Web3에서의 가격 재조정 영향력 (II): 정보의 금융화

InfoFi 파트 I가 관심도 측정에 관한 것이었다면, 파트 II는 그 수익화에 관한 것입니다. 프로토콜이 영향력을 점수화하고 토큰화함에 따라 새로운 질문이 제기됩니다: 이러한 시스템이 지속 가능한 경제를 창출할 수 있을까요—아니면 그저 금융화된 소음을 부풀리는 것일까요?

CoinEx Research는 InfoFi 모델의 2차 효과를 분석하고, 관심 시장을 진정으로 탈중앙화되고, 상호 운용 가능하며, 의미 있게 만들기 위해 필요한 요소를 평가할 것입니다.

관심 금융의 세 가지 원형: Kaito, Noise, Cookie

Kaito: 내러티브 마이닝과 피드백 플라이휠

Kaito는 소셜-자본 피드백 사이클 의 가장 완전한 버전을 대표합니다. Yaps 시스템은 암호화폐 네이티브 콘텐츠를 생성하는 사용자에게 보상을 제공하며, 그 생태계에는 다음이 포함됩니다:

• 프로젝트 마인드쉐어를 측정하는 TGE 이전 리더보드 ;
• 토큰 드롭 자격을 결정하는 Yapper 랭킹 ;
• 영향력을 투자 기회와 연결하는 Kaito Earns 모듈.

이 사이클은 촘촘하고 재귀적입니다: 콘텐츠 → Yaps → 노출 → 에어드롭 → 더 많은 콘텐츠. 이는 단순한 크리에이터 경제 인프라가 아닙니다— 내러티브 투기를 위한 게임화된 퍼널입니다.

이 루프는 강력함이 입증되었습니다. Berachain과 Story Protocol은 모두 에어드롭 기준을 Kaito 메트릭스와 연결하여 Yaps를 영향력 자산의 대리지표로 정당화했습니다. 그럼에도 불구하고, 이는 Kaito의 알고리즘이 누가 자본을 받을 자격이 있는지 결정하는 사실상의 중재자가 된다는 것을 의미하며, 이는 불투명한 점수 산정 문제로 다시 돌아가게 합니다.

Noise: 관심 파생상품 시장

Kaito가 영향력에 보상을 준다면, Noise는 그것을 거래합니다 . 사용자는 프로젝트의 마인드쉐어에 롱 또는 숏 포지션을 취할 수 있습니다—토큰 가격이 아닌, 사회적 자본에 대해서입니다. Farcaster가 내러티브 견인력을 얻고 있다고 믿는다면, 그 관심도 점수에 레버리지 롱 포지션을 취할 수 있습니다.

이 모델은 Polymarket과 같은 예측 시장 에서 영감을 얻었지만, 한 가지 차이점이 있습니다: "자산"은 미래 이벤트가 아닌 현재의 인식입니다. Noise는 심지어 Kaito를 유일한 관심도 오라클로 사용하여, 혁신적이면서도 취약한 의존성 체인을 도입합니다.

이 함의는 급진적입니다: 관심은 더 이상 단순한 신호가 아니라 투기적 상품이 됩니다. 그러나 그 상품이 단일 데이터 피드를 기반으로 가격이 책정될 때, 시장은 조작, 편향, 왜곡에 취약해집니다.

Cookie: 데이터 네이티브 영향력을 위한 인프라

Cookie는 다른 경로를 택합니다—덜 투기적이고, 더 인프라적입니다. 그 핵심 논제는 영향력이 단순한 참여가 아닌 맥락이 풍부한 데이터의 함수라는 것입니다. Cookie는 Twitter, 온체인 데이터 전반의 상호작용을 추적하여 다차원 KOL 프로필 을 구축하며, 이는 AI 에이전트, 마케터, 프로토콜에 의해 활용될 수 있습니다.

Kaito나 Noise와 달리, Cookie는 단순히 관심에 보상하지 않고 이를 분석하고 패키징하여 프로그래밍 가능한 영향력 경제를 위한 B2B 인텔리전스 레이어 가 되는 것을 목표로 합니다. 최근 출시한 Snaps (콘텐츠 품질과 일관성을 기반으로 한 점수)는 콘텐츠와 보상 사이의 루프를 닫기 시작하며, Data Swarm API는 소셜 미디어를 훨씬 넘어선 야망을 보여줍니다.

Kaito, Noise, Cookie는 함께 세 가지 InfoFi 원형을 대표합니다:

• Kaito: 관심을 점수화하고, 보상하고, 재할당합니다.
• Noise: 관심을 금융화하고 투기합니다.
• Cookie: AI 에이전트를 위해 관심을 조직하고 종합합니다.

각 접근 방식은 기회의 일부와 문제의 일부를 드러냅니다.

취약한 실험들: Loud, GiveRep, Wallchain

Loud: 지속성 없는 인센티브

Loud는 가시성 지표를 기반으로 사용자에게 보상하고 거래 수수료를 고성과자에게 재분배하는 초기 순수 관심 토큰화 모델 중 하나를 대표합니다. 초기 관심 공개(IAO) 개념은 대담하게 전통적인 자본 우선 모델을 영향력 우선 할당으로 뒤집었습니다.

그러나 품질을 유지하거나 장기적 참여를 필터링하는 메커니즘이 없어서, 이 모델은 지속 가능한 관심을 유지하는 데 어려움을 겪었습니다. 콘텐츠 급증은 단기간에 그쳤고, 투기적 모멘텀이 식자 토큰 경제는 관련성을 잃었습니다.

여기서 얻을 수 있는 교훈은 Loud가 "실패"했다는 것이 아니라, 가시성을 토큰화하려면 단순한 인센티브 이상의 것이 필요하다는 것입니다—신호의 지속성과 맥락적 가치를 위한 계층화된 필터가 요구됩니다.

GiveRep: 차별화 없는 평판

소셜 상호작용을 온체인 평판으로 매핑하는 GiveRep의 비전은 매력적이며 Web3에서 꼭 필요합니다. 그러나 현재 아키텍처는 기여의 의미론적 가중치를 분석하지 않고 모든 활동을 동등하게 취급합니다.

장기 기여자의 언급과 일상적인 리포스트가 비슷한 대우를 받습니다. 품질에 민감한 점수 매기기나 크로스 플랫폼 검증 없이는, 평판은 신뢰 레이어가 아닌 표면적인 지표에 불과합니다.

더욱이, 현재 Sui 생태계 내의 제한된 범위는 네트워크 효과를 제한합니다. 이러한 시스템이 의미 있게 확장되려면, 상호운용성과 의미론적 필터가 선택사항이 아닌 핵심이 되어야 합니다.

Wallchain: 분산화된 의도, 중앙화된 기반

Wallchain은 X 점수와 Quacks 포인트와 같은 지표를 통해 실제 영향력을 정량화하는 것을 목표로 합니다. 이 플랫폼은 진정한 기여와 AI를 통한 일일 평가를 강조합니다. 그러나 X(트위터) 데이터에 대한 강한 의존성은 플랫폼 수준의 변동성—알고리즘 변경, API 제한, 중재 변화—이 영향력 점수에 직접적인 영향을 미칠 수 있음을 의미합니다.

이는 설계 결함이 아니라 더 넓은 InfoFi 제약의 반영입니다: Web3 프로젝트는 여전히 Web2 데이터 표면에 깊이 의존하고 있습니다 . 원시적이고 검증 가능한 관심 기반이 등장할 때까지, 많은 InfoFi 시스템은 분산화된 열망에도 불구하고 이와 같은 취약성에 직면할 것입니다.

분산화 딜레마: 플랫폼 의존성을 가진 프로토콜

중앙화된 데이터 피드, 분산화된 래퍼

InfoFi의 야망에도 불구하고, 대부분의 프로젝트는 X(트위터)와 같은 중앙화된 플랫폼 위에 구축되어 있어 전체 스택에 단일 실패 지점이 됩니다. 사용자 관심이 사적으로 관리되는 네트워크에서 추출될 때, 알고리즘 불투명성, 중재 정책, 접근 제어는 상류 위험이 됩니다.

Wallchain의 X 점수, Kaito의 Yaps, Fantasy.top의 KOL 랭킹 등 동일한 약점이 지속됩니다: Web2 영역 위에 구축된 Web3 지표.

점수 시스템: 새로운 불투명한 문지기

대부분의 InfoFi 점수 엔진은 여전히 비공개 소스이며, 검증 불가능하고, 도전에 저항적입니다 . Yaps, Quacks, Snaps—모두 사용자의 보상, 에어드롭, 가시성에 대한 접근을 결정하지만—그들의 내부 로직은 숨겨져 있습니다.

이러한 불투명성은 Web3가 해소하고자 했던 동일한 신뢰 비대칭을 재창조합니다 . 영향력이 금융화되려면, 그 뒤의 모델은 감사 가능하고 조합 가능해야 합니다. 그렇지 않으면, 우리는 하나의 블랙박스(Web2 알고리즘)를 다른 것으로 교환하는 것에 불과합니다.

실질적 소유권이 아닌 거버넌스 연극

일부 플랫폼은 커뮤니티 지향적 내러티브(예: 평판 스테이킹, 소셜 슬래싱)를 채택하지만, 의미 있는 거버넌스 프레임워크를 가진 곳은 거의 없습니다. 점수 가중치, 리더보드 임계값 또는 에어드롭 자격에 관한 결정은 종종 제품 팀이나 자문 위원회 뒤에서 중앙화된 상태로 남아 있습니다.

진정한 탈중앙화는 단순한 토큰 분배 이상을 요구합니다—이는 접근, 자본, 영향력을 정의하는 데이터 모델에 대한 사용자 주도 통제가 필요합니다.

프로토콜의 잠재력: InfoFi가 나아가야 할 방향

InfoFi의 기본 소비자로서의 AI 에이전트

차세대 AI 에이전트는 단순히 정보를 처리하는 것을 넘어 정보를 기반으로 거래할 것입니다. InfoFi의 데이터셋—실시간 소셜 신호, 내러티브 트렌드, 평판 점수—는 투자, 큐레이션 또는 연구 전략을 실행하는 자율 에이전트에게 이상적인 입력 자료입니다.

카이토의 마인드셰어 인덱스를 사용하여 신흥 토큰에 대한 노출을 조정하는 포트폴리오 매니저 AI를 상상해보세요. 또는 Wallchain과 GiveRep 데이터를 사용하여 프로토콜 기여자를 검증하는 평판 점수 봇을 생각해보세요. 이러한 에이전트들은 구조화되고 높은 무결성을 가진 데이터를 요구할 것이며, 이는 InfoFi가 신호 품질, 투명성 및 상호 운용성을 개선하도록 압박할 것입니다.

이것이 바로 Cookie의 AI 중심 데이터 API 가 중요한 미들웨어가 될 수 있는 지점으로, 노이즈가 많은 인간 콘텐츠를 기계가 사용할 수 있는 인텔리전스로 전환합니다.

DeFi: 무신뢰 금융에는 신뢰할 수 있는 컨텍스트가 필요합니다

DeFi는 항상 네이티브 신용 레이어가 부족했습니다. 대부분의 프로토콜은 과도한 담보에 의존합니다—이는 원해서가 아니라 리스크를 가격화할 방법이 없기 때문입니다.

InfoFi는 이 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. Ethos 프로필과 같은 온체인 평판 시스템은 대출 기관이 지갑 잔액 이상으로 차용자를 평가할 수 있게 해줍니다. Kaito나 Cookie의 예측 메트릭은 관심 기반 수익 전략에 동력을 제공할 수 있습니다. 그리고 마인드셰어 인덱스는 변동성 모델링 및 보험 가격 책정을 위한 리스크 입력 으로 사용될 수 있습니다.

평판, 영향력, 관심도 를 DeFi에 내장함으로써, InfoFi는 마침내 Web3에 맹목적이지 않은 신뢰 레이어 를 제공할 수 있습니다.

중요한 전환: 플랫폼에서 프로토콜로

InfoFi 참여자들이 자체 탈중앙화 를 기꺼이 수행하지 않는 한 이 모든 것은 일어나지 않을 것입니다. 이는 다음을 의미합니다:

• 점수 모델을 오픈소스 모듈로 전환하기;
• 거버넌스를 프로그래밍 가능하고 포용적으로 만들기;
• 레거시 플랫폼에 의존하지 않는 데이터 수집 레이어 구축하기.

결론: 영향력이 자산이다—하지만 검증 가능할 때만

InfoFi는 정보, 관심, 사회적 자본을 유동적 경제 자산으로 취급하는 새로운 영역을 열었습니다. 그러나 첫 번째 실험 물결은—아무리 야심 찬 것이라도—불완전한 탈중앙화, 불투명한 점수 책정, 투기적 설계의 구조적 비용을 드러냈습니다.

그럼에도 불구하고, 이 테제는 여전히 강력합니다. Web3가 알고리즘 미디어의 소음에서 벗어나 내러티브에 대한 신뢰를 재구축하려면, 영향력을 측정 가능하고, 투명하며, 조합 가능하게 만드는 인프라에 투자해야 합니다.

다음 단계는 과장된 메커니즘이나 리더보드 마이닝을 통해 승리하지 않을 것입니다. 검증 가능한 데이터, AI 네이티브 프로토콜, 컨텍스트와 함께 확장되는 신뢰 레이어를 기반으로 구축될 것입니다. InfoFi의 미래는 누가 관심을 끄는지가 아니라—누가 그 가치를 증명할 수 있는지에 달려 있습니다.