Bế tắc InfoFi trong nền kinh tế chú ý
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Bế tắc InfoFi trong nền kinh tế chú ý
InfoFi là một thí nghiệm quan trọng trong thiết kế và vận hành cấu trúc kinh tế mới.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Jay Jo, Tiger Research
Biên dịch: AididiaoJP, Foresight News
TL;DR
-
InfoFi là một nỗ lực có hệ thống nhằm định lượng sự chú ý và hoạt động của người dùng, sau đó liên kết chúng với phần thưởng.
-
Hiện tại InfoFi đang gặp phải một số vấn đề về cấu trúc, bao gồm suy giảm chất lượng nội dung và tập trung hóa phần thưởng.
-
Những vấn đề này không phải là hạn chế vốn có của mô hình InfoFi, mà là do thiết kế tiêu chí đánh giá và cách phân phối phần thưởng – điều cần được cải thiện khẩn cấp.
Thời đại của "chú ý như token"
Sự chú ý đã trở thành một trong những nguồn tài nguyên khan hiếm nhất trong các ngành công nghiệp hiện đại. Thời đại Internet chứng kiến sự bùng nổ thông tin, trong khi khả năng xử lý thông tin của con người lại cực kỳ hạn chế. Sự khan hiếm này khiến nhiều doanh nghiệp cạnh tranh khốc liệt, và khả năng thu hút sự chú ý của người dùng đã trở thành lợi thế cạnh tranh cốt lõi.
Ngành tiền mã hóa thể hiện mức độ cạnh tranh về sự chú ý ở dạng cực đoan hơn. Tỷ lệ chiếm lĩnh sự chú ý đóng vai trò quan trọng trong việc định giá token và hình thành thanh khoản, đồng thời cũng là yếu tố then chốt quyết định sự thành bại của dự án. Ngay cả những dự án dẫn đầu về công nghệ, nếu không thu hút được sự chú ý từ thị trường, thường vẫn bị loại bỏ.
Hiện tượng này bắt nguồn từ đặc điểm cấu trúc của thị trường tiền mã hóa. Người dùng không chỉ là người tham gia mà còn là nhà đầu tư; sự chú ý của họ trực tiếp dẫn đến hành vi mua token thực tế, từ đó tạo ra nhu cầu lớn hơn và hiệu ứng mạng lưới. Nơi nào tập trung sự chú ý, nơi đó sẽ hình thành thanh khoản, và các câu chuyện (narrative) phát triển trên nền tảng đó. Những câu chuyện đã định hình này sau đó thu hút thêm sự chú ý mới, tạo thành vòng lặp tích cực thúc đẩy thị trường phát triển.
InfoFi: Nỗ lực hệ thống để token hóa sự chú ý
Thị trường vận hành dựa trên sự chú ý. Cấu trúc này đặt ra một câu hỏi quan trọng: Ai thực sự được hưởng lợi từ sự chú ý này? Người dùng tạo ra sự chú ý thông qua hoạt động cộng đồng và sáng tạo nội dung, nhưng những hành vi này khó đo lường và chưa có cơ chế thưởng rõ ràng, trực tiếp. Cho đến nay, người dùng bình thường chỉ có thể thu lợi gián tiếp thông qua việc mua bán token. Đối với những người đóng góp thực sự tạo ra sự chú ý, hiện vẫn chưa có cơ chế thưởng nào.
Mạng InfoFi của Kaito, nguồn: Kaito
InfoFi là một nỗ lực giải quyết vấn đề này. InfoFi kết hợp thông tin với tài chính, tạo ra cơ chế đánh giá đóng góp của người dùng dựa trên sự chú ý mà nội dung họ tạo ra (ví dụ như lượt xem, bình luận, chia sẻ), rồi liên kết nó với phần thưởng token. Thành công của Kaito đã phổ biến rộng rãi cấu trúc này.
Kaito sử dụng thuật toán AI để đánh giá hoạt động trên mạng xã hội, bao gồm đăng bài và bình luận. Nền tảng cung cấp phần thưởng token dựa trên điểm số. Nội dung do người dùng tạo ra càng thu hút sự chú ý, dự án càng nhận được nhiều hiển thị hơn. Các nhà đầu tư coi sự chú ý này như một tín hiệu để ra quyết định đầu tư. Khi sự chú ý tăng lên, ngày càng nhiều vốn đổ vào dự án, phần thưởng cho người tham gia cũng tăng theo. Người tham gia, dự án và vốn cùng phối hợp thông qua dữ liệu chú ý, tạo thành một vòng lặp tích cực.
Mô hình InfoFi có ba đóng góp nổi bật.
Thứ nhất, nó định lượng các hoạt động đóng góp của người dùng vốn trước đây thiếu tiêu chí đánh giá rõ ràng. Hệ thống điểm số giúp định nghĩa có cấu trúc các đóng góp, hỗ trợ người dùng dự đoán phần thưởng họ có thể nhận được từ hành vi cụ thể, từ đó nâng cao tính bền vững và nhất quán trong tham gia.
Thứ hai, InfoFi chuyển đổi sự chú ý – một khái niệm trừu tượng – thành dữ liệu có thể định lượng và giao dịch được. Hành vi tham gia của người dùng từ tiêu dùng đơn thuần chuyển thành hoạt động sản xuất. Phần lớn hoạt động trực tuyến hiện tại đều liên quan đến đầu tư hoặc chia sẻ nội dung, trong khi nền tảng kiếm tiền từ sự chú ý do các hoạt động này tạo ra. InfoFi định lượng phản ứng thị trường đối với nội dung do người dùng tạo ra và phân phát phần thưởng dựa trên dữ liệu đó, khiến hành vi của người tham gia được coi là lao động sản xuất. Sự thay đổi này trao cho người dùng vai trò là người tạo giá trị trong mạng lưới, chứ không chỉ là thành viên cộng đồng.
Thứ ba, InfoFi hạ thấp rào cản sản xuất thông tin. Trước đây, các tài khoản Twitter nổi tiếng và tổ chức chi phối việc phân phối thông tin, chiếm phần lớn sự chú ý và phần thưởng. Nay, người dùng bình thường sau khi đạt được một mức độ chú ý nhất định trên thị trường cũng có thể nhận phần thưởng cụ thể, tạo thêm cơ hội tham gia cho người dùng từ mọi nền tảng.
Cạm bẫy kinh tế chú ý do InfoFi gây ra
Mô hình InfoFi là một thí nghiệm thiết kế phần thưởng mới trong ngành tiền mã hóa, định lượng đóng góp người dùng và liên kết với phần thưởng. Tuy nhiên, sự chú ý đã trở thành một giá trị quá tập trung, và tác dụng phụ dần bộc lộ.
Vấn đề đầu tiên là cạnh tranh chú ý quá mức và suy giảm chất lượng nội dung. Khi sự chú ý trở thành tiêu chuẩn phần thưởng, mục đích sáng tạo nội dung giờ đây không còn là cung cấp thông tin hay khuyến khích tương tác ý nghĩa, mà chỉ đơn thuần vì phần thưởng. Trí tuệ nhân tạo (AI) khiến việc sáng tạo nội dung dễ dàng hơn, dẫn đến sự lan truyền nhanh chóng của các nội dung hàng loạt, thiếu thông tin thật hoặc sâu sắc. Những nội dung gọi là "AI Slop" này đang lan rộng khắp hệ sinh thái, gây lo ngại ngày càng tăng.
Loud Mechanism, nguồn: Loud
Dự án Loud minh họa rõ xu hướng này. Loud thử nghiệm token hóa sự chú ý, bằng cách phân phối phần thưởng cho những người dùng hàng đầu thu hút nhiều sự chú ý nhất trong khoảng thời gian nhất định. Cấu trúc này thú vị về mặt thí nghiệm, nhưng sự chú ý trở thành tiêu chuẩn duy nhất cho phần thưởng, dẫn đến cạnh tranh nóng giữa người dùng, tạo ra lượng lớn nội dung trùng lặp, chất lượng thấp, cuối cùng khiến nội dung toàn bộ cộng đồng trở nên đồng nhất.
Nguồn: Kaito Mindshare
Vấn đề thứ hai là tập trung hóa phần thưởng. Phần thưởng dựa trên sự chú ý bắt đầu tập trung vào một số dự án hoặc chủ đề cụ thể, khiến nội dung của các dự án khác bị vô thức loại khỏi thị trường hoặc giảm sút. Dữ liệu chia sẻ từ Kaito cho thấy rõ điều này. Loud từng chiếm hơn 70% nội dung tiền mã hóa trên Twitter, chi phối luồng thông tin trong hệ sinh thái. Khi phần thưởng tập trung vào sự chú ý, đa dạng nội dung sẽ giảm, thông tin dần chỉ xoay quanh các dự án đưa ra phần thưởng token cao. Cuối cùng, quy mô ngân sách marketing quyết định ảnh hưởng trong hệ sinh thái.
Giới hạn cấu trúc của InfoFi: Đánh giá và Phân phối
4.1. Hạn chế của phương pháp đánh giá nội dung đơn giản
Cấu trúc phần thưởng dựa trên sự chú ý đặt ra một câu hỏi căn bản: Nội dung nên được đánh giá thế nào, và phần thưởng nên phân phối ra sao? Hiện nay, hầu hết các nền tảng InfoFi đều dựa trên các chỉ số đơn giản (như lượt xem, like, bình luận) để xác định giá trị nội dung. Cấu trúc này giả định rằng "mức độ tương tác cao = nội dung tốt".
Nội dung có tương tác cao thực sự có thể mang lại chất lượng thông tin hoặc hiệu quả truyền tải tốt hơn. Tuy nhiên, cấu trúc này chủ yếu phù hợp với nội dung cực kỳ chất lượng. Với phần lớn nội dung trung bình và kém, mối quan hệ giữa số lượng phản hồi và chất lượng vẫn chưa rõ ràng, dẫn đến hiện tượng các định dạng lặp đi lặp lại và nội dung quá tích cực lại nhận điểm cao. Đồng thời, các nội dung thể hiện góc nhìn đa dạng hoặc thảo luận chủ đề mới lại khó nhận được sự công nhận xứng đáng.
Để giải quyết vấn đề này, cần một hệ thống đánh giá chất lượng nội dung hoàn thiện hơn. Tiêu chuẩn đánh giá dựa đơn thuần trên tương tác là cố định, trong khi giá trị nội dung thay đổi theo thời gian và môi trường. Ví dụ, AI có thể nhận diện nội dung có ý nghĩa; ngoài ra có thể áp dụng phương pháp điều chỉnh thuật toán dựa trên cộng đồng. Phương pháp sau cho phép thuật toán điều chỉnh tiêu chí đánh giá theo dữ liệu phản hồi định kỳ từ người dùng, giúp hệ thống đánh giá linh hoạt thích nghi với thay đổi.
4.2. Mức độ tập trung trong cấu trúc phần thưởng và nhu cầu cân bằng
Hạn chế trong đánh giá nội dung song hành với vấn đề cấu trúc phần thưởng, và chính cấu trúc phần thưởng làm trầm trọng thêm sự sai lệch trong luồng thông tin. Hệ sinh thái InfoFi hiện tại thường vận hành bảng xếp hạng riêng cho mỗi dự án, sử dụng token riêng để thưởng. Trong cấu trúc này, các dự án có ngân sách marketing lớn có thể thu hút nhiều nội dung hơn, và sự chú ý của người dùng thường tập trung vào các dự án cụ thể.
Để giải quyết vấn đề, cần điều chỉnh cấu trúc phân phối phần thưởng. Mỗi dự án có thể giữ phần thưởng riêng, nhưng nền tảng cần giám sát mức độ tập trung nội dung theo thời gian thực và điều chỉnh bằng token nền tảng. Ví dụ, khi nội dung quá tập trung vào một dự án, phần thưởng token nền tảng có thể tạm giảm; trong khi các chủ đề có phạm vi bao phủ thấp hơn có thể nhận thêm token nền tảng. Nội dung bao quát nhiều dự án cũng có thể được thưởng thêm. Điều này sẽ tạo ra một môi trường phong phú về chủ đề và quan điểm.
Việc đánh giá và phân phối phần thưởng tạo thành cốt lõi của cấu trúc InfoFi. Cách đánh giá nội dung quyết định luồng thông tin trong hệ sinh thái, và ai nhận được phần thưởng gì cũng rất quan trọng. Cấu trúc hiện tại kết hợp hệ thống đánh giá đơn tiêu chí với cơ chế thưởng lấy marketing làm trung tâm, làm tăng tốc độ thống trị của sự chú ý, đồng thời làm suy yếu sự đa dạng thông tin. Tính linh hoạt trong tiêu chí đánh giá là yếu tố sống còn cho vận hành bền vững, và điều chỉnh cân bằng trong cấu trúc phân phối là thách thức then chốt mà hệ sinh thái InfoFi phải đối mặt.
Kết luận
Các thí nghiệm có cấu trúc của InfoFi nhằm định lượng sự chú ý và chuyển đổi nó thành giá trị kinh tế, biến cấu trúc tiêu dùng nội dung một chiều hiện tại thành nền kinh tế tham gia lấy người sản xuất làm trung tâm – ý nghĩa của cuộc chuyển đổi này là to lớn. Tuy nhiên, hệ sinh thái InfoFi hiện tại đang đối mặt với các tác dụng phụ cấu trúc trong quá trình token hóa sự chú ý, bao gồm suy giảm chất lượng nội dung và sai lệch luồng thông tin. Những tác dụng phụ này không phải là giới hạn của mô hình, mà là những khó khăn tất yếu trong giai đoạn thiết kế ban đầu.
Mô hình đánh giá dựa trên phản hồi đơn giản đã bộc lộ hạn chế, và cấu trúc phần thưởng chịu ảnh hưởng bởi nguồn lực marketing cũng phơi bày vấn đề. Hiện nay, cấp thiết cần cải tiến hệ thống có thể đánh giá đúng chất lượng nội dung, cũng như cơ chế điều chỉnh thuật toán dựa trên cộng đồng và cơ chế điều tiết cân bằng ở cấp độ nền tảng. InfoFi hướng tới xây dựng một hệ sinh thái nơi các thành viên có thể nhận phần thưởng công bằng nhờ tham gia sản xuất và lan tỏa thông tin. Để đạt được mục tiêu này, cần cả cải tiến công nghệ lẫn khuyến khích cộng đồng tham gia thiết kế.
Trong hệ sinh thái tiền mã hóa, sự chú ý vận hành giống như token. InfoFi là một thí nghiệm quan trọng về thiết kế và vận hành cấu trúc kinh tế mới. Khi nó phát triển thành một cấu trúc nơi thông tin có giá trị và các quan điểm sâu sắc được chia sẻ, tiềm năng của nó mới thực sự được phát huy. Kết quả của thí nghiệm này sẽ thúc đẩy nhanh quá trình phát triển kinh tế định lượng thông tin trong kỷ nguyên số.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
@tiger_research
