InfoFi 生態全解讀：AI 賦能的注意力市場，還是收割散戶的新鐮刀？

1971 年，心理學家兼經濟學家赫伯特·西蒙首次提出注意力經濟理論，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、USV 執行合夥人 Albert Wenger 在《資本之後的世界》中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：致力於解決食物稀缺問題，但催生土地爭奪；
• 工業革命：致力於解決土地稀缺問題，但轉向資源競爭、資本積累；
• 數字革命：爭奪注意力。

這一轉變的底層動力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 Labubu 在潮玩市場的火爆，頭部主播的直播帶貨，本質上很大程度上都是對用戶、觀衆注意力的爭奪。然而，傳統注意力經濟中，用戶、粉絲、消費者作爲"數據燃料"貢獻注意力，超額收益卻被平台、黃牛等壟斷。而 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，試圖將價值返還給參與者。

本文將深入介紹 InfoFi 項目分類、面臨的挑戰以及未來的發展趨勢。

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，這不僅涵蓋傳統的預測市場，還包括注意力、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 的核心優勢體現在：

• 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。通過智能合約和激勵機制，讓信息生產者、傳播者和消費者能共享收益。
• 信息價值化能力：將抽象的注意力、見解、聲譽、敘事活躍度等轉化爲可交易的數字資產，爲原本難以流通的信息價值創造交易市場。
• 低門檻參與：用戶僅憑社交媒體帳號即可通過內容創作參與價值分配。
• 激勵機制的創新：不僅獎勵內容創作，還包括傳播、互動、驗證等多個環節，讓小衆內容和長尾用戶也能獲得回報。優質內容獲得更多獎勵，激勵持續產出高質量信息；
• 跨領域的應用潛力：比如，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

InfoFi 涵蓋了多種不同的應用場景和模式，主要可以分爲以下幾個類別：

預測市場

預測市場作爲 InfoFi 的核心組成部分，是一種通過羣體智慧預測未來事件結果的機制。參與者通過買賣與特定事件結果掛鉤的"股份"來表達對未來事件（例如選舉或政策結果、體育賽事、經濟預測、價格期望、產品發布時間等）的預期，市場價格則反映了羣體對事件結果的集體預期。Polymarket 是推廣 InfoFi 概念的代表性應用。

Vitalik 一直是預測市場 Polymarket 的忠實支持者，其曾在 2024 年 11 月份的《從預測市場到信息金融》文章中表示，"預測市場有潛力在社交媒體、科學、新聞、治理和其他領域創造更好的應用。我將這類市場稱爲信息金融（info finance）。"Vitalik 還指出了 Polymarket 的兩面性：一個是面向參與者的博彩網站，一個是面向其他所有人的新聞網站。

在 InfoFi 的框架下，預測市場不僅僅是投機的工具，而是通過金融激勵機制來挖掘和揭示真實信息的平台。這種機制利用了市場的效率，鼓勵參與者提供準確的信息，因爲正確的預測會帶來經濟回報，而錯誤的預測則可能導致損失。馬斯克本人也曾在 2024 年美國大選前一個月轉發"Polymarket 上川普以 51% 支持率領先"的數據，並評論道："由於涉及真金白銀投入，這一數據比傳統民調更爲準確"。

預測市場代表平台包括：

• Polymarket：最大的去中心化預測市場，Polymarket 基於 Polygon 網路搭建，以 USDC 穩定幣作爲交易媒介。用戶可以對政治選舉、經濟、娛樂、產品上線與否等事件進行預測。
• Kalshi：是美國完全受 CFTC 監管的預測市場平台，通過與加密貨幣和穩定幣基礎設施提供商 Zero Hash 的合作支持接受 USDC、BTC、WLD 、SOL、XRP 和 RLUSD 存款，但收到法定貨幣結算。Kalshi 專注於事件合約（Event Contracts），允許用戶交易政治、經濟和金融事件的結果。因監管合規性，Kalshi 在美國市場具有獨特優勢。

嘴擼型 InfoFi（Yap-to-Earn）

"嘴擼"是中文加密社區對 Yap-to-Earn 的戲稱，是指通過發表見解、分享內容來賺取獎勵。Yap-to-Earn 的核心理念是鼓勵用戶在社交平台上發布高質量、與加密項目相關的帖子或評論，大多通過 AI 算法評估內容的數量、質量、互動情況及深度，從而分配積分或代幣獎勵。這種模式區別於傳統的鏈上活動（如交易或質押），更注重用戶在社區中的信息貢獻與影響力。

"嘴擼"的特點：

• 無需鏈上交易或高額資本，只需 X 帳號即可參與。
• 通過獎勵有價值的討論，增強項目社區的活躍度。
• AI 算法減少人爲幹預，過濾機器人和低質內容，確保獎勵分配更透明。
• 積分可能轉化爲代幣空投或生態特權，早期參與者可能獲得較高收益。

當前主流的嘴擼項目或支持嘴擼的項目包括：

Kaito AI：是 Yap-to-Earn 的代表平台，已和多個項目合作，通過 AI 算法評估用戶在 X 發布的加密相關內容的數量、質量、互動性和深度，獎勵 Yap 積分，供用戶競爭排行榜賺取代幣空投。

如此一來，創作者通過 Yaps 不僅能有效證明自身的影響力與內容價值，更能吸引精準的高質量關注；普通用戶可借助 Yaps 體系高效發掘優質內容與 KOL；而項目方則實現了精準觸達目標用戶與擴大品牌影響力的雙重目標，形成多方共贏的良性生態循環。

Kaito AI 已向各社區發放價值超過 9000 萬美元的代幣（不包括 Kaito 自己的空投），每月活躍 Yapper 超過 20 萬。

Cookie.fun：Cookie 追蹤 AI 代理的心智佔有率（mindshare）、互動情況以及鏈上數據，生成全面的市場概覽，也追蹤加密項目的心智佔有率和情緒。Cookie Snaps 內置獎勵和空投活動系統，爲項目注意力做出貢獻的 Cookie 創作者提供獎勵。

Cookie 共與三個項目合作推出 Snaps 活動，分別爲 Spark、Sapien 和 OpenLedger。其中，Spark 活動的參與人數超過 1.6 萬名，後兩個項目的參與人數分別爲 7930 和 6810 名。

Virtuals：Virtuals 本身不是一個專注 Yap-to-Earn 的平台，而是一個 AI 代理啓動平台，不過 4 月中旬在 Base 上推出新發射機制 Genesis Launch，參與發射需要積分的賺取方式之一包括 Yap-to-Earn（由 Kaito 提供支持） 。

Loud：Loud 作爲 Kaito AI 生態中的一項"注意力價值實驗"，在 2025 年 5 月底通過初始注意力發行（Initial Attention Offering，簡稱 IAO）正式發布代幣之前，通過 Yap-to-Earn 活動一度佔據了 Kaito 注意力排行榜中 70% 以上的份額。LOUD 運行機制也圍繞"注意力經濟"展開，開放交易後收取的交易費用以 SOL 形式主要分配給注意力排行榜前 25 名用戶。

Wallchain Quacks：Wallchain 是一個基於 Solana 的程序化 AttentionFi 項目，得到了 AllianceDAO 的支持。Wallchain X Score 評估用戶的整體影響力，而 Wallchain Quacks 則獎勵高質量的內容和有價值的互動。目前。Wallchain Quacks 定制 LLM 會每天評估創作者內容，有價值、富有洞察力的內容創作者將獲得 Quacks 獎勵。

嘴擼 + 任務 / 鏈上活動 / 驗證：多維貢獻價值化

也有部分項目通過將內容貢獻與鏈上行爲（如交易、質押、NFT 鑄造）或任務結合，綜合評估用戶多維貢獻。

Galxe Starboard：Galxe 是一個 Web3 增長平台，其最新推出的 Galxe Starboard 致力於獎勵鏈下和鏈上行動中的真實貢獻。項目可以定義多個貢獻層，重要的不僅僅是發了多少推文，而是爲整個項目帶來的價值，包括帖子參與度、情緒、病毒式傳播、與 dApp 交互、持有代幣、鑄造 NFT 或完成鏈上任務等。

Mirra：Mirra 是一個基於社區精選數據進行訓練的去中心化 AI 模型，能夠從 Web3 用戶的實時貢獻中進行學習。具體來說，創作者在 X 上發布高質量內容，相當於提交 AI 驗證數據；偵察員（Scout）識別 X 上的高價值內容在回復中標記來提交見解，決定了 AI 學習哪些內容，幫助塑造智能 AI。

聲譽型 InfoFi

Ethos 是一個鏈上聲譽協議，完全基於開放協議和鏈上記錄，並結合社交權益證明（Social PoS），通過去中心化機制生成可信度評分（Credibility Score），確保其信譽體系的可靠性、去中心化和抗 Sybil 攻擊能力。目前 Ethos 採用了嚴格的邀請制。Ethos 的核心功能是生成可信度評分，一個量化用戶鏈上信任度的數值化指標。評分基於以下鏈上活動和社交互動：評論機制（具有累積效用）、擔保機制（質押以太坊爲其他用戶背書）。

Ethos 還發布了聲譽市場，允許用戶通過買賣"信任票"與"不信任票"來對個人、公司、DAO 甚至 AI 實體的聲譽進行投機，即做多或者做空聲譽。

GiveRep：主要構建於 Sui 之上，旨在通過用戶在 X 平台上的活動，將其社交影響力、社區參與轉化爲可量化的鏈上聲譽，