在探讨InfoFi的诞生及相关机制前，有必要引入注意力经济领域的重要理论基础。1971年，心理学家兼经济学家赫伯特·西蒙（Herbert A. Simon）率先提出注意力经济理论，其指出在信息过载的当今世界，人类的注意力已成为最为稀缺的资源。

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关键转变：人类文明正历经第三次跃迁，即从工业时代的“资本稀缺”迈向知识时代的“注意力稀缺”。回顾历史，农业革命致力于解决食物稀缺问题，却引发了土地争夺；工业革命着力解决土地稀缺问题，进而转向资源竞争与资本积累；而数字革命的核心则在于对注意力的争夺。

这一转变的底层驱动因素源于数字技术的两大特性：信息复制与传播近乎零边际成本，以及AI计算的普适性，然而人类注意力却具有不可复制性。

无论是潮玩市场中Labubu的火爆，还是头部主播的直播带货现象，本质上都在很大程度上是对用户、观众注意力的角逐。但在传统注意力经济模式下，用户、粉丝、消费者作为“数据燃料”贡献了注意力，可超额收益却被平台、黄牛等所垄断。

与之不同的是，Web3世界的InfoFi试图颠覆这一传统格局。它借助区块链、代币激励以及AI技术，致力于让信息的生产、传播和消费过程变得透明化，旨在将价值重新返还给参与其中的各方主体，从而重构注意力价值分配体系，开启注意力经济的范式转移新篇章。

InfoFi的核心逻辑与价值重构机制

1. 信息价值化的技术实现路径（区块链+AI+代币经济）

InfoFi旨在将抽象的信息转化为可量化的价值载体，其实现依托于区块链、AI与代币经济的协同作用。区块链技术为信息的生产、传播和消费过程提供了透明且不可篡改的记录方式，确保了信息的真实性与可信度。例如在预测市场应用中，通过智能合约来执行交易和分配收益，使得整个流程清晰可追溯。

AI技术在InfoFi中扮演着重要角色，它能够对海量信息进行分析处理。如在内容质量评估方面，可依据一定的算法衡量内容的深度、准确性等维度，为信息价值的判定提供参考。同时，AI还能助力预测市场优化，通过分析大量数据提高预测的准确性。

代币经济则是激励机制的关键所在。参与者通过提供有价值的信息、参与内容创作或传播等行为可获得相应的代币奖励。这些代币不仅代表着对参与者贡献的认可，还可在生态系统内进行交易流通，进一步促进了信息价值的实现与流转。

2. 传统注意力经济与Web3模式的收益分配对比

在传统注意力经济模式下，用户、粉丝、消费者作为“数据燃料”贡献了注意力，但超额收益往往被平台、黄牛等少数方所垄断。比如在一些热门直播带货场景中，主播和背后的平台收获了绝大部分的经济利益，而众多观众虽然贡献了注意力却难以从中获得实质的经济回报。

然而，Web3世界的InfoFi试图颠覆这一格局。它通过上述的区块链、代币激励以及AI技术等手段，让信息价值的分配更加公平合理。在InfoFi生态中，信息生产者、传播者和消费者都有机会共享收益。以Yap-to-Earn型InfoFi项目为例，创作者通过发布高质量内容可获得代币奖励，而普通用户的互动、传播行为同样能得到相应激励，实现了价值向真正贡献者的返还。

3. 低门槛参与体系对长尾创作者的赋能效应

InfoFi的一大优势在于其低门槛参与特性。用户仅凭社交媒体账号即可通过内容创作等方式参与到价值分配中来。这对于长尾创作者而言意义重大，以往在传统的内容创作领域，长尾创作者往往因为缺乏资源、平台支持或知名度等因素，难以获得足够的关注与收益。

但在InfoFi生态下，比如在一些Yap-to-Earn项目中，长尾创作者只需发布与加密项目相关的有价值帖子或评论，就有机会通过AI算法评估获得积分或代币奖励。这种低门槛的参与体系为长尾创作者提供了展示自己的平台，使其能够凭借优质内容在生态中崭露头角，获得相应的经济回报，从而有效赋能长尾创作者群体，激发了他们的创作积极性。

4. 动态激励机制对内容质量的正向引导作用

InfoFi中的激励机制具有动态性，能够对内容质量起到正向引导作用。一方面，奖励不仅涵盖内容创作环节，还包括传播、互动、验证等多个方面。优质内容在创作层面会获得初始的奖励认可，而随着其在生态系统内的传播范围扩大、互动热度提升以及经过多方验证等，会进一步获得更多的奖励。

例如在一些声誉型InfoFi项目中，用户的高质量评论、担保等行为会增加其可信度评分，进而可能获得更多的声誉相关奖励。这种动态激励机制促使创作者不断提升内容质量，以获取更多的奖励，同时也鼓励其他参与者积极参与到内容的传播、互动等环节中来，从而在整个InfoFi生态中形成一种追求高质量内容的良好氛围，推动了信息价值的不断提升。

InfoFi生态全景扫描与典型项目分析

1. 预测市场：Polymarket与Kalshi的监管博弈

预测市场作为InfoFi的核心组成部分，旨在通过群体智慧预测未来事件结果。参与者通过买卖与特定事件结果挂钩的“股份”来表达预期，市场价格反映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，基于Polygon网络搭建，以USDC稳定币作为交易媒介，用户可对诸多事件如政治选举、经济、娱乐、产品上线与否等进行预测。然而，其在美国面临着严峻的监管问题。例如，因未注册为指定合约市场（DCM）或掉期执行设施（SEF），2022年被CFTC认定为非法运营，遭罚款140万美元并需屏蔽美国用户。2024年美国司法部和FBI的调查更是凸显其监管困境。

与之不同的是Kalshi，它是美国完全受CFTC监管的预测市场平台，通过与相关基础设施提供商合作，支持多种加密货币及稳定币存款，并以法定货币结算。Kalshi专注于事件合约，允许用户交易政治、经济和金融事件的结果，凭借监管合规性在美国市场占据独特优势。

这两者的情况体现了预测市场在发展过程中，不同的监管应对策略以及所面临的不同监管态势，监管环境对预测市场的发展有着至关重要的影响。

2. Yap-to-Earn经济：Kaito AI与Cookie.fun的算法机制解析

“Yap-to-Earn”型InfoFi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来赚取奖励，其大多通过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。

Kaito AI作为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，奖励Yap积分，供用户竞争排行榜赚取代币空投。但在发展过程中也暴露出一些问题，比如多数Yap-to-Earn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。Kaito AI虽已根据社区反馈进行算法升级，如默认质量优先于数量等，但仍需持续优化。

▌Kaito AI平台数据与激励机制图示

Cookie.fun则通过追踪AI代理的心智占有率、互动情况以及链上数据等来生成全面的市场概览，其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。

这两个平台在“Yap-to-Earn”经济模式下，通过不同的算法机制运营，各自有着优势与面临的挑战，反映出Yap-to-Earn经济在发展中需要不断完善算法机制以实现更公平、高效的运营。

3. 声誉系统：Ethos与GiveRep的链上信用构建

Ethos是一个链上声誉协议，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。目前采用严格的邀请制，其核心功能是生成量化用户链上信任度的数值化指标，评分基于评论机制、担保机制等链上活动和社交互动。此外，Ethos还发布了声誉市场，允许用户对声誉进行投机操作。

GiveRep主要构建于Sui之上，旨在将用户在X平台上的活动转化为可量化的链上声誉，并通过奖励激励用户参与。例如在创作者帖子下方评论艾特GiveRep官方推特，评论者和创作者可各得一个声誉积分，但为限制滥用行为，对用户每天的评论提及行为有所限制。来自Sui生态项目和大使的评论提及会获得更多积分。

Ethos和GiveRep在链上信用构建方面采取了不同的方式，都在努力通过各自的机制为InfoFi生态提供可靠的声誉系统，但也都面临着诸如参与门槛、恶意操作风险、声誉评分跨平台互认等问题需要进一步解决。

4. 数据洞察：Arkham与Noise的市场定价探索

Arkham是一个链上数据查询工具、情报交易平台以及交易所，其Arkham Intel Exchange是去中心化的情报交易平台，“链上侦探”可在此赚取赏金。通过提供链上数据查询与情报交易服务，Arkham在一定程度上为市场参与者提供了数据洞察的途径，有助于他们基于更准确的数据进行决策。

Noise是一个基于MegaETH的趋势发现和交易平台，目前需邀请码才可体验，用户可以做多或者做空项目的注意力。它从另一个角度探索了市场定价，通过对项目注意力的交易操作，反映出市场对不同项目的关注程度及预期，为市场定价提供了新的视角和参考依据。

Arkham和Noise在数据洞察与市场定价方面各有特色，它们的存在丰富了InfoFi生态在这方面的功能与应用，为参与者更好地把握市场动态提供了支持。

InfoFi发展的结构性困境

1. 预测市场的监管合规性与预言机风险

在InfoFi的诸多应用场景中，预测市场占据重要地位。然而，其发展面临着监管合规性方面的严峻挑战。例如，Polymarket曾因未按美国相关规定注册为指定合约市场（DCM）或掉期执行设施（SEF），于2022年被CFTC认定为非法运营，遭受140万美元罚款且需屏蔽美国用户，2024年美国司法部和FBI的调查更是凸显了这一监管困境。从本质上讲，预测市场可能被视作类似二元期权、类博彩的市场，这使其处于监管的高压之下。

除监管问题外，预言机风险也不容忽视。曾有预言机操作攻击事件发生在Polymarket上，致使押注正确结果的用户承受了惨重损失。为此，2025年2月份，UMA、Polymarket和EigenLayer展开合作研究，旨在构建更为可靠的预测市场预言机。当前的研究思路涵盖开发支持多种代币解决争议的预言机，同时探索动态绑定、AI代理集成以及针对贿赂攻击增强安全性等功能，以降低预言机风险对预测市场的影响。

2. Yap-to-Earn生态的AI内容泡沫与马太效应

“Yap-to-Earn”型InfoFi项目旨在通过鼓励用户发表见解、分享内容来赚取奖励，其中AI算法起到关键作用。但目前该生态也暴露出诸多问题。

一方面，AI内容泡沫现象严重。随着此类项目的发展，信息噪音不断加剧，AI内容广告号泛滥成灾，大量低质量内容充斥其中，真实有价值的信号被严重掩盖。这使得用户在海量内容中难以筛选出真正有价值的信息，进而导致社区信任度下降，项目方的营销效果也大打折扣。据相关人士反映，不少项目方老板抱怨在Kaito平台投入大量资金用于推广，却因AI内容广告号过多，未能达到预期效果，还需额外付费吸引头部KOL参与。

另一方面，收益分配的马太效应显著。在多数情况下，项目和KOL能够实现双赢，但尾部内容创作者和交互散户却面临收益低下、竞争激烈的困境。以Kaito为例，其创始人曾指出，在约100万注册用户中，仅有不到3万名用户获得过yaps，占比低于3%。而且，像Magic Newton这样在Kaito AI上相对成功的案例，虽赚得盆满钵满，但也引发了对散户不友好的质疑，对比之下，如Humanity等项目则因分配失衡引发了信任危机。

3. 声誉系统的跨平台互操作性难题

声誉型InfoFi项目如Ethos等，在构建链上声誉协议方面进行了诸多尝试。Ethos采用邀请制，通过结合社交权益证明（Social PoS），基于开放协议和链上记录生成可信度评分，还发布了声誉市场供用户进行声誉投机。GiveRep则主要通过用户在X平台上的活动，将社交影响力、社区参与转化为可量化的链上声誉并给予奖励。

然而，这些声誉系统面临着跨平台互操作性的难题。不同协议的评分体系难以实现互通，形成了信息孤岛。例如，Ethos等采用的邀请制虽能控制用户质量、减少女巫攻击，但却提高了参与门槛，限制了新用户加入，难以形成广泛的网络效应，阻碍了声誉信息在不同平台间的有效流通与整合，影响了声誉系统的进一步发展与应用。

4. 注意力代币化与实际价值的脱钩风险

在InfoFi的发展进程中，注意力代币化是一种创新尝试，但也伴随着实际价值脱钩的风险。以部分项目为例，在Yap-to-Earn活动初期，通过代币奖励等方式确实吸引了大量用户参与，然而奖励发放后，用户的注意力往往呈断崖式减少。比如LOUD项目，在推出当日代币市值一度接近3000万美元，但目前仅剩下不到60万美元，这表明注意力与代币市值之间并未形成稳定且合理的对应关系，存在着脱钩风险。一旦出现这种情况，不仅会影响项目的持续发展，也会使投资者和参与者对项目的价值产生质疑，进而对整个InfoFi生态的健康发展构成威胁。

破局之路：InfoFi的进化方向

1. AI代理与预测市场的深度协同机制

在InfoFi的发展进程中，AI代理与预测市场的深度协同机制具有重要意义。预测市场作为InfoFi的核心组成部分，如Polymarket和Kalshi等平台，虽已具备一定规模，但仍面临诸多挑战。AI代理的引入为解决这些问题提供了可能。一方面，AI可通过分析海量数据，在复杂场景下提供更精准的预测，提升预测市场的效率。例如，对于政治选举、经济形势、体育赛事等各类事件的预测，AI能综合多方面因素给出更接近真实结果的预期。另一方面，AI代理有助于探索解决预测市场在小众话题上的“长尾问题”。当面对参与者不足、市场信息不可靠的情况时，AI代理可模拟不同参与者的行为和预期，增加市场的活跃度与信息的丰富度，从而部分缓解长尾流动性不足的困境。

2. 多维贡献评估体系构建（社交图谱 + 链上行为）

构建多维贡献评估体系对于InfoFi的公平发展至关重要。当前，仅依据单一维度评估用户贡献已显不足。通过结合社交图谱和链上行为来综合考量，能够更全面且精准地衡量用户在InfoFi生态中的价值。以社交图谱为例，它能呈现用户在社交平台上的关系网络、互动频率及影响力传播路径等信息。而链上行为，涵盖交易、质押、NFT铸造等活动，反映了用户在区块链层面的实际参与度。将两者结合，比如一个用户不仅在社交平台积极传播有价值的信息，还通过链上交易等行为支持相关项目，那么其综合贡献度就会更高。如此一来，可避免单纯以内容创作或链上某一行为来评估所导致的片面性，使奖励分配更趋公平合理，激励更多用户全方位参与InfoFi生态建设。

3. 声誉资本化与DeFi的融合创新

声誉型InfoFi项目如Ethos和GiveRep等，已在构建链上声誉体系方面取得一定进展。然而，要实现进一步突破，声誉资本化与DeFi的融合创新是关键方向。声誉评分可作为借贷、质押等DeFi活动的信用依据，将声誉价值转化为实际的金融资本。例如，在DeFi借贷场景中，拥有较高声誉评分的用户可获得更优惠的贷款利率、更高的质押额度等。这不仅能激励用户积极维护自身声誉，提升整个InfoFi生态的信用环境，还能为DeFi领域引入新的风险评估维度，丰富金融产品和服务类型，促进InfoFi与DeFi的协同发展，形成更具活力和稳定性的区块链生态经济体系。

4. 跨平台注意力资产的标准化协议

随着InfoFi在不同社交平台及区块链项目中的发展，跨平台注意力资产的标准化协议亟待建立。目前，各平台对于注意力资产的衡量和处理方式各异，导致信息孤岛现象严重，资产流通受阻。制定统一的标准化协议，能够使注意力、声誉、趋势等抽象资产在不同平台间实现无障碍流通和交互。这意味着，用户在一个平台上积累的注意力资产，可按照标准化规则在其他平台得到认可和应用。例如，用户在某一社交平台通过优质内容创作获得的注意力价值，可在其他相关的InfoFi项目或平台中转换为相应的权益或收益。标准化协议的建立将极大提升InfoFi生态的整体效率和规模效应，推动其向更广泛、更深入的方向发展。

结语：注意力经济的终极形态

1. 信息金融基础设施的公共产品属性

在InfoFi所塑造的新型经济模式下，信息金融基础设施逐渐呈现出公共产品的属性。就如同传统公共产品如道路、桥梁等对社会经济发展起到基础性支撑作用一般，InfoFi相关的区块链、智能合约等技术构建的信息金融基础设施，为信息的生产、传播与价值转化提供了底层架构。它打破了传统平台对信息价值分配的垄断格局，使得更多参与者能够在相对公平的环境下利用这些基础设施进行信息相关的经济活动。例如，在预测市场中，无论参与者规模大小，都能基于统一的区块链技术规则参与事件预测与价值博弈；在声誉系统里，个体的声誉信息基于公共的链上记录得以确立和流通，为各方提供可信的参考依据。这种公共产品属性促使信息经济活动更加广泛、深入地开展，推动整个注意力经济向更高效、公平的方向演进。

2. 用户主权时代的价值分配革命

随着InfoFi的发展，我们正步入用户主权时代，迎来一场价值分配的深刻革命。传统注意力经济模式下，用户往往只是作为“数据燃料”，贡献了注意力却难以获得与之匹配的价值回报，超额收益被平台、中介等少数方所垄断。而InfoFi借助区块链的去中心化特性、代币激励机制以及AI技术的赋能，将价值分配的主导权逐渐交还给用户。信息生产者、传播者和消费者能够依据自身在信息生态中的贡献，通过智能合约实现收益共享。比如在Yap-to-Earn型InfoFi项目中，创作者凭借优质内容、积极互动可获得相应的代币奖励；在声誉型InfoFi中，个体的良好声誉能转化为可量化的经济价值。这一变革使得价值分配更加贴近真实的贡献，极大地激发了用户参与信息经济活动的积极性，重塑了注意力经济的价值分配体系。

3. 技术演进与制度设计的双重革新必要性

InfoFi的持续发展，迫切需要技术演进与制度设计的双重革新。从技术层面来看，虽然区块链、AI等技术已经为InfoFi奠定了一定基础，但仍面临诸多挑战。如预测市场中的预言机风险、Yap-to-Earn生态中AI内容质量评估的精准性等问题，都需要不断优化相关技术来解决。例如，进一步提升AI算法对内容价值判断的准确性，完善区块链预言机的安全性与可靠性。同时，在制度设计方面，面对监管合规性、跨平台互操作性等困境，需要建立与之适配的规则体系。监管部门需明确InfoFi各类项目的规范标准，以保障市场的健康有序；行业自身也需推动跨平台统一标准的制定，实现不同项目间声誉、资产等的互通互认。只有技术与制度协同革新，InfoFi才能真正实现注意力经济的终极形态，推动整个行业迈向新的发展阶段。