InfoFi Kedalaman Penelitian: Eksperimen Keuangan Perhatian di Era AI
I. Pendahuluan: Dari Kelangkaan Informasi ke Kelangkaan Perhatian, InfoFi Hadir
Revolusi informasi abad ke-20 membawa ledakan pengetahuan, tetapi juga memunculkan sebuah paradoks: ketika biaya untuk mendapatkan informasi hampir tidak ada, yang benar-benar langka justru menjadi sumber daya kognitif kita untuk memproses informasi—perhatian. Pemenang Hadiah Nobel Ekonomi Herbert Simon pertama kali mengemukakan konsep "ekonomi perhatian" pada tahun 1971, menunjukkan bahwa "kelebihan informasi menyebabkan kekurangan perhatian". Di masyarakat saat ini, menghadapi ledakan konten dari berbagai media sosial dan platform video pendek, batas kognitif manusia terus tertekan, dan penyaringan serta penilaian menjadi semakin sulit.
Kelangkaan perhatian telah berevolusi menjadi perang perebutan sumber daya di era digital. Dalam model Web2 tradisional, platform mengendalikan pintu masuk lalu lintas melalui distribusi algoritma, sementara pencipta perhatian yang sebenarnya sering kali terjebak sebagai "bahan bakar gratis" untuk keuntungan platform. Platform besar dan modal terus-menerus memanen dalam rantai monetisasi perhatian, sementara individu biasa yang mendorong produksi dan penyebaran informasi sulit untuk berbagi nilai. Pembedaan struktural ini menjadi kontradiksi inti dalam evolusi peradaban digital.
Kebangkitan InfoFi terjadi dalam konteks ini. Dengan dasar teknologi blockchain, insentif token, dan pemberdayaan AI, tujuannya adalah "mendefinisikan ulang nilai perhatian" dan berusaha mengubah perilaku kognitif tidak terstruktur pengguna seperti pandangan, informasi, dan reputasi menjadi aset yang dapat diukur dan diperdagangkan, serta memungkinkan setiap peserta untuk berbagi nilai melalui mekanisme insentif terdistribusi. Ini bukan hanya inovasi teknologi, tetapi juga upaya redistribusi kekuasaan tentang "siapa yang memiliki perhatian, siapa yang mendominasi informasi."
Dalam ekosistem Web3, InfoFi menghubungkan jaringan sosial, penciptaan konten, permainan pasar, dan kecerdasan AI. Ini mewarisi mekanisme keuangan DeFi, dorongan sosial SocialFi, dan struktur insentif GameFi, sambil memperkenalkan analisis semantik AI dan kemampuan prediksi tren, membangun struktur pasar baru yang berfokus pada "finansialisasi sumber daya kognitif". Intinya adalah seperangkat logika penemuan nilai dan redistribusi "informasi→kepercayaan→investasi→pengembalian".
Dari tanah masyarakat agraris ke modal era industri, hingga perhatian dalam peradaban digital saat ini, sumber daya inti masyarakat manusia sedang mengalami pergeseran yang mendalam. InfoFi adalah ekspresi konkret dari transformasi paradigma makro ini di dunia blockchain. Ini bukan hanya tren baru di pasar kripto, tetapi mungkin juga merupakan titik awal untuk rekonstruksi mendalam dari struktur pemerintahan dunia digital, logika hak kekayaan intelektual, dan mekanisme penetapan harga finansial.
Dua, Struktur Ekosistem InfoFi: Tiga Persimpangan Pasar Informasi, Keuangan, dan AI
Inti dari InfoFi adalah membangun sistem pasar kompleks yang menggabungkan logika keuangan, komputasi semantik, dan mekanisme permainan di lingkungan jaringan kontemporer di mana informasi melimpah dan nilai sulit ditangkap. Ini bukan sekadar platform konten atau protokol keuangan, melainkan titik pertemuan mekanisme penemuan nilai informasi, sistem insentif perilaku, dan mesin distribusi cerdas, membentuk ekosistem yang mengintegrasikan perdagangan informasi, insentif perhatian, penilaian reputasi, dan prediksi cerdas.
Dari sudut pandang logika dasar, InfoFi adalah upaya untuk memfasilitasi finansialisasi informasi, mengubah aktivitas kognitif seperti konten, pendapat, dan penilaian tren yang sulit untuk diberi harga menjadi "aset quasi" yang dapat diukur dan diperdagangkan. Ini membuat informasi dalam proses produksi, sirkulasi, dan konsumsi tidak lagi menjadi fragmen konten yang terpisah, tetapi menjadi "produk kognitif" yang memiliki atribut permainan dan kemampuan akumulasi nilai. Sebuah komentar, sebuah prediksi bisa jadi merupakan ekspresi kognisi individu, dan juga bisa menjadi aset spekulatif yang memiliki risiko dan imbal hasil.
AI memainkan peran kunci di InfoFi. Ini terutama menjalankan dua fungsi: pertama adalah penyaringan semantik, sebagai penyaringan pertama antara sinyal informasi dan kebisingan; kedua adalah pengenalan perilaku, melalui pemodelan data multidimensi seperti perilaku jaringan sosial pengguna dan jejak interaksi konten, untuk mencapai evaluasi yang akurat terhadap sumber informasi. Peran AI di InfoFi mirip dengan pembuat pasar dan mekanisme kliring di bursa, yang merupakan inti untuk menjaga stabilitas dan kredibilitas ekosistem.
Informasi adalah dasar dari seluruh sistem. Itu bukan hanya objek transaksi, tetapi juga sumber dari emosi pasar, koneksi sosial, dan pembentukan konsensus. Berbeda dengan DeFi, aset yang dipatok InfoFi bukanlah aset keras di blockchain, melainkan "aset kognitif" yang lebih likuid dan tepat waktu seperti pendapat, kepercayaan, dan topik. Ini menentukan bahwa mekanisme operasi pasar InfoFi sangat bergantung pada grafik sosial, jaringan semantik, dan ekspektasi psikologis.
Struktur tiga dimensi ini melahirkan serangkaian produk dan mekanisme baru: pasar prediksi menyediakan target yang jelas untuk berjudi; Yap-to-Earn mendorong pengetahuan sebagai penambangan, interaksi sebagai produksi; protokol reputasi mengubah sejarah dan perilaku sosial individu di blockchain menjadi aset kredit; pasar perhatian berusaha menangkap "fluktuasi emosi" yang disebarkan di blockchain; platform konten yang dikendalikan oleh token membangun kembali logika pembayaran informasi melalui ekonomi hak akses. Semua ini bersama-sama membentuk ekosistem multi-lapis InfoFi, terdiri dari alat penemuan nilai, mekanisme distribusi nilai, sistem identitas, dan mekanisme anti-sihir.
InfoFi berusaha untuk menjadi "infrastruktur keuangan kognitif" yang tidak hanya digunakan untuk distribusi konten, tetapi juga menyediakan mekanisme penemuan informasi dan pengambilan keputusan kolektif yang lebih efisien untuk seluruh masyarakat kripto. Namun, sistem semacam ini pasti rumit dan rentan. Subjektivitas informasi, sifat permainan dari keuangan, dan ketidakpastian AI memberikan tantangan bagi InfoFi. Ia harus terus menyeimbangkan dan memperbaiki diri di antara ketegangan tiga arah, jika tidak, akan mudah tergelincir ke dalam "perjudian terselubung" atau "ladang perolehan perhatian".
Pembangunan ekosistem InfoFi bukanlah proyek yang terisolasi, melainkan merupakan upaya mendalam Web3 dalam "mengatur informasi" daripada "mengatur aset". Ini akan mendefinisikan cara penetapan harga informasi pada era berikutnya, serta membangun pasar kognitif yang lebih terbuka dan otonom.
Tiga, Mekanisme Permainan Inti: Insentif Inovasi vs Jebakan Panen
Di balik kemakmuran ekosistem InfoFi, pada akhirnya adalah permainan desain mekanisme insentif. Baik itu partisipasi pasar prediksi, hasil perilaku berbicara, atau pembangunan aset reputasi, pada dasarnya semuanya melibatkan satu masalah inti: Siapa yang berkontribusi? Siapa yang mendapatkan dividen? Siapa yang menanggung risiko?
Dari luar, InfoFi tampaknya merupakan "inovasi hubungan produksi" dalam migrasi dari Web2 ke Web3, berusaha memutus rantai eksploitasi antara "platform-kreator-pengguna" dalam platform konten tradisional, dan mengembalikan nilai kepada kontributor asli informasi. Namun, dari struktur internal, pengembalian nilai ini tidak secara alamiah adil, melainkan dibangun di atas keseimbangan halus dari serangkaian insentif, verifikasi, dan mekanisme permainan. Jika dirancang dengan baik, InfoFi memiliki potensi untuk menjadi laboratorium inovasi yang saling menguntungkan bagi pengguna; jika mekanisme tidak seimbang, maka mungkin akan jatuh menjadi "arena pemotongan ritel" yang didominasi oleh modal dan algoritma.
Inovasi inti InfoFi terletak pada memberikan "informasi" yang dulunya sulit diukur dan dibiayai sebagai aset tak terwujud, dengan transaksi yang jelas, daya saing, dan dapat diselesaikan. Transformasi ini bergantung pada kemampuan pelacakan blockchain dan kemampuan penilaian AI. Pasar prediksi mewujudkan konsensus kognitif melalui mekanisme penetapan harga pasar; ekosistem mouth-licking mengubah pernyataan menjadi perilaku ekonomi; sistem reputasi membangun modal sosial yang dapat diwariskan dan dijaminkan; pasar perhatian menjadikan tren panas sebagai objek transaksi. Mekanisme ini membuat informasi untuk pertama kalinya memiliki atribut "aliran kas" dan juga menjadikan interaksi sosial sebagai kegiatan produksi yang nyata.
Namun, sistem insentif yang kuat sering kali melahirkan "penyalahgunaan permainan". Risiko sistemik terbesar yang dihadapi InfoFi adalah alienasi mekanisme insentif dan proliferasi rantai arbitrase. Mengambil contoh Yap-to-Earn, meskipun secara superficial ia memberikan penghargaan kepada pengguna atas nilai kreasi konten melalui algoritma AI, dalam pelaksanaannya sering terjadi masalah seperti akun robot matriks yang membanjiri, partisipasi awal dalam pengujian oleh influencer besar, serta manipulasi berat interaksi oleh pihak proyek. Dalam mekanisme yang tidak transparan dari sistem poin dan ekspektasi token, banyak pengguna terjebak sebagai "pekerja gratis", tetapi akhirnya tidak dapat berpartisipasi dalam airdrop. Desain insentif "menuju belakang" semacam ini tidak hanya merusak reputasi platform, tetapi juga dapat menyebabkan keruntuhan ekosistem konten jangka panjang.
Yang lebih patut diperhatikan adalah bahwa finansialisasi informasi tidak sama dengan konsensus nilai. Di pasar perhatian atau pasar reputasi, konten, orang, atau tren yang "dilakukan lebih banyak" tidak selalu merupakan sinyal yang benar-benar memiliki nilai jangka panjang. Dalam keadaan kurangnya permintaan dan dukungan skenario yang nyata, begitu insentif surut dan subsidi dihentikan, "aset informasi" yang telah difinansialisasi ini sering kali dengan cepat menjadi nol, bahkan membentuk dinamika Ponzi "narratif jangka pendek, nol jangka panjang".
Selain itu, dalam pasar prediksi, jika mekanisme oracle tidak cukup transparan atau mengalami manipulasi oleh pemodal besar, maka sangat mudah untuk membentuk deviasi dalam penetapan harga informasi. Ini mengingatkan kita bahwa bahkan mekanisme prediksi yang menggunakan "informasi dunia nyata" sebagai objek, harus menemukan titik keseimbangan yang lebih baik antara teknologi dan permainan.
Akhirnya, apakah mekanisme insentif InfoFi dapat melampaui narasi antagonis "modal finansial vs perhatian ritel" bergantung pada kemampuannya untuk membangun sistem umpan balik positif tiga kali lipat: perilaku produksi informasi dapat diidentifikasi dengan akurat → mekanisme distribusi nilai dapat dilaksanakan secara transparan → peserta ekor panjang dapat diinsentifisasi secara nyata. Ini bukan hanya masalah teknis, tetapi juga ujian rekayasa institusi dan filosofi produk.
Singkatnya, mekanisme insentif InfoFi adalah keunggulan terbesar sekaligus sumber risiko terbesar. Di pasar ini, setiap desain insentif dapat menciptakan revolusi informasi, tetapi juga dapat memicu keruntuhan kepercayaan. Hanya ketika sistem insentif tidak lagi sekadar permainan lalu lintas dan airdrop, tetapi menjadi struktur dasar yang dapat mengenali sinyal nyata, mendorong kontribusi berkualitas, dan membentuk ekosistem yang koheren, InfoFi dapat benar-benar mencapai transisi dari "ekonomi sensasi" ke "keuangan kognitif".
Empat, Analisis Proyek Khas dan Arah Perhatian yang Direkomendasikan
Ekosistem InfoFi saat ini menunjukkan pola yang beragam dengan berbagai titik fokus, di mana proyek-proyek berbeda mengelilingi jalur inti "informasi → insentif → pasar", yang mengembangkan paradigma produk yang berbeda dan strategi pertumbuhan pengguna. Kami memilih proyek dari lima arah representatif untuk dianalisis dan mengajukan kelompok potensi yang layak untuk terus diikuti.
1. Prediksi arah pasar: Polymarket + Upside
Polymarket adalah salah satu proyek paling matang dan ikonik di ekosistem InfoFi. Model intinya adalah dengan membeli dan menjual saham kontrak untuk berbagai hasil menggunakan USDC, untuk mencapai penetapan harga ekspektasi kolektif terhadap peristiwa nyata. Polymarket disebut sebagai "cikal bakal keuangan informasi" tidak hanya karena logika perdagangannya yang jelas dan desain keuangannya yang kokoh, tetapi juga karena mulai memiliki "fungsi media" di dunia nyata. Misalnya, selama pemilihan presiden AS 2024, probabilitas kemenangan dan kekalahan yang tercermin di Polymarket beberapa kali lebih baik daripada jajak pendapat tradisional.
Dengan terwujudnya kerja sama resmi dengan X, pertumbuhan pengguna Polymarket dan visibilitas data semakin meningkat, diharapkan dapat menjadi "platform pusat super" yang mengintegrasikan opini sosial dan penetapan harga informasi. Namun, saat ini masih menghadapi tantangan seperti risiko kepatuhan, kontroversi oracle, dan kurangnya partisipasi dalam topik-topik niche.
Sebagai perbandingan, Upside mengutamakan prediksi sosial, merupakan proyek baru yang didanai oleh investor terkenal seperti Arthur Hayes. Ini memasarkan prediksi konten melalui mekanisme voting dengan like, memungkinkan pencipta, pembaca, dan pemilih berbagi keuntungan. Upside lebih menekankan pengalaman pengguna yang interaktif ringan, dengan hambatan rendah, dan terdesentralisasi, mengeksplorasi model penggabungan InfoFi dan platform konten, yang patut diperhatikan dalam hal retensi pengguna dan pemeliharaan kualitas konten di masa mendatang.
2. Yap-to-Earn (Mouth Stroke) arah: Kaito AI + LOUD
Kaito AI adalah salah satu platform paling representatif dalam model Yap-to-Earn, dan juga merupakan proyek dengan jumlah pengguna InfoFi terbanyak saat ini, telah menarik lebih dari 1 juta pengguna terdaftar, dengan lebih dari 200 ribu Yapper aktif. Inovasi utamanya terletak pada penggunaan algoritma AI untuk menilai kualitas, interaktivitas, dan relevansi proyek dari konten yang dipublikasikan pengguna di X, sehingga mendistribusikan Yaps (poin), dan melakukan airdrop token atau hadiah berdasarkan papan peringkat dan kolaborasi proyek.
Model Kaito membentuk sebuah lingkaran tertutup: proyek menggunakan token untuk mendorong komunitas dalam menyebarkan, pencipta menggunakan konten untuk merebut perhatian, dan platform mengontrol distribusi dan keteraturan dengan data dan model AI. Namun, seiring dengan lonjakan pengguna, ia juga mengalami masalah struktural seperti pencemaran sinyal konten, banjir bot, dan kontroversi pembagian poin. Pendiri Kaito baru-baru ini mulai melakukan iterasi algoritma dan optimasi mekanisme komunitas untuk mengatasi masalah ini.
LOUD adalah proyek pertama yang menggunakan papan peringkat Yap-to-Earn untuk IAO (Initial Attention Offering), yang mendominasi 70% papan peringkat Kaito melalui aktivitas mulut sebelum diluncurkan.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Analisis Ekosistem InfoFi: Peluang dan Risiko Keuangan Perhatian di Era AI
InfoFi Kedalaman Penelitian: Eksperimen Keuangan Perhatian di Era AI
I. Pendahuluan: Dari Kelangkaan Informasi ke Kelangkaan Perhatian, InfoFi Hadir
Revolusi informasi abad ke-20 membawa ledakan pengetahuan, tetapi juga memunculkan sebuah paradoks: ketika biaya untuk mendapatkan informasi hampir tidak ada, yang benar-benar langka justru menjadi sumber daya kognitif kita untuk memproses informasi—perhatian. Pemenang Hadiah Nobel Ekonomi Herbert Simon pertama kali mengemukakan konsep "ekonomi perhatian" pada tahun 1971, menunjukkan bahwa "kelebihan informasi menyebabkan kekurangan perhatian". Di masyarakat saat ini, menghadapi ledakan konten dari berbagai media sosial dan platform video pendek, batas kognitif manusia terus tertekan, dan penyaringan serta penilaian menjadi semakin sulit.
Kelangkaan perhatian telah berevolusi menjadi perang perebutan sumber daya di era digital. Dalam model Web2 tradisional, platform mengendalikan pintu masuk lalu lintas melalui distribusi algoritma, sementara pencipta perhatian yang sebenarnya sering kali terjebak sebagai "bahan bakar gratis" untuk keuntungan platform. Platform besar dan modal terus-menerus memanen dalam rantai monetisasi perhatian, sementara individu biasa yang mendorong produksi dan penyebaran informasi sulit untuk berbagi nilai. Pembedaan struktural ini menjadi kontradiksi inti dalam evolusi peradaban digital.
Kebangkitan InfoFi terjadi dalam konteks ini. Dengan dasar teknologi blockchain, insentif token, dan pemberdayaan AI, tujuannya adalah "mendefinisikan ulang nilai perhatian" dan berusaha mengubah perilaku kognitif tidak terstruktur pengguna seperti pandangan, informasi, dan reputasi menjadi aset yang dapat diukur dan diperdagangkan, serta memungkinkan setiap peserta untuk berbagi nilai melalui mekanisme insentif terdistribusi. Ini bukan hanya inovasi teknologi, tetapi juga upaya redistribusi kekuasaan tentang "siapa yang memiliki perhatian, siapa yang mendominasi informasi."
Dalam ekosistem Web3, InfoFi menghubungkan jaringan sosial, penciptaan konten, permainan pasar, dan kecerdasan AI. Ini mewarisi mekanisme keuangan DeFi, dorongan sosial SocialFi, dan struktur insentif GameFi, sambil memperkenalkan analisis semantik AI dan kemampuan prediksi tren, membangun struktur pasar baru yang berfokus pada "finansialisasi sumber daya kognitif". Intinya adalah seperangkat logika penemuan nilai dan redistribusi "informasi→kepercayaan→investasi→pengembalian".
Dari tanah masyarakat agraris ke modal era industri, hingga perhatian dalam peradaban digital saat ini, sumber daya inti masyarakat manusia sedang mengalami pergeseran yang mendalam. InfoFi adalah ekspresi konkret dari transformasi paradigma makro ini di dunia blockchain. Ini bukan hanya tren baru di pasar kripto, tetapi mungkin juga merupakan titik awal untuk rekonstruksi mendalam dari struktur pemerintahan dunia digital, logika hak kekayaan intelektual, dan mekanisme penetapan harga finansial.
Dua, Struktur Ekosistem InfoFi: Tiga Persimpangan Pasar Informasi, Keuangan, dan AI
Inti dari InfoFi adalah membangun sistem pasar kompleks yang menggabungkan logika keuangan, komputasi semantik, dan mekanisme permainan di lingkungan jaringan kontemporer di mana informasi melimpah dan nilai sulit ditangkap. Ini bukan sekadar platform konten atau protokol keuangan, melainkan titik pertemuan mekanisme penemuan nilai informasi, sistem insentif perilaku, dan mesin distribusi cerdas, membentuk ekosistem yang mengintegrasikan perdagangan informasi, insentif perhatian, penilaian reputasi, dan prediksi cerdas.
Dari sudut pandang logika dasar, InfoFi adalah upaya untuk memfasilitasi finansialisasi informasi, mengubah aktivitas kognitif seperti konten, pendapat, dan penilaian tren yang sulit untuk diberi harga menjadi "aset quasi" yang dapat diukur dan diperdagangkan. Ini membuat informasi dalam proses produksi, sirkulasi, dan konsumsi tidak lagi menjadi fragmen konten yang terpisah, tetapi menjadi "produk kognitif" yang memiliki atribut permainan dan kemampuan akumulasi nilai. Sebuah komentar, sebuah prediksi bisa jadi merupakan ekspresi kognisi individu, dan juga bisa menjadi aset spekulatif yang memiliki risiko dan imbal hasil.
AI memainkan peran kunci di InfoFi. Ini terutama menjalankan dua fungsi: pertama adalah penyaringan semantik, sebagai penyaringan pertama antara sinyal informasi dan kebisingan; kedua adalah pengenalan perilaku, melalui pemodelan data multidimensi seperti perilaku jaringan sosial pengguna dan jejak interaksi konten, untuk mencapai evaluasi yang akurat terhadap sumber informasi. Peran AI di InfoFi mirip dengan pembuat pasar dan mekanisme kliring di bursa, yang merupakan inti untuk menjaga stabilitas dan kredibilitas ekosistem.
Informasi adalah dasar dari seluruh sistem. Itu bukan hanya objek transaksi, tetapi juga sumber dari emosi pasar, koneksi sosial, dan pembentukan konsensus. Berbeda dengan DeFi, aset yang dipatok InfoFi bukanlah aset keras di blockchain, melainkan "aset kognitif" yang lebih likuid dan tepat waktu seperti pendapat, kepercayaan, dan topik. Ini menentukan bahwa mekanisme operasi pasar InfoFi sangat bergantung pada grafik sosial, jaringan semantik, dan ekspektasi psikologis.
Struktur tiga dimensi ini melahirkan serangkaian produk dan mekanisme baru: pasar prediksi menyediakan target yang jelas untuk berjudi; Yap-to-Earn mendorong pengetahuan sebagai penambangan, interaksi sebagai produksi; protokol reputasi mengubah sejarah dan perilaku sosial individu di blockchain menjadi aset kredit; pasar perhatian berusaha menangkap "fluktuasi emosi" yang disebarkan di blockchain; platform konten yang dikendalikan oleh token membangun kembali logika pembayaran informasi melalui ekonomi hak akses. Semua ini bersama-sama membentuk ekosistem multi-lapis InfoFi, terdiri dari alat penemuan nilai, mekanisme distribusi nilai, sistem identitas, dan mekanisme anti-sihir.
InfoFi berusaha untuk menjadi "infrastruktur keuangan kognitif" yang tidak hanya digunakan untuk distribusi konten, tetapi juga menyediakan mekanisme penemuan informasi dan pengambilan keputusan kolektif yang lebih efisien untuk seluruh masyarakat kripto. Namun, sistem semacam ini pasti rumit dan rentan. Subjektivitas informasi, sifat permainan dari keuangan, dan ketidakpastian AI memberikan tantangan bagi InfoFi. Ia harus terus menyeimbangkan dan memperbaiki diri di antara ketegangan tiga arah, jika tidak, akan mudah tergelincir ke dalam "perjudian terselubung" atau "ladang perolehan perhatian".
Pembangunan ekosistem InfoFi bukanlah proyek yang terisolasi, melainkan merupakan upaya mendalam Web3 dalam "mengatur informasi" daripada "mengatur aset". Ini akan mendefinisikan cara penetapan harga informasi pada era berikutnya, serta membangun pasar kognitif yang lebih terbuka dan otonom.
Tiga, Mekanisme Permainan Inti: Insentif Inovasi vs Jebakan Panen
Di balik kemakmuran ekosistem InfoFi, pada akhirnya adalah permainan desain mekanisme insentif. Baik itu partisipasi pasar prediksi, hasil perilaku berbicara, atau pembangunan aset reputasi, pada dasarnya semuanya melibatkan satu masalah inti: Siapa yang berkontribusi? Siapa yang mendapatkan dividen? Siapa yang menanggung risiko?
Dari luar, InfoFi tampaknya merupakan "inovasi hubungan produksi" dalam migrasi dari Web2 ke Web3, berusaha memutus rantai eksploitasi antara "platform-kreator-pengguna" dalam platform konten tradisional, dan mengembalikan nilai kepada kontributor asli informasi. Namun, dari struktur internal, pengembalian nilai ini tidak secara alamiah adil, melainkan dibangun di atas keseimbangan halus dari serangkaian insentif, verifikasi, dan mekanisme permainan. Jika dirancang dengan baik, InfoFi memiliki potensi untuk menjadi laboratorium inovasi yang saling menguntungkan bagi pengguna; jika mekanisme tidak seimbang, maka mungkin akan jatuh menjadi "arena pemotongan ritel" yang didominasi oleh modal dan algoritma.
Inovasi inti InfoFi terletak pada memberikan "informasi" yang dulunya sulit diukur dan dibiayai sebagai aset tak terwujud, dengan transaksi yang jelas, daya saing, dan dapat diselesaikan. Transformasi ini bergantung pada kemampuan pelacakan blockchain dan kemampuan penilaian AI. Pasar prediksi mewujudkan konsensus kognitif melalui mekanisme penetapan harga pasar; ekosistem mouth-licking mengubah pernyataan menjadi perilaku ekonomi; sistem reputasi membangun modal sosial yang dapat diwariskan dan dijaminkan; pasar perhatian menjadikan tren panas sebagai objek transaksi. Mekanisme ini membuat informasi untuk pertama kalinya memiliki atribut "aliran kas" dan juga menjadikan interaksi sosial sebagai kegiatan produksi yang nyata.
Namun, sistem insentif yang kuat sering kali melahirkan "penyalahgunaan permainan". Risiko sistemik terbesar yang dihadapi InfoFi adalah alienasi mekanisme insentif dan proliferasi rantai arbitrase. Mengambil contoh Yap-to-Earn, meskipun secara superficial ia memberikan penghargaan kepada pengguna atas nilai kreasi konten melalui algoritma AI, dalam pelaksanaannya sering terjadi masalah seperti akun robot matriks yang membanjiri, partisipasi awal dalam pengujian oleh influencer besar, serta manipulasi berat interaksi oleh pihak proyek. Dalam mekanisme yang tidak transparan dari sistem poin dan ekspektasi token, banyak pengguna terjebak sebagai "pekerja gratis", tetapi akhirnya tidak dapat berpartisipasi dalam airdrop. Desain insentif "menuju belakang" semacam ini tidak hanya merusak reputasi platform, tetapi juga dapat menyebabkan keruntuhan ekosistem konten jangka panjang.
Yang lebih patut diperhatikan adalah bahwa finansialisasi informasi tidak sama dengan konsensus nilai. Di pasar perhatian atau pasar reputasi, konten, orang, atau tren yang "dilakukan lebih banyak" tidak selalu merupakan sinyal yang benar-benar memiliki nilai jangka panjang. Dalam keadaan kurangnya permintaan dan dukungan skenario yang nyata, begitu insentif surut dan subsidi dihentikan, "aset informasi" yang telah difinansialisasi ini sering kali dengan cepat menjadi nol, bahkan membentuk dinamika Ponzi "narratif jangka pendek, nol jangka panjang".
Selain itu, dalam pasar prediksi, jika mekanisme oracle tidak cukup transparan atau mengalami manipulasi oleh pemodal besar, maka sangat mudah untuk membentuk deviasi dalam penetapan harga informasi. Ini mengingatkan kita bahwa bahkan mekanisme prediksi yang menggunakan "informasi dunia nyata" sebagai objek, harus menemukan titik keseimbangan yang lebih baik antara teknologi dan permainan.
Akhirnya, apakah mekanisme insentif InfoFi dapat melampaui narasi antagonis "modal finansial vs perhatian ritel" bergantung pada kemampuannya untuk membangun sistem umpan balik positif tiga kali lipat: perilaku produksi informasi dapat diidentifikasi dengan akurat → mekanisme distribusi nilai dapat dilaksanakan secara transparan → peserta ekor panjang dapat diinsentifisasi secara nyata. Ini bukan hanya masalah teknis, tetapi juga ujian rekayasa institusi dan filosofi produk.
Singkatnya, mekanisme insentif InfoFi adalah keunggulan terbesar sekaligus sumber risiko terbesar. Di pasar ini, setiap desain insentif dapat menciptakan revolusi informasi, tetapi juga dapat memicu keruntuhan kepercayaan. Hanya ketika sistem insentif tidak lagi sekadar permainan lalu lintas dan airdrop, tetapi menjadi struktur dasar yang dapat mengenali sinyal nyata, mendorong kontribusi berkualitas, dan membentuk ekosistem yang koheren, InfoFi dapat benar-benar mencapai transisi dari "ekonomi sensasi" ke "keuangan kognitif".
Empat, Analisis Proyek Khas dan Arah Perhatian yang Direkomendasikan
Ekosistem InfoFi saat ini menunjukkan pola yang beragam dengan berbagai titik fokus, di mana proyek-proyek berbeda mengelilingi jalur inti "informasi → insentif → pasar", yang mengembangkan paradigma produk yang berbeda dan strategi pertumbuhan pengguna. Kami memilih proyek dari lima arah representatif untuk dianalisis dan mengajukan kelompok potensi yang layak untuk terus diikuti.
1. Prediksi arah pasar: Polymarket + Upside
Polymarket adalah salah satu proyek paling matang dan ikonik di ekosistem InfoFi. Model intinya adalah dengan membeli dan menjual saham kontrak untuk berbagai hasil menggunakan USDC, untuk mencapai penetapan harga ekspektasi kolektif terhadap peristiwa nyata. Polymarket disebut sebagai "cikal bakal keuangan informasi" tidak hanya karena logika perdagangannya yang jelas dan desain keuangannya yang kokoh, tetapi juga karena mulai memiliki "fungsi media" di dunia nyata. Misalnya, selama pemilihan presiden AS 2024, probabilitas kemenangan dan kekalahan yang tercermin di Polymarket beberapa kali lebih baik daripada jajak pendapat tradisional.
Dengan terwujudnya kerja sama resmi dengan X, pertumbuhan pengguna Polymarket dan visibilitas data semakin meningkat, diharapkan dapat menjadi "platform pusat super" yang mengintegrasikan opini sosial dan penetapan harga informasi. Namun, saat ini masih menghadapi tantangan seperti risiko kepatuhan, kontroversi oracle, dan kurangnya partisipasi dalam topik-topik niche.
Sebagai perbandingan, Upside mengutamakan prediksi sosial, merupakan proyek baru yang didanai oleh investor terkenal seperti Arthur Hayes. Ini memasarkan prediksi konten melalui mekanisme voting dengan like, memungkinkan pencipta, pembaca, dan pemilih berbagi keuntungan. Upside lebih menekankan pengalaman pengguna yang interaktif ringan, dengan hambatan rendah, dan terdesentralisasi, mengeksplorasi model penggabungan InfoFi dan platform konten, yang patut diperhatikan dalam hal retensi pengguna dan pemeliharaan kualitas konten di masa mendatang.
2. Yap-to-Earn (Mouth Stroke) arah: Kaito AI + LOUD
Kaito AI adalah salah satu platform paling representatif dalam model Yap-to-Earn, dan juga merupakan proyek dengan jumlah pengguna InfoFi terbanyak saat ini, telah menarik lebih dari 1 juta pengguna terdaftar, dengan lebih dari 200 ribu Yapper aktif. Inovasi utamanya terletak pada penggunaan algoritma AI untuk menilai kualitas, interaktivitas, dan relevansi proyek dari konten yang dipublikasikan pengguna di X, sehingga mendistribusikan Yaps (poin), dan melakukan airdrop token atau hadiah berdasarkan papan peringkat dan kolaborasi proyek.
Model Kaito membentuk sebuah lingkaran tertutup: proyek menggunakan token untuk mendorong komunitas dalam menyebarkan, pencipta menggunakan konten untuk merebut perhatian, dan platform mengontrol distribusi dan keteraturan dengan data dan model AI. Namun, seiring dengan lonjakan pengguna, ia juga mengalami masalah struktural seperti pencemaran sinyal konten, banjir bot, dan kontroversi pembagian poin. Pendiri Kaito baru-baru ini mulai melakukan iterasi algoritma dan optimasi mekanisme komunitas untuk mengatasi masalah ini.
LOUD adalah proyek pertama yang menggunakan papan peringkat Yap-to-Earn untuk IAO (Initial Attention Offering), yang mendominasi 70% papan peringkat Kaito melalui aktivitas mulut sebelum diluncurkan.