InfoFi: Ánh sáng và bóng tối – Toàn cảnh hệ sinh thái và lối thoát ở đâu?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
InfoFi: Ánh sáng và bóng tối – Toàn cảnh hệ sinh thái và lối thoát ở đâu?
InfoFi nghịch cảnh tù nhân: Trò chơi nan giải trong bối cảnh phân bổ lợi nhuận theo hiệu ứng Matthew, giữa khai thác thông tin và vòng xoáy nhiễu loạn.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: KarenZ, Foresight News
Năm 1971, nhà tâm lý học kiêm kinh tế học Herbert A. Simon lần đầu tiên đưa ra lý thuyết kinh tế chú ý (attention economy), chỉ ra rằng trong thế giới thông tin quá tải, sự chú ý của con người trở thành tài nguyên khan hiếm nhất.
Nhà kinh tế học và đối tác điều hành USV Albert Wenger trong cuốn sách The World After Capital đã vạch rõ một bước chuyển căn bản: nền văn minh nhân loại đang trải qua bước nhảy vọt thứ ba — từ thời đại công nghiệp với “vốn khan hiếm” sang thời đại tri thức với “sự chú ý khan hiếm”.
-
Cách mạng nông nghiệp: giải quyết vấn đề khan hiếm thực phẩm nhưng dẫn đến tranh chấp đất đai;
-
Cách mạng công nghiệp: giải quyết vấn đề khan hiếm đất đai, chuyển sang cạnh tranh tài nguyên và tích lũy vốn;
-
Cách mạng số: tranh giành sự chú ý.
Động lực cốt lõi cho sự chuyển đổi này bắt nguồn từ hai đặc điểm của công nghệ số: chi phí biên bằng không khi sao chép và lan truyền thông tin, cùng tính phổ quát của AI (trong khi sự chú ý của con người thì không thể sao chép).
Dù là hiện tượng Labubu gây sốt trên thị trường đồ chơi hay các streamer hàng đầu bán hàng trực tuyến, về bản chất phần lớn đều là cuộc cạnh tranh giành sự chú ý từ người dùng và khán giả. Tuy nhiên, trong mô hình kinh tế chú ý truyền thống, người dùng, fan hâm mộ và người tiêu dùng – những người cung cấp "nhiên liệu dữ liệu" – lại bị các nền tảng, phe vé chợ đen độc chiếm lợi nhuận vượt trội. Trong khi đó, InfoFi ở thế giới Web3 đang cố gắng lật đổ mô hình này — thông qua blockchain, cơ chế thưởng bằng token và công nghệ AI, nhằm minh bạch hóa quá trình sản xuất, lan tỏa và tiêu thụ thông tin, đồng thời trả lại giá trị cho những người tham gia.
Bài viết này sẽ đi sâu vào phân loại các dự án InfoFi, những thách thức họ đang đối mặt cũng như xu hướng phát triển trong tương lai.
InfoFi là gì?
InfoFi là sự kết hợp giữa Information (thông tin) và Finance (tài chính), trọng tâm là biến những thông tin trừu tượng, khó định lượng thành các tài sản giá trị động và có thể đo lường được. Điều này không chỉ bao gồm các thị trường dự đoán truyền thống mà còn mở rộng sang việc phân phối, đầu cơ hoặc giao dịch các khái niệm như sự chú ý, danh tiếng, dữ liệu chuỗi hay tình báo, quan điểm cá nhân, mức độ hoạt động của các câu chuyện (narrative) và nhiều dạng thông tin trừu tượng khác.
Lợi thế cốt lõi của InfoFi thể hiện ở:
-
Cơ chế tái phân phối giá trị: trả lại giá trị từng bị các nền tảng độc quyền trong nền kinh tế chú ý truyền thống về tay những người đóng góp thực sự. Thông qua hợp đồng thông minh và cơ chế khuyến khích, những người sản xuất, lan tỏa và tiêu thụ thông tin có thể cùng chia sẻ lợi ích.
-
Năng lực định giá thông tin: biến những yếu tố trừu tượng như sự chú ý, quan điểm, danh tiếng, mức độ hoạt động của câu chuyện... thành tài sản kỹ thuật số có thể giao dịch, tạo ra thị trường cho những giá trị thông tin trước đây khó lưu thông.
-
Tham gia dễ dàng: người dùng chỉ cần một tài khoản mạng xã hội là có thể tham gia phân phối giá trị thông qua sáng tạo nội dung.
-
Sáng tạo cơ chế khuyến khích: không chỉ thưởng cho việc sáng tạo nội dung mà còn cho cả việc lan tỏa, tương tác, xác minh... giúp nội dung ngách và người dùng đuôi dài (long-tail) vẫn nhận được phần thưởng. Nội dung chất lượng cao nhận được nhiều phần thưởng hơn, từ đó thúc đẩy việc liên tục sản xuất thông tin chất lượng.
-
Tiềm năng ứng dụng đa lĩnh vực: ví dụ, việc tích hợp AI mang lại lợi thế cho InfoFi trong đánh giá chất lượng nội dung, tối ưu hóa thị trường dự đoán, v.v.
Phân loại InfoFi
InfoFi bao gồm nhiều mô hình và trường hợp sử dụng khác nhau, chủ yếu có thể chia thành các nhóm sau:
Thị trường dự đoán (Prediction Market)
Thị trường dự đoán là thành phần cốt lõi của InfoFi, là cơ chế tận dụng trí tuệ đám đông để dự đoán kết quả của các sự kiện trong tương lai. Người tham gia mua bán "cổ phiếu" gắn với kết quả cụ thể của một sự kiện để thể hiện kỳ vọng của mình về kết quả tương lai (ví dụ như bầu cử, chính sách, thể thao, dự báo kinh tế, kỳ vọng giá cả, thời điểm ra mắt sản phẩm...), và giá thị trường phản ánh kỳ vọng tập thể về kết quả sự kiện đó. Polymarket là ứng dụng tiêu biểu thúc đẩy khái niệm InfoFi.
Vitalik luôn là người ủng hộ trung thành của thị trường dự đoán Polymarket. Ông từng viết trong bài From prediction markets to info finance (Từ thị trường dự đoán đến tài chính thông tin) tháng 11/2024 rằng: “Thị trường dự đoán có tiềm năng tạo ra các ứng dụng tốt hơn trong mạng xã hội, khoa học, báo chí, quản trị và các lĩnh vực khác. Tôi gọi các thị trường kiểu này là tài chính thông tin (info finance)”. Vitalik cũng chỉ ra hai mặt của Polymarket: một mặt là trang web cá cược dành cho người tham gia, một mặt là trang tin tức dành cho mọi người khác.
Trong khuôn khổ InfoFi, thị trường dự đoán không chỉ là công cụ đầu cơ mà còn là nền tảng khai thác và tiết lộ thông tin thật thông qua cơ chế khuyến khích tài chính. Cơ chế này tận dụng hiệu quả thị trường, khuyến khích người tham gia cung cấp thông tin chính xác vì dự đoán đúng sẽ mang lại lợi nhuận, còn sai sẽ chịu tổn thất. Elon Musk cũng từng chia sẻ dữ liệu “Trump dẫn trước 51% trên Polymarket” một tháng trước bầu cử tổng thống Mỹ 2024 và bình luận: “Do phải bỏ tiền thật ra, dữ liệu này chính xác hơn khảo sát truyền thống”.
Các nền tảng đại diện cho thị trường dự đoán bao gồm:
-
Polymarket: thị trường dự đoán phi tập trung lớn nhất, xây dựng trên mạng Polygon, sử dụng stablecoin USDC làm phương tiện giao dịch. Người dùng có thể dự đoán các sự kiện về bầu cử chính trị, kinh tế, giải trí, việc ra mắt sản phẩm, v.v.
-
Kalshi: nền tảng thị trường dự đoán hoàn toàn được CFTC tại Mỹ quản lý, thông qua hợp tác với Zero Hash – nhà cung cấp hạ tầng tiền mã hóa và stablecoin – hỗ trợ nhận tiền gửi USDC, BTC, WLD, SOL, XRP và RLUSD, nhưng thanh toán bằng tiền pháp định. Kalshi tập trung vào các hợp đồng sự kiện (Event Contracts), cho phép người dùng giao dịch kết quả các sự kiện chính trị, kinh tế và tài chính. Nhờ tuân thủ quy định, Kalshi có lợi thế riêng biệt tại thị trường Mỹ.
InfoFi “nói để kiếm tiền” (Yap-to-Earn)
“Nói để kiếm tiền” là cách gọi vui trong cộng đồng tiền mã hóa Trung Quốc dành cho mô hình Yap-to-Earn, nghĩa là kiếm thưởng bằng cách chia sẻ quan điểm và nội dung. Triết lý cốt lõi của Yap-to-Earn là khuyến khích người dùng đăng các bài viết hoặc bình luận chất lượng cao, liên quan đến các dự án tiền mã hóa trên nền tảng xã hội. Phần thưởng dưới dạng điểm hoặc token thường được phân bổ dựa trên đánh giá của thuật toán AI về số lượng, chất lượng, mức độ tương tác và chiều sâu của nội dung. Mô hình này khác biệt so với các hoạt động trên chuỗi (như giao dịch hay stake), nhấn mạnh vào đóng góp thông tin và ảnh hưởng của người dùng trong cộng đồng.
Đặc điểm của “nói để kiếm tiền”:
-
Không cần giao dịch trên chuỗi hay vốn lớn, chỉ cần tài khoản X là có thể tham gia.
-
Thông qua việc thưởng cho các cuộc thảo luận có giá trị, tăng cường mức độ hoạt động của cộng đồng dự án.
-
Thuật toán AI giảm can thiệp con người, lọc bot và nội dung kém chất lượng, đảm bảo phân phối phần thưởng minh bạch hơn.
-
Điểm tích lũy có thể chuyển đổi thành airdrop token hoặc đặc quyền hệ sinh thái, người tham gia sớm có thể nhận lợi nhuận cao hơn.
Các dự án “nói để kiếm tiền” phổ biến hiện nay hoặc các dự án hỗ trợ mô hình này bao gồm:
Kaito AI: nền tảng tiêu biểu của Yap-to-Earn, đã hợp tác với nhiều dự án, sử dụng thuật toán AI đánh giá số lượng, chất lượng, mức độ tương tác và chiều sâu của nội dung liên quan đến tiền mã hóa do người dùng đăng trên X, thưởng điểm Yap để người dùng cạnh tranh bảng xếp hạng nhằm nhận airdrop token.
Như vậy, người sáng tạo nội dung (creator) thông qua Yaps không chỉ chứng minh được tầm ảnh hưởng và giá trị nội dung của bản thân, mà còn thu hút được sự chú ý chất lượng; người dùng bình thường có thể dễ dàng khám phá nội dung chất lượng và KOL; còn phía dự án đạt được mục tiêu tiếp cận đúng đối tượng và mở rộng ảnh hưởng thương hiệu, tạo nên vòng tuần hoàn sinh thái đôi bên cùng có lợi.
Kaito AI đã phân phối token trị giá hơn 90 triệu USD cho các cộng đồng (chưa tính airdrop của riêng Kaito), mỗi tháng có hơn 200.000 Yapper hoạt động.
Nguồn: https://dune.com/queries/5088750/8397899
Cookie.fun: Cookie theo dõi tỷ lệ chiếm lĩnh tư duy (mindshare), mức độ tương tác và dữ liệu trên chuỗi, tạo ra cái nhìn tổng quan toàn diện về thị trường, đồng thời theo dõi mindshare và cảm xúc của các dự án tiền mã hóa. Cookie Snaps có hệ thống thưởng và airdrop tích hợp, thưởng cho những người sáng tạo nội dung Cookie đã đóng góp vào sự chú ý dành cho dự án.
Cookie đã hợp tác với ba dự án triển khai hoạt động Snaps: Spark, Sapien và OpenLedger. Trong đó, hoạt động của Spark thu hút hơn 16.000 người tham gia, hai dự án còn lại lần lượt có 7.930 và 6.810 người tham gia.
Virtuals: Bản thân Virtuals không phải nền tảng chuyên về Yap-to-Earn, mà là một nền tảng khởi chạy agent AI, tuy nhiên vào giữa tháng 4 đã ra mắt cơ chế mới Genesis Launch trên Base, một trong những cách kiếm điểm tham gia phát hành là Yap-to-Earn (được hỗ trợ bởi Kaito).
Một vài dự án agent AI hàng đầu trên Virtuals theo tỷ lệ đăng ký, Nguồn: https://dune.com/queries/5195678/8548951
Loud: Loud là một “thí nghiệm về giá trị chú ý” trong hệ sinh thái Kaito AI, từng chiếm hơn 70% thị phần trên bảng xếp hạng chú ý của Kaito thông qua hoạt động Yap-to-Earn, trước khi chính thức ra mắt token qua Initial Attention Offering (IAO) vào cuối tháng 5 năm 2025. Cơ chế vận hành của LOUD cũng xoay quanh “kinh tế chú ý”, sau khi mở giao dịch, phí giao dịch thu được sẽ được phân phối chủ yếu dưới dạng SOL cho 25 người dùng đứng đầu bảng xếp hạng chú ý.
Wallchain Quacks: Wallchain là một dự án AttentionFi tự động hóa dựa trên Solana, được hỗ trợ bởi AllianceDAO. Wallchain X Score đánh giá mức độ ảnh hưởng tổng thể của người dùng, trong khi Wallchain Quacks thưởng cho nội dung chất lượng cao và tương tác có giá trị. Hiện tại, LLM tùy chỉnh của Wallchain sẽ đánh giá nội dung người sáng tạo hàng ngày, những người tạo nội dung có giá trị, sâu sắc sẽ nhận được phần thưởng Quacks.
Nói để kiếm tiền + nhiệm vụ / hành vi trên chuỗi / xác minh: Định giá đóng góp đa chiều
Một số dự án kết hợp đóng góp nội dung với hành vi trên chuỗi (giao dịch, stake, mint NFT) hoặc thực hiện nhiệm vụ, từ đó đánh giá toàn diện đóng góp đa chiều của người dùng.
Galxe Starboard: Galxe là một nền tảng tăng trưởng Web3, Galxe Starboard mới ra mắt tập trung vào việc thưởng cho những đóng góp thực sự cả ngoài chuỗi lẫn trên chuỗi. Dự án có thể định nghĩa nhiều lớp đóng góp, điều quan trọng không chỉ là số lượng bài đăng, mà là giá trị mang lại cho toàn bộ dự án, bao gồm mức độ tham gia bài viết, cảm xúc, khả năng lan truyền, tương tác với dApp, nắm giữ token, mint NFT hoặc hoàn thành nhiệm vụ trên chuỗi.
Mirra: Mirra là một mô hình AI phi tập trung được huấn luyện dựa trên dữ liệu chọn lọc từ cộng đồng, có khả năng học hỏi từ đóng góp thời gian thực của người dùng Web3. Cụ thể, người sáng tạo đăng nội dung chất lượng cao trên X giống như gửi dữ liệu để xác minh AI; những người trinh sát (Scout) nhận diện nội dung giá trị cao trên X và gắn thẻ @MirraTerminal trong phần trả lời để gửi quan điểm, từ đó quyết định AI học nội dung nào, giúp định hình trí tuệ nhân tạo thông minh.
InfoFi dựa trên danh tiếng (Reputation-based InfoFi)
Ethos: là một giao thức danh tiếng trên chuỗi, hoàn toàn dựa trên các giao thức mở và hồ sơ trên chuỗi, kết hợp bằng chứng xã hội (Social PoS), sử dụng cơ chế phi tập trung để tạo ra điểm đáng tin cậy (Credibility Score), đảm bảo độ tin cậy, tính phi tập trung và khả năng chống tấn công Sybil cho hệ thống uy tín. Hiện Ethos áp dụng chế độ mời nghiêm ngặt. Chức năng cốt lõi của Ethos là tạo ra điểm đáng tin cậy – một chỉ số định lượng mức độ tin tưởng trên chuỗi của người dùng. Điểm số dựa trên các hoạt động trên chuỗi và tương tác xã hội: cơ chế bình luận (có hiệu lực tích lũy), cơ chế bảo lãnh (stake ETH để bảo chứng cho người dùng khác).
Ethos còn ra mắt thị trường danh tiếng, cho phép người dùng mua bán “phiếu tin tưởng” và “phiếu không tin tưởng” để đầu cơ vào danh tiếng của cá nhân, công ty, DAO hay thậm chí là thực thể AI, tức là có thể mua (mua lên) hoặc bán khống (bán xuống) danh tiếng.
GiveRep: chủ yếu xây dựng trên Sui, nhằm chuyển đổi ảnh hưởng xã hội và sự tham gia cộng đồng của người dùng trên nền tảng X thành danh tiếng có thể định lượng trên chuỗi, đồng thời thưởng để khuyến khích người dùng tham gia. Khi bình luận dưới bài viết của người sáng tạo và nhắc đến Twitter chính thức của GiveRep, cả người bình luận và người sáng tạo đều nhận một điểm danh tiếng. Để hạn chế lạm dụng, GiveRep giới hạn mỗi người dùng chỉ được nhắc 3 lần mỗi ngày (bao gồm cả 3 lần), trong khi người sáng tạo có thể nhận điểm vô hạn mỗi ngày. Các bình luận từ các dự án và đại sứ trong hệ sinh thái Sui sẽ nhận thêm điểm.
Thị trường chú ý / dự đoán
Noise: là nền tảng phát hiện và giao dịch xu hướng dựa trên MegaETH, hiện cần mã mời để trải nghiệm. Người dùng có thể đặt cược tăng hoặc giảm sự chú ý dành cho một dự án.
Upside: là một thị trường dự đoán xã hội (có nhà đầu tư là Arthur Hayes), thưởng cho việc phát hiện, chia sẻ và dự đoán nội dung, liên kết có giá trị, tạo ra thị trường động thông qua cơ chế like. Lợi nhuận được phân phối theo tỷ lệ cho người bỏ phiếu, người sáng tạo và người làm curate. Để ngăn thao túng hồ dự đoán, trọng số của lượt like sẽ giảm trong 5 phút cuối mỗi vòng.
YAPYO: là một cơ sở hạ tầng thị trường chú ý trong hệ sinh thái Arbitrum. YAPYO cho biết phần thưởng trong cơ chế phối hợp của họ không chỉ đơn thuần là lợi nhuận, mà còn là ảnh hưởng lâu dài.
Trends: có thể token hóa bài đăng trên X, trở thành một “xu hướng” (trend) trên đường cong liên hợp (bonding curve), gọi là “Trend it”. Người sáng tạo đủ điều kiện nhận 20% phí giao dịch từ đường cong liên hợp của mỗi xu hướng.
Truy cập nội dung khóa bằng token: Lọc nhiễu
Backroom: người sáng tạo có thể tạo không gian token hóa, cung cấp nội dung chọn lọc như phân tích thị trường, Alpha và nhận định, không cần quản lý hay chịu áp lực xã hội; người dùng mua Key trên chuỗi gắn với từng không gian người sáng tạo để mở khóa thông tin chất lượng cao, ít nhiễu. Key không chỉ dùng để truy cập – chúng là tài sản có thể giao dịch, có đường định giá động do nhu cầu quyết định. Đồng thời AI xử lý dữ liệu trò chuyện và tín hiệu thành những hiểu biết có thể hành động.
Xeet: một giao thức mới trên mạng Abstract, chưa ra mắt hoàn chỉnh, nhưng đã triển khai chương trình giới thiệu, thưởng điểm cho KOL khi mời người tham gia. Người sáng lập Xeet @Pons_ETH chế giễu InfoFi đã biến thành NoiseFi (tài chính ồn ào), và cho rằng: “Đã đến lúc giảm tiếng ồn và khuếch đại tín hiệu.” Thông tin công khai hiện tại là Xeet sẽ tích hợp với điểm số Ethos, ngoài ra chưa tiết lộ thêm chi tiết nào.
InfoFi dựa trên phân tích dữ liệu
Arkham Intel Exchange: Arkham là công cụ tra cứu dữ liệu trên chuỗi, nền tảng giao dịch tình báo và sàn giao dịch. Arkham Intel Exchange là một nền tảng giao dịch tình báo phi tập trung, nơi “thám tử trên chuỗi” có thể kiếm tiền thưởng.
Khó khăn của InfoFi
Thị trường dự đoán
-
Quản lý và tuân thủ: thị trường dự đoán có thể bị coi là thị trường tương tự quyền chọn nhị phân hay cờ bạc, đối mặt với sức ép quản lý. Ví dụ, Polymarket tại Mỹ bị CFTC xác định là vận hành bất hợp pháp do chưa đăng ký là Thị trường Hợp đồng Được Chỉ định (DCM) hay Cơ sở Thực hiện Hoán đổi (SEF), bị phạt 1,4 triệu USD năm 2022 và phải chặn người dùng Mỹ. Cuộc điều tra của Bộ Tư pháp Mỹ và FBI năm 2024 càng làm nổi bật khó khăn về quản lý.
-
Giao dịch nội gián và tính công bằng: thị trường dự đoán có thể bị ảnh hưởng bởi thông tin nội bộ. Các nguồn vốn lớn có thể bóp méo giá ngắn hạn. Thiết kế quy tắc và cơ chế công bằng là thách thức then chốt đối với thị trường dự đoán InfoFi.
-
Thanh khoản và mức độ tham gia: hiệu quả của thị trường dự đoán phụ thuộc vào số lượng người tham gia và thanh khoản đầy đủ. Với các chủ đề ngách, thị trường dự đoán thường gặp “vấn đề thanh khoản đuôi dài”, tức là thiếu người tham gia khiến thông tin thị trường không đáng tin. Việc tích hợp agent AI có thể giải quyết một phần vấn đề này, nhưng vẫn cần tối ưu thêm.
-
Thiết kế oracles: Polymarket từng bị tấn công oracle, khiến người đặt cược đúng mất nặng. Tháng 2/2025, UMA, Polymarket và EigenLayer cho biết đang hợp tác nghiên cứu xây dựng oracle cho thị trường dự đoán. Một số hướng nghiên cứu bao gồm phát triển oracle hỗ trợ nhiều loại token để giải quyết tranh chấp, cũng như các chức năng khác như ràng buộc động, tích hợp agent AI và tăng cường an ninh chống tấn công hối lộ.
Nói để kiếm tiền
-
Tăng tiếng ồn thông tin, tràn lan tài khoản quảng cáo nội dung AI, che khuất tín hiệu thật. Người dùng khó sàng lọc giá trị từ khối lượng khổng lồ nội dung, lòng tin cộng đồng suy giảm, hiệu quả marketing của dự án giảm sút. Theo KOL CryptoBrave (@cryptobraveHQ): “Đã có vài ông chủ dự án phàn nàn, chi 150.000 USDT phí dịch vụ lên Kaito, phân bổ 0,5%-1% token cho KOL nói để kiếm tiền, kết quả phần lớn là các tài khoản quảng cáo nội dung AI tham gia. Dự án muốn thu hút KOL và ICT hàng đầu tham gia, phải trả thêm phí, rồi Kaito lại đi liên hệ KOL hàng đầu tham gia.”
-
Hầu hết các dự án “nói để kiếm tiền” thiếu giải thích công khai về cách thuật toán đánh giá chất lượng nội dung, mức độ tương tác và chiều sâu, gây nghi ngờ về tính công bằng trong phân phối điểm. Nếu thuật toán thiên vị tài khoản nhất định (như KOL hay tài khoản ma trận), có thể khiến người sáng tạo chất lượng rời bỏ. Gần đây Kaito đã nâng cấp thuật toán theo phản hồi cộng đồng, trọng tâm gồm ưu tiên chất lượng hơn số lượng theo mặc định, bài đăng không đưa ra quan điểm hoặc bình luận về dự án sẽ không nhận được chú ý, tăng cường chống hành vi thao túng tương tác và刷量 (brushing volume) nhóm.
-
Hiệu ứng Matthew trong phân phối lợi nhuận: trong hầu hết trường hợp, dự án và KOL cùng thắng, nhưng người sáng tạo đuôi dài và người dùng tương tác vẫn đối mặt với thu nhập thấp, cạnh tranh khốc liệt. Người sáng lập Kaito Yu Hu từng nói ngày 8/6: “Trong khoảng 1 triệu người đăng ký trên Kaito, chưa đến 30.000 người từng nhận yaps, dưới 3%. Giai đoạn tăng trưởng tiếp theo của mạng lưới là tối đa hóa tỷ lệ chuyển đổi.” Ngoài ra, quản lý kỳ vọng airdrop kém có thể gây bất mãn cộng đồng. Magic Newton là một ví dụ tương đối thành công khi “nói để kiếm tiền” trên Kaito AI, hệ sinh thái Kaito giới thiệu chiếm 1/3 tổng số agent xác minh Newton, người dùng kiếm được rất nhiều, nhưng cũng đối mặt với chỉ trích là không thân thiện với người nhỏ lẻ. Ngược lại, Humanity bị cộng đồng thẳng thắn chỉ trích “đâm sau lưng người dùng” và “phản kiếm cực đoan”, sự mất cân bằng phân phối này đã gây ra khủng hoảng niềm tin.
-
Hoạt động “nói để kiếm tiền” thu hút người dùng ban đầu, nhưng sau khi thưởng được phát, sự chú ý giảm mạnh, thiếu tính bền vững. LOUD từng có vốn hóa thị trường gần 30 triệu USD ngày ra mắt, hiện tại chỉ còn dưới 600.000 USD.
-
Sự chú ý không đồng nghĩa với tỷ lệ vốn hóa.
Danh tiếng
-
Các dự án InfoFi dựa trên danh tiếng như Ethos áp dụng chế độ mời để kiểm soát chất lượng người dùng và giảm thiểu tấn công Sybil. Tuy nhiên cơ chế này làm tăng rào cản tham gia, hạn chế người dùng mới, khó tạo ra hiệu ứng mạng lưới rộng rãi.
-
Rủi ro thao tác ác ý.
-
Vấn đề công nhận chéo nền tảng đối với điểm danh tiếng: hệ thống điểm số của các giao thức khác nhau khó tương thích, tạo thành các “hòn đảo thông tin”.
Xu hướng InfoFi
Thị trường dự đoán
-
Kết hợp AI và thị trường dự đoán: AI có thể tăng đáng kể hiệu quả của thị trường dự đoán. Ví dụ, AI phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ có thể đưa ra dự đoán chính xác hơn trong các tình huống phức tạp; cũng có thể khám phá agent AI để giải quyết vấn đề đuôi dài.
-
Kết hợp mạng xã hội và thị trường dự đoán: thị trường dự đoán có thể trở thành cơ sở hạ tầng cốt lõi của nền kinh tế thông tin trong tương lai. Ngày 6/6, X chính thức công bố hợp tác với Polymarket, trở thành đối tác thị trường dự đoán chính thức của X. Giám đốc điều hành Polymarket Shayne Coplan cho biết: “Việc kết hợp xác suất thị trường dự đoán chính xác, công bằng, thời gian thực của Polymarket với phân tích của Grok và hiểu biết thời gian thực từ X sẽ cung cấp ngay lập tức các hiểu biết có ngữ cảnh, định lượng dữ liệu cho hàng triệu người dùng Polymarket trên toàn cầu.”
-
Quản trị phi tập trung: thị trường dự đoán có thể được áp dụng trong quản trị DAO, doanh nghiệp hay thậm chí là xã hội, còn gọi là “quản trị dự đoán” (Futarchy). Vitalik từng nói năm 2014 rằng Futarchy là mô hình quản trị do nhà kinh tế Robin Hanson đề xuất, tư tưởng cốt lõi là “bỏ phiếu thể hiện giá trị, đặt cược thể hiện niềm tin” (vote values, bet beliefs), cách vận hành như sau: cộng đồng bỏ phiếu xác định chỉ số đo lường thành công (như GDP, giá cổ phiếu công ty...); đối với đề xuất chính sách cụ thể, tạo hai thị trường dự đoán (ví dụ thông qua và từ chối). Người tham gia giao dịch hai loại token này, giá cả phản ánh kỳ vọng của thị trường về việc chính sách có tối ưu hóa mục tiêu hay không; cuối cùng chọn chính sách có giá trung bình cao hơn, và thanh toán lợi nhuận token dựa trên kết quả thực tế. Ưu điểm của Futarchy là dựa vào dữ liệu chứ không phải tuyên truyền chính trị, sức hút cá nhân hay quảng bá.
-
Công cụ nội dung, tin tức dành cho tất cả mọi người.
Nói để kiếm tiền + InfoFi dựa trên danh tiếng
-
Ứng dụng đồ thị xã hội và công nghệ hiểu ngữ nghĩa để nâng cao độ chính xác của AI trong đánh giá giá trị nội dung, cuối cùng hướng tới nội dung chất lượng cao.
-
Khuyến khích người sáng tạo chất lượng ở phân khúc đuôi dài.
-
Thêm cơ chế cắt giảm hoặc trừng phạt.
-
Phát hành LLM InfoFi chuyên dụng cho Web3.
-
Đánh giá đóng góp đa chiều.
-
Kết hợp InfoFi dựa trên danh tiếng với DeFi, dùng điểm danh tiếng làm cơ sở tín dụng cho vay, stake.
-
Token hóa các tài sản trừu tượng như sự chú ý, danh tiếng, xu hướng sẽ thúc đẩy ra đời nhiều loại sản phẩm phái sinh hơn.
-
Không chỉ dựa vào nền tảng X.
-
Kết hợp với nhiều nền tảng xã hội, phương tiện truyền thông khác, thúc đẩy hình thành công cụ phát hiện sự chú ý, Alpha dành cho tất cả mọi người.
InfoFi dựa trên phân tích dữ liệu
-
Kết hợp biểu đồ phân tích dữ liệu với hiểu biết của người sáng tạo, đồng thời thêm cơ chế khuyến khích liên quan đến sáng tạo, phân phối, v.v.
-
Kết hợp biểu đồ phân tích dữ liệu với phân tích AI.
Tóm tắt
Mâu thuẫn cốt lõi trong thời đại số là sự chia rẽ giữa những người tạo ra sự chú ý và những người chiếm hữu giá trị. Chính sự chia rẽ này là động lực gốc rễ cho cuộc cách mạng Web3 InfoFi.
Mâu thuẫn cốt lõi của mô hình “nói để kiếm tiền” trong InfoFi nằm ở chỗ nếu không thể cân bằng giữa giá trị thông tin và động lực tham gia, nó có thể đi theo vết xe đổ của SocialFi với “khởi đầu cao, tụt dốc nhanh”. Chìa khóa của InfoFi là xây dựng cơ chế cân bằng “ba trong một”: khai thác thông tin, tham gia người dùng và hoàn trả giá trị, từ đó thúc đẩy hình thành một cơ sở hạ tầng tốt hơn cho chia sẻ kiến thức và ra quyết định tập thể. Điều này không chỉ yêu cầu công nghệ định lượng sự chú ý, mà còn đòi hỏi thiết kế cơ chế đảm bảo người tham gia bình thường có thể nhận được phần thưởng hợp lý từ việc lan tỏa thông tin, tránh tình trạng phân phối giá trị nghiêng hẳn về một phía.
Quan trọng hơn, cuộc cách mạng InfoFi cần được thúc đẩy từ trên xuống và từ dưới lên, thực sự đạt được sự công bằng và hiệu quả trong kinh tế chú ý. Nếu không, hiệu ứng Matthew trong kim tự tháp lợi nhuận sẽ biến InfoFi thành trò chơi đào vàng của một số ít người, trái ngược với tinh thần ban đầu là “phổ cập giá trị chú ý”.
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
Foresight News
