주의 집중 경제 하의 InfoFi(정보 금융) 위기
글: Jay Jo, Tiger Research
번역: AididiaoJP, Foresight News
요약
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InfoFi는 사용자의 주의와 활동을 정량화하고 이를 보상과 연결하려는 구조적 시도이다.
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현재 InfoFi는 콘텐츠 품질 저하 및 보상 집중화와 같은 구조적 문제가 존재한다.
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이러한 문제들은 InfoFi 모델 자체의 한계라기보다는 평가 기준과 보상 배분 방식의 설계 문제이며, 즉각적인 개선이 필요하다.
주의력이 곧 토큰인 시대
주목은 현대 산업에서 가장 희소한 자원 중 하나가 되었다. 인터넷 시대에 정보는 넘쳐나지만 인간이 정보를 처리할 수 있는 능력은 극히 제한되어 있다. 이러한 희소성으로 인해 다양한 기업들이 사용자 주의를 확보하기 위해 치열하게 경쟁하며, 사용자 주의를 끌어내는 능력은 기업의 핵심 경쟁력이 되었다.
암호화 산업은 이 주의력 경쟁을 더욱 극단적인 형태로 드러낸다. 주의력 점유율은 토큰 가격 결정과 유동성 형성에 중요한 역할을 하며, 프로젝트 성패를 좌우하는 결정적 요소가 된다. 기술적으로 우수한 프로젝트라도 시장의 주목을 받지 못하면 종종 시장에서 도태된다.
이러한 현상은 암호화 시장의 구조적 특징에서 비롯된다. 사용자는 단순한 참여자가 아니라 동시에 투자자이며, 그들의 주의는 직접적으로 토큰 구매 행위로 이어져 실질적인 수요와 네트워크 효과를 창출한다. 주의가 집중되는 곳에 유동성이 생기고, 서사가 그 위에 형성된다. 이렇게 확립된 서사는 다시 새로운 주목을 끌어들이며 선순환을 만들어내고 시장을 발전시킨다.
InfoFi: 주의력을 토큰화하는 체계적 시도
시장은 관심도를 기반으로 작동한다. 이러한 구조는 중요한 질문을 제기한다. 바로 누구에게 이 관심도로부터 실제 혜택이 돌아가는가 하는 것이다. 사용자는 커뮤니티 활동과 콘텐츠 제작을 통해 관심도를 생성하지만, 이러한 행동은 측정이 어렵고 명확한 직접 보상 메커니즘이 없다. 지금까지 일반 사용자는 토큰 거래를 통해 간접적인 수익만을 얻을 수 있었다. 진정한 의미에서 관심도를 창출하는 기여자들에게는 여전히 어떠한 보상도 제공되지 않고 있다.
Kaito의 InfoFi 네트워크, 출처: Kaito
InfoFi는 이러한 문제를 해결하려는 시도이다. InfoFi는 정보와 금융을 결합하여 사용자가 생성한 콘텐츠의 주의도(예: 조회수, 댓글 수, 공유 수)를 기반으로 기여도를 평가하고 이를 토큰 보상과 연계하는 메커니즘을 만든다. Kaito의 성공은 이러한 구조를 널리 확산시켰다.
Kaito는 AI 알고리즘을 사용해 게시물 및 댓글 등의 소셜미디어 활동을 평가하며, 플랫폼은 점수에 따라 토큰 보상을 제공한다. 사용자가 생성한 콘텐츠가 더 많은 주의를 끌수록 프로젝트는 더 큰 노출을 얻게 된다. 자본은 이러한 주의를 신호로 간주하고 투자 결정을 내린다. 주의가 증가함에 따라 더 많은 자본이 프로젝트로 유입되고, 참여자의 보상 또한 증가한다. 참여자, 프로젝트, 자본은 주의 데이터를 매개로 상호작용하며 선순환을 형성한다.
InfoFi 모델은 세 가지 핵심 분야에서 두드러진 기여를 한다.
첫째, 평가 기준이 불명확했던 사용자 기여 활동을 정량화했다. 포인트 시스템을 기반으로 기여를 구조적으로 정의할 수 있게 되었으며, 특정 행동을 통해 어떤 보상을 얻을 수 있을지 예측 가능하게 됨으로써 사용자 참여의 지속성과 일관성을 높였다.
둘째, InfoFi는 추상적인 개념이었던 주의력을 정량화되고 거래 가능한 데이터로 전환했으며, 사용자 참여를 단순 소비에서 생산 활동으로 변화시켰다. 기존 대부분의 온라인 참여는 투자나 콘텐츠 공유에 국한되며, 플랫폼은 이러한 활동에서 발생하는 주의를 통해 수익을 창출했다. InfoFi는 사용자가 해당 콘텐츠에 대해 보이는 시장 반응을 정량화하고 이를 기반으로 보상을 지급함으로써, 참여자의 행동을 생산적인 작업으로 간주하게 만들었다. 이러한 변화는 사용자에게 단순한 커뮤니티 구성원을 넘어 네트워크 가치 창출자의 역할을 부여한다.
셋째, InfoFi는 정보 생산의 진입 장벽을 낮췄다. 과거에는 트위터 유명 인사나 기관 계정이 정보 유통을 주도하며 대부분의 주의와 보상을 차지했지만, 이제 일반 사용자도 어느 정도의 시장 주목을 얻으면 실질적인 보상을 받을 수 있게 되어 다양한 배경을 가진 사용자들이 더 많은 기회로 참여할 수 있게 되었다.
InfoFi가 초래한 주의력 경제의 함정
InfoFi 모델은 암호화 산업 내 새로운 보상 설계 실험이며, 사용자 기여를 정량화하고 보상과 연결한다. 그러나 주의력은 이미 너무 중심화된 가치가 되었으며, 그 부작용이 점차 나타나고 있다.
첫 번째 문제는 과도한 주의력 경쟁과 콘텐츠 품질 저하이다. 주의력이 보상 기준이 되면 콘텐츠 제작의 목적은 정보 제공이나 의미 있는 참여 유도에서 단순히 보상을 얻기 위한 것으로 바뀐다. 생성형 AI는 콘텐츠 제작을 더욱 용이하게 만들었고, 실질적인 정보나 통찰이 없는 대량의 콘텐츠가 빠르게 확산된다. 이른바 'AI Slop(AI 쓰레기)' 콘텐츠가 전체 생태계에 퍼지며 우려를 낳고 있다.
Loud 메커니즘, 출처: Loud
Loud 프로젝트는 이러한 추세를 명확히 보여준다. Loud는 주의력을 토큰화하려는 시도로, 특정 기간 동안 가장 많은 주의를 받은 최상위 사용자에게 보상을 분배하는 방식을 선택했다. 이 구조는 실험적으로 흥미롭지만, 주의력이 유일한 보상 기준이 되면서 사용자 간의 경쟁이 과열되었고, 대량의 반복적이며 품질이 낮은 콘텐츠가 양산되어 결국 전체 커뮤니티의 콘텐츠 동질화를 초래했다.
자료 출처: Kaito Mindshare
두 번째 문제는 보상의 중심화이다. 주의력 기반 보상은 특정 프로젝트나 주제에 집중되기 시작하며, 다른 프로젝트의 콘텐츠는 실제로 시장에서 사라지거나 감소한다. Kaito의 공유 데이터는 이를 명확히 보여준다. Loud는 한때 트위터의 암호화 관련 콘텐츠 70% 이상을 차지하며 생태계 내 정보 흐름을 장악했다. 보상이 주의력에 집중되면 콘텐츠 다양성이 줄어들고, 정보는 고액의 토큰 보상을 제공하는 프로젝트 중심으로 생성되기 시작한다. 결국 마케팅 예산의 규모가 생태계 내 영향력을 결정짓는다.
InfoFi의 구조적 한계: 평가와 배분
4.1 콘텐츠 평가의 단순한 방법의 한계
주의 중심의 보상 구조는 근본적인 질문을 제기한다. 콘텐츠는 어떻게 평가되어야 하며, 보상은 어떻게 배분되어야 하는가? 현재 대부분의 InfoFi 플랫폼은 조회수, 좋아요, 댓글과 같은 단순 지표를 기반으로 콘텐츠 가치를 판단한다. 이러한 구조는 '높은 참여도 = 좋은 콘텐츠'라는 가정을 전제로 한다.
참여도가 높은 콘텐츠는 실제로 더 나은 정보 품질이나 전달 효과를 가질 수 있지만, 이 구조는 매우 우수한 콘텐츠에만 적합하다. 대부분의 중저품질 콘텐츠의 경우 피드백 수와 품질 간 관계가 명확하지 않아 반복적인 형식과 과도하게 긍정적인 콘텐츠가 높은 점수를 받는 현상이 발생한다. 반면 다원적인 시각을 제시하거나 새로운 주제를 탐구하는 콘텐츠는 적절한 인정을 받기 어렵다.
이러한 문제들을 해결하기 위해서는 더욱 완전한 콘텐츠 품질 평가 체계가 필요하다. 단순한 참여도 기반 평가는 정적이다. 반면 콘텐츠 가치는 시간이나 환경에 따라 변화한다. 예를 들어 AI는 의미 있는 콘텐츠를 식별할 수 있으며, 커뮤니티 기반 알고리즘 조정 방식을 도입할 수도 있다. 후자는 사용자가 주기적으로 제공하는 피드백 데이터를 기반으로 알고리즘이 평가 기준을 조정하는 방식으로, 평가 체계가 변화에 유연하게 대응하도록 도울 수 있다.
4.2 보상 구조의 집중도와 균형 조정 필요성
콘텐츠 평가의 한계는 보상 구조의 문제와 함께 존재하며, 보상 구조는 정보 흐름의 편향을 가중시킨다. 현재의 InfoFi 생태계는 일반적으로 각 프로젝트가 자체 랭킹을 운영하며 자체 토큰으로 보상을 지급한다. 이러한 구조 하에서는 마케팅 예산이 많은 프로젝트가 더 많은 콘텐츠를 유치할 수 있고, 사용자 주의는 특정 프로젝트에 집중되기 쉽다.
이러한 문제를 해결하기 위해서는 보상 배분 구조의 조정이 필요하다. 각 프로젝트는 자체 보상을 유지할 수 있으나, 플랫폼은 콘텐츠 집중도를 실시간으로 모니터링하고 플랫폼 토큰을 활용해 조정할 수 있다. 예를 들어 특정 프로젝트에 콘텐츠가 과도하게 집중될 경우 플랫폼 토큰 보상을 일시적으로 줄이고, 상대적으로 커버리지가 낮은 주제에는 추가적인 플랫폼 토큰을 제공할 수 있다. 여러 프로젝트를 아우르는 콘텐츠에도 추가 보상을 제공할 수 있다. 이를 통해 다원적인 주제와 시각이 공존하는 환경을 조성할 수 있다.
평가와 보상은 InfoFi 구조의 핵심이다. 콘텐츠가 어떻게 평가되느냐는 것이 생태계의 정보 흐름을 결정하며, 누가 어떤 보상을 받는지도 매우 중요하다. 현재의 구조는 단일 평가 기준과 마케팅 중심의 보상 구조를 결합함으로써 주의력의 독점을 가속화하면서 정보의 다양성을 약화시키고 있다. 지속 가능한 운영을 위해서는 평가 기준의 유연성이 필수적이며, 배분 구조의 균형 조정은 InfoFi 생태계가 직면한 핵심 과제이다.
마무리하며
InfoFi의 구조적 실험은 주의력을 정량화하고 이를 경제적 가치로 전환하며, 기존의 단방향 콘텐츠 소비 구조를 생산자 중심의 참여형 경제로 전환하려는 의미 있는 시도이다. 그러나 현재의 InfoFi 생태계는 주의력 토큰화 과정에서 콘텐츠 품질 저하 및 정보 흐름의 편향과 같은 구조적 부작용에 직면해 있다. 이러한 부작용은 모델의 한계라기보다 초기 설계 단계에서 불가피하게 겪는 어려움이라 할 수 있다.
단순한 피드백 기반 평가 모델은 한계를 노출했으며, 마케팅 자원에 영향을 받는 보상 구조 역시 문제를 드러냈다. 현재 가장 시급한 것은 콘텐츠 품질을 제대로 평가할 수 있는 시스템을 개발하는 것이며, 커뮤니티 기반 알고리즘 조정 메커니즘과 플랫폼 차원의 균형 조절 메커니즘 도입이 필요하다. InfoFi는 구성원들이 정보 생산 및 유통에 참여함으로써 공정한 보상을 받을 수 있는 생태계를 만들려는 목표를 가지고 있다. 이 목표를 달성하기 위해서는 기술적 개선뿐 아니라 커뮤니티 참여를 통한 설계 협력도 필요하다.
암호화 생태계에서 주의력은 마치 토큰처럼 작동한다. InfoFi는 새로운 경제 구조를 설계하고 운영하는 중요한 실험이다. 유의미한 정보와 통찰이 공유되는 구조로 발전할 때, InfoFi는 비로소 잠재력을 충분히 발휘할 수 있을 것이다. 이 실험의 결과는 디지털 시대 정보 정량화 경제의 발전 속도를 가속화할 것이다.
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