或内容的注意力进行投机。

代币门控内容访问

Backroom 和 Xeet 等项目通过代币化空间提供精选内容，过滤噪音。

数据洞察类 InfoFi

Arkham Intel Exchange 等平台提供链上数据查询和情报交易功能。

InfoFi 面临的挑战

预测市场

• 监管与合规性问题
• 内幕交易与公平性
• 流动性与参与度不足
• 预言机设计的安全性

嘴撸

• 信息噪音加剧，AI 内容泛滥
• 内容评估算法透明度不足
• 收益分配的马太效应
• 注意力持续性不足

声誉

• 邀请制限制了用户规模
• 恶意操作风险
• 跨平台互认问题

InfoFi 发展趋势

预测市场

• AI 与预测市场的结合
• 社交媒体和预测市场的融合
• 去中心化治理应用
• 面向所有人的内容、新闻工具

嘴撸 + 声誉型 InfoFi

• 引入社交图谱和语义理解技术
• 激励优质长尾创作者
• 添加削减或惩罚机制
• Web3 专用 InfoFi LLM 的发布
• 多维度评估贡献
• 与 DeFi 结合
• 抽象资产的代币化与衍生品创新
• 跨平台扩展
• 与社交平台、新闻媒体的深度整合

数据洞察类 InfoFi

• 数据分析与创作者洞察的结合
• 数据分析与 AI 分析的融合

结语

InfoFi 的核心在于建立"三位一体"的平衡机制：信息挖掘、用户参与以及价值返还。这不仅需要技术实现注意力量化，更要在机制设计上确保普通参与者能从信息传播中获得合理回报，避免价值分配严重倾斜。InfoFi 的革命需要自上而下与自下而上的共同推动，真正实现注意力经济的公平与高效，否则可能沦为少数人的掘金游戏。