Ảnh hưởng của việc Định giá lại trong Web3 (II): Sự Tài chính hóa của Thông tin

Nếu InfoFi Phần I nói về việc đo lường sự chú ý, thì Phần II là về việc kiếm tiền từ nó. Khi các giao thức chấm điểm và token hóa ảnh hưởng, một câu hỏi mới nổi lên: liệu những hệ thống này có thể tạo ra nền kinh tế bền vững—hay chúng chỉ đang làm phình to những tiếng ồn được tài chính hóa?

CoinEx Research sẽ phân tích các tác động bậc hai của các mô hình InfoFi và đánh giá những yếu tố cần thiết để làm cho thị trường sự chú ý thực sự phi tập trung, có khả năng tương tác và có ý nghĩa.

Ba Nguyên mẫu của Tài chính Sự chú ý: Kaito, Noise, Cookie

Kaito: Khai thác Câu chuyện và Vòng phản hồi Bánh đà

Kaito đại diện cho phiên bản hoàn chỉnh nhất của chu kỳ phản hồi từ xã hội đến vốn. Hệ thống Yaps của nó thưởng cho người dùng khi tạo nội dung liên quan đến tiền mã hóa, và hệ sinh thái của nó bao gồm:

• Bảng xếp hạng trước TGE đo lường sự quan tâm đến dự án;
• Xếp hạng Yapper xác định tư cách nhận airdrop token;
• Mô-đun Kaito Earns liên kết ảnh hưởng với cơ hội đầu tư.

Chu kỳ này chặt chẽ và đệ quy: nội dung → Yaps → phơi bày → airdrop → thêm nội dung. Đây không chỉ là cơ sở hạ tầng kinh tế sáng tạo— mà là một phễu trò chơi hóa cho đầu cơ câu chuyện.

Vòng lặp này đã chứng minh sức mạnh của nó. Berachain và Story Protocol đều gắn tiêu chí airdrop của họ với số liệu Kaito, hợp pháp hóa Yaps như một đại diện cho vốn chủ sở hữu ảnh hưởng. Tuy nhiên, điều đó cũng có nghĩa là thuật toán của Kaito trở thành trọng tài thực tế quyết định ai xứng đáng nhận vốn, điều này đưa chúng ta trở lại vấn đề chấm điểm không minh bạch.

Noise: Thị trường Phái sinh Sự chú ý

Trong khi Kaito thưởng cho ảnh hưởng, Noise giao dịch nó . Người dùng có thể đặt cược tăng hoặc giảm vào thị phần tâm trí của một dự án—không phải giá token của nó, mà là vốn xã hội. Nếu bạn tin rằng Farcaster đang thu hút sự chú ý, bạn có thể đặt vị thế tăng đòn bẩy vào điểm chú ý của nó.

Mô hình này lấy cảm hứng từ thị trường dự đoán như Polymarket , nhưng với một điểm khác biệt: "tài sản" không phải là các sự kiện tương lai, mà là nhận thức hiện tại. Noise thậm chí sử dụng Kaito làm nguồn dữ liệu duy nhất về sự chú ý, tạo ra một chuỗi phụ thuộc vừa đổi mới vừa mong manh.

Hàm ý là triệt để: sự chú ý không còn chỉ là một tín hiệu—nó trở thành một hàng hóa đầu cơ. Nhưng khi hàng hóa đó được định giá dựa trên một nguồn dữ liệu duy nhất, thị trường dễ bị thao túng, thiên vị và bóp méo.

Cookie: Cơ sở hạ tầng cho Ảnh hưởng Dựa trên Dữ liệu

Cookie đi theo một con đường khác—ít đầu cơ hơn, thiên về cơ sở hạ tầng hơn. Luận điểm cốt lõi của nó là ảnh hưởng là một hàm của dữ liệu giàu ngữ cảnh, không phải sự tương tác thô. Cookie theo dõi các tương tác trên Twitter, dữ liệu trên chuỗi để xây dựng hồ sơ KOL đa chiều, có thể được sử dụng bởi các đại lý AI, nhà tiếp thị và giao thức.

Không giống như Kaito hoặc Noise, Cookie không chỉ thưởng cho sự chú ý—nó phân tích và đóng gói nó , nhằm trở thành lớp thông minh B2B cho nền kinh tế ảnh hưởng có thể lập trình. Việc ra mắt gần đây của Snaps (điểm số dựa trên chất lượng và tính nhất quán của nội dung) bắt đầu khép lại vòng lặp giữa nội dung và phần thưởng, trong khi API Data Swarm của nó báo hiệu tham vọng vượt xa mạng xã hội.

Cùng nhau, Kaito, Noise và Cookie đại diện cho ba nguyên mẫu InfoFi:

• Kaito: Chấm điểm, thưởng và phân bổ lại sự chú ý.
• Noise: Tài chính hóa và đầu cơ sự chú ý.
• Cookie: Tổ chức và tổng hợp sự chú ý cho các đại lý AI.

Mỗi cách tiếp cận tiết lộ một phần của cơ hội—và một phần của vấn đề.

Những Thí nghiệm Mong manh: Loud, GiveRep, Wallchain

Loud: Động lực Không Bền vững

Loud đại diện cho một trong những mô hình token hóa sự chú ý thuần túy đầu tiên—thưởng cho người dùng dựa trên các số liệu hiển thị và phân phối lại phí giao dịch cho những người hoạt động tốt. Khái niệm Chào bán Sự chú ý Ban đầu (IAO) là táo bạo, đảo ngược các mô hình truyền thống ưu tiên vốn thành phân bổ ưu tiên ảnh hưởng.

Tuy nhiên, không có cơ chế để duy trì chất lượng hoặc lọc ra sự tương tác lâu dài , mô hình này gặp khó khăn trong việc giữ được sự chú ý bền vững. Các đợt tăng nội dung trở nên ngắn hạn, và khi động lực đầu cơ giảm nhiệt, nền kinh tế token của nó mất đi sự liên quan.

Bài học không phải là Loud đã "thất bại," mà là việc token hóa khả năng hiển thị đòi hỏi nhiều hơn là động lực—nó đòi hỏi các bộ lọc phân lớp cho tính bền vững của tín hiệu và giá trị ngữ cảnh.

GiveRep: Uy tín Không Phân biệt

Tầm nhìn của GiveRep—ánh xạ tương tác xã hội thành uy tín trên chuỗi—là hấp dẫn và rất cần thiết trong Web3. Tuy nhiên, kiến trúc hiện tại của nó đối xử với tất cả hoạt động như nhau, không phân tích trọng lượng ngữ nghĩa của các đóng góp.

Một lần đề cập từ người đóng góp lâu dài và một lần đăng lại thông thường nhận được sự đối xử tương tự. Không có chấm điểm nhạy cảm với chất lượng hoặc xác thực đa nền tảng, uy tín trở thành một số liệu bề mặt, không phải một lớp tin cậy.

Hơn nữa, phạm vi hiện tại của nó trong hệ sinh thái Sui giới hạn hiệu ứng mạng. Để các hệ thống như vậy mở rộng một cách có ý nghĩa, khả năng tương tác và bộ lọc ngữ nghĩa phải là cốt lõi, không phải tùy chọn.

Wallchain: Ý định Phi tập trung, Nền tảng Tập trung

Wallchain nhằm lượng hóa ảnh hưởng thực sự thông qua các số liệu như X Score và điểm Quacks. Nền tảng nhấn mạnh đóng góp xác thực và đánh giá hàng ngày thông qua AI. Tuy nhiên, sự phụ thuộc mạnh mẽ vào dữ liệu X (Twitter) có nghĩa là biến động cấp nền tảng—thay đổi thuật toán, giới hạn API, thay đổi kiểm duyệt—có thể ảnh hưởng trực tiếp đến việc chấm điểm ảnh hưởng.

Đây không phải là lỗi thiết kế, mà là phản ánh của một hạn chế InfoFi rộng lớn hơn: các dự án Web3 vẫn phụ thuộc sâu sắc vào bề mặt dữ liệu Web2 . Cho đến khi các nền tảng chú ý gốc, có thể xác minh xuất hiện, nhiều hệ thống InfoFi sẽ đối mặt với cùng một sự mong manh này—bất chấp khát vọng phi tập trung của họ.

Bài toán Phi tập trung: Giao thức với Sự phụ thuộc vào Nền tảng

Nguồn cấp dữ liệu Tập trung, Bọc Phi tập trung

Bất chấp tham vọng của InfoFi, hầu hết các dự án xây dựng trên các nền tảng tập trung như X (Twitter)—một điểm thất bại duy nhất cho toàn bộ hệ thống. Khi sự chú ý của người dùng được thu thập từ các mạng được quản trị riêng, tính mờ đục của thuật toán, chính sách kiểm duyệt và kiểm soát truy cập trở thành rủi ro ngược dòng.

Dù là X Score của Wallchain, Yaps của Kaito, hay xếp hạng KOL của Fantasy.top, cùng một điểm yếu vẫn tồn tại: số liệu Web3 được xây dựng trên địa hình Web2.

Hệ thống Chấm điểm: Người gác cổng Mờ đục Mới

Hầu hết các công cụ chấm điểm InfoFi vẫn đóng mã nguồn, không thể xác minh và kháng cự với thách thức . Yaps, Quacks, Snaps—tất cả đều xác định quyền truy cập của người dùng vào phần thưởng, airdrop và khả năng hiển thị—nhưng logic bên trong của chúng bị ẩn.

Sự mờ đục này tái tạo cùng một sự bất đối xứng về niềm tin mà Web3 đặt ra để giải quyết . Nếu ảnh hưởng được tài chính hóa, các mô hình đằng sau nó phải có thể kiểm toán và kết hợp được. Nếu không, chúng ta đang đánh đổi một hộp đen (thuật toán Web2) lấy một hộp đen khác.

Quản trị Hình thức, Không Phải Quyền sở hữu Thực sự

Một số nền tảng áp dụng câu chuyện hướng cộng đồng (ví dụ: đặt cọc uy tín, cắt giảm xã hội), nhưng ít có khung quản trị có ý nghĩa. Các quyết định về trọng số chấm điểm, ngưỡng bảng xếp hạng hoặc tư cách nhận airdrop thường vẫn tập trung sau các nhóm sản phẩm hoặc hội đồng cố vấn.

Phi tập trung thực sự đòi hỏi nhiều hơn là phân phối token—nó đòi hỏi kiểm soát do người dùng điều khiển đối với các mô hình dữ liệu xác định quyền truy cập, vốn và ảnh hưởng.

Tiềm năng Giao thức: Hướng đi tiếp theo của InfoFi

AI Agent như Người tiêu dùng Bản địa của InfoFi

Thế hệ AI agent tiếp theo sẽ không chỉ xử lý thông tin—mà còn giao dịch dựa trên thông tin đó. Bộ dữ liệu của InfoFi—tín hiệu xã hội thời gian thực, xu hướng tường thuật, điểm uy tín—là đầu vào lý tưởng cho các agent tự động thực hiện chiến lược đầu tư, tuyển chọn hoặc nghiên cứu.

Hãy tưởng tượng một AI quản lý danh mục đầu tư sử dụng chỉ số mindshare của Kaito để điều chỉnh mức độ tiếp xúc với các token mới nổi. Hoặc một bot chấm điểm uy tín sử dụng dữ liệu từ Wallchain và GiveRep để thẩm định người đóng góp cho giao thức. Những agent này sẽ đòi hỏi dữ liệu có cấu trúc, tính toàn vẹn cao—thúc đẩy InfoFi cải thiện chất lượng tín hiệu, tính minh bạch và khả năng tương tác.

Đây là nơi mà API dữ liệu tập trung vào AI của Cookie có thể trở thành middleware quan trọng, chuyển đổi nội dung người dùng ồn ào thành thông tin hữu ích cho máy móc.

DeFi: Tài chính Phi tín nhiệm Cần Bối cảnh Đáng tin cậy

DeFi luôn thiếu một lớp tín dụng bản địa. Hầu hết các giao thức đều dựa vào việc thế chấp quá mức—không phải vì họ muốn vậy, mà vì họ không có cách nào để định giá rủi ro.

InfoFi có thể giúp khắc phục điều đó. Hệ thống uy tín trên chuỗi như hồ sơ Ethos có thể cho phép người cho vay đánh giá người đi vay ngoài số dư ví. Các chỉ số dự đoán từ Kaito hoặc Cookie có thể cung cấp năng lượng cho các chiến lược lợi nhuận dựa trên sự chú ý. Và các chỉ số mindshare có thể đóng vai trò là đầu vào rủi ro cho mô hình biến động và định giá bảo hiểm.

Bằng cách tích hợp uy tín, ảnh hưởng và sự chú ý vào DeFi, InfoFi cuối cùng có thể cung cấp cho Web3 một lớp tin cậy không mù quáng.

Sự chuyển đổi Quan trọng: Từ Nền tảng đến Giao thức

Không điều nào trong số này sẽ xảy ra trừ khi các thành phần của InfoFi sẵn sàng tự phân cấp. Điều đó có nghĩa là:

• Chuyển đổi các mô hình chấm điểm thành các module mã nguồn mở;
• Làm cho quản trị có thể lập trình và bao trùm;
• Xây dựng các lớp thu thập dữ liệu không phụ thuộc vào các nền tảng truyền thống.

Kết luận: Ảnh hưởng Là Tài sản—Nhưng Chỉ Khi Nó Có thể Xác minh

InfoFi đã mở ra một ranh giới mới: xem thông tin, sự chú ý và vốn xã hội như những tài sản kinh tế thanh khoản. Nhưng làn sóng đầu tiên của các thử nghiệm—dù tham vọng đến đâu—đã cho thấy chi phí cấu trúc của việc phân cấp không hoàn chỉnh, chấm điểm mờ ám và thiết kế đầu cơ.

Tuy nhiên, luận điểm vẫn mạnh mẽ. Nếu Web3 muốn thoát khỏi tiếng ồn của truyền thông thuật toán và xây dựng lại niềm tin vào các câu chuyện của mình, nó phải đầu tư vào cơ sở hạ tầng giúp ảnh hưởng có thể đo lường, minh bạch và có thể kết hợp.

Giai đoạn tiếp theo sẽ không thắng nhờ cơ chế hype hay khai thác bảng xếp hạng. Nó sẽ được xây dựng trên dữ liệu có thể xác minh, giao thức tương thích với AI và các lớp tin cậy mở rộng theo ngữ cảnh. Tương lai của InfoFi không phụ thuộc vào ai thu hút được sự chú ý—mà là ai có thể chứng minh giá trị của nó.