En 1971, el psicólogo y economista Herbert A. 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 director de USV, Albert Wenger, revela en "El mundo después del capital" (The World After 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: dedicada a resolver el problema de la escasez de alimentos, pero que genera disputas por la tierra;
Revolución Industrial: dedicada a resolver el problema de la escasez de tierras, pero se volvió hacia la competencia por recursos y la acumulación de capital;
Revolución digital: la lucha por la atención.
El motor subyacente de esta transformación proviene de dos características clave de la tecnología digital: el costo marginal cero de la replicación y difusión de información, y la universalidad del cálculo de la IA (aunque la atención humana no es replicable).
Tanto el auge de Labubu en el mercado de juguetes de colección como las ventas en vivo de los principales streamers son, en gran medida, una competencia por la atención de los usuarios y espectadores. Sin embargo, en la economía de atención tradicional, los usuarios, fanáticos y consumidores contribuyen con su atención como "combustible de datos", mientras que los beneficios excesivos son monopolizados por plataformas y revendedores. El mundo de Web3 y InfoFi intenta romper este modelo: a través de blockchain, incentivos de tokens y tecnología de IA, busca hacer transparentes los procesos de producción, difusión y consumo de información, intentando devolver el valor a los participantes.
Este artículo presentará una introducción profunda a la clasificación del proyecto InfoFi, los desafíos que enfrenta y las tendencias de desarrollo futuro.
¿Qué es InfoFi?
InfoFi es una fusión de Information + Finance, cuyo núcleo radica en transformar información abstracta y difícil de cuantificar en portadores de valor dinámicos y cuantificables. 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 cadena, percepciones personales, y la actividad narrativa.
Las principales ventajas de InfoFi se reflejan en:
Mecanismo de redistribución de valor: devolver el valor que es 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 originalmente era difícil de circular.
Baja barrera de entrada: los usuarios pueden participar en la distribución de valor a través de la creación de contenido solo con una cuenta de redes sociales.
Innovación en el mecanismo de incentivos: no solo se recompensa la creación de contenido, sino también la difusión, la interacción, la verificación y otros múltiples aspectos, permitiendo que los contenidos de nicho y los usuarios de larga cola también obtengan recompensas. El contenido de 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.
InfoFi Categoría
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 resultados de elecciones o 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. Polymarket es una aplicación representativa que promueve el concepto de InfoFi.
Vitalik ha sido un fiel defensor del mercado de predicciones Polymarket, y en su artículo de noviembre de 2024 titulado "De los mercados de predicciones a las finanzas de información" (From prediction markets to info finance) expresó: "Los mercados de predicciones tienen el potencial de crear mejores aplicaciones en redes sociales, ciencia, noticias, gobernanza y otros campos. Yo llamo a este tipo de mercados finanzas de información (info finance)." Vitalik también señaló la dualidad de Polymarket: por un lado, es un sitio de apuestas para los participantes, y por otro, es un sitio de noticias para todos los demás.
Bajo el marco de InfoFi, los mercados de predicción no son solo herramientas especulativas, sino plataformas que descubren y revelan información real a través de mecanismos de incentivos financieros. Este mecanismo aprovecha la eficiencia del mercado, alentando a los participantes a proporcionar información precisa, ya que las predicciones correctas traerán recompensas económicas, mientras que las predicciones incorrectas pueden resultar en pérdidas. Elon Musk también retuiteó, un mes antes de las elecciones presidenciales de EE. UU. en 2024, datos de "Trump liderando con un 51% de apoyo en Polymarket" y comentó: "Debido a la inversión de dinero real, estos datos son más precisos que las encuestas tradicionales."
Las plataformas que representan el mercado de predicciones incluyen:
Polymarket: el mayor mercado de predicciones descentralizado, Polymarket está construido sobre la red Polygon y utiliza USDC como medio de intercambio. Los usuarios pueden hacer predicciones sobre eventos como elecciones políticas, economía, entretenimiento y el lanzamiento de productos.
Kalshi: es una plataforma de mercado de predicción completamente regulada por la CFTC en Estados Unidos, que admite depósitos en USDC, BTC, WLD, SOL, XRP y RLUSD a través de una colaboración con el proveedor de infraestructura de criptomonedas y stablecoins Zero Hash, pero los pagos se liquidan en moneda fiduciaria. Kalshi se enfoca en contratos de eventos, permitiendo a los usuarios comerciar con los resultados de eventos políticos, económicos y financieros. Debido a la conformidad regulatoria, Kalshi tiene una ventaja única en el mercado estadounidense.
Tipo de boca InfoFi (Yap-to-Earn)
"Boca Loo" es el apodo que la comunidad china de criptomonedas le da a Yap-to-Earn, que se refiere a ganar recompensas a través de compartir opiniones y contenido. La idea central de Yap-to-Earn es fomentar que los usuarios publiquen en plataformas sociales publicaciones o comentarios de alta calidad relacionados con proyectos de criptomonedas, generalmente evaluando la cantidad, calidad, interacción y profundidad del contenido a través de algoritmos de IA, para así distribuir puntos o recompensas en forma de tokens. Este modelo se diferencia de las actividades tradicionales en cadena (como el comercio o el staking), y pone mayor énfasis en la contribución de información y la influencia del usuario dentro de la comunidad.
Características de "Zui Lu":
No se requieren transacciones en cadena o grandes capitales, solo necesita una cuenta X para participar.
Aumentar la actividad de la comunidad del proyecto a través de recompensas por discusiones valiosas.
Los algoritmos de IA reducen la intervención humana, filtran bots 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, los participantes tempranos pueden obtener mayores beneficios.
Los proyectos de "zui lu" más populares o que apoyan "zui lu" actualmente incluyen:
Kaito AI: es la plataforma representativa de Yap-to-Earn, que ha colaborado con varios proyectos para evaluar mediante algoritmos de IA la cantidad, calidad, interactividad y profundidad del contenido relacionado con criptomonedas publicado por los usuarios en X, recompensando con puntos Yap para que los usuarios compitan en la tabla de clasificación y ganen airdrops de tokens.
De esta manera, los creadores pueden no solo demostrar de manera efectiva su influencia y el valor de su contenido a través de Yaps, sino también atraer una atención de alta calidad y precisa; los usuarios comunes pueden aprovechar el sistema Yaps para descubrir de manera eficiente contenido de calidad y KOL; mientras que las partes del proyecto logran los objetivos duales de alcanzar usuarios objetivo de manera precisa y expandir la influencia de la marca, formando un ciclo ecológico virtuoso de beneficios mutuos.
Kaito AI ha distribuido más de 90 millones de dólares en tokens a diversas comunidades (sin incluir los airdrops de Kaito), con más de 200,000 Yappers activos mensualmente.
Fuente:
Cookie.fun: Cookie rastrea la cuota de mente (mindshare), la interacción y los datos en cadena de los agentes de IA, generando una visión general completa del mercado, así como la cuota de mente y el sentimiento de los proyectos de criptomonedas. Cookie Snaps cuenta con un sistema de recompensas y actividades de airdrop incorporado, que recompensa a los creadores de Cookie que contribuyen a la atención del proyecto.
Cookie ha colaborado con tres proyectos para lanzar la actividad Snaps, que son Spark, Sapien y OpenLedger. Entre ellos, la actividad Spark tuvo más de 16,000 participantes, mientras que el número de participantes en los otros dos proyectos fue de 7,930 y 6,810 respectivamente.
Virtuals: Virtuals no es en sí mismo una plataforma centrada en Yap-to-Earn, sino una plataforma de lanzamiento de agentes de IA. Sin embargo, a mediados de abril se lanzó 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 (respaldado por Kaito).
Los primeros proyectos de agentes de IA con alta tasa de suscripción en Virtuals, fuente:
Loud: Loud, como un "experimento de valor de atención" dentro del ecosistema Kaito AI, ocupó más del 70% del mercado de atención de Kaito a través de actividades de Yap-to-Earn antes del lanzamiento oficial del token a finales de mayo de 2025 mediante la Oferta Inicial de Atención (Initial Attention Offering, IAO). El mecanismo de funcionamiento de LOUD también gira en torno a la "economía de atención", donde las tarifas de transacción recaudadas después de la apertura del 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, respaldado por AllianceDAO. Wallchain X Score evalúa la influencia general de los usuarios, mientras que Wallchain Quacks recompensa el contenido de alta calidad y las interacciones valiosas. Actualmente, el LLM personalizado de Wallchain Quacks evalúa diariamente el contenido de los creadores, y aquellos creadores que produzcan contenido valioso y perspicaz recibirán recompensas Quacks.
Boca Loco + Tareas / Actividades en la cadena / Verificación: Valoración de contribuciones multidimensionales
También hay algunos proyectos que combinan la contribución de contenido con el comportamiento en la cadena (como transacciones, staking, acuñación de NFT) o tareas, evaluando de manera integral la contribución multidimensional de los usuarios.
Galxe Starboard: Galxe es una plataforma de crecimiento Web3, y su último lanzamiento, Galxe Starboard, se dedica a recompensar contribuciones reales en acciones tanto fuera de la cadena como en la cadena. Los proyectos pueden definir múltiples niveles de contribución, donde lo importante no es solo cuántos tuits se han enviado, sino el valor que se aporta a todo el proyecto, incluyendo la participación en publicaciones, el sentimiento, la viralidad, la interacción con dApps, la tenencia de tokens, la acuñación de NFT o la finalización de tareas en la cadena.
Mirra: Mirra es un modelo de IA descentralizado entrenado con datos seleccionados por la comunidad, que puede aprender de las contribuciones en tiempo real de los usuarios de Web3. En concreto, los creadores publican contenido de alta calidad en X, lo que equivale a enviar datos de verificación para la IA; los exploradores (Scout) identifican contenido de alto valor en X y etiquetan @MirraTerminal en las respuestas para enviar sus ideas, lo que determina qué contenido aprende la IA y ayuda a dar forma a una IA inteligente.
InfoFi de Tipo Reputacional
Ethos es un protocolo de reputación en cadena, completamente basado en protocolos abiertos y registros en cadena, y combina la prueba de derechos sociales (Social PoS) para generar un puntaje de credibilidad (Credibility Score) a través de mecanismos descentralizados, asegurando la fiabilidad, descentralización y resistencia a ataques Sybil de su sistema de reputación. Actualmente, Ethos utiliza un estricto sistema de invitaciones. La función principal de Ethos es generar un puntaje de credibilidad, un indicador cuantificado de la confianza de los usuarios en la cadena. El puntaje se basa en las siguientes actividades en cadena e interacciones sociales: mecanismo de comentarios (con utilidad acumulativa), mecanismo de garantía (apostar Ethereum para respaldar a otros usuarios).
Ethos también lanzó un mercado de reputación que permite a los usuarios especular sobre la reputación de individuos, empresas, DAOs e incluso entidades de IA mediante la compra y venta de "votos de confianza" y "votos de desconfianza", es decir, ir en largo o en corto en la reputación.
GiveRep: Principalmente construido sobre Sui, tiene como objetivo transformar la influencia social y la participación comunitaria de los usuarios en la plataforma X en una reputación en cadena cuantificable a través de la actividad de los usuarios, y fomentar la participación mediante recompensas. Al comentar en las publicaciones de los creadores mencionando la cuenta oficial de GiveRep en Twitter, tanto el comentarista como el creador reciben un punto de reputación. Para limitar el abuso, GiveRep restringe a los usuarios a un máximo de 3 menciones de este tipo al día (incluyendo las 3). Los creadores pueden recibir puntos ilimitados diariamente. Las menciones de comentarios de proyectos del ecosistema Sui y embajadores recibirán más puntos.
Mercado de Atención / Predicción
Noise: es una plataforma de descubrimiento de tendencias y comercio basada en MegaETH, que actualmente requiere un código de invitación para poder experimentar. Los usuarios pueden ir en largo o en corto en la atención del proyecto.
Upside: Upside es un mercado de predicción social (los inversores incluyen a Arthur Hayes) que recompensa el descubrimiento, la compartición y la predicción de contenidos y enlaces valiosos, creando un mercado dinámico a través de un mecanismo de ‘me gusta’. Las ganancias se distribuyen proporcionalmente entre votantes, creadores y curadores. Para prevenir la manipulación del pool de predicciones, durante los últimos 5 minutos de cada ronda, el peso de los ‘me gusta’ se reduce.
YAPYO: Una infraestructura de 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 X, 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 a contenido de tokens: Filtrar ruido
Backroom: Los creadores pueden lanzar espacios tokenizados que ofrecen contenido seleccionado como análisis de mercado, Alpha y más, sin necesidad de gestión y sin presión social; los usuarios pueden desbloquear información de alto valor y bajo ruido al comprar claves en cadena vinculadas a cada espacio de creador. Las claves no solo se utilizan para acceder, sino que son activos negociables con una curva de precios dinámica impulsada por la demanda. Al mismo tiempo, la IA procesará los datos de chat y señales para generar información procesable.
Xeet: un nuevo protocolo en la red Abstract que aún no se ha lanzado por completo, pero actualmente ya se ha lanzado un programa de recomendación que recompensa a los KOL con puntos. El fundador de Xeet @Pons_ETH se burla de que InfoFi ha evolucionado a NoiseFi, y afirma: "es hora de reducir el ruido y aumentar la señal." La información pública actual es que Xeet se integrará con la puntuación de Ethos, además de esto, Xeet no ha revelado más información.
Información de Insights 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 Intel Exchange es una plataforma de intercambio de inteligencia descentralizada, donde los "detectives en cadena" pueden ganar recompensas.
InfoFi dilema
Mercado de predicción
Regulación y cumplimiento: Los mercados de predicción pueden ser considerados como mercados similares a las opciones binarias o de tipo de juego, enfrentando presión regulatoria. Por ejemplo, Polymarket fue declarado como operación ilegal por la CFTC en los Estados Unidos por no estar registrado como mercado de contratos designados (DCM) o instalación de ejecución de swaps (SEF), siendo multado con 1.4 millones de dólares en 2022 y teniendo que bloquear usuarios estadounidenses. La investigación del Departamento de Justicia de EE. UU. y el FBI en 2024 resalta aún más su dilema regulatorio.
Insider Trading y Equidad: Los mercados de predicción pueden verse afectados por información privilegiada. Grandes fondos pueden distorsionar los precios a corto plazo. Diseñar reglas y mecanismos justos es uno de los principales desafíos del mercado de predicción de InfoFi.
Liquidez y participación: La efectividad de los mercados de predicción depende de un número suficiente de participantes y liquidez. Los mercados de predicción a menudo enfrentan el "problema de liquidez insuficiente de cola larga" en temas de nicho, donde la falta de participantes conduce a información del mercado poco confiable. La introducción de agentes de IA puede solucionar parcialmente este problema, pero aún se necesita una optimización adicional.
Diseño de oráculos: Polymarket ha sufrido un ataque de manipulación de oráculos, lo que ha llevado a pérdidas significativas para los usuarios que apostaron por el resultado correcto. En febrero de 2025, UMA, Polymarket y EigenLayer anunciaron que están colaborando para investigar la construcción de oráculos para mercados de predicción. Algunas ideas de investigación incluyen el desarrollo de un oráculo que pueda soportar múltiples tokens para resolver disputas; otras funciones en estudio incluyen el enlace dinámico, la integración de agentes de IA y la mejora de la seguridad contra ataques de soborno.
Chupar la boca
El ruido informativo se ha intensificado, los anuncios de contenido de IA están en auge, ocultando señales reales. A los usuarios les resulta difícil filtrar el valor entre la gran cantidad de contenido, la confianza en la comunidad disminuye y la efectividad del marketing de los proyectos se ve afectada. Según KOL Cripto Valiente (@cryptobraveHQ), "ya varios propietarios de proyectos se han quejado de que gastan 150,000 USDT en tarifas de servicio en Kaito, distribuyendo entre el 0.5% y el 1% de tokens a KOLs para que hablen de ellos, y el resultado es que más de la mitad son anuncios de contenido de IA. Los proyectos quieren atraer a los principales KOLs e ICT para participar, pero deben pagar adicionalmente, y luego Kaito se encarga de contactar a los principales KOLs para que participen."
La mayoría de los algoritmos de los proyectos de "嘴撸" carecen de explicaciones públicas sobre cómo evaluar la calidad del contenido, la interactividad y la profundidad, lo que ha suscitado dudas entre los usuarios sobre la equidad en la distribución de puntos. Si el algoritmo favorece cuentas específicas (como grandes influencers o cuentas en matriz), podría llevar a la pérdida de creadores de calidad. Kaito ha realizado recientemente algunas actualizaciones en su algoritmo basadas en los comentarios de la comunidad, centrándose en priorizar la calidad sobre la cantidad, asegurando que las publicaciones que no proporcionan ideas y comentarios sobre el proyecto no recibirán atención, y combatiendo aún más la manipulación de interacciones y el aumento artificial de números.
Efecto Mateo en la distribución de ingresos: en la mayoría de los casos, los proyectos y los KOL ganan, pero los creadores de contenido en la cola y los minoristas interactivos aún enfrentan la dificultad de bajos ingresos y alta competencia. Yu Hu, fundador de Kaito, declaró el 8 de junio que "de aproximadamente 1 millón de usuarios registrados en Kaito, solo menos de 30,000 han ganado yaps, menos del 3%. La próxima etapa de crecimiento de la red es maximizar la tasa de conversión." Además, una mala gestión de las expectativas de airdrop puede llevar a descontento en la comunidad. Magic Newton es un caso relativamente exitoso en Kaito AI, donde la recomendación del ecosistema Kaito representa 1/3 de todos los agentes de validación de Newton, los usuarios de boca a boca ganan mucho, aunque también enfrentan críticas por ser poco amigables con los minoristas. En contraste, Humanity ha sido señalado por la comunidad como "traicionar a los usuarios" y "extrema explotación", lo que ha provocado una crisis de confianza debido a esta distribución desigual.
La actividad de bocadillos atrajo la participación de los usuarios en sus primeras etapas, pero la atención disminuyó drásticamente después de la distribución de recompensas, careciendo de sostenibilidad. El valor de mercado del token de LOUD en el día de su lanzamiento alcanzó casi 30 millones de dólares, pero actualmente queda menos de 600,000 dólares.
La atención no es igual a la proporción de capitalización de mercado.
Reputación
Proyectos de InfoFi con reputación como Ethos adoptan un sistema de invitación para controlar la calidad de los usuarios y reducir los ataques de brujería. Sin embargo, este mecanismo eleva la barrera de entrada, limitando la incorporación de nuevos usuarios y dificultando la formación de un amplio efecto de red.
Riesgo de operaciones maliciosas.
El problema del reconocimiento cruzado de las puntuaciones de reputación, los diferentes sistemas de puntuación de los protocolos son difíciles de interconectar, lo que crea islas de información.
InfoFi tendencia
Mercado de Predicción
La combinación de IA y mercados de predicción: La IA puede mejorar significativamente la eficiencia de los mercados de predicción. Por ejemplo, la IA puede proporcionar predicciones más precisas en escenarios complejos al analizar grandes volúmenes de datos; también puede explorar agentes de IA para resolver problemas de cola larga.
La combinación de redes sociales y mercados de predicción: Los mercados de predicción tienen el potencial de convertirse en la infraestructura fundamental de la economía de la información del futuro. El 6 de junio, X anunció oficialmente su colaboración con Polymarket, que se convierte en el socio oficial de mercados de predicción de X. Shayne Coplan, fundador y CEO de Polymarket, declaró: "Combinar la probabilidad de mercado de predicción precisa, justa y en tiempo real de Polymarket con el análisis de Grok y las percepciones en tiempo real de X, podrá proporcionar instantáneamente a millones de usuarios de Polymarket en todo el mundo percepciones contextualizadas y basadas en datos."
Gobernanza descentralizada: los mercados de predicción pueden aplicarse a la gobernanza de DAOs, empresas e incluso sociedades, lo que se conoce como "gobernanza predictiva" (Futarchy). Vitalik declaró en 2014 que Futarchy es un modelo de gobernanza propuesto por el economista Robin Hanson, cuya idea central es "votar por valores, apostar por creencias" (vote values, bet beliefs). Funciona de la siguiente manera: la comunidad determina a través de votación un indicador de éxito (como el PIB, el precio de las acciones de una empresa, etc.); para propuestas de políticas específicas, se crean dos mercados de predicción (por ejemplo, a favor y en contra). Los participantes comercian con estos dos tipos de tokens, y el precio refleja las expectativas del mercado sobre si la política puede optimizar el objetivo; finalmente, se elige la política con el precio promedio más alto y se liquidan las ganancias de los tokens según los resultados reales. La ventaja de Futarchy es que se basa en datos en lugar de propaganda política, carisma personal o promoción.
Herramientas de contenido y noticias para todos.
Boca Loo + InfoFi de tipo reputación
Introducir tecnologías de gráficos sociales y comprensión semántica para mejorar la precisión de la evaluación del valor del contenido por parte de la IA, y en última instancia, orientarse hacia contenido de alta calidad.
Incentivar a creadores de calidad de larga cola.
Agregar mecanismos de reducción o penalización.
Lanzamiento de InfoFi LLM dedicado a Web3.
Evaluación multidimensional de la contribución.
InfoFi de tipo reputacional se combina con DeFi, y la puntuación de reputación se utiliza como base de crédito para préstamos y staking.
La tokenización de activos abstractos como la atención, la reputación y las tendencias dará lugar a más tipos de derivados.
No solo basado en la plataforma social X.
La combinación con más plataformas sociales y medios de comunicación, impulsando la formación de una herramienta de descubrimiento de atención y Alpha para todos.
Información de análisis de datos InfoFi
La combinación de gráficos de análisis de datos y las percepciones de los creadores, añadiendo al mismo tiempo mecanismos de incentivos relacionados con la creación, distribución, etc.
La combinación de gráficos de análisis de datos y análisis de IA.
Resumen
La contradicción central de la era digital es la división entre los creadores de atención y los poseedores de valor. Esta división es precisamente la fuerza motriz de la revolución Web3 InfoFi.
La contradicción central de InfoFi radica en que, si no se puede equilibrar el valor de la información con los incentivos de participación, podría repetir el mismo error de SocialFi de "alta apertura y baja rentabilidad". La clave de InfoFi está en establecer un mecanismo de equilibrio de "tres en uno": la extracción de información, la participación del usuario y el retorno de valor, lo que impulsará la formación de una mejor infraestructura de compartición del conocimiento y toma de decisiones colectivas. Esto no solo requiere que en el plano técnico se realice una cuantificación de la atención, sino que también debe asegurarse en el diseño del mecanismo que los participantes comunes puedan obtener un retorno razonable de la difusión de información, evitando una grave inclinación en la distribución del valor.
Lo más importante es que la revolución de InfoFi necesita un impulso conjunto de arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba para lograr verdaderamente la equidad y la eficiencia en la economía de la atención. De lo contrario, el efecto Mateo de la pirámide de beneficios hará que InfoFi se convierta en un juego de enriquecimiento para unos pocos, y se alejará del propósito original de "valorización de la atención para todos".
Referencia:
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InfoFi ecosistema en detalle: ¿un mercado de atención potenciado por IA, o una nueva guadaña para tomar a la gente por tonta?
Autor: KarenZ, Foresight News
En 1971, el psicólogo y economista Herbert A. 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 director de USV, Albert Wenger, revela en "El mundo después del capital" (The World After 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 motor subyacente de esta transformación proviene de dos características clave de la tecnología digital: el costo marginal cero de la replicación y difusión de información, y la universalidad del cálculo de la IA (aunque la atención humana no es replicable).
Tanto el auge de Labubu en el mercado de juguetes de colección como las ventas en vivo de los principales streamers son, en gran medida, una competencia por la atención de los usuarios y espectadores. Sin embargo, en la economía de atención tradicional, los usuarios, fanáticos y consumidores contribuyen con su atención como "combustible de datos", mientras que los beneficios excesivos son monopolizados por plataformas y revendedores. El mundo de Web3 y InfoFi intenta romper este modelo: a través de blockchain, incentivos de tokens y tecnología de IA, busca hacer transparentes los procesos de producción, difusión y consumo de información, intentando devolver el valor a los participantes.
Este artículo presentará una introducción profunda a la clasificación del proyecto InfoFi, los desafíos que enfrenta y las tendencias de desarrollo futuro.
¿Qué es InfoFi?
InfoFi es una fusión de Information + Finance, cuyo núcleo radica en transformar información abstracta y difícil de cuantificar en portadores de valor dinámicos y cuantificables. 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 cadena, percepciones personales, y la actividad narrativa.
Las principales ventajas de InfoFi se reflejan en:
InfoFi Categoría
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 resultados de elecciones o 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. Polymarket es una aplicación representativa que promueve el concepto de InfoFi.
Vitalik ha sido un fiel defensor del mercado de predicciones Polymarket, y en su artículo de noviembre de 2024 titulado "De los mercados de predicciones a las finanzas de información" (From prediction markets to info finance) expresó: "Los mercados de predicciones tienen el potencial de crear mejores aplicaciones en redes sociales, ciencia, noticias, gobernanza y otros campos. Yo llamo a este tipo de mercados finanzas de información (info finance)." Vitalik también señaló la dualidad de Polymarket: por un lado, es un sitio de apuestas para los participantes, y por otro, es un sitio de noticias para todos los demás.
Bajo el marco de InfoFi, los mercados de predicción no son solo herramientas especulativas, sino plataformas que descubren y revelan información real a través de mecanismos de incentivos financieros. Este mecanismo aprovecha la eficiencia del mercado, alentando a los participantes a proporcionar información precisa, ya que las predicciones correctas traerán recompensas económicas, mientras que las predicciones incorrectas pueden resultar en pérdidas. Elon Musk también retuiteó, un mes antes de las elecciones presidenciales de EE. UU. en 2024, datos de "Trump liderando con un 51% de apoyo en Polymarket" y comentó: "Debido a la inversión de dinero real, estos datos son más precisos que las encuestas tradicionales."
Las plataformas que representan el mercado de predicciones incluyen:
Tipo de boca InfoFi (Yap-to-Earn)
"Boca Loo" es el apodo que la comunidad china de criptomonedas le da a Yap-to-Earn, que se refiere a ganar recompensas a través de compartir opiniones y contenido. La idea central de Yap-to-Earn es fomentar que los usuarios publiquen en plataformas sociales publicaciones o comentarios de alta calidad relacionados con proyectos de criptomonedas, generalmente evaluando la cantidad, calidad, interacción y profundidad del contenido a través de algoritmos de IA, para así distribuir puntos o recompensas en forma de tokens. Este modelo se diferencia de las actividades tradicionales en cadena (como el comercio o el staking), y pone mayor énfasis en la contribución de información y la influencia del usuario dentro de la comunidad.
Características de "Zui Lu":
Los proyectos de "zui lu" más populares o que apoyan "zui lu" actualmente incluyen:
Kaito AI: es la plataforma representativa de Yap-to-Earn, que ha colaborado con varios proyectos para evaluar mediante algoritmos de IA la cantidad, calidad, interactividad y profundidad del contenido relacionado con criptomonedas publicado por los usuarios en X, recompensando con puntos Yap para que los usuarios compitan en la tabla de clasificación y ganen airdrops de tokens.
De esta manera, los creadores pueden no solo demostrar de manera efectiva su influencia y el valor de su contenido a través de Yaps, sino también atraer una atención de alta calidad y precisa; los usuarios comunes pueden aprovechar el sistema Yaps para descubrir de manera eficiente contenido de calidad y KOL; mientras que las partes del proyecto logran los objetivos duales de alcanzar usuarios objetivo de manera precisa y expandir la influencia de la marca, formando un ciclo ecológico virtuoso de beneficios mutuos.
Kaito AI ha distribuido más de 90 millones de dólares en tokens a diversas comunidades (sin incluir los airdrops de Kaito), con más de 200,000 Yappers activos mensualmente.
Fuente:
Cookie.fun: Cookie rastrea la cuota de mente (mindshare), la interacción y los datos en cadena de los agentes de IA, generando una visión general completa del mercado, así como la cuota de mente y el sentimiento de los proyectos de criptomonedas. Cookie Snaps cuenta con un sistema de recompensas y actividades de airdrop incorporado, que recompensa a los creadores de Cookie que contribuyen a la atención del proyecto.
Cookie ha colaborado con tres proyectos para lanzar la actividad Snaps, que son Spark, Sapien y OpenLedger. Entre ellos, la actividad Spark tuvo más de 16,000 participantes, mientras que el número de participantes en los otros dos proyectos fue de 7,930 y 6,810 respectivamente.
Virtuals: Virtuals no es en sí mismo una plataforma centrada en Yap-to-Earn, sino una plataforma de lanzamiento de agentes de IA. Sin embargo, a mediados de abril se lanzó 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 (respaldado por Kaito).
Los primeros proyectos de agentes de IA con alta tasa de suscripción en Virtuals, fuente:
Loud: Loud, como un "experimento de valor de atención" dentro del ecosistema Kaito AI, ocupó más del 70% del mercado de atención de Kaito a través de actividades de Yap-to-Earn antes del lanzamiento oficial del token a finales de mayo de 2025 mediante la Oferta Inicial de Atención (Initial Attention Offering, IAO). El mecanismo de funcionamiento de LOUD también gira en torno a la "economía de atención", donde las tarifas de transacción recaudadas después de la apertura del 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, respaldado por AllianceDAO. Wallchain X Score evalúa la influencia general de los usuarios, mientras que Wallchain Quacks recompensa el contenido de alta calidad y las interacciones valiosas. Actualmente, el LLM personalizado de Wallchain Quacks evalúa diariamente el contenido de los creadores, y aquellos creadores que produzcan contenido valioso y perspicaz recibirán recompensas Quacks.
Boca Loco + Tareas / Actividades en la cadena / Verificación: Valoración de contribuciones multidimensionales
También hay algunos proyectos que combinan la contribución de contenido con el comportamiento en la cadena (como transacciones, staking, acuñación de NFT) o tareas, evaluando de manera integral la contribución multidimensional de los usuarios.
Galxe Starboard: Galxe es una plataforma de crecimiento Web3, y su último lanzamiento, Galxe Starboard, se dedica a recompensar contribuciones reales en acciones tanto fuera de la cadena como en la cadena. Los proyectos pueden definir múltiples niveles de contribución, donde lo importante no es solo cuántos tuits se han enviado, sino el valor que se aporta a todo el proyecto, incluyendo la participación en publicaciones, el sentimiento, la viralidad, la interacción con dApps, la tenencia de tokens, la acuñación de NFT o la finalización de tareas en la cadena.
Mirra: Mirra es un modelo de IA descentralizado entrenado con datos seleccionados por la comunidad, que puede aprender de las contribuciones en tiempo real de los usuarios de Web3. En concreto, los creadores publican contenido de alta calidad en X, lo que equivale a enviar datos de verificación para la IA; los exploradores (Scout) identifican contenido de alto valor en X y etiquetan @MirraTerminal en las respuestas para enviar sus ideas, lo que determina qué contenido aprende la IA y ayuda a dar forma a una IA inteligente.
InfoFi de Tipo Reputacional
Ethos es un protocolo de reputación en cadena, completamente basado en protocolos abiertos y registros en cadena, y combina la prueba de derechos sociales (Social PoS) para generar un puntaje de credibilidad (Credibility Score) a través de mecanismos descentralizados, asegurando la fiabilidad, descentralización y resistencia a ataques Sybil de su sistema de reputación. Actualmente, Ethos utiliza un estricto sistema de invitaciones. La función principal de Ethos es generar un puntaje de credibilidad, un indicador cuantificado de la confianza de los usuarios en la cadena. El puntaje se basa en las siguientes actividades en cadena e interacciones sociales: mecanismo de comentarios (con utilidad acumulativa), mecanismo de garantía (apostar Ethereum para respaldar a otros usuarios).
Ethos también lanzó un mercado de reputación que permite a los usuarios especular sobre la reputación de individuos, empresas, DAOs e incluso entidades de IA mediante la compra y venta de "votos de confianza" y "votos de desconfianza", es decir, ir en largo o en corto en la reputación.
GiveRep: Principalmente construido sobre Sui, tiene como objetivo transformar la influencia social y la participación comunitaria de los usuarios en la plataforma X en una reputación en cadena cuantificable a través de la actividad de los usuarios, y fomentar la participación mediante recompensas. Al comentar en las publicaciones de los creadores mencionando la cuenta oficial de GiveRep en Twitter, tanto el comentarista como el creador reciben un punto de reputación. Para limitar el abuso, GiveRep restringe a los usuarios a un máximo de 3 menciones de este tipo al día (incluyendo las 3). Los creadores pueden recibir puntos ilimitados diariamente. Las menciones de comentarios de proyectos del ecosistema Sui y embajadores recibirán más puntos.
Mercado de Atención / Predicción
Noise: es una plataforma de descubrimiento de tendencias y comercio basada en MegaETH, que actualmente requiere un código de invitación para poder experimentar. Los usuarios pueden ir en largo o en corto en la atención del proyecto.
Upside: Upside es un mercado de predicción social (los inversores incluyen a Arthur Hayes) que recompensa el descubrimiento, la compartición y la predicción de contenidos y enlaces valiosos, creando un mercado dinámico a través de un mecanismo de ‘me gusta’. Las ganancias se distribuyen proporcionalmente entre votantes, creadores y curadores. Para prevenir la manipulación del pool de predicciones, durante los últimos 5 minutos de cada ronda, el peso de los ‘me gusta’ se reduce.
YAPYO: Una infraestructura de 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 X, 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 a contenido de tokens: Filtrar ruido
Backroom: Los creadores pueden lanzar espacios tokenizados que ofrecen contenido seleccionado como análisis de mercado, Alpha y más, sin necesidad de gestión y sin presión social; los usuarios pueden desbloquear información de alto valor y bajo ruido al comprar claves en cadena vinculadas a cada espacio de creador. Las claves no solo se utilizan para acceder, sino que son activos negociables con una curva de precios dinámica impulsada por la demanda. Al mismo tiempo, la IA procesará los datos de chat y señales para generar información procesable.
Xeet: un nuevo protocolo en la red Abstract que aún no se ha lanzado por completo, pero actualmente ya se ha lanzado un programa de recomendación que recompensa a los KOL con puntos. El fundador de Xeet @Pons_ETH se burla de que InfoFi ha evolucionado a NoiseFi, y afirma: "es hora de reducir el ruido y aumentar la señal." La información pública actual es que Xeet se integrará con la puntuación de Ethos, además de esto, Xeet no ha revelado más información.
Información de Insights 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 Intel Exchange es una plataforma de intercambio de inteligencia descentralizada, donde los "detectives en cadena" pueden ganar recompensas.
InfoFi dilema
Mercado de predicción
Chupar la boca
Reputación
Proyectos de InfoFi con reputación como Ethos adoptan un sistema de invitación para controlar la calidad de los usuarios y reducir los ataques de brujería. Sin embargo, este mecanismo eleva la barrera de entrada, limitando la incorporación de nuevos usuarios y dificultando la formación de un amplio efecto de red.
Riesgo de operaciones maliciosas.
El problema del reconocimiento cruzado de las puntuaciones de reputación, los diferentes sistemas de puntuación de los protocolos son difíciles de interconectar, lo que crea islas de información.
InfoFi tendencia
Mercado de Predicción
Boca Loo + InfoFi de tipo reputación
Información de análisis de datos InfoFi
Resumen
La contradicción central de la era digital es la división entre los creadores de atención y los poseedores de valor. Esta división es precisamente la fuerza motriz de la revolución Web3 InfoFi.
La contradicción central de InfoFi radica en que, si no se puede equilibrar el valor de la información con los incentivos de participación, podría repetir el mismo error de SocialFi de "alta apertura y baja rentabilidad". La clave de InfoFi está en establecer un mecanismo de equilibrio de "tres en uno": la extracción de información, la participación del usuario y el retorno de valor, lo que impulsará la formación de una mejor infraestructura de compartición del conocimiento y toma de decisiones colectivas. Esto no solo requiere que en el plano técnico se realice una cuantificación de la atención, sino que también debe asegurarse en el diseño del mecanismo que los participantes comunes puedan obtener un retorno razonable de la difusión de información, evitando una grave inclinación en la distribución del valor.
Lo más importante es que la revolución de InfoFi necesita un impulso conjunto de arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba para lograr verdaderamente la equidad y la eficiencia en la economía de la atención. De lo contrario, el efecto Mateo de la pirámide de beneficios hará que InfoFi se convierta en un juego de enriquecimiento para unos pocos, y se alejará del propósito original de "valorización de la atención para todos".
Referencia: