Tiêu đề gốc: Xây dựng nền kinh tế chú ý

Bài viết gốc của Eli Qian, Multicoin Capital

Biên soạn bởi: Peggy, BlockBeats

Ghi chú của Biên tập viên: Trong thời đại bùng nổ thông tin, bản thân sự chú ý đang trở thành một tài sản có thể đo lường và giao dịch được. Bài viết này khám phá cách "tài sản chú ý" có thể được tài chính hóa thông qua thị trường dự đoán và cơ chế tiên tri, đồng thời đề xuất một phương pháp xây dựng "hợp đồng chú ý vĩnh viễn". Khi giá trị của meme dần dần nổi lên trong các tài sản truyền thống như cổ phiếu, chúng ta có thể đang ở ngưỡng cửa của nền kinh tế chú ý trở thành một loại tài sản chính thống.

Sau đây là nội dung gốc:

Tiềm năng tài chính của tài sản chú ý

Mặc dù có thể quá ngắn gọn, nhưng tài sản được chia thành hai loại chính:

1. Tài sản lưu chuyển tiền tệ – chủ yếu là cổ phiếu và trái phiếu. Những tài sản này tạo ra dòng tiền, được các nhà đầu tư định giá dựa trên dòng tiền đó.

2. Tài sản cung cầu – chủ yếu áp dụng cho hàng hóa và ngoại hối. Giá của chúng biến động theo cung và cầu.

Gần đây, không gian tiền điện tử đã tạo ra một loại tài sản mới - loại tài sản có giá trị dựa trên sự chú ý. Ngày nay, những "tài sản chú ý" này chủ yếu bao gồm các tài sản do người dùng tạo ra (UGA) như NFT, token sáng tạo và meme coin. Những tài sản này đóng vai trò là "điểm Schelling" của sự chú ý văn hóa, giá của chúng phản ánh sự lên xuống của sự chú ý đó.

Mặc dù đồng tiền meme rất thú vị từ góc độ văn hóa, chúng vẫn còn nhiều hạn chế về mặt tài chính. Một tài sản thu hút sự chú ý hiệu quả nên cho phép những người tham gia thị trường trực tiếp tiếp cận nguồn tài chính từ sự chú ý đang được dành cho một thứ gì đó. Điều này sẽ khuyến khích người tham gia giao dịch các tài sản mà họ cho là bị định giá sai, và thị trường sẽ cùng nhau định hình giá cả phản ánh những dự đoán về sự chú ý.

Chúng tôi tin rằng tài sản chú ý, nếu được xây dựng đúng cách, có tiềm năng trở thành một loại tài sản thực sự. Để phát triển khái niệm này, bài viết này đề xuất khái niệm "Attention Oracles", một kiến trúc oracle mới hỗ trợ "Attention Perps" - một loại công cụ tài chính mới cho phép các nhà giao dịch mua hoặc bán khống sự chú ý văn hóa.

Tóm lại, Attention Oracle xây dựng một chỉ số tổng hợp có trọng số, được thiết kế để nắm bắt những thay đổi về sự chú ý bằng cách tận dụng các yếu tố giá, thanh khoản và thời gian của thị trường dự đoán nhị phân xoay quanh một chủ đề. Để đảm bảo hiệu quả, thị trường cơ sở phải được lựa chọn cẩn thận để đại diện cho các yếu tố đầu vào chú ý thực tế có liên quan. Việc sử dụng thị trường dự đoán làm đầu vào cho Attention Oracle cũng tạo ra một "chi phí thao túng ngầm", về mặt lý thuyết giúp giảm thiểu thao túng ác ý, vì các nhà giao dịch đối địch phải mạo hiểm vốn để tác động đến chỉ số.

Tại sao chúng ta cần hợp đồng chú ý vĩnh viễn?

Các UGA tìm thấy sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường trong các lĩnh vực hoàn toàn mang tính đầu cơ và rất giỏi trong việc thu hút sự chú ý ngay từ đầu, chẳng hạn như các xu hướng web và meme mới nổi.

UGA giải quyết một vấn đề: tạo ra tài sản cho những thứ mà hệ thống tài chính truyền thống không thể đáp ứng. Quy trình phát hành tài sản truyền thống chậm chạp, tốn kém và chịu nhiều rào cản pháp lý, hạn chế phạm vi tài sản có thể phát hành. Mặt khác, tài sản chú ý phải hoạt động với tốc độ internet để bắt kịp xu hướng văn hóa toàn cầu. Kết hợp cơ chế phát hành token không cần cấp phép, các phương pháp định giá thông minh như đường cong liên kết (bond curve) và hỗ trợ thanh khoản của các sàn giao dịch phi tập trung (DEX), hầu như bất kỳ ai cũng có thể tạo tài sản miễn phí, tạo thanh khoản và đưa chúng ra thị trường để người khác giao dịch.

Một điểm cần lưu ý về UGA là giá của chúng thường bắt đầu từ 0. Đây không phải là một nhược điểm, mà là một đặc điểm. Nếu bạn tạo ra một meme mới từ đầu, khoảng chú ý ban đầu của nó là 0, khiến việc tham gia với mức giá thấp là hợp lý. Điều này cũng cho phép những người có kỹ năng phát hiện xu hướng sớm kiếm tiền từ kỹ năng của mình bằng cách tạo ra các tài sản chi phí thấp. Tuy nhiên, điều này cũng có nghĩa là UGA không phù hợp để cung cấp khả năng tiếp cận tài chính cho những thứ đã thu hút nhiều sự chú ý.

Ví dụ, giả sử bạn muốn mua dài hạn sự chú ý của LeBron James. Bạn có thể tạo ra một đồng meme, nhưng đã có rất nhiều token LeBron trên thị trường. Bạn nên mua loại nào? Hơn nữa, giá của một đồng meme LeBron mới sẽ gần bằng không. Tuy nhiên, LeBron là một trong những người nổi tiếng nhất thế giới, và sự chú ý của anh ấy đã rất cao. Khó có khả năng sự chú ý của anh ấy sẽ tăng gấp 100 lần trong một thời gian ngắn. Cuối cùng, nếu bạn muốn bán khống sự chú ý của anh ấy, thì việc mua đồng meme rất khó thực hiện.

Vậy, các tài sản nhắm vào các chủ đề đang được quan tâm cao hiện tại nên trông như thế nào?

Một số yêu cầu có thể bao gồm:

1. Khả năng giao dịch hai chiều: Tài sản phải hỗ trợ cả giao dịch mua và bán.

2. Kết nối với các nguồn dữ liệu về sự chú ý trong thế giới thực: Phải có một "nguồn sự thật" đáng tin cậy để đo lường sự chú ý.

3. Đừng bắt đầu từ con số 0: Tài sản phải có giá trị ban đầu phản ánh mức độ quan tâm hiện tại.

Nếu bạn xem xét các yêu cầu này, bạn sẽ nhanh chóng nhận ra rằng hợp đồng tương lai vĩnh viễn (Perps) hoàn toàn phù hợp: chúng là hợp đồng hai chiều, có một oracle (nguồn gốc của sự thật), và là một sản phẩm phái sinh, chúng không bắt đầu từ con số 0. Thách thức thực sự nằm ở việc xây dựng một oracle hiệu quả cho Attention Perps.

Một số nhóm, chẳng hạn như Noise, đã và đang giải quyết vấn đề này. Trên nền tảng Noise, các nhà giao dịch có thể mua hoặc bán khống đối với một số dự án tiền điện tử nhất định, chẳng hạn như MegaETH và Monad. Noise sử dụng Kaito như một công cụ oracle, tổng hợp dữ liệu mạng xã hội và tin tức để tạo ra một con số duy nhất thể hiện mức độ quan tâm của một chủ đề.

Tuy nhiên, thiết kế này vẫn còn nhiều điểm cần cải thiện. Mục tiêu của một Oracle chú ý là lấy dữ liệu liên quan đến sự chú ý làm đầu vào, áp dụng một số hàm vào dữ liệu này và đưa ra một giá trị mà các nhà giao dịch có thể sử dụng để thực hiện các động thái mua hoặc bán.

Một vấn đề khi sử dụng mạng xã hội làm đầu vào là nó dễ bị thao túng. Điều này thể hiện một biến thể của Định luật Goodhart: trong các thị trường đối đầu, các nhà giao dịch cố gắng thao túng dữ liệu đầu vào để tác động đến giá. Kaito đã phải thiết kế lại bảng xếp hạng và cơ chế chống thư rác để giải quyết vấn đề này.

Hơn nữa, mạng xã hội không phải là cách hoàn hảo để thu hút sự chú ý. Lấy Shohei Ohtani làm ví dụ. Anh ấy có một lượng người hâm mộ toàn cầu sử dụng nhiều ứng dụng mạng xã hội khác nhau, và Kaito có thể không lập chỉ mục tất cả các nền tảng đó. Nếu anh ấy lại vô địch World Series, hào quang ngôi sao của anh ấy sẽ còn mạnh mẽ hơn nữa, nhưng lượng người theo dõi hoặc lượt nhắc đến anh ấy trên mạng xã hội sẽ không nhất thiết tăng trưởng theo cấp số nhân.

Lưu ý các nhà tiên tri: Một cách tiếp cận dựa trên thị trường

Quay lại ví dụ trước về LeBron James, giả sử bạn muốn giao dịch sự chú ý của LeBron. Để xây dựng một oracle chú ý cho anh ấy, bước đầu tiên là thu thập (hoặc tạo, nếu chưa có) nhiều thị trường dự đoán nhị phân về LeBron, chẳng hạn như:

“Liệu LeBron James có đạt được hơn X triệu người theo dõi vào cuối tháng này không?”; “Liệu LeBron James có giành chức vô địch vào năm 2026 không?”; “Liệu LeBron James có giành được danh hiệu MVP vào năm 2026 không?”

Một mô hình Oracle LeBron Attention hoàn chỉnh sẽ sử dụng nhiều thị trường cơ sở hơn, nhưng để minh họa, chúng ta sẽ sử dụng ba thị trường này. Giá chỉ số sẽ được tính bằng cách tổng hợp có trọng số giá, thanh khoản, thời gian xử lý và tầm quan trọng của từng thị trường.

Đối với mỗi thị trường, chúng tôi có giá, thanh khoản, thời gian giải quyết và điểm quan trọng. Để dễ minh họa, chúng tôi sử dụng một công thức trọng số rất đơn giản. Mỗi thị trường được chấm điểm theo thang điểm từ 1 đến 10, kết hợp các yếu tố thanh khoản và thời gian:

Giả sử chúng ta quyết định gán điểm 8, 2 và 10 cho ba thị trường, thì trọng số của mỗi thị trường sẽ là:

Giá trị chú ý cuối cùng sẽ là:

Nếu chúng ta giả sử rằng thời gian giải quyết cho ba thị trường này lần lượt là 180 ngày, 20 ngày và 180 ngày, và điểm quan trọng lần lượt là 8, 2 và 10, thì kết hợp các yếu tố trên sẽ cho kết quả:

Tất nhiên, có nhiều cách phức tạp hơn để tính toán số liệu về sự chú ý, chẳng hạn như sử dụng lãi suất mở thay vì khối lượng, tính đến các sự kiện tương quan, điều chỉnh theo độ sâu thị trường, mối quan hệ phi tuyến tính giữa các biến, v.v. Chúng tôi cũng đã tạo một trang web tương tác để độc giả có thể tạo chỉ số của riêng họ bằng cách sử dụng thị trường Kalshi trực tiếp.

Ưu điểm chính của kiến trúc oracle dựa trên thị trường dự đoán này là việc thao túng có chi phí thực tế. Nếu một nhà giao dịch đang nắm giữ vị thế mua của LeBron James và muốn thao túng giá tăng, họ phải mua một vị thế trên thị trường dự đoán nhị phân cơ sở. Giả sử thị trường cơ sở có tính thanh khoản cao, điều này có nghĩa là họ cần mua ở mức giá mà thị trường cho là bị định giá quá cao.

Chúng tôi tin rằng một lợi thế rất quan trọng khác khi các thị trường này phát triển là thị trường dự đoán nhị phân cung cấp cho các nhà tạo lập thị trường một thị trường giao ngay để phòng ngừa rủi ro. Nếu một nhà tạo lập thị trường bán khống chỉ số chú ý, họ có thể phòng ngừa rủi ro bằng cách nắm giữ vị thế mua trong các thị trường dự đoán cơ sở cấu thành chỉ số.

Adjacent đã sử dụng thị trường thanh khoản thời gian thực trên Kalshi để tạo ra các chỉ số theo dõi xu hướng chính trị, chẳng hạn như cuộc chiến giành quyền kiểm soát giữa Đảng Dân chủ và Đảng Cộng hòa và cuộc bầu cử thị trưởng thành phố New York. Chúng tôi tin rằng một phương pháp tương tự có thể được sử dụng để theo dõi sự chú ý vào bất kỳ chủ đề nào. Khi thị trường dự đoán phát triển, tập hợp các chủ đề mà chỉ số chú ý có thể được xây dựng sẽ tiếp tục mở rộng.

Không gian thiết kế của các nhà tiên tri chú ý

Kiến trúc Oracle mà chúng tôi đề xuất không phải là không có những đánh đổi. Khi xem xét rộng hơn về Oracle chú ý, chúng tôi xem xét những khía cạnh sau đây là những cân nhắc chính:

1. Dữ liệu đầu vào có liên quan như thế nào?

2. Khả năng thu thập dữ liệu đầu vào này khả thi đến mức nào?

3. Dữ liệu đầu vào có dễ dàng thao tác hoặc trò chơi hóa không?

4. Chúng ta áp dụng hàm nào vào đầu vào để tính giá trị chú ý?

Nhược điểm rõ ràng nhất của hệ thống oracle mà chúng tôi đề xuất là việc thu thập dữ liệu đầu vào rất khó khăn. Nếu bạn muốn xây dựng một oracle thu hút sự chú ý cho LeBron James, trước tiên bạn phải tạo ra nhiều thị trường dự đoán thanh khoản cho các chủ đề khác nhau liên quan đến LeBron. Hơn nữa, các thị trường này phải duy trì tính thanh khoản theo thời gian và được thay thế bằng các thị trường mới, thanh khoản hơn khi các thị trường ban đầu được giải quyết hoặc trở nên không còn phù hợp. Do đó, chúng tôi tin rằng thiết kế này phù hợp nhất với một số ít chủ đề thu hút sự chú ý cao (như Donald Trump hoặc Taylor Swift) đã có thị trường dự đoán được thiết lập.

Một sự đánh đổi khác là sự chú ý có thể tăng lên bất kể kết quả của sự kiện. Ví dụ, ngay cả khi LeBron không giành thêm chức vô địch nào nữa, sự chú ý vẫn có thể tăng lên khi mọi người bắt đầu nghi ngờ về màn trình diễn của anh. Có thể sẽ có những cuộc tranh luận rộng rãi về việc liệu anh ấy thực sự già đi hay đang sa sút phong độ. Tương tự, sự chú ý trong thế giới thực có xu hướng đổ dồn vào những sự kiện bất ngờ, trong khi thị trường dự đoán lại đo lường kỳ vọng của họ về những sự kiện đó. Nếu thị trường kỳ vọng LeBron sẽ giành được danh hiệu MVP, nhưng anh ấy không làm được, sự chú ý có thể tăng lên trong khi chỉ số giảm. Người hâm mộ và các nhà bình luận có thể thảo luận về việc liệu anh ấy đã bị "cướp" danh hiệu MVP hay liệu quy trình lựa chọn có bất công hay không.

Thiết kế Oracle tốt nhất cuối cùng có thể là sự kết hợp giữa thị trường dự đoán, dữ liệu mạng xã hội và các nguồn khác. Google Trends gần đây đã mở một dự án alpha, cho phép các nhà phát triển truy cập dữ liệu xu hướng tìm kiếm thông qua API. Số lượng tìm kiếm trên internet cho một chủ đề rõ ràng có mối tương quan cao với sự chú ý của chủ đề đó, và vì Google Trends lọc ra các tìm kiếm trùng lặp, nên nó có thể ít bị thao túng hơn so với dữ liệu mạng xã hội. Một nguồn khác có thể là sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để phân tích các dữ liệu đầu vào dễ bị thao túng hơn và cố gắng lọc thư rác. Ví dụ: một LLM có thể thu hút sự chú ý dựa trên các tiêu đề từ các trang tin tức lớn hoặc các bài đăng phổ biến trên X (trước đây là Twitter).

Chúng tôi tin rằng các sàn giao dịch uy tín như Kalshi và Polymarket là những nơi tốt nhất để cung cấp Attention Perps, vì họ đã có nhiều thị trường cơ sở thanh khoản cao và người dùng sẵn sàng giao dịch trên các thị trường mới. Tuy nhiên, chúng tôi không tin rằng cơ hội cho tài sản chú ý chỉ giới hạn ở các nền tảng lớn này.

Một cấu hình liên quan đến các thị trường dự đoán giao dịch chứng khoán, nhắm mục tiêu vào các vị thế mua/bán trên các chủ đề cụ thể. Ví dụ, một Taylor Swift mua chứng khoán có thể mua các hợp đồng "có" cho các sự kiện như liệu cô ấy có lọt top 10 đĩa đơn hay biểu diễn tại Super Bowl hay không. Các nhà quản lý chứng khoán sẽ xác định thị trường nào tương quan với sự gia tăng sự chú ý.

Một ví dụ khác là hợp đồng vĩnh viễn do nhà xây dựng triển khai sử dụng Hyperliquid. HIP-3 mang lại sự linh hoạt, cho phép các nhà triển khai thị trường tùy chỉnh các oracle của riêng họ—một thị trường HIP-3 có thể sử dụng kết hợp giá Kalshi/Polymarket, số liệu thống kê trên mạng xã hội, Google Trends, tiêu đề tin tức, v.v.

Sự chú ý như một loại tài sản

Trớ trêu thay, kịch bản ứng dụng hoàn thiện đầu tiên của nền kinh tế chú ý có thể xuất hiện trên thị trường chứng khoán. Giá cổ phiếu bao gồm hai thành phần: giá trị DCF (tức là giá trị nội tại) và giá trị memetic.

Theo truyền thống, hầu hết các cổ phiếu đều không có giá trị meme đáng kể, nhưng trong những năm gần đây, nhờ các nền tảng giao dịch bán lẻ 24/5 như WallStreetBets và Robinhood, ngày càng nhiều cổ phiếu bắt đầu phát triển giá trị meme bền vững.

Mục tiêu của một nhà phân tích nghiên cứu chứng khoán là xác định giá cổ phiếu. Mặc dù đã có các phương pháp được thiết lập để tính toán thành phần DCF, nhưng thành phần giá trị meme nên được mô hình hóa như thế nào? Khi ngày càng nhiều tài sản bị ảnh hưởng bởi giá trị meme, việc phát triển các phương pháp để mô hình hóa giá trị này sẽ trở nên cần thiết. Các nhà đầu tư lão luyện đã sử dụng các số liệu như số lượng người theo dõi, lượt thích và lượt xem trang để đánh giá tâm lý thị trường. Thị trường dự đoán và các cấu trúc oracle khác có thể là những công cụ hữu ích để đo lường sự chú ý của cổ phiếu, từ đó xây dựng các mô hình giao dịch tốt hơn.

Nhưng tiềm năng của tài sản thu hút sự chú ý vượt xa giá cổ phiếu. Chúng tôi tin rằng việc dự đoán sự chú ý là một hoạt động có giá trị kinh tế tự thân. Sự chú ý là một chỉ báo hàng đầu về sở thích và chi tiêu của người tiêu dùng. Các công ty phân bổ ngân sách cho hoạt động R&D, tuyển dụng và tiếp thị dựa trên dòng chảy của sự chú ý. Chìa khóa nằm ở việc tìm ra các phương pháp mới để mô hình hóa các dòng chảy này.

Nếu bạn đang xây dựng tài sản thu hút sự chú ý hoặc cơ sở hạ tầng liên quan, vui lòng liên hệ với chúng tôi.

Liên kết gốc