Pengaruh Penetapan Ulang Harga di Web3 (II): Finansialisasi Informasi

Jika InfoFi Bagian I membahas tentang pengukuran perhatian, Bagian II adalah tentang monetisasinya. Saat protokol memberi skor dan mentokenisasi pengaruh, muncul pertanyaan baru: dapatkah sistem ini menciptakan ekonomi yang berkelanjutan—atau apakah mereka hanya menggelembungkan kebisingan yang terfinansialkan?

CoinEx Research akan menganalisis efek sekunder dari model InfoFi dan menilai apa yang diperlukan untuk membuat pasar perhatian benar-benar terdesentralisasi, interoperabel, dan bermakna.

Tiga Arketipe Keuangan Perhatian: Kaito, Noise, Cookie

Kaito: Penambangan Narasi dan Roda Gila Umpan Balik

Kaito mewakili versi paling lengkap dari siklus umpan balik sosial-ke-modal. Sistem Yaps-nya memberi penghargaan kepada pengguna untuk membuat konten berbasis kripto, dan ekosistemnya mencakup:

• Papan peringkat pra-TGE yang mengukur mindshare proyek;
• Peringkat Yapper yang menentukan kelayakan untuk token drop;
• Kaito Earns modul yang menghubungkan pengaruh dengan peluang investasi.

Siklusnya ketat dan rekursif: konten → Yaps → eksposur → airdrop → lebih banyak konten. Ini bukan sekadar infrastruktur ekonomi kreator— ini adalah corong tergamifikasi untuk spekulasi narasi.

Loop ini terbukti kuat. Berachain dan Story Protocol keduanya mengikat kriteria airdrop mereka ke metrik Kaito, melegitimasi Yaps sebagai proksi untuk ekuitas pengaruh. Namun, ini juga berarti bahwa algoritma Kaito menjadi arbiter de facto tentang siapa yang berhak mendapatkan modal, yang membawa kita kembali ke masalah penilaian yang tidak transparan.

Noise: Pasar Derivatif Perhatian

Di mana Kaito memberi penghargaan atas pengaruh, Noise memperdagangkannya . Pengguna dapat mengambil posisi long atau short pada mindshare sebuah proyek—bukan harga tokennya, tetapi modal sosialnya. Jika Anda percaya Farcaster mendapatkan daya tarik narasi, Anda dapat mengambil posisi long dengan leverage pada skor perhatiannya.

Model ini terinspirasi dari pasar prediksi seperti Polymarket , tetapi dengan perbedaan: "aset"-nya bukanlah peristiwa masa depan, melainkan persepsi saat ini. Noise bahkan menggunakan Kaito sebagai satu-satunya oracle perhatian, memperkenalkan rantai ketergantungan yang inovatif sekaligus rapuh.

Implikasinya radikal: perhatian tidak lagi sekadar sinyal—ia menjadi komoditas spekulatif. Tetapi ketika komoditas itu dihargai berdasarkan satu sumber data, pasar rentan terhadap manipulasi, bias, dan distorsi.

Cookie: Infrastruktur untuk Pengaruh Berbasis Data

Cookie mengambil jalur berbeda—kurang spekulatif, lebih infrastruktural. Tesis intinya adalah bahwa pengaruh adalah fungsi dari data yang kaya konteks, bukan keterlibatan mentah. Cookie melacak interaksi di Twitter, data on-chain untuk membangun profil KOL multi-dimensi, yang dapat digunakan oleh agen AI, pemasar, dan protokol.

Tidak seperti Kaito atau Noise, Cookie tidak hanya memberi penghargaan atas perhatian—ia menganalisis dan mengemas perhatian tersebut , bertujuan menjadi lapisan intelijen B2B untuk ekonomi pengaruh yang dapat diprogram. Peluncuran terbaru Snaps (skor berdasarkan kualitas dan konsistensi konten) mulai menutup loop antara konten dan penghargaan, sementara API Data Swarm-nya menandakan ambisi yang jauh melampaui media sosial.

Bersama-sama, Kaito, Noise, dan Cookie mewakili tiga arketipe InfoFi:

• Kaito: Memberi skor, memberi penghargaan, dan mengalokasikan ulang perhatian.
• Noise: Memfinansialkan dan berspekulasi pada perhatian.
• Cookie: Mengorganisir dan mensintesis perhatian untuk agen AI.

Setiap pendekatan mengungkapkan sebagian dari peluang—dan sebagian dari masalah.

Eksperimen Rapuh: Loud, GiveRep, Wallchain

Loud: Insentif Tanpa Ketahanan

Loud mewakili salah satu model tokenisasi perhatian murni paling awal—memberi penghargaan kepada pengguna berdasarkan metrik visibilitas dan mendistribusikan ulang biaya perdagangan kepada performer terbaik. Konsep Initial Attention Offering (IAO) sangat berani, membalik model tradisional modal-dulu menjadi alokasi pengaruh-dulu.

Namun, tanpa mekanisme untuk mempertahankan kualitas atau menyaring keterlibatan jangka panjang , model ini kesulitan mempertahankan mindshare yang berkelanjutan. Lonjakan konten menjadi berumur pendek, dan begitu momentum spekulatif mendingin, ekonomi tokennya kehilangan relevansi.

Kesimpulannya bukan bahwa Loud "gagal," tetapi bahwa tokenisasi visibilitas membutuhkan lebih dari sekadar insentif—ia membutuhkan filter berlapis untuk persistensi sinyal dan nilai kontekstual.

GiveRep: Reputasi Tanpa Diferensiasi

Visi GiveRep—memetakan interaksi sosial ke dalam reputasi on-chain—menarik dan sangat dibutuhkan di Web3. Namun arsitektur saat ini memperlakukan semua aktivitas secara sama, tanpa mengurai bobot semantik dari kontribusi.

Sebuah mention dari kontributor jangka panjang dan repost biasa menerima perlakuan serupa. Tanpa penilaian yang sensitif terhadap kualitas atau validasi lintas platform, reputasi menjadi metrik permukaan, bukan lapisan kepercayaan.

Selain itu, cakupan saat ini dalam ekosistem Sui membatasi efek jaringan. Agar sistem seperti ini dapat berkembang secara bermakna, interoperabilitas dan filter semantik harus menjadi inti, bukan opsional.

Wallchain: Intensi Terdesentralisasi, Substrat Terpusat

Wallchain bertujuan untuk mengukur pengaruh nyata melalui metrik seperti X Score dan poin Quacks. Platform ini menekankan kontribusi autentik dan evaluasi harian melalui AI. Namun, ketergantungan kuatnya pada data X (Twitter) berarti bahwa volatilitas tingkat platform—perubahan algoritma, batasan API, pergeseran moderasi—dapat secara langsung memengaruhi penilaian pengaruh.

Ini bukan cacat desain, tetapi refleksi dari kendala InfoFi yang lebih luas: proyek Web3 tetap sangat bergantung pada permukaan data Web2 . Sampai substrat perhatian yang asli dan dapat diverifikasi muncul, banyak sistem InfoFi akan menghadapi kerapuhan yang sama—terlepas dari aspirasi terdesentralisasi mereka.

Dilema Desentralisasi: Protokol dengan Ketergantungan Platform

Umpan Data Terpusat, Pembungkus Terdesentralisasi

Terlepas dari ambisi InfoFi, sebagian besar proyek dibangun di atas platform terpusat seperti X (Twitter)—satu titik kegagalan untuk seluruh tumpukan. Ketika perhatian pengguna diambil dari jaringan yang dikelola secara privat, kekaburan algoritmik, kebijakan moderasi, dan kontrol akses menjadi risiko hulu.

Baik itu X Score Wallchain, Yaps Kaito, atau peringkat KOL Fantasy.top, kelemahan yang sama tetap ada: metrik Web3 yang dibangun di atas medan Web2.

Sistem Penilaian: Penjaga Gerbang Baru yang Tidak Transparan

Sebagian besar mesin penilaian InfoFi tetap tertutup sumbernya, tidak dapat diverifikasi, dan resisten terhadap tantangan . Yaps, Quacks, Snaps—semuanya menentukan akses pengguna ke penghargaan, airdrop, dan visibilitas—namun logika internalnya tersembunyi.

Kekaburan ini menciptakan kembali asimetri kepercayaan yang sama yang ingin dihilangkan Web3 . Jika pengaruh akan difinansialkan, model di baliknya harus dapat diaudit dan dikomposisi. Jika tidak, kita hanya menukar satu kotak hitam (algoritma Web2) dengan yang lain.

Teater Tata Kelola, Bukan Kepemilikan Nyata

Beberapa platform mengadopsi narasi berorientasi komunitas (misalnya, staking reputasi, social slashing), tetapi sedikit yang memiliki kerangka tata kelola yang bermakna. Keputusan tentang bobot penilaian, ambang batas papan peringkat, atau kelayakan airdrop sering tetap terpusat di balik tim produk atau dewan penasihat.

Desentralisasi sejati menuntut lebih dari sekadar distribusi token—ia membutuhkan kontrol yang digerakkan pengguna atas model data yang mendefinisikan akses, modal, dan pengaruh.

Potensi Protokol: Ke Mana InfoFi Harus Melangkah Selanjutnya

Agen AI sebagai Konsumen Asli InfoFi

Generasi agen AI berikutnya tidak hanya akan memproses informasi—mereka akan bertransaksi berdasarkan informasi tersebut. Dataset InfoFi—sinyal sosial real-time, tren narasi, skor reputasi—adalah input ideal untuk agen otonom yang menjalankan strategi investasi, kurasi, atau penelitian.

Bayangkan AI manajer portofolio menggunakan indeks mindshare Kaito untuk menyesuaikan eksposur terhadap token yang sedang berkembang. Atau bot penilaian reputasi menggunakan data Wallchain dan GiveRep untuk memeriksa kontributor protokol. Agen-agen ini akan membutuhkan data terstruktur dengan integritas tinggi—mendorong InfoFi untuk meningkatkan kualitas sinyal, transparansi, dan interoperabilitas.

Di sinilah API data yang berfokus pada AI milik Cookie bisa menjadi middleware penting, mengubah konten manusia yang berisik menjadi kecerdasan yang dapat digunakan mesin.

DeFi: Keuangan Tanpa Kepercayaan Membutuhkan Konteks yang Dapat Dipercaya

DeFi selalu kekurangan lapisan kredit asli. Sebagian besar protokol mengandalkan overcollateralization—bukan karena mereka ingin, tetapi karena mereka tidak memiliki cara untuk menentukan harga risiko.

InfoFi dapat membantu memperbaiki hal itu. Sistem reputasi on-chain seperti profil Ethos dapat memungkinkan pemberi pinjaman mengevaluasi peminjam melampaui saldo dompet. Metrik prediktif dari Kaito atau Cookie dapat menggerakkan strategi yield berbasis perhatian. Dan indeks mindshare dapat berfungsi sebagai input risiko untuk pemodelan volatilitas dan penetapan harga asuransi.

Dengan menanamkan reputasi, pengaruh, dan perhatian ke dalam DeFi, InfoFi akhirnya bisa memberikan Web3 lapisan kepercayaan yang tidak buta.

Pergeseran Penting: Dari Platform ke Protokol

Tidak ada dari ini yang akan terjadi kecuali para pemain InfoFi bersedia untuk mendesentralisasi diri. Itu berarti:

• Mengubah model penilaian menjadi modul open-source;
• Membuat tata kelola yang dapat diprogram dan inklusif;
• Membangun lapisan pengumpulan data yang tidak bergantung pada platform lama.

Kesimpulan: Pengaruh Adalah Aset—Tetapi Hanya Jika Dapat Diverifikasi

InfoFi membuka frontier baru: memperlakukan informasi, perhatian, dan modal sosial sebagai aset ekonomi yang likuid. Tetapi gelombang pertama eksperimen—betapapun ambisius—telah mengungkapkan biaya struktural dari desentralisasi yang tidak lengkap, penilaian yang tidak transparan, dan desain spekulatif.

Namun, tesisnya tetap kuat. Jika Web3 ingin melepaskan diri dari kebisingan media algoritmik dan membangun kembali kepercayaan dalam narasinya, ia harus berinvestasi dalam infrastruktur yang membuat pengaruh dapat diukur, transparan, dan dapat dikomposisi.

Fase berikutnya tidak akan dimenangkan melalui mekanisme hype atau penambangan papan peringkat. Ini akan dibangun di atas data yang dapat diverifikasi, protokol yang native untuk AI, dan lapisan kepercayaan yang berkembang dengan konteks. Masa depan InfoFi tidak bergantung pada siapa yang menangkap perhatian—tetapi pada siapa yang dapat membuktikan nilainya.