원저자: KarenZ, Foresight News
1971년, 심리학자이자 경제학자인 허버트 A. 사이먼은 주의 경제 이론을 처음 제안하면서, 정보가 넘쳐나는 세상에서 인간의 주의가 가장 부족한 자원이 되었다고 지적했습니다.
경제학자이자 USV의 관리 파트너인 앨버트 벵거는 The World After Capital에서 근본적인 변화를 더욱 자세히 밝혔습니다. 인간 문명은 세 번째 도약을 겪고 있습니다. 산업 시대의 자본 부족에서 지식 시대의 주의 부족으로 말입니다.
농업 혁명: 식량 부족 문제를 해결하는 것을 목표로 했으나 토지 경쟁을 야기했다.
산업혁명: 토지 부족 문제를 해결하는 데 주력했으나, 자원 경쟁과 자본 축적으로 전환됨
디지털 혁명: 주의를 끌기 위한 싸움.
이러한 변화의 밑바탕에는 디지털 기술의 두 가지 주요 특징이 있습니다. 정보 복제 및 전파에 드는 한계 비용이 없고, AI 컴퓨팅이 보편화되어 있다는 것입니다(하지만 인간의 주의는 복제할 수 없습니다).
트렌디한 장난감 시장에서 라부부의 인기든, 톱 앵커들의 라이브 스트리밍이든, 본질적으로는 사용자와 시청자의 관심을 얻기 위한 경쟁입니다. 그러나 전통적인 관심 경제에서는 사용자, 팬, 소비자가 데이터 연료로 관심을 제공하지만, 그 초과 수익은 플랫폼, 암표상 등이 독점합니다. 웹 3.0 시대의 인포파이(InfoFi)는 블록체인, 토큰 인센티브, AI 기술을 통해 정보의 생산, 배포, 소비를 투명하게 만들고 참여자에게 가치를 돌려주려고 합니다.
이 글에서는 InfoFi 프로젝트 분류, 직면한 과제, 향후 개발 동향에 대한 심층적인 소개를 제공합니다.
InfoFi란 무엇인가요?
InfoFi는 Information(정보)과 Finance(금융)의 합성어입니다. InfoFi의 핵심은 정량화하기 어렵고 추상적인 정보를 역동적이고 정량화 가능한 가치 전달체로 변환하는 것입니다. 이는 전통적인 예측 시장뿐만 아니라 관심, 평판, 온체인 데이터 또는 인텔리전스, 개인적 통찰력, 내러티브 활동과 같은 정보 또는 추상적인 개념의 유통, 투기 또는 거래까지 포함합니다.
InfoFi의 핵심 장점은 다음과 같습니다.
가치 재분배 메커니즘: 기존 관심 경제에서 플랫폼이 독점했던 가치를 실제 기여자에게 돌려줍니다. 스마트 계약과 인센티브 메커니즘을 통해 정보 생산자, 배포자, 그리고 소비자는 그 혜택을 공유할 수 있습니다.
정보의 가치 평가 능력: 추상적인 주의, 통찰력, 평판, 내러티브 활동 등을 거래 가능한 디지털 자산으로 전환하여 원래 유통하기 어려웠던 정보 가치에 대한 거래 시장을 만듭니다.
참여에 대한 낮은 문턱: 사용자는 소셜 미디어 계정만 있으면 콘텐츠 생성을 통해 가치 분배에 참여할 수 있습니다.
인센티브 메커니즘 혁신: 콘텐츠 제작뿐 아니라 배포, 상호작용, 검증 및 기타 링크에도 보상을 제공하여 틈새 콘텐츠와 롱테일 사용자도 보상을 받을 수 있도록 합니다. 고품질 콘텐츠는 더 많은 보상을 받게 되며, 이는 고품질 정보의 지속적인 생산을 촉진합니다.
크로스 도메인 적용 가능성: 예를 들어, AI를 도입함으로써 InfoFi는 콘텐츠 품질 평가 및 예측 시장 최적화와 같은 이점을 얻었습니다.
인포파이 분류
InfoFi는 다양한 애플리케이션 시나리오와 모드를 포괄하며, 이는 주로 다음 범주로 나눌 수 있습니다.
예측 시장
InfoFi의 핵심 구성 요소인 예측 시장은 집단의 지혜를 통해 미래 사건의 결과를 예측하는 메커니즘입니다. 참여자들은 특정 사건의 결과와 연계된 주식을 사고팔면서 미래 사건(선거 또는 정책 결과, 스포츠 경기, 경제 전망, 가격 예측, 제품 출시일 등)에 대한 기대감을 표현하며, 시장 가격은 사건 결과에 대한 집단의 공동 기대를 반영합니다. Polymarket은 InfoFi 개념을 홍보하는 대표적인 애플리케이션입니다.
비탈릭은 항상 예측 시장인 폴리마켓(Polymarket)을 충실히 지지해 왔습니다. 2024년 11월 예측 시장에서 정보 금융으로(From predictive markets to info finance)라는 글에서 그는 예측 시장은 소셜 미디어, 과학, 뉴스, 거버넌스 등 다양한 분야에서 더 나은 응용 분야를 창출할 잠재력을 가지고 있습니다. 저는 이러한 유형의 시장을 정보 금융이라고 부릅니다.라고 말했습니다. 비탈릭은 또한 폴리마켓의 양면성을 지적했습니다. 하나는 참여자들을 위한 도박 웹사이트이고, 다른 하나는 모든 사람을 위한 뉴스 웹사이트라는 것입니다.
인포파이(InfoFi)의 틀에서 예측 시장은 단순한 투기 도구가 아니라, 금전적 인센티브를 통해 실제 정보를 채굴하고 공개하는 플랫폼입니다. 이 메커니즘은 시장의 효율성을 활용하여 참여자들이 정확한 정보를 제공하도록 장려합니다. 정확한 예측은 금전적 보상을 가져오지만, 잘못된 예측은 손실을 초래할 수 있기 때문입니다. 머스크는 또한 2024년 미국 대선 한 달 전 트럼프가 폴리마켓에서 51%의 지지율로 선두를 달리고 있다는 데이터를 공개하며 실제 현금 투자가 포함되기 때문에 이 데이터는 기존 여론조사보다 더 정확하다고 말했습니다.
예측 시장 대표 플랫폼은 다음과 같습니다.
폴리마켓: 최대 규모의 탈중앙화 예측 시장인 폴리마켓은 폴리곤 네트워크 기반으로 구축되었으며 USDC 스테이블코인을 거래 플랫폼으로 사용합니다. 사용자는 정치 선거, 경제, 엔터테인먼트, 제품 출시 및 기타 이벤트를 예측할 수 있습니다.
칼시(Kalshi): 미국 CFTC의 엄격한 규제를 받는 예측 시장 플랫폼입니다. 암호화폐 및 스테이블코인 인프라 제공업체인 제로 해시(Zero Hash)와의 협력을 통해 USDC, BTC, WLD, SOL, XRP, RLUSD 입금을 지원하며, 법정화폐 결제도 가능합니다. 칼시는 이벤트 계약에 중점을 두어 사용자가 정치, 경제, 금융 이벤트의 결과를 거래할 수 있도록 지원합니다. 엄격한 규제 준수 덕분에 칼시는 미국 시장에서 독보적인 우위를 점하고 있습니다.
야프투언 인포파이
Zuilu는 중국 암호화폐 커뮤니티에서 Yap-to-Earn의 애칭으로, 의견을 표현하고 콘텐츠를 공유하여 보상을 얻는다는 의미입니다. Yap-to-Earn의 핵심 개념은 사용자들이 소셜 플랫폼에 암호화폐 프로젝트와 관련된 양질의 게시물이나 댓글을 게시하도록 장려하는 것입니다. 대부분의 플랫폼은 AI 알고리즘을 사용하여 콘텐츠의 양, 질, 상호작용, 그리고 깊이를 평가한 후 포인트 또는 토큰 보상을 지급합니다. 이 모델은 거래나 스테이킹과 같은 기존의 온체인 활동과는 달리, 커뮤니티 내 사용자들의 정보 기여와 영향력에 더욱 중점을 둡니다.
마우스 스트라이크의 특징:
온체인 거래나 높은 자본금이 필요하지 않으며, 참여하려면 X 계정만 있으면 됩니다.
가치 있는 토론에 대한 보상을 통해 프로젝트 커뮤니티의 활동을 강화합니다.
AI 알고리즘은 인간의 개입을 줄이고, 로봇과 품질이 낮은 콘텐츠를 걸러내며, 보상 분배를 더욱 투명하게 보장합니다.
포인트는 토큰 에어드랍이나 생태적 특권으로 전환될 수 있으며, 조기에 참여한 사람은 더 높은 수익을 얻을 수 있습니다.
현재 주류를 이루는 프로젝트나 입 밀어내기를 지지하는 프로젝트는 다음과 같습니다.
Kaito AI: Yap-to-Earn의 대표 플랫폼으로 여러 프로젝트와 협력해 왔습니다. AI 알고리즘을 사용하여 X에 게시된 암호화폐 관련 콘텐츠의 양, 질, 상호작용성, 그리고 깊이를 평가하고, 사용자들이 순위 경쟁을 통해 토큰 에어드랍을 획득할 수 있도록 Yap 포인트를 보상합니다.
이러한 방식으로 창작자는 Yaps를 통해 자신의 영향력과 콘텐츠 가치를 효과적으로 입증할 수 있을 뿐만 아니라 정확하고 고품질의 관심을 끌 수 있습니다. 일반 사용자는 Yaps 시스템을 사용하여 고품질 콘텐츠와 KOL을 효율적으로 발견할 수 있으며, 프로젝트 당사자는 타겟 사용자에게 정확하게 도달하고 브랜드 영향력을 확대하는 이중 목표를 달성하여 모든 당사자에게 윈윈하는 선순환적 생태적 순환을 형성합니다.
Kaito AI는 다양한 커뮤니티에 9,000만 달러 상당의 토큰을 배포했으며(Kaito 자체 에어드랍 제외), 매달 20만 명이 넘는 활성 Yapper를 보유하고 있습니다.
출처: https://dune.com/queries/5088750/8397899
Cookie.fun: 쿠키는 AI 에이전트의 마인드셰어, 상호작용 및 온체인 데이터를 추적하여 포괄적인 시장 개요를 생성하고, 암호화폐 프로젝트의 마인드셰어와 심리를 추적합니다. 쿠키 스냅은 쿠키 생성자가 프로젝트에 기여한 것에 대한 보상을 제공하는 보상 및 에어드랍 활동 시스템을 내장하고 있습니다.
쿠키는 Spark, Sapien, OpenLedger 등 세 프로젝트와 협력하여 Snaps 활동을 시작했습니다. 이 중 Spark 활동 참여자 수는 16,000명을 넘어섰고, Sapien과 OpenLedger의 참여자 수는 각각 7,930명과 6,810명이었습니다.
Virtuals: Virtuals 자체는 Yap-to-Earn 중심 플랫폼이 아니라 AI 에이전트 출시 플랫폼이지만, 새로운 출시 메커니즘인 Genesis Launch가 4월 중순에 Base에 출시되었으며, 출시에 참여하는 데 필요한 포인트를 획득하는 방법 중 하나에 Yap-to-Earn(Kaito 기반)이 포함됩니다.
Virtuals에서 높은 구독률을 기록한 상위 AI 에이전트 프로젝트, 출처: https://dune.com/queries/5195678/8548951
Loud: Kaito AI 생태계의 관심 가치 실험으로서 Loud는 Yap-to-Earn 이벤트를 통해 Kaito 관심 순위의 70% 이상을 점유한 후, 2025년 5월 말 Initial Attention Offering(IAO)을 통해 토큰을 공식 출시했습니다. LOUD의 운영 메커니즘 또한 관심 경제를 중심으로 합니다. 거래 시작 후 징수되는 거래 수수료는 주로 관심 순위 상위 25위 사용자에게 SOL 형태로 분배됩니다.
Wallchain Quacks: Wallchain은 AllianceDAO의 지원을 받는 Solana 기반 프로그래매틱 AttentionFi 프로젝트입니다. Wallchain X Score는 사용자의 전반적인 영향력을 평가하는 반면, Wallchain Quacks는 고품질 콘텐츠와 가치 있는 상호작용을 보상합니다. 현재 Wallchain Quacks 맞춤형 LLM은 크리에이터 콘텐츠를 매일 평가하며, 가치 있고 통찰력 있는 콘텐츠 크리에이터는 Quacks로 보상을 받습니다.
입 + 작업/온체인 활동/검증: 다차원 기여 가치
콘텐츠 기여를 온체인 동작(예: 거래, 스테이킹, NFT 발행)이나 작업과 결합하여 사용자의 다차원적 기여를 종합적으로 평가하는 프로젝트도 있습니다.
Galxe Starboard: Galxe는 웹 3.0 성장 플랫폼이며, 새롭게 출시된 Galxe Starboard는 오프체인 및 온체인 활동 모두에서 실질적인 기여를 보상하는 데 전념합니다. 프로젝트는 여러 기여 등급을 정의할 수 있으며, 중요한 것은 트윗 전송량뿐 아니라 게시물 참여, 감정, 바이럴, dApp과의 상호작용, 토큰 보유, NFT 발행, 온체인 작업 완료 등 프로젝트 전체에 기여하는 가치입니다.
Mirra: Mirra는 커뮤니티에서 선정한 데이터를 기반으로 학습된 분산형 AI 모델로, Web3 사용자의 실시간 기여를 통해 학습할 수 있습니다. 구체적으로, 크리에이터는 X에 고품질 콘텐츠를 게시하는데, 이는 AI 검증 데이터를 제출하는 것과 같습니다. 스카우트(Scout)는 X에서 가치가 높은 콘텐츠를 식별하고 댓글에 @MirraTerminal 태그를 달아 인사이트를 제출합니다. 이를 통해 AI가 학습하고 지능형 AI를 구축하는 데 도움이 되는 인사이트가 결정됩니다.
평판 기반 InfoFi
Ethos는 완전히 개방형 프로토콜과 온체인 기록에 기반한 온체인 평판 프로토콜입니다. Ethos는 소셜 지분 증명(Social PoS)을 결합하여 분산형 메커니즘을 통해 신뢰도 점수(Credibility Score)를 생성하여 평판 시스템의 신뢰성, 탈중앙화 및 Sybil 공격을 방지합니다. 현재 Ethos는 엄격한 초대 시스템을 채택하고 있습니다. Ethos의 핵심 기능은 사용자의 체인 신뢰도를 정량화하는 수치 지표인 신뢰도 점수를 생성하는 것입니다. 이 점수는 다음과 같은 온체인 활동 및 소셜 상호작용을 기반으로 합니다. 댓글 메커니즘(누적 유틸리티 포함), 보증 메커니즘(다른 사용자를 추천하기 위해 이더리움을 스테이킹)
Ethos는 또한 사용자들이 신뢰 투표와 불신임 투표를 사고팔아 개인, 회사, DAO, 심지어 AI 엔터티의 평판에 대해 추측할 수 있는 평판 시장을 출시했습니다. 즉, 평판에 대해 롱 포지션을 취하거나 숏 포지션을 취하는 것입니다.
GiveRep: 주로 Sui를 기반으로 구축되었으며, X 플랫폼에서의 활동을 통해 사용자의 사회적 영향력과 커뮤니티 참여를 정량화된 온체인 평판으로 전환하고, 보상을 통해 참여를 유도하는 것을 목표로 합니다. GiveRep 공식 트위터에서 크리에이터 게시물 아래에 댓글을 달면 댓글 작성자와 크리에이터 모두 평판 포인트 1점을 획득합니다. GiveRep은 악용을 방지하기 위해 사용자의 댓글 멘션 횟수를 하루 3회(3회 포함)로 제한하는 반면, 크리에이터는 하루에 무제한으로 포인트를 획득할 수 있습니다. Sui 생태 프로젝트 및 홍보대사의 댓글 멘션은 더 많은 포인트를 획득합니다.
주의 시장/예측
노이즈: 메가이더리움(MegaETH) 기반 트렌드 발견 및 거래 플랫폼입니다. 현재 이용하려면 초대 코드가 필요합니다. 사용자는 해당 프로젝트의 관심 종목에 대해 롱 포지션 또는 숏 포지션을 취할 수 있습니다.
업사이드(Upside): 업사이드는 가치 있는 콘텐츠와 링크를 발견하고, 공유하고, 예측하는 것에 보상을 제공하는 소셜 예측 시장(투자자: Arthur Hayes)으로, 좋아요 메커니즘을 통해 역동적인 시장을 조성합니다. 수익금은 투표자, 크리에이터, 큐레이터에게 비례하여 분배됩니다. 예측 풀 조작을 방지하기 위해 각 라운드의 마지막 5분 동안 좋아요의 가중치가 감소합니다.
YAPYO: Arbitrum 생태계를 위한 관심 시장 인프라. YAPYO는 조정 메커니즘을 통해 얻는 보상이 단순한 수익이 아니라 지속적인 영향력이라고 말합니다.
트렌드: X개의 게시물을 토큰화하여 본딩 커브의 트렌드가 될 수 있습니다(트렌드잇이라고 부르세요). 크리에이터는 각 트렌드에 대해 본딩 커브 거래 수수료의 20%를 받을 수 있습니다.
토큰 게이트 콘텐츠 액세스: 노이즈 필터링
백룸: 크리에이터는 관리나 사회적 압력 없이 시장 인사이트, 알파, 분석 등 큐레이션된 콘텐츠를 제공하기 위해 토큰화된 공간을 개설할 수 있습니다. 사용자는 각 크리에이터 공간에 바인딩된 온체인 키를 구매하여 노이즈가 적고 가치가 높은 정보를 확보할 수 있습니다. 키는 단순히 접근을 위한 것이 아니라, 수요에 따라 가격이 변동하는 거래 가능한 자산입니다. 동시에 AI는 채팅 데이터와 신호를 처리하여 실행 가능한 인사이트를 도출합니다.
Xeet: Abstract 네트워크의 새로운 프로토콜로, 아직 완전히 출시되지는 않았지만 추천 프로그램이 시작되었으며, KOL을 초대하면 보너스 포인트를 받게 됩니다. Xeet 설립자 @Pons_ETH는 InfoFi가 NoiseFi로 진화한 것을 비웃으며 이제 노이즈를 줄이고 신호를 강화할 때입니다.라고 말했습니다. 현재 공개된 정보는 Xeet가 Ethos 스코어링과 통합될 것이라는 것입니다. 이 외에는 Xeet 측에서 더 자세한 정보를 공개하지 않았습니다.
데이터 인사이트 인포파이
아캄 인텔 거래소: 아캄은 온체인 데이터 쿼리 도구, 인텔리전스 거래 플랫폼, 그리고 거래소입니다. 아캄 인텔 인텔 거래소는 온체인 탐정들이 보상을 받을 수 있는 탈중앙화 인텔리전스 거래 플랫폼입니다.
인포파이 딜레마
예측 시장
규제 및 준수: 예측 시장은 바이너리 옵션 및 도박과 유사한 시장으로 간주될 수 있으며, 규제 압력에 직면합니다. 예를 들어, Polymarket은 지정 계약 시장(DCM) 또는 스왑 실행 시설(SEF)로 등록되지 않았다는 이유로 미국 상품선물거래위원회(CFTC)에 의해 불법 운영으로 간주되었습니다. 2022년에는 140만 달러의 벌금을 부과받고 미국 사용자를 차단해야 했습니다. 2024년 미국 법무부와 FBI의 조사는 Polymarket의 규제 딜레마를 더욱 부각시켰습니다.
내부자 거래와 공정성: 예측 시장은 내부자 정보로 인해 교란될 수 있습니다. 대형 펀드는 단기적으로 가격을 왜곡할 수 있습니다. 공정한 규칙과 메커니즘을 설계하는 것은 InfoFi 예측 시장의 핵심 과제 중 하나입니다.
유동성 및 참여: 예측 시장의 효과는 충분한 참여자와 유동성에 달려 있습니다. 예측 시장은 틈새 시장에서 종종 롱테일 유동성 문제에 직면합니다. 즉, 참여자가 부족하면 신뢰할 수 없는 시장 정보가 제공됩니다. AI 에이전트를 도입하면 이 문제를 부분적으로 해결할 수 있지만, 추가적인 최적화가 여전히 필요합니다.
오라클 설계: Polymarket은 오라클 조작 공격으로 어려움을 겪어 정확한 결과에 베팅한 사용자들에게 막대한 손실을 입혔습니다. 2025년 2월, UMA, Polymarket, 그리고 EigenLayer는 예측 시장 오라클을 개발하기 위해 협력하고 있다고 발표했습니다. 연구 아이디어로는 여러 토큰을 지원하여 분쟁을 해결할 수 있는 오라클 개발 등이 있습니다. 현재 연구 중인 다른 기능으로는 동적 바인딩, AI 에이전트 통합, 그리고 뇌물 공격에 대한 강화된 보안 등이 있습니다.
입
정보 노이즈가 심화되고 AI 콘텐츠 광고 계정이 넘쳐나 실제 신호가 가려졌습니다. 사용자가 방대한 콘텐츠에서 가치를 걸러내기 어렵고, 커뮤니티 신뢰도가 하락했으며, 프로젝트의 마케팅 효과가 감소했습니다. KOL CryptobraveHQ(@cryptobraveHQ)에 따르면, 여러 프로젝트 소유주가 Kaito에 15만 USDT 서비스 수수료를 지출하고, KOL에게 토큰의 0.5~1%를 할당했으며, 결과적으로 AI 콘텐츠 광고 계정의 절반 이상이 참여하게 되었다고 불평했습니다. 프로젝트가 상위 KOL과 ICT 기업의 참여를 유도하려면 추가 비용을 지불해야 하며, Kaito는 상위 KOL에게 연락하여 참여를 요청합니다.
대부분의 ZuiLu 프로젝트 알고리즘은 콘텐츠 품질, 상호작용성, 그리고 깊이를 평가하는 방법에 대한 공개적인 설명이 부족하여 사용자들이 포인트 분배의 공정성에 의문을 제기합니다. 알고리즘이 특정 계정(예: 빅 V 또는 매트릭스 계정)에 유리하게 작용할 경우, 양질의 크리에이터를 잃게 될 수 있습니다. Kaito는 최근 커뮤니티 피드백을 바탕으로 알고리즘을 새롭게 업그레이드했습니다. 이번 업그레이드는 양보다 질을 우선시하고, 프로젝트 인사이트와 댓글을 제공하지 않는 게시물은 관심을 받지 못하며, 상호작용적인 조작 및 집단 브러싱 행위에 대한 추가적인 단속에 중점을 두고 있습니다.
수익 분배의 매튜 효과: 대부분의 경우 프로젝트와 KOL은 서로 윈윈하지만, 테일 콘텐츠 제작자와 인터랙티브 개인 투자자들은 여전히 저소득과 치열한 경쟁이라는 딜레마에 직면해 있습니다. Kaito의 창립자인 유 후는 6월 8일 Kaito에 등록된 약 100만 명의 사용자 중 3만 명 미만의 사용자만이 얍(yaps)을 받았는데, 이는 3%에도 미치지 못합니다. 네트워크의 다음 성장 단계는 전환율 극대화입니다.라고 말했습니다. 또한, 에어드랍 기대치 관리가 미흡하면 커뮤니티의 불만이 커질 것입니다. Magic Newton은 Kaito AI에서 입으로만 떠드는 비교적 성공적인 사례입니다. Kaito 생태계 추천은 전체 Newton 검증 에이전트의 3분의 1을 차지합니다. 입으로만 떠드는 사용자들은 많은 돈을 벌었지만, 개인 투자자들에게 비우호적이라는 비난도 받고 있습니다. 이와는 대조적으로, Humanity는 커뮤니티로부터 등으로만 떠드는 사용자와 극도로 반(反)입으로만 떠드는 사용자라는 비난을 받았습니다. 이러한 분배 불균형은 신뢰의 위기를 초래했습니다.
초기 LOUD 활동은 사용자들의 참여를 유도했지만, 보상 지급 후 관심이 급격히 감소하고 지속 가능성이 부족했습니다. 출시 당시 LOUD 토큰의 시장 가치는 미화 3천만 달러에 가까웠지만, 현재는 미화 60만 달러에도 미치지 못합니다.
주의는 시가총액 점유율과 같지 않습니다.
평판
Ethos와 같은 평판 정보 프로젝트는 초대 시스템을 사용하여 사용자 품질을 관리하고 Sybil 공격을 줄입니다. 그러나 이 메커니즘은 참여 기준을 높이고, 신규 사용자 진입을 제한하며, 광범위한 네트워크 효과를 형성하기 어렵게 만듭니다.
악의적인 작업의 위험.
평판 점수에 대한 플랫폼 간 상호 인식 문제는 서로 다른 프로토콜을 사용하는 점수 시스템이 서로 통신하기 어려워 정보의 고립이 형성된다는 것입니다.
인포파이 트렌드
예측 시장
AI와 예측 시장의 결합: AI는 예측 시장의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, AI는 방대한 양의 데이터를 분석하여 복잡한 상황에서 더욱 정확한 예측을 제공할 수 있으며, 롱테일 문제(Long-tail problem) 해결을 위해 AI 에이전트를 활용할 수도 있습니다.
소셜 미디어와 예측 시장의 결합: 예측 시장은 미래 정보 경제의 핵심 인프라가 될 잠재력을 가지고 있습니다. 6월 6일, X는 Polymarket과의 파트너십을 공식 발표했으며, Polymarket은 X의 공식 예측 시장 파트너가 되었습니다. Polymarket의 설립자 겸 CEO인 셰인 코플란은 Polymarket의 정확하고 공정하며 실시간 예측 시장 확률과 Grok의 분석, 그리고 X의 실시간 인사이트를 결합하면 전 세계 수백만 명의 Polymarket 사용자에게 상황에 맞는 데이터 기반 인사이트를 즉시 제공할 수 있을 것입니다.라고 말했습니다.
탈중앙화 거버넌스: 예측 시장은 DAO, 기업, 심지어 사회의 거버넌스, 소위 퓨타키(Futarchy)에 적용될 수 있습니다. 비탈릭은 2014년 퓨타키가 경제학자 로빈 핸슨이 제안한 거버넌스 모델이라고 밝혔습니다. 핵심 아이디어는 투표를 통해 가치를 표현하고, 시장을 통해 신념을 예측하는 것입니다. 퓨타키의 작동 방식은 다음과 같습니다. 커뮤니티는 투표를 통해 성공 척도(예: GDP, 기업 주가 등)를 결정합니다. 특정 정책 제안에 대해서는 두 개의 예측 시장(예: 승인 및 거부)이 생성됩니다. 참여자들은 이 두 토큰을 거래하며, 가격은 정책이 목표를 최적화할 수 있는지에 대한 시장의 기대치를 반영합니다. 궁극적으로 평균 가격이 더 높은 정책이 선택되고, 토큰 수익은 실제 결과에 따라 결정됩니다. 퓨타키의 장점은 정치적 선전, 개인적 매력, 홍보가 아닌 데이터에 기반한다는 것입니다.
모든 사람을 위한 콘텐츠와 뉴스 도구.
입 + 평판 인포파이
소셜 그래프와 의미 이해 기술의 도입은 AI가 콘텐츠 가치를 평가하는 정확도를 높여 궁극적으로 고품질 콘텐츠를 제공할 수 있도록 도울 것입니다.
고품질 롱테일 크리에이터에게 인센티브를 제공합니다.
슬래싱이나 페널티 메커니즘을 추가합니다.
Web3 전용 InfoFi LLM 출시.
다양한 측면에서 기여도를 평가합니다.
평판 기반 InfoFi는 DeFi와 결합되며, 평판 점수는 대출 및 스테이킹의 신용 기준으로 사용됩니다.
주의, 평판, 트렌드와 같은 추상적 자산의 토큰화로 인해 더 많은 유형의 파생상품이 생겨날 것입니다.
X 소셜 플랫폼에만 기반한 것은 아닙니다.
더 많은 소셜 플랫폼과 뉴스 미디어와의 통합을 통해 모든 사람을 위한 주의를 끌 수 있는 알파 발견 도구가 형성될 것입니다.
데이터 인사이트 인포파이
데이터 분석 차트와 크리에이터 통찰력을 결합하고, 제작, 배포 등에 대한 인센티브 메커니즘을 추가합니다.
데이터 분석 차트와 AI 분석의 결합.
요약
디지털 시대의 핵심 모순은 관심 창출자와 가치 보유자의 분리입니다. 이러한 분리가 Web3 InfoFi 혁명의 원동력입니다.
InfoFi의 핵심 모순은 정보의 가치와 참여 유인 간의 균형을 맞추지 못하면, SocialFi처럼 시작은 좋았지만 끝은 나빴던 실수를 반복할 수 있다는 것입니다. InfoFi의 핵심은 정보 마이닝, 사용자 참여, 그리고 가치 수익이라는 삼위일체 균형 메커니즘을 구축하여 더 나은 지식 공유 및 공동 의사 결정 인프라를 구축하는 것입니다. 이를 위해서는 기술적 차원에서의 관심의 정량화뿐만 아니라, 일반 참여자가 정보 확산을 통해 합리적인 수익을 얻고 가치 분배의 심각한 왜곡을 방지할 수 있는 메커니즘 설계가 필요합니다.
더 중요한 것은, 관심 경제의 공정성과 효율성을 진정으로 실현하기 위해서는 인포파이(InfoFi) 혁명이 위에서 아래로, 그리고 바닥까지 모두 추진되어야 한다는 것입니다. 그렇지 않으면 소득 피라미드의 마태 효과로 인해 인포파이는 소수의 사람들만을 위한 금광 게임으로 전락할 것이며, 이는 관심 가치의 보편적 이익이라는 본래 의도에 어긋납니다.
참고: https://vitalik.eth.limo/general/2024/11/09/infofinance.htmlhttps://www.un.org/sites/un2.un.org/files/attention_economy_feb.pdf
