Web3'te Yeniden Fiyatlandırma Etkisi (II): Bilginin Finansallaşması

InfoFi Bölüm I dikkat ölçümü hakkındaysa, Bölüm II bunun paraya çevrilmesi hakkındadır. Protokoller etkiyi puanlayıp tokenize ederken, yeni bir soru ortaya çıkıyor: bu sistemler kalıcı ekonomiler yaratabilir mi, yoksa finansallaştırılmış gürültüyü mü şişiriyorlar?

CoinEx Research, InfoFi modellerinin ikincil etkilerini analiz edecek ve dikkat piyasalarını gerçekten merkeziyetsiz, birlikte çalışabilir ve anlamlı hale getirmek için nelerin gerektiğini değerlendirecek.

Dikkat Finansmanının Üç Arketipi: Kaito, Noise, Cookie

Kaito: Anlatı Madenciliği ve Geri Bildirim Çarkı

Kaito, sosyal-sermaye geri bildirim döngüsünün en eksiksiz versiyonunu temsil eder. Yaps sistemi, kullanıcıları kripto-doğal içerik oluşturmaları için ödüllendirir ve ekosistemi şunları içerir:

• Proje bilinirliğini ölçen TGE öncesi lider tabloları ;
• Token dağıtımlarına uygunluğu belirleyen Yapper sıralamaları ;
• Etkiyi yatırım fırsatlarına bağlayan Kaito Earns modülleri.

Döngü sıkı ve özyinelemeli: içerik → Yaps → görünürlük → airdrop → daha fazla içerik. Bu sadece içerik üretici ekonomisi altyapısı değil— anlatı spekülasyonu için oyunlaştırılmış bir huni.

Bu döngü güçlü olduğunu kanıtladı. Berachain ve Story Protocol, airdrop kriterlerini Kaito metriklerine bağlayarak, Yaps'i etki sermayesinin bir vekili olarak meşrulaştırdı. Yine de, bu aynı zamanda Kaito'nun algoritmasının kimin sermayeyi hak ettiğinin fiili hakemi haline gelmesi anlamına geliyor, ki bu bizi opak puanlama sorununa geri getiriyor.

Noise: Dikkat Türevleri Piyasası

Kaito etkiyi ödüllendirirken, Noise bunu ticarileştiriyor . Kullanıcılar bir projenin bilinirliğine uzun veya kısa pozisyon alabilirler—token fiyatı değil, sosyal sermayesi üzerine. Eğer Farcaster'ın anlatı çekiş kazandığına inanıyorsanız, dikkat puanı üzerine kaldıraçlı uzun pozisyon alabilirsiniz.

Bu model, Polymarket gibi tahmin piyasalarından ilham alıyor, ancak bir farkla: "varlık" gelecekteki olaylar değil, mevcut algıdır. Noise hatta tek dikkat kaynağı olarak Kaito'yu kullanarak, hem yenilikçi hem de kırılgan bir bağımlılık zinciri oluşturuyor.

Çıkarım radikal: dikkat artık sadece bir sinyal değil—spekülatif bir emtia haline geliyor. Ancak bu emtia tek bir veri kaynağına dayalı olarak fiyatlandırıldığında, piyasa manipülasyon, önyargı ve çarpıtmaya açık hale geliyor.

Cookie: Veri-Doğal Etki İçin Altyapı

Cookie farklı bir yol izliyor—daha az spekülatif, daha altyapısal. Temel tezi, etkinin ham etkileşim değil, bağlam açısından zengin verilerin bir fonksiyonu olduğudur. Cookie, çok boyutlu KOL profilleri oluşturmak için Twitter ve zincir üstü verilerdeki etkileşimleri takip eder, bunlar AI ajanları, pazarlamacılar ve protokoller tarafından kullanılabilir.

Kaito veya Noise'dan farklı olarak, Cookie sadece dikkati ödüllendirmez—onu analiz eder ve paketler , programlanabilir etki ekonomisi için bir B2B istihbarat katmanı olmayı hedefler. Yakın zamanda başlattığı Snaps (içerik kalitesi ve tutarlılığına dayalı bir puan), içerik ve ödüller arasındaki döngüyü kapatmaya başlarken, Data Swarm API'si sosyal medyanın çok ötesindeki hedeflerinin sinyalini veriyor.

Birlikte, Kaito, Noise ve Cookie üç InfoFi arketipini temsil eder:

• Kaito: Dikkati puanla, ödüllendir ve yeniden dağıt.
• Noise: Dikkati finansallaştır ve üzerine spekülasyon yap.
• Cookie: Dikkati AI ajanları için düzenle ve sentezle.

Her yaklaşım, fırsatın bir kısmını—ve sorunun bir kısmını ortaya çıkarıyor.

Kırılgan Deneyler: Loud, GiveRep, Wallchain

Loud: Dayanıklılık Olmadan Teşvikler

Loud, en erken saf dikkat tokenleştirme modellerinden birini temsil ediyor—kullanıcıları görünürlük metriklerine göre ödüllendiriyor ve işlem ücretlerini yüksek performans gösterenlere yeniden dağıtıyor. İlk Dikkat Arzı (IAO) konsepti cesurdu, geleneksel sermaye öncelikli modelleri etki öncelikli tahsisata dönüştürdü.

Ancak, kaliteyi sürdürmek veya uzun vadeli katılımı filtrelemek için mekanizmalar olmadan, model kalıcı zihinsel payı korumakta zorlandı. İçerik artışları kısa ömürlü hale geldi ve spekülatif momentum soğuduğunda, token ekonomisi önemini kaybetti.

Çıkarılacak ders Loud'un "başarısız olduğu" değil, görünürlüğü tokenleştirmenin sadece teşviklerden daha fazlasını gerektirdiği—sinyal sürekliliği ve bağlamsal değer için katmanlı filtrelere ihtiyaç duyduğudur.

GiveRep: Farklılaşma Olmadan İtibar

GiveRep'in vizyonu—sosyal etkileşimi zincir üstü itibara dönüştürmek—Web3'te çekici ve çok ihtiyaç duyulan bir şey. Ancak mevcut mimarisi, katkıların anlamsal ağırlığını ayrıştırmadan tüm aktiviteleri eşit şekilde ele alıyor.

Uzun vadeli bir katkıda bulunanın bir bahsetmesi ve rastgele bir yeniden paylaşım benzer muamele görüyor. Kalite duyarlı puanlama veya platformlar arası doğrulama olmadan, itibar bir güven katmanı değil, yüzeysel bir metrik haline geliyor.

Dahası, şu anki kapsamının Sui ekosistemi içinde sınırlı olması ağ etkilerini kısıtlıyor. Bu tür sistemlerin anlamlı bir şekilde ölçeklenmesi için, birlikte çalışabilirlik ve anlamsal filtreler isteğe bağlı değil, temel olmalıdır.

Wallchain: Merkezi Olmayan Niyet, Merkezi Altyapı

Wallchain, X Skoru ve Quacks puanları gibi metrikler aracılığıyla gerçek etkiyi ölçmeyi amaçlıyor. Platform, otantik katkıyı ve yapay zeka ile günlük değerlendirmeyi vurguluyor. Ancak, X (Twitter) verilerine olan güçlü bağımlılığı, platform düzeyindeki değişkenliğin—algoritma değişiklikleri, API sınırlamaları, moderasyon değişimleri—doğrudan etki puanlamasını etkileyebileceği anlamına geliyor.

Bu bir tasarım hatası değil, daha geniş bir InfoFi kısıtlamasının yansımasıdır: Web3 projeleri hala Web2 veri yüzeylerine derinden bağımlıdır . Doğal, doğrulanabilir dikkat altyapıları ortaya çıkana kadar, birçok InfoFi sistemi—merkezi olmayan özlemlerine rağmen—aynı kırılganlıkla karşı karşıya kalacaktır.

Merkeziyetsizlik İkilemi: Platform Bağımlılıkları Olan Protokoller

Merkezi Veri Beslemeleri, Merkezi Olmayan Sarmalayıcılar

InfoFi'nin hedeflerine rağmen, çoğu proje X (Twitter) gibi merkezi platformların üzerine inşa ediliyor —bu da tüm yığın için tek bir başarısızlık noktası oluşturuyor. Kullanıcı dikkati özel yönetilen ağlardan çekildiğinde, algoritmik belirsizlik, moderasyon politikaları ve erişim kontrolleri yukarı akış riskleri haline geliyor.

İster Wallchain'in X Skoru, ister Kaito'nun Yaps'ı, isterse Fantasy.top'un KOL sıralamaları olsun, aynı zayıflık devam ediyor: Web2 arazisi üzerine kurulmuş Web3 metrikleri.

Puanlama Sistemleri: Yeni Opak Bekçiler

Çoğu InfoFi puanlama motoru kapalı kaynak, doğrulanamaz ve meydan okumaya dirençli olmaya devam ediyor. Yaps, Quacks, Snaps—hepsi kullanıcıların ödüllere, airdrop'lara ve görünürlüğe erişimini belirliyor—ancak iç mantıkları gizli.

Bu opaklık, Web3'ün çözmeye çalıştığı aynı güven asimetrisini yeniden yaratıyor . Eğer etki finansallaştırılacaksa, arkasındaki modeller denetlenebilir ve birleştirilebilir olmalıdır. Aksi takdirde, bir kara kutuyu (Web2 algoritmaları) başka biriyle değiştirmiş oluruz.

Gerçek Sahiplik Değil, Yönetişim Tiyatrosu

Bazı platformlar topluluk odaklı anlatıları benimsiyor (örneğin, itibar stake etme, sosyal kesinti), ancak çok azının anlamlı yönetişim çerçeveleri var. Puanlama ağırlıkları, lider tablosu eşikleri veya airdrop uygunluğu ile ilgili kararlar genellikle ürün ekipleri veya danışma kurulları arkasında merkezi kalıyor.

Gerçek merkeziyetsizlik, sadece token dağıtımından daha fazlasını gerektirir— erişimi, sermayeyi ve etkiyi tanımlayan veri modelleri üzerinde kullanıcı odaklı kontrol gerektirir.

Protokol Potansiyeli: InfoFi'nin Bundan Sonra Gitmesi Gereken Yer

InfoFi'nin Doğal Tüketicileri Olarak Yapay Zeka Ajanları

Yeni nesil yapay zeka ajanları sadece bilgiyi işlemekle kalmayacak— bilgiye dayalı işlemler gerçekleştirecekler. InfoFi'nin veri setleri—gerçek zamanlı sosyal sinyaller, anlatı trendleri, itibar puanları—yatırım, kürasyon veya araştırma stratejilerini yürüten otonom ajanlar için ideal girdilerdir.

Kaito'nun zihin payı endeksini kullanarak yeni çıkan tokenlere maruziyeti ayarlayan bir portföy yöneticisi yapay zekayı hayal edin. Ya da protokol katkıda bulunanları değerlendirmek için Wallchain ve GiveRep verilerini kullanan bir itibar puanlama botu. Bu ajanlar yapılandırılmış, yüksek bütünlüğe sahip veriler talep edecek—InfoFi'yi sinyal kalitesini, şeffaflığını ve birlikte çalışabilirliğini geliştirmeye itecek.

Cookie'nin yapay zeka odaklı veri API'leri burada kritik bir ara yazılım haline gelebilir, gürültülü insan içeriğini makine kullanılabilir istihbarata dönüştürebilir.

DeFi: Güvensiz Finans, Güvenilir Bağlama İhtiyaç Duyar

DeFi'nin her zaman doğal bir kredi katmanı eksikti. Çoğu protokol aşırı teminatlandırmaya dayanır—istedikleri için değil, risk fiyatlandırması yapacak bir yolları olmadığı için.

InfoFi bunu düzeltmeye yardımcı olabilir. Ethos profilleri gibi zincir üstü itibar sistemleri, borç verenlerin borçluları cüzdan bakiyelerinin ötesinde değerlendirmelerine olanak tanıyabilir. Kaito veya Cookie'den gelen tahmine dayalı metrikler, dikkat tabanlı getiri stratejilerini güçlendirebilir. Ve zihin payı endeksleri, volatilite modellemesi ve sigorta fiyatlandırması için risk girdileri olarak hizmet edebilir.

İtibarı, etkiyi ve dikkati DeFi'ye entegre ederek, InfoFi sonunda Web3'e kör olmayan bir güven katmanı verebilir.

Kritik Değişim: Platformdan Protokole

InfoFi oyuncuları kendilerini merkeziyetsizleştirmeye istekli olmadıkça bunların hiçbiri gerçekleşmeyecek. Bu şu anlama gelir:

• Puanlama modellerini açık kaynaklı modüllere dönüştürmek;
• Yönetişimi programlanabilir ve kapsayıcı hale getirmek;
• Eski platformlara dayanmayan veri alım katmanları oluşturmak.

Sonuç: Etki Bir Varlıktır—Ancak Yalnızca Doğrulanabilirse

InfoFi yeni bir sınır açtı: bilgiyi, dikkati ve sosyal sermayeyi likit ekonomik varlıklar olarak ele almak. Ancak ilk dalga deneyler—ne kadar iddialı olursa olsun—eksik merkeziyetsizliğin, opak puanlamanın ve spekülatif tasarımın yapısal maliyetlerini ortaya çıkardı.

Yine de tez güçlü kalmaya devam ediyor. Web3'ün algoritmik medyanın gürültüsünden kurtulması ve anlatılarına olan güveni yeniden inşa etmesi için, etkiyi ölçülebilir, şeffaf ve birleştirilebilir kılan altyapıya yatırım yapması gerekiyor.

Bir sonraki aşama, hype mekanizmaları veya lider tablosu madenciliği ile kazanılmayacak. Doğrulanabilir veriler, yapay zeka odaklı protokoller ve bağlamla ölçeklenen güven katmanları üzerine inşa edilecek. InfoFi'nin geleceği, kimin dikkati yakaladığına değil—kimin bunun değerini kanıtlayabileceğine bağlı.