InfoFi의 빛과 그림자: 생태계 전경 스캔, 돌파구는 어디에 있는가?
글: KarenZ, Foresight News
1971년 심리학자이자 경제학자인 허버트 A. 사이먼(Herbert A. Simon)은 주목도 경제 이론을 처음 제안하며 정보과잉의 세계에서 인간의 주목도가 가장 희귀한 자원임을 지적했다.
경제학자이자 USV 집행 파트너인 앨버트 웨거(Albert Wenger)는 《자본 이후의 세계》(The World After Capital)에서 근본적인 전환을 더 깊이 드러냈다. 인류 문명이 세 번째 도약을 겪고 있으며, 산업시대의 '자본 부족'에서 지식시대의 '주목도 부족'으로 전환되고 있다는 것이다.
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농업혁명: 식량 부족 문제 해결에 주력했으나, 토지 다툼을 유발함;
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산업혁명: 토지 부족 문제 해결에 주력했으나, 자원 경쟁과 자본 축적으로 전환됨;
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디지털 혁명: 주목도를 둘러싼 경쟁.
이러한 전환의 근저에는 디지털 기술의 두 가지 특성이 있다. 정보 복제 및 전파의 한계비용 제로와 AI 컴퓨팅의 보편성이다. 그러나 인간의 주목도는 복제할 수 없다.
라부루(Labubu)가 패션 피규어 시장에서 인기를 끌든, 상위 스트리머들이 라이브 방송으로 제품을 판매하든, 본질적으로 대부분 사용자와 관객의 주목도를 확보하기 위한 경쟁이다. 하지만 전통적인 주목도 경제에서 사용자, 팬, 소비자는 '데이터 연료'로서 주목도를 제공하지만 초과 수익은 플랫폼이나 표상시장 등에 의해 독점된다. Web3 세계의 InfoFi는 이러한 구조를 전복하려 한다. 블록체인, 토큰 인센티브 및 AI 기술을 통해 정보 생산·전달·소비 과정을 투명하게 하고, 가치를 진정한 참여자에게 되돌려주려는 시도다.
본문은 InfoFi 프로젝트의 분류, 직면한 도전과제 및 미래 발전 방향을 심층적으로 소개한다.
InfoFi란 무엇인가?
InfoFi는 Information + Finance의 합성어로, 핵심은 측정 불가능하고 추상적인 정보를 동적이고 측정 가능한 가치 매개체로 전환하는 것이다. 전통적인 예측시장뿐 아니라 주목도, 평판, 체인 상 데이터 또는 정보, 개인 통찰, 내러티브 활성도 등 다양한 정보 또는 추상 개념의 배분, 투기, 거래를 포함한다.
InfoFi의 핵심 장점은 다음과 같다:
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가치 재분배 메커니즘: 전통적인 주목도 경제에서 플랫폼이 독점하던 가치를 실제 기여자들에게 돌려준다. 스마트 계약과 인센티브 메커니즘을 통해 정보 생산자, 전달자, 소비자가 공동으로 수익을 공유할 수 있도록 한다.
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정보 가치화 능력: 추상적인 주목도, 통찰, 평판, 내러티브 활성도 등을 거래 가능한 디지털 자산으로 전환해, 원래 유통이 어려웠던 정보 가치에 대한 거래 시장을 창출한다.
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낮은 참여 장벽: 사용자는 단순히 소셜미디어 계정만으로도 콘텐츠 제작을 통해 가치 분배에 참여할 수 있다.
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혁신적인 인센티브 메커니즘: 콘텐츠 제작뿐 아니라 전달, 상호작용, 검증 등 다수의 단계를 보상하여, 소수의 콘텐츠와 롱테일 사용자도 보상을 받을 수 있게 한다. 고품질 콘텐츠에 더 많은 보상을 제공해 지속적인 고품질 정보 생산을 유도한다.
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다양한 분야 적용 가능성: 예를 들어, AI의 도입은 InfoFi에 콘텐츠 품질 평가, 예측시장 최적화 등의 이점을 제공한다.
InfoFi의 분류
InfoFi는 다양한 응용 시나리오와 모델을 포괄하며, 주로 다음과 같은 카테고리로 나뉜다:
예측시장(Prediction Market)
예측시장은 InfoFi의 핵심 구성 요소로, 집단 지성을 활용해 미래 사건 결과를 예측하는 메커니즘이다. 참가자들은 특정 사건 결과와 연결된 '주식'을 매수/매도함으로써 정치 선거, 정책 결정, 스포츠 대회, 경제 예측, 가격 전망, 제품 출시 시기 등 미래 사건에 대한 기대를 표현한다. 시장 가격은 사건 결과에 대한 집단 기대를 반영한다. Polymarket은 InfoFi 개념을 널리 알린 대표적인 사례다.
Vitalik은 예측시장 Polymarket의 열렬한 지지자였다. 그는 2024년 11월 게시한 《예측시장에서 정보금융으로》(From prediction markets to info finance)라는 글에서 "예측시장은 소셜미디어, 과학, 뉴스, 거버넌스 및 기타 분야에서 더 나은 애플리케이션을 창출할 잠재력을 가지고 있다. 나는 이런 시장을 정보금융(info finance)이라 부른다"고 밝혔다. 또한 Vitalik은 Polymarket의 양면성을 언급하며, 하나는 참가자들을 위한 도박 사이트이며, 다른 하나는 모든 사람을 위한 뉴스 사이트라고 설명했다.
InfoFi의 관점에서 예측시장은 단순한 투기 도구를 넘어 금융 인센티브 메커니즘을 통해 진실된 정보를 발굴하고 공개하는 플랫폼이다. 이 메커니즘은 시장 효율성을 활용해 정확한 정보 제공을 장려한다. 올바른 예측은 경제적 보상을 받지만, 잘못된 예측은 손실을 초래하기 때문이다. 머스크 역시 2024년 미국 대선 한 달 전 'Polymarket에서 트럼프가 51%의 지지율로 앞서고 있다'는 데이터를 리트윗하며 "진짜 돈이 걸려 있기 때문에 전통 여론조사보다 더 정확하다"고 평가했다.
대표적인 예측시장 플랫폼:
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Polymarket: 가장 큰 탈중앙화 예측시장으로, Polygon 네트워크 기반에 USDC 스테이블코인을 거래 수단으로 사용한다. 정치 선거, 경제, 엔터테인먼트, 제품 출시 여부 등 다양한 사건에 대한 예측이 가능하다.
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Kalshi: 미국 CFTC의 완전한 규제를 받는 예측시장 플랫폼으로, 암호화폐 및 스테이블코인 인프라 제공업체 Zero Hash와 협력해 USDC, BTC, WLD, SOL, XRP, RLUSD 입금을 지원하지만 법정화폐로 결제된다. Kalshi는 정치, 경제, 금융 사건 결과를 거래할 수 있는 이벤트 계약(Event Contracts)에 집중하며, 규제 준수 덕분에 미국 시장에서 독보적인 우위를 점하고 있다.
입질형 InfoFi(Yap-to-Earn)
'입질'은 중국 암호화 커뮤니티에서 Yap-to-Earn에 붙인 별칭으로, 통찰을 발표하거나 콘텐츠를 공유해 보상을 받는 것을 의미한다. Yap-to-Earn의 핵심 아이디어는 소셜 플랫폼에서 고품질이며 암호화 프로젝트와 관련된 게시물이나 댓글을 작성하도록 유도하는 것이다. 대부분 AI 알고리즘을 통해 콘텐츠의 양, 질, 상호작용, 깊이 등을 평가하고, 이를 바탕으로 포인트나 토큰 보상을 분배한다. 이 모델은 전통적인 체인 상 활동(거래 또는 스테이킹)과 달리 커뮤니티 내 정보 기여도와 영향력에 더 중점을 둔다.
입질의 특징:
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체인 상 거래나 고액 자본 없이 X 계정만으로 참여 가능.
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유의미한 토론에 보상을 제공해 프로젝트 커뮤니티 활성화를 강화.
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AI 알고리즘을 통해 인간 개입을 줄이고 로봇 및 저품질 콘텐츠를 필터링해 보상 분배의 투명성을 확보.
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포인트는 토큰 에어드롭 또는 생태계 특권으로 전환될 수 있으며, 초기 참여자는 높은 수익을 얻을 수 있음.
현재 주요 입질 프로젝트 또는 입질 기능을 지원하는 프로젝트들:
Kaito AI: Yap-to-Earn의 대표 플랫폼으로, 여러 프로젝트와 협력해 X에 게시된 암호화 관련 콘텐츠의 양, 질, 상호작용, 깊이를 AI 알고리즘으로 평가하고 Yap 포인트를 보상한다. 사용자는 랭킹 경쟁을 통해 토큰 에어드롭을 획득할 수 있다.
이렇게 하여 창작자는 Yaps를 통해 자신의 영향력과 콘텐츠 가치를 효과적으로 증명할 수 있을 뿐 아니라 정교한 고품질 팔로워를 유치할 수 있다. 일반 사용자는 Yaps 시스템을 통해 고품질 콘텐츠와 KOL을 효율적으로 발굴할 수 있고, 프로젝트팀은 목표 사용자에게 정확하게 접근하고 브랜드 영향력을 확대하는 두 가지 목적을 동시에 달성할 수 있어 다자간의 선순환 생태계를 형성한다.
Kaito AI는 각 커뮤니티에 Kaito 자체 에어드롭을 제외하고 9000만 달러 이상의 토큰을 이미 분배했으며, 매월 활성화된 Yapper는 20만 명을 넘었다.
출처: https://dune.com/queries/5088750/8397899
Cookie.fun: Cookie는 AI 에이전트의 마인드셰어(mindshare), 상호작용, 체인 상 데이터를 추적해 종합적인 시장 개요를 생성하며, 암호화 프로젝트의 마인드셰어와 감정도 추적한다. Cookie Snaps는 내장된 보상 및 에어드롭 시스템을 통해 프로젝트 주목도에 기여한 Cookie 창작자에게 보상을 제공한다.
Cookie는 Spark, Sapien, OpenLedger 세 프로젝트와 협력해 Snaps 활동을 진행했다. Spark 활동에는 1.6만 명 이상이 참여했으며, 나머지 두 프로젝트는 각각 7930명, 6810명의 참여자가 있었다.
Virtuals: Virtuals는 입질 중심의 플랫폼은 아니며 AI 에이전트 출시 플랫폼이지만, 4월 중순 Base에서 새로운 출시 메커니즘인 Genesis Launch를 출시했는데, 참여를 위해 필요한 포인트 획득 방법 중 하나가 Yap-to-Earn이다 (Kaito 제공).
Virtuals에서 인수율이 높은 상위 AI 에이전트 프로젝트들, 출처: https://dune.com/queries/5195678/8548951
Loud: Loud는 Kaito AI 생태계 내 '주목도 가치 실험'으로, 2025년 5월 말 초기 주목도 발행(Initial Attention Offering, IAO)을 통해 토큰을 공식 출시하기 전 Yap-to-Earn 활동으로 Kaito 주목도 랭킹에서 70% 이상을 차지했다. LOUD 운영 메커니즘 역시 '주목도 경제'를 중심으로 설계되었으며, 거래 개시 후 발생하는 거래 수수료는 주로 주목도 랭킹 상위 25명에게 SOL 형태로 분배된다.
Wallchain Quacks: Wallchain은 Solana 기반의 프로그래밍 가능한 AttentionFi 프로젝트로 AllianceDAO의 지원을 받는다. Wallchain X Score는 사용자의 전체 영향력을 평가하고, Wallchain Quacks는 고품질 콘텐츠와 유의미한 상호작용에 보상한다. 현재 Wallchain Quacks는 맞춤형 LLM을 하루에 한 번씩 창작자 콘텐츠를 평가하며, 가치 있고 통찰력 있는 콘텐츠 창작자에게 Quacks 보상을 제공한다.
입질 + 작업 / 체인 상 활동 / 검증: 다차원 기여 가치화
일부 프로젝트는 콘텐츠 기여를 체인 상 행동(거래, 스테이킹, NFT 민팅) 또는 과제와 결합해 사용자의 다차원 기여를 종합적으로 평가한다.
Galxe Starboard: Galxe는 Web3 성장 플랫폼으로, 최근 출시한 Galxe Starboard는 오프체인 및 온체인 행동에서의 진정한 기여를 보상하는 데 목적을 둔다. 프로젝트는 다수의 기여 레이어를 정의할 수 있으며, 중요한 것은 단순히 몇 개의 트윗을 게시했는지가 아니라 프로젝트 전체에 가져온 가치다. 게시물 참여도, 감정, 바이럴 전파, dApp과의 상호작용, 토큰 보유, NFT 민팅 또는 체인 상 과제 완료 등을 포함한다.
Mirra: Mirra는 커뮤니티가 선별한 데이터를 기반으로 훈련되는 탈중앙화 AI 모델로, Web3 사용자의 실시간 기여로부터 학습할 수 있다. 구체적으로, 창작자가 X에 고품질 콘텐츠를 게시하면 AI 검증 데이터를 제출하는 것이며, 스카우트(Scout)는 X에서 고가치 콘텐츠를 식별해 답글에서 @MirraTerminal을 언급해 통찰을 제출하며, 이는 AI가 어떤 콘텐츠를 학습할지를 결정해 지능형 AI 형성에 기여한다.
평판형 InfoFi
Ethos: 체인 상 평판 프로토콜로, 완전히 공개 프로토콜과 체인 상 기록을 기반으로 하며, 소셜 지분 증명(Social PoS)을 결합해 신뢰도 점수(Credibility Score)를 탈중앙화 메커니즘으로 생성함으로써 평판 시스템의 신뢰성, 탈중앙화, 시빌 공격 저항성을 보장한다. 현재 Ethos는 엄격한 초대제를 채택하고 있다. Ethos의 핵심 기능은 사용자의 체인 상 신뢰도를 수치화한 지표인 신뢰도 점수를 생성하는 것이다. 이 점수는 다음 체인 상 활동 및 소셜 상호작용을 기반으로 한다: 댓글 메커니즘(누적 효용), 보증 메커니즘(이더리움을 스테이킹해 다른 사용자를 추천).
Ethos는 또한 평판 시장을 출시해, 사용자가 개인, 기업, DAO, 심지어 AI 실체의 평판에 대해 '신뢰 티켓'과 '불신 티켓'을 매수/매도함으로써 투기할 수 있도록 한다. 즉, 평판을 롱 또는 숏 포지션으로 거래할 수 있다.
GiveRep: 주로 Sui 위에서 구축되며, 사용자가 X 플랫폼에서의 활동을 통해 사회적 영향력과 커뮤니티 참여를 측정 가능한 체인 상 평판으로 전환하고, 보상을 통해 사용자 참여를 유도하는 것을 목표로 한다. 창작자 게시물 아래에 댓글로 GiveRep 공식 트위터를 언급하면, 댓글 작성자와 창작자 모두 1점의 평판 포인트를 얻는다. 남용 방지를 위해 GiveRep는 사용자가 하루에 이 댓글 언급 행위를 최대 3회까지만(3회 포함) 할 수 있도록 제한하지만, 창작자는 무제한 포인트를 받을 수 있다. Sui 생태계 프로젝트 및 대사들의 댓글 언급은 추가 포인트를 받는다.
주목도 시장 / 예측
Noise: MegaETH 기반의 트렌드 발견 및 거래 플랫폼으로, 현재 초대 코드가 있어야 체험 가능하다. 사용자는 프로젝트의 주목도를 롱 또는 숏 포지션으로 거래할 수 있다.
Upside: 소셜 예측시장(투자자 포함 Arthur Hayes)으로, 유의미한 콘텐츠, 링크를 발견하고 공유하며 예측하는 것을 보상한다. 좋아요 메커니즘을 통해 동적 시장을 만든다. 수익은 투표자, 창작자, 큐레이터에게 비례하여 분배된다. 예측 풀 조작을 방지하기 위해 각 라운드 마지막 5분 동안 좋아요의 가중치가 낮아진다.
YAPYO: Arbitrum 생태계의 주목도 시장 인프라. YAPYO는 조정 메커니즘 내 보상이 단순히 수익뿐만 아니라 지속적인 영향력이라고 밝혔다.
Trends: X 게시물을 대표화해 조인트 커브(Joint Curve) 상의 trend으로 만들 수 있다('Trend it'라고 함). 창작자는 각 트렌드의 조인트 커브 거래 수수료의 20%를 받을 자격이 있다.
토큰 게이팅 콘텐츠 접근: 노이즈 필터링
Backroom: 창작자는 시장 통찰, 알파, 분석 등 엄선된 콘텐츠를 제공하는 대표화 공간을 출시할 수 있으며, 관리가 필요 없고 소셜 부담도 없다. 사용자는 각 창작자 공간과 연결된 체인 상 Key를 구매해 노이즈가 적고 가치 높은 정보에 접속할 수 있다. Key는 단순한 접속 수단을 넘어 거래 가능한 자산이며, 수요에 의해 결정되는 동적 가격 곡선을 갖는다. 동시에 AI는 채팅 데이터와 신호를 처리해 실행 가능한 통찰로 전환한다.
Xeet: 아직 완전 출시되지 않은 Abstract 네트워크의 새 프로토콜이지만, 현재 추천 프로그램을 출시해 KOL 초대 시 보상 포인트를 제공한다. Xeet 창립자 @Pons_ETH는 InfoFi가 이미 NoiseFi로 변질됐다고 비꼬며 "이제는 노이즈를 줄이고 신호를 강화할 때"라고 말했다. 현재 공개된 정보는 Xeet가 Ethos 점수와 통합한다는 것뿐이며, 그 외에는 더 많은 정보를 공개하지 않았다.
데이터 통찰형 InfoFi
Arkham Intel Exchange: Arkham은 체인 상 데이터 조회 도구이자 정보 거래 플랫폼, 거래소다. Arkham Intel Exchange는 탈중앙화된 정보 거래 플랫폼로, '체인 상 탐정'이 현상금을 벌 수 있다.
InfoFi의 어려움
예측시장
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규제 및 컴플라이언스: 예측시장은 바이너리 옵션 또는 도박과 유사한 시장으로 간주되어 규제 압력을 받을 수 있다. 예를 들어, Polymarket은 미국에서 지정 계약 시장(DCM) 또는 스왑 실행 시설(SEF)로 등록되지 않아 CFTC로부터 불법 운영으로 간주되었으며, 2022년 140만 달러의 벌금을 내고 미국 사용자를 차단해야 했다. 2024년 미국 사법부와 FBI의 조사는 그들의 규제 난관을 더욱 부각시켰다.
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내부자 거래 및 공정성: 예측시장은 내부 정보의 방해를 받을 수 있다. 대규모 자금이 단기간에 가격을 왜곡할 수 있다. 공정한 규칙과 메커니즘 설계는 InfoFi 예측시장의 핵심 도전 과제 중 하나다.
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유동성 및 참여도: 예측시장의 유효성은 충분한 참여자와 유동성에 의존한다. 예측시장은 소수의 관심 주제에서 종종 '롱테일 유동성 부족 문제'에 직면하는데, 참여자가 부족해 시장 정보가 신뢰할 수 없게 된다. AI 에이전트 도입이 부분적으로 이를 해결할 수 있지만, 여전히 최적화가 필요하다.
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오라클 설계: Polymarket은 오라클 조작 공격 사건을 경험해 올바른 결과에 베팅한 사용자들이 큰 손실을 입었다. 2025년 2월, UMA, Polymarket, EigenLayer는 예측시장 오라클 구축을 연구하기 위해 협력한다고 발표했다. 일부 연구 방향은 여러 토큰을 지원해 분쟁을 해결하는 오라클 개발이며, 동적 바인딩, AI 에이전트 통합, 뇌물 공격에 대한 강화된 보안 등도 연구 중이다.
입질
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정보 노이즈 증가, AI 콘텐츠 광고 계정 난무, 진정한 신호를 가림. 사용자는 방대한 콘텐츠에서 가치를 선별하기 어렵고, 커뮤니티 신뢰도 하락, 프로젝트팀 마케팅 효과 감소. KOL 암호화무적(@cryptobraveHQ)에 따르면 "이미 여러 프로젝트 대표들이 15만 USDT 서비스료를 내고 Kaito에 올랐는데, 토큰의 0.5~1%를 KOL 입질에 분배했는데, 결과적으로 대부분이 AI 콘텐츠 광고 계정이 참여했다고 불평한다. 프로젝트팀은 상위 KOL과 ICT를 유치하려면 추가로 비용을 지불해야 하고, Kaito는 다시 상위 KOL에게 연락해 참여를 요청한다."
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대부분의 입질 프로젝트 알고리즘은 콘텐츠 품질, 상호작용, 깊이를 어떻게 평가하는지에 대한 공개 설명이 부족해 포인트 분배 공정성에 대한 사용자 의문을 불러일으킨다. 알고리즘이 특정 계정(예: 대형 V 또는 매트릭스 계정)을 선호하면 고품질 창작자의 이탈을 초래할 수 있다. Kaito는 최근 커뮤니티 피드백을 바탕으로 알고리즘을 일부 업그레이드했으며, 업그레이드 포인트는 기본적으로 수량보다 품질 우선, 프로젝트 통찰이나 댓글을 제공하지 않은 게시물은 주목도를 받지 못함, 상호작용 조작 및 집단 양산 행위에 대한 처벌 강화 등을 포함한다.
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수익 분배의 마태 효과: 대부분의 경우 프로젝트와 KOL은 상생하지만, 말단 창작자와 상호작용하는 일반 사용자는 여전히 수익이 낮고 경쟁이 치열한 어려움에 직면한다. Kaito 창립자 Yu Hu는 6월 8일 "Kaito에 등록한 약 100만 명의 사용자 중 3만 명 미만이 yaps를 받았으며, 3% 미만이다. 네트워크의 다음 성장 단계는 전환율을 극대화하는 것이다"라고 말했다. 또한 에어드롭 기대 관리가 부족하면 커뮤니티 불만이 생긴다. Magic Newton은 Kaito AI에서 입질한 비교적 성공적인 사례로, Kaito 생태계 추천이 모든 Newton 검증 에이전트의 1/3을 차지해 입질 사용자들이 큰 수익을 냈지만, 일반 사용자에게 불친절하다는 비판도 받았다. 반면 Humanity는 커뮤니티로부터 직접 '등뒤 찌르기'와 '극단적 반입질'로 지적받으며, 이러한 분배 불균형은 신뢰 위기를 초래했다.
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입질 활동 초기에는 사용자 참여를 유도하지만, 보상 지급 후 주목도가 절벽처럼 감소해 지속성이 부족하다. LOUD는 출시 당일 시가총액이 거의 3000만 달러에 달했지만, 현재는 60만 달러 미만이다.
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주목도는 시가총액 비중과 같지 않다.
평판
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Ethos 등의 평판 InfoFi 프로젝트는 사용자 품질 통제 및 시빌 공격 감소를 위해 초대제를 채택한다. 그러나 이 메커니즘은 참여 장벽을 높여 신규 사용자 유입을 제한하고 넓은 네트워크 효과를 형성하기 어렵게 만든다.
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악의적 조작 위험.
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평판 점수의 플랫폼 간 상호 인정 문제. 서로 다른 프로토콜의 점수 체계는 호환되기 어려워 정보 고립을 형성한다.
InfoFi의 추세
예측시장
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AI와 예측시장의 결합: AI는 예측시장의 효율성을 크게 향상시킬 수 있다. 예를 들어, AI는 방대한 데이터를 분석해 복잡한 시나리오에서 더 정확한 예측을 제공할 수 있으며, AI 에이전트를 통해 롱테일 문제 해결을 모색할 수도 있다.
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소셜미디어와 예측시장의 결합: 예측시장은 미래 정보 경제의 핵심 인프라가 될 가능성이 있다. 6월 6일, X는 공식적으로 Polymarket과 협력 관계를 맺었다고 발표했으며, 후자는 X의 공식 예측시장 파트너가 되었다. Polymarket 창립자 겸 CEO Shayne Coplan은 "Polymarket의 정확하고 공정하며 실시간인 예측시장 확률과 Grok의 분석, X의 실시간 통찰을 결합하면 전 세계 수백만 Polymarket 사용자에게 즉각적으로 맥락화되고 데이터 기반의 통찰을 제공할 수 있다"고 말했다.
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탈중앙화 거버넌스: 예측시장은 DAO, 기업, 심지어 사회 거버넌스에도 활용될 수 있다. 이른바 '예측 거버넌스(Futarchy)'다. Vitalik은 2014년 경제학자 로빈 행슨(Robin Hanson)이 제안한 거버넌스 모델인 Futarchy에 대해 "투표는 가치를 표현하고, 베팅은 신념을 표현한다(vote values, bet beliefs)"고 설명했다. 운영 방식은 다음과 같다: 커뮤니티는 투표를 통해 성공을 측정할 지표(GDP, 기업 주가 등)를 결정한다; 특정 정책 제안에 대해 두 개의 예측시장(예: 승인 vs 거부)을 생성한다. 참가자들은 이 두 토큰을 거래하며, 가격은 해당 정책이 목표를 최적화할 수 있는지에 대한 시장의 기대를 반영한다; 결국 평균 가격이 더 높은 정책을 선택하고, 실제 결과에 따라 토큰 수익을 정산한다. Futarchy의 장점은 데이터에 의존하며 정치 선전, 개인적 카리스마 또는 홍보에 의존하지 않는다는 점이다.
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모든 사람을 위한 콘텐츠, 뉴스 도구.
입질 + 평판형 InfoFi
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소셜 그래프 및 의미 이해 기술 도입으로 AI의 콘텐츠 가치 평가 정밀도 향상, 궁극적으로 고품질 콘텐츠 중심으로 나아감.
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질 좋은 롱테일 창작자 인센티브 제공.
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감소 또는 처벌 메커니즘 추가.
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Web3 전용 InfoFi LLM 출시.
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다차원 기여 평가.
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평판형 InfoFi와 DeFi 결합, 평판 점수를 대출, 스테이킹의 신용 근거로 활용.
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주목도, 평판, 트렌드 등 추상 자산의 대표화는 더 많은 파생상품 유형을 촉발할 것이다.
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X 소셜 플랫폼에만 국한되지 않음.
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더 많은 소셜 플랫폼, 뉴스 미디어와의 결합을 통해 모든 사람을 위한 주목도, 알파 발견 도구 형성 촉진.
데이터 통찰형 InfoFi
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데이터 분석 차트와 창작자 통찰의 결합, 그리고 창작, 배포 등에 대한 인센티브 메커니즘 추가.
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데이터 분석 차트와 AI 분석의 결합.
요약
디지털 시대의 핵심 모순은 주목도 창출자와 가치 점유자 사이의 분리다. 바로 이 분리가 Web3 InfoFi 혁명의 원동력이다.
입질형 InfoFi의 핵심 모순은 정보 가치와 참여 인센티브를 조화시키지 못하면 SocialFi처럼 '초기에는 인기가 많다가 점차 하락'하는 전철을 밟을 수 있다는 점이다. InfoFi의 핵심은 정보 발굴, 사용자 참여, 가치 반환의 '삼위일체' 균형 메커니즘을 구축해 더 나은 지식 공유 및 집단 의사결정 인프라를 형성하는 것이다. 이는 주목도 측정 가능하게 하는 기술적 실현뿐만 아니라, 일반 참여자가 정보 전파에서 합리적인 보상을 받을 수 있도록 메커니즘 설계에서 보장해야 하며, 가치 분배의 심각한 편중을 피해야 한다.
더욱 중요한 것은 InfoFi 혁명이 상향식과 하향식의 공동 추진이 필요하며, 진정한 주목도 경제의 공정성과 효율성을 실현해야 한다는 점이다. 그렇지 않으면 수익 피라미드의 마태 효과로 InfoFi는少数(소수)의 금광 채굴 게임이 되어 '주목도 가치 보편화'라는 초심과 멀어질 것이다.
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