InfoFi 生态全解读：AI 赋能的注意力市场，还是收割散户的新镰刀？

1971 年，心理学家兼经济学家赫伯特·西蒙首次提出注意力经济理论，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、USV 执行合伙人 Albert Wenger 在《资本之后的世界》中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：致力于解决食物稀缺问题，但催生土地争夺；
• 工业革命：致力于解决土地稀缺问题，但转向资源竞争、资本积累；
• 数字革命：争夺注意力。

这一转变的底层动力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 Labubu 在潮玩市场的火爆，头部主播的直播带货，本质上很大程度上都是对用户、观众注意力的争夺。然而，传统注意力经济中，用户、粉丝、消费者作为"数据燃料"贡献注意力，超额收益却被平台、黄牛等垄断。而 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，试图将价值返还给参与者。

本文将深入介绍 InfoFi 项目分类、面临的挑战以及未来的发展趋势。

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，这不仅涵盖传统的预测市场，还包括注意力、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 的核心优势体现在：

• 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。通过智能合约和激励机制，让信息生产者、传播者和消费者能共享收益。
• 信息价值化能力：将抽象的注意力、见解、声誉、叙事活跃度等转化为可交易的数字资产，为原本难以流通的信息价值创造交易市场。
• 低门槛参与：用户仅凭社交媒体账号即可通过内容创作参与价值分配。
• 激励机制的创新：不仅奖励内容创作，还包括传播、互动、验证等多个环节，让小众内容和长尾用户也能获得回报。优质内容获得更多奖励，激励持续产出高质量信息；
• 跨领域的应用潜力：比如，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

InfoFi 涵盖了多种不同的应用场景和模式，主要可以分为以下几个类别：

预测市场

预测市场作为 InfoFi 的核心组成部分，是一种通过群体智慧预测未来事件结果的机制。参与者通过买卖与特定事件结果挂钩的"股份"来表达对未来事件（例如选举或政策结果、体育赛事、经济预测、价格期望、产品发布时间等）的预期，市场价格则反映了群体对事件结果的集体预期。Polymarket 是推广 InfoFi 概念的代表性应用。

Vitalik 一直是预测市场 Polymarket 的忠实支持者，其曾在 2024 年 11 月份的《从预测市场到信息金融》文章中表示，"预测市场有潜力在社交媒体、科学、新闻、治理和其他领域创造更好的应用。我将这类市场称为信息金融（info finance）。"Vitalik 还指出了 Polymarket 的两面性：一个是面向参与者的博彩网站，一个是面向其他所有人的新闻网站。

在 InfoFi 的框架下，预测市场不仅仅是投机的工具，而是通过金融激励机制来挖掘和揭示真实信息的平台。这种机制利用了市场的效率，鼓励参与者提供准确的信息，因为正确的预测会带来经济回报，而错误的预测则可能导致损失。马斯克本人也曾在 2024 年美国大选前一个月转发"Polymarket 上特朗普以 51% 支持率领先"的数据，并评论道："由于涉及真金白银投入，这一数据比传统民调更为准确"。

预测市场代表平台包括：

• Polymarket：最大的去中心化预测市场，Polymarket 基于 Polygon 网络搭建，以 USDC 稳定币作为交易媒介。用户可以对政治选举、经济、娱乐、产品上线与否等事件进行预测。
• Kalshi：是美国完全受 CFTC 监管的预测市场平台，通过与加密货币和稳定币基础设施提供商 Zero Hash 的合作支持接受 USDC、BTC、WLD 、SOL、XRP 和 RLUSD 存款，但收到法定货币结算。Kalshi 专注于事件合约（Event Contracts），允许用户交易政治、经济和金融事件的结果。因监管合规性，Kalshi 在美国市场具有独特优势。

嘴撸型 InfoFi（Yap-to-Earn）

"嘴撸"是中文加密社区对 Yap-to-Earn 的戏称，是指通过发表见解、分享内容来赚取奖励。Yap-to-Earn 的核心理念是鼓励用户在社交平台上发布高质量、与加密项目相关的帖子或评论，大多通过 AI 算法评估内容的数量、质量、互动情况及深度，从而分配积分或代币奖励。这种模式区别于传统的链上活动（如交易或质押），更注重用户在社区中的信息贡献与影响力。

"嘴撸"的特点：

• 无需链上交易或高额资本，只需 X 账号即可参与。
• 通过奖励有价值的讨论，增强项目社区的活跃度。
• AI 算法减少人为干预，过滤机器人和低质内容，确保奖励分配更透明。
• 积分可能转化为代币空投或生态特权，早期参与者可能获得较高收益。

当前主流的嘴撸项目或支持嘴撸的项目包括：

Kaito AI：是 Yap-to-Earn 的代表平台，已和多个项目合作，通过 AI 算法评估用户在 X 发布的加密相关内容的数量、质量、互动性和深度，奖励 Yap 积分，供用户竞争排行榜赚取代币空投。

如此一来，创作者通过 Yaps 不仅能有效证明自身的影响力与内容价值，更能吸引精准的高质量关注；普通用户可借助 Yaps 体系高效发掘优质内容与 KOL；而项目方则实现了精准触达目标用户与扩大品牌影响力的双重目标，形成多方共赢的良性生态循环。

Kaito AI 已向各社区发放价值超过 9000 万美元的代币（不包括 Kaito 自己的空投），每月活跃 Yapper 超过 20 万。

Cookie.fun：Cookie 追踪 AI 代理的心智占有率（mindshare）、互动情况以及链上数据，生成全面的市场概览，也追踪加密项目的心智占有率和情绪。Cookie Snaps 内置奖励和空投活动系统，为项目注意力做出贡献的 Cookie 创作者提供奖励。

Cookie 共与三个项目合作推出 Snaps 活动，分别为 Spark、Sapien 和 OpenLedger。其中，Spark 活动的参与人数超过 1.6 万名，后两个项目的参与人数分别为 7930 和 6810 名。

Virtuals：Virtuals 本身不是一个专注 Yap-to-Earn 的平台，而是一个 AI 代理启动平台，不过 4 月中旬在 Base 上推出新发射机制 Genesis Launch，参与发射需要积分的赚取方式之一包括 Yap-to-Earn（由 Kaito 提供支持） 。

Loud：Loud 作为 Kaito AI 生态中的一项"注意力价值实验"，在 2025 年 5 月底通过初始注意力发行（Initial Attention Offering，简称 IAO）正式发布代币之前，通过 Yap-to-Earn 活动一度占据了 Kaito 注意力排行榜中 70% 以上的份额。LOUD 运行机制也围绕"注意力经济"展开，开放交易后收取的交易费用以 SOL 形式主要分配给注意力排行榜前 25 名用户。

Wallchain Quacks：Wallchain 是一个基于 Solana 的程序化 AttentionFi 项目，得到了 AllianceDAO 的支持。Wallchain X Score 评估用户的整体影响力，而 Wallchain Quacks 则奖励高质量的内容和有价值的互动。目前。Wallchain Quacks 定制 LLM 会每天评估创作者内容，有价值、富有洞察力的内容创作者将获得 Quacks 奖励。

嘴撸 + 任务 / 链上活动 / 验证：多维贡献价值化

也有部分项目通过将内容贡献与链上行为（如交易、质押、NFT 铸造）或任务结合，综合评估用户多维贡献。

Galxe Starboard：Galxe 是一个 Web3 增长平台，其最新推出的 Galxe Starboard 致力于奖励链下和链上行动中的真实贡献。项目可以定义多个贡献层，重要的不仅仅是发了多少推文，而是为整个项目带来的价值，包括帖子参与度、情绪、病毒式传播、与 dApp 交互、持有代币、铸造 NFT 或完成链上任务等。

Mirra：Mirra 是一个基于社区精选数据进行训练的去中心化 AI 模型，能够从 Web3 用户的实时贡献中进行学习。具体来说，创作者在 X 上发布高质量内容，相当于提交 AI 验证数据；侦察员（Scout）识别 X 上的高价值内容在回复中标记来提交见解，决定了 AI 学习哪些内容，帮助塑造智能 AI。

声誉型 InfoFi

Ethos 是一个链上声誉协议，完全基于开放协议和链上记录，并结合社交权益证明（Social PoS），通过去中心化机制生成可信度评分（Credibility Score），确保其信誉体系的可靠性、去中心化和抗 Sybil 攻击能力。目前 Ethos 采用了严格的邀请制。Ethos 的核心功能是生成可信度评分，一个量化用户链上信任度的数值化指标。评分基于以下链上活动和社交互动：评论机制（具有累积效用）、担保机制（质押以太坊为其他用户背书）。

Ethos 还发布了声誉市场，允许用户通过买卖"信任票"与"不信任票"来对个人、公司、DAO 甚至 AI 实体的声誉进行投机，即做多或者做空声誉。

GiveRep：主要构建于 Sui 之上，旨在通过用户在 X 平台上的活动，将其社交影响力、社区参与转化为可量化的链上声誉，