原文作者：KarenZ，Foresight News

1971 年，心理学家兼经济学家赫伯特·西蒙（Herbert A. Simon）首次提出注意力经济理论，指出在信息过载的世界中，人类注意力成为最稀缺的资源。

经济学家、USV 执行合伙人 Albert Wenger 在《资本之后的世界》（The World After Capital）中进一步揭示了一个根本性转变：人类文明正经历第三次跃迁——从工业时代的「资本稀缺」转向知识时代的「注意力稀缺」。

农业革命：致力于解决食物稀缺问题，但催生土地争夺；
工业革命：致力于解决土地稀缺问题，但转向资源竞争、资本积累；
数字革命：争夺注意力。

这一转变的底层动力源于数字技术的两大特性：信息复制与传播的零边际成本，以及 AI 计算的普适性（但人类注意力不可复制）。

无论是 Labubu 在潮玩市场的火爆，头部主播的直播带货，本质上很大程度上都是对用户、观众注意力的争夺。然而，传统注意力经济中，用户、粉丝、消费者作为「数据燃料」贡献注意力，超额收益却被平台、黄牛等垄断。而 Web3 世界的 InfoFi 试图颠覆这一模式——通过区块链、代币激励以及 AI 技术，让信息的生产、传播和消费过程透明化，试图将价值返还给注参与者。

本文将深入介绍 InfoFi 项目分类、面临的挑战以及未来的发展趋势。

InfoFi 是什么？

InfoFi 是 Information + Finance 的合体，核心在于将难以量化的、抽象的信息转化为动态的、可量化的价值载体，这不仅涵盖传统的预测市场，还包括注意力、声誉、链上数据或情报、个人见解、叙事活跃度等信息或抽象概念的分发、投机或交易。

InfoFi 的核心优势体现在：

价值重新分配机制：将传统注意力经济中被平台垄断的价值返还给真正的贡献者。通过智能合约和激励机制，让信息生产者、传播者和消费者能共享收益。
信息价值化能力：将抽象的注意力、见解、声誉、叙事活跃度等转化为可交易的数字资产，为原本难以流通的信息价值创造交易市场。
低门槛参与：用户仅凭社交媒体账号即可通过内容创作参与价值分配。
激励机制的创新：不仅奖励内容创作，还包括传播、互动、验证等多个环节，让小众内容和长尾用户也能获得回报。优质内容获得更多奖励，激励持续产出高质量信息；
跨领域的应用潜力：比如，AI 的引入为 InfoFi 提供内容质量评估、预测市场优化等优势。

InfoFi 分类

InfoFi 涵盖了多种不同的应用场景和模式，主要可以分为以下几个类别：

预测市场

预测市场作为 InfoFi 的核心组成部分，是一种通过群体智慧预测未来事件结果的机制。参与者通过买卖与特定事件结果挂钩的「股份」来表达对未来事件（例如选举或政策结果、体育赛事、经济预测、价格期望、产品发布时间等）的预期，市场价格则反映了群体对事件结果的集体预期。Polymarket 是推广 InfoFi 概念的代表性应用。

Vitalik 一直是预测市场 Polymarket 的忠实支持者，其曾在 2024 年 11 月份的《从预测市场到信息金融》（From prediction markets to info finance）文章中表示，「预测市场有潜力在社交媒体、科学、新闻、治理和其他领域创造更好的应用。我将这类市场称为信息金融（info finance）。」Vitalik 还指出了 Polymarket 的两面性：一个是面向参与者的博彩网站，一个是面向其他所有人的新闻网站。

在 InfoFi 的框架下，预测市场不仅仅是投机的工具，而是通过金融激励机制来挖掘和揭示真实信息的平台。这种机制利用了市场的效率，鼓励参与者提供准确的信息，因为正确的预测会带来经济回报，而错误的预测则可能导致损失。马斯克本人也曾在 2024 年美国大选前一个月转发「Polymarket 上特朗普以 51% 支持率领先」的数据，并评论道：「由于涉及真金白银投入，这一数据比传统民调更为准确」。

预测市场代表平台包括：

Polymarket：最大的去中心化预测市场，Polymarket 基于 Polygon 网络搭建，以 USDC 稳定币作为交易媒介。用户可以对政治选举、经济、娱乐、产品上线与否等事件进行预测。
Kalshi：是美国完全受 CFTC 监管的预测市场平台，通过与加密货币和稳定币基础设施提供商 Zero Hash 的合作支持接受 USDC、BTC、WLD、SOL、XRP 和 RLUSD 存款，但收到法定货币结算。Kalshi 专注于事件合约（Event Contracts），允许用户交易政治、经济和金融事件的结果。因监管合规性，Kalshi 在美国市场具有独特优势。

嘴撸型 InfoFi（Yap-to-Earn）

「嘴撸」是中文加密社区对 Yap-to-Earn 的戏称，是指通过发表见解、分享内容来赚取奖励。Yap-to-Earn 的核心理念是鼓励用户在社交平台上发布高质量、与加密项目相关的帖子或评论，大多通过 AI 算法评估内容的数量、质量、互动情况及深度，从而分配积分或代币奖励。这种模式区别于传统的链上活动（如交易或质押），更注重用户在社区中的信息贡献与影响力。

「嘴撸」的特点：

无需链上交易或高额资本，只需 X 账号即可参与。
通过奖励有价值的讨论，增强项目社区的活跃度。
AI 算法减少人为干预，过滤机器人和低质内容，确保奖励分配更透明。
积分可能转化为代币空投或生态特权，早期参与者可能获得较高收益。

当前主流的嘴撸项目或支持嘴撸的项目包括：

Kaito AI：是 Yap-to-Earn 的代表平台，已和多个项目合作，通过 AI 算法评估用户在 X 发布的加密相关内容的数量、质量、互动性和深度，奖励 Yap 积分，供用户竞争排行榜赚取代币空投。

如此一来，创作者通过 Yaps 不仅能有效证明自身的影响力与内容价值，更能吸引精准的高质量关注；普通用户可借助 Yaps 体系高效发掘优质内容与 KOL；而项目方则实现了精准触达目标用户与扩大品牌影响力的双重目标，形成多方共赢的良性生态循环。

Kaito AI 已向各社区发放价值超过 9000 万美元的代币（不包括 Kaito 自己的空投），每月活跃 Yapper 超过 20 万。

来源：https://dune.com/queries/5088750/8397899

Cookie.fun：Cookie 追踪 AI 代理的心智占有率（mindshare）、互动情况以及链上数据，生成全面的市场概览，也追踪加密项目的心智占有率和情绪。Cookie Snaps 内置奖励和空投活动系统，为项目注意力做出贡献的 Cookie 创作者提供奖励。

Cookie 共与三个项目合作推出 Snaps 活动，分别为 Spark、Sapien 和 OpenLedger。其中，Spark 活动的参与人数超过 1.6 万名，后两个项目的参与人数分别为 7930 和 6810 名。

Virtuals：Virtuals 本身不是一个专注 Yap-to-Earn 的平台，而是一个 AI 代理启动平台，不过 4 月中旬在 Base 上推出新发射机制 Genesis Launch，参与发射需要积分的赚取方式之一包括 Yap-to-Earn（由 Kaito 提供支持）。

Virtuals 上认购率高的前几个 AI 代理项目，来源：https://dune.com/queries/5195678/8548951

Loud：Loud 作为 Kaito AI 生态中的一项「注意力价值实验」，在 2025 年 5 月底通过初始注意力发行（Initial Attention Offering，简称 IAO）正式发布代币之前，通过 Yap-to-Earn 活动一度占据了 Kaito 注意力排行榜中 70% 以上的份额。LOUD 运行机制也围绕「注意力经济」展开，开放交易后收取的交易费用以 SOL 形式主要分配给注意力排行榜前 25 名用户。

Wallchain Quacks：Wallchain 是一个基于 Solana 的程序化 AttentionFi 项目，得到了 AllianceDAO 的支持。Wallchain X Score 评估用户的整体影响力，而 Wallchain Quacks 则奖励高质量的内容和有价值的互动。目前。Wallchain Quacks 定制 LLM 会每天评估创作者内容，有价值、富有洞察力的内容创作者将获得 Quacks 奖励。

嘴撸 + 任务 / 链上活动 / 验证：多维贡献价值化

也有部分项目通过将内容贡献与链上行为（如交易、质押、NFT 铸造）或任务结合，综合评估用户多维贡献。

Galxe Starboard：Galxe 是一个 Web3 增长平台，其最新推出的 Galxe Starboard 致力于奖励链下和链上行动中的真实贡献。项目可以定义多个贡献层，重要的不仅仅是发了多少推文，而是为整个项目带来的价值，包括帖子参与度、情绪、病毒式传播、与 dApp 交互、持有代币、铸造 NFT 或完成链上任务等。

Mirra：Mirra 是一个基于社区精选数据进行训练的去中心化 AI 模型，能够从 Web3 用户的实时贡献中进行学习。具体来说，创作者在 X 上发布高质量内容，相当于提交 AI 验证数据；侦察员（Scout）识别 X 上的高价值内容在回复中标记@MirraTerminal 来提交见解，决定了 AI 学习哪些内容，帮助塑造智能 AI。

声誉型 InfoFi

Ethos 是一个链上声誉协议，完全基于开放协议和链上记录，并结合社交权益证明（Social PoS），通过去中心化机制生成可信度评分（Credibility Score），确保其信誉体系的可靠性、去中心化和抗 Sybil 攻击能力。目前 Ethos 采用了严格的邀请制。Ethos 的核心功能是生成可信度评分，一个量化用户链上信任度的数值化指标。评分基于以下链上活动和社交互动：评论机制（具有累积效用）、担保机制（质押以太坊为其他用户背书）。

Ethos 还发布了声誉市场，允许用户通过买卖「信任票」与「不信任票」来对个人、公司、DAO 甚至 AI 实体的声誉进行投机，即做多或者做空声誉。

GiveRep：主要构建于 Sui 之上，旨在通过用户在 X 平台上的活动，将其社交影响力、社区参与转化为可量化的链上声誉，并通过奖励激励用户参与。在创作者帖子下方评论艾特 GiveRep 官方推特，评论者和创作者各得一个声誉积分，为了限制滥用行为，GiveRep 将用户每天的这种评论提及行为限制在 3 次以内（包括 3 次），而创作者可以每天接受无限积分。来自 Sui 生态项目和大使的评论提及会获得更多积分。

注意力市场 / 预测

Noise：是一个基于 MegaETH 的趋势发现和交易平台，目前需要邀请码才可体验。用户可以做多或者做空项目的注意力。

Upside：Upside 是一个社交预测市场（投资人包括 Arthur Hayes），奖励发现、分享并预测有价值的内容、链接，通过点赞机制创建动态市场。收益按比例分配给投票者、创作者和策展人。为防止预测池操纵，在每轮的最后 5 分钟，点赞的权重会降低。

YAPYO：Arbitrum 生态的一个注意力市场基础设施。YAPYO 表示，其协调机制中的奖励不仅仅是收益，更是持久的影响力。

Trends：可以代币化 X 帖子，成为联合曲线上的一种 trend「称之为 Trend it」。创作者有资格获得每条趋势的联合曲线交易费的 20% 。

代币门控内容访问：过滤噪音

Backroom：创作者可以推出代币化空间，提供市场洞察、Alpha 和分析等精选内容，不需要管理，也没有社交压力；用户通过购买与每个创作者空间绑定的链上 Key，即可解锁噪音少、高价值的信息。Key 不仅仅是用于访问——它们是可交易资产，具有由需求驱动的动态定价曲线。同时 AI 将聊天数据和信号处理为可操作的见解。

Xeet：在 Abstract 网络上的一个新协议，目前还未完全推出，不过目前已经推出一个推荐计划，邀请 KOL 会获得奖励积分。Xeet 创始人@Pons_ETH 嘲讽 InfoFi 已演变为 NoiseFi，并表示，「是时候降低噪音并增强信号了。」目前公开的信息是，Xeet 会与使用 Ethos 评分整合，除此之外，Xeet 还未披露更多信息。

数据洞察类 InfoFi

Arkham Intel Exchange：Arkham 是一个链上数据查询工具、情报交易平台以及交易所。Arkham Intel Intel Exchange 是一个去中心化的情报交易平台，「链上侦探」可以赚取赏金。

InfoFi 困境

预测市场

监管与合规性：预测市场可能被视为类似二元期权、类博彩的市场，面临监管压力。例如，Polymarket 在美国因未注册为指定合约市场（DCM）或掉期执行设施（SEF）而被 CFTC 认定为非法运营， 2022 年被罚款 140 万美元并需屏蔽美国用户。2024 年美国司法部和 FBI 的调查进一步凸显其监管困境。
内幕交易与公平性：预测市场可能受到内幕信息的干扰。大资金可能短期扭曲价格。设计公平的规则和机制是 InfoFi 预测市场的关键挑战之一。
流动性与参与度：预测市场的有效性依赖于足够的参与者和流动性。预测市场在小众话题上往往面临「长尾流动性不足问题」，即参与者不足导致市场信息不可靠。AI 代理的引入可能部分解决这一问题，但仍需进一步优化。
预言机设计：Polymarket 曾遭遇预言机操作攻击事件，导致押注正确结果的用户损失惨重。2025 年 2 月份，UMA、Polymarket 和 EigenLayer 表示正在合作研究构建预测市场预言机。一些研究思路包括开发一个可以支持多种代币解决争议的预言机，正在研究的其他功能包括动态绑定、AI 代理集成和针对贿赂攻击的增强安全性等。

嘴撸

信息噪音加剧，AI 内容广告号泛滥，掩盖了真实信号。用户难以从海量内容中筛选价值，社区信任度下降，项目方的营销效果打折扣。据 KOL 加密无畏（@cryptobraveHQ）表示，「已经好几个项目方老板抱怨，花 15 万 USDT 服务费上 Kaito，分配 0.5% -1% 的 Token 给 KOL 嘴撸，结果一大半是 AI 内容的广告号参与。项目方想要吸引头部的 KOL 和 ICT 来参与，还要额外付费，然后 Kaito 再去联系头部 KOL 来参与。」
大多数嘴撸项目的算法对如何评估内容质量、互动性和深度缺乏公开解释，引发用户对积分分配公平性的质疑。若算法偏向特定账号（如大 V 或矩阵号），可能导致优质创作者流失。Kaito 最近已根据社区反馈对算法进行了一些新的升级，升级重点包括默认质量优先于数量，未提供项目见解和评论的帖子不会获得注意力，进一步打击交互操纵和群体刷量行为等。
收益分配的马太效应：大多数情况下，项目和 KOL 双赢，但尾部内容创作者和交互散户仍面临收益低、竞争烈的困境。Kaito 创始人 Yu Hu 曾在 6 月 8 日表示，「Kaito 上大约 100 万注册用户中，只有不到 3 万名用户获得过 yaps，低于 3% 。网络的下一个增长阶段是最大化转化率。」此外，空投预期管理不佳会导致社区不满。Magic Newton 是在 Kaito AI 上嘴撸的一个相对成功的案例，Kaito 生态系统推荐占所有 Newton 验证代理的 1/3 ，嘴撸用户赚得盆满钵满，不过也面临对散户不友好的质疑。对比之下，Humanity 则被社区直指「背刺用户」和「极致反撸」，这种分配失衡引发了信任危机。
嘴撸活动初期吸引用户参与，但奖励发放后注意力呈断崖式减少，缺乏持续性。LOUD 在推出当日的代币市值一度接近 3000 万美元，目前只剩下不到 60 万美元。
注意力不等于市值占比。

声誉

诸如 Ethos 等声誉 InfoFi 项目采用邀请制，以控制用户质量和减少女巫攻击。然而这一机制提高了参与门槛，限制了新用户加入，难以形成广泛的网络效应。
恶意操作风险。
声誉评分的跨平台互认问题，不同协议的评分体系难以互通，形成信息孤岛。

InfoFi 趋势

预测市场

AI 与预测市场的结合：AI 可以显著增强预测市场的效率。比如，AI 通过分析海量数据，能够在复杂场景中提供更准确的预测；也可以探索 AI 代理解决长尾问题。
社交媒体和预测市场的结合：预测市场有可能成为未来信息经济的核心基础设施。6 月 6 日，X 正式宣布与 Polymarket 建立合作关系，后者成为 X 官方预测市场合作伙伴。Polymarket 创始人兼首席执行官 Shayne Coplan 表示：「将 Polymarket 准确、公正、实时的预测市场概率与 Grok 的分析和 X 的实时洞察相结合，将能够即时为全球数百万 Polymarket 用户提供情境化、数据驱动的洞察。」
去中心化治理：预测市场可以应用于 DAO、公司甚至是社会的治理，即所谓的「预测治理「（Futarchy）。Vitalik 在 2014 年表示，Futarchy 是由经济学家 Robin Hanson 提出的一种治理模式，核心思想是「投票表达价值观，用市场预测信念」（vote values, bet beliefs），运作方式如下：社区通过投票确定一个衡量成功的指标（如 GDP、公司股价等）；针对具体政策提案，创建两个预测市场（例如通过和拒绝）。参与者交易这两种代币，价格反映市场对该政策能否优化目标的预期；最终选择平均价格更高的政策，并根据实际结果结算代币收益。Futarchy 的优势是依赖数据而非政治宣传、个人魅力或推广。
面向所有人的内容、新闻工具。

嘴撸 + 声誉型 InfoFi

引入社交图谱和语义理解技术，提升 AI 对内容价值的评估精度，最终趋向于优质内容。
激励优质长尾创作者。
添加削减或惩罚机制。
Web3 专用 InfoFi LLM 的发布。
多维度评估贡献。
声誉型 InfoFi 与 DeFi 结合，声誉评分作为借贷、质押的信用依据。
注意力、声誉、趋势等抽象资产的代币化将催生更多衍生品类型。
不仅仅基于 X 社交平台。
与更多社交平台、新闻媒体的结合，驱动形成一个面向所有人的注意力、Alpha 发现工具。

数据洞察类 InfoFi

数据分析图表与创作者洞察的结合，并同时添加有关创作、分发等的激励机制。
数据分析图表与 AI 分析的结合。

小结

数字时代的核心矛盾，是注意力创造者与价值占有者的割裂。这种割裂正是 Web3 InfoFi 革命的原动力。

InfoFi 嘴撸的核心矛盾在于，若无法平衡信息价值与参与激励，可能重蹈 SocialFi「高开低走」的覆辙。InfoFi 的关键在于建立「三位一体」的平衡机制，信息挖掘、用户参与以及价值返还，从而驱动形成一个更好的知识共享和集体决策基础设施。这不仅需要技术层面实现注意力量化，更要在机制设计上确保普通参与者能从信息传播中获得合理回报，避免价值分配严重倾斜。

更重要的是，InfoFi 的革命需要自上而下与自下而上的共同推动，真正实现注意力经济的公平与高效。否则收益金字塔的马太效应会让 InfoFi 沦为少数人的掘金游戏，与「注意力价值普惠」的初心背道而驰。

参考：https://vitalik.eth.limo/general/2024/11/09/infofinance.htmlhttps://www.un.org/sites/un2.un.org/files/attention_economy_feb.pdf

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