Bitaigen Research 我們在本文中梳理了InfoFi的概念框架，解析其將注意力、聲譽等抽象資訊鏈上量化的核心機制，並對其主要應用場景如預測市場、聲譽激勵等進行分類。透過對技術路徑和生態布局的深度剖析，協助讀者把握InfoFi的潛在價值與未來發展方向，值得細讀。
InfoFi 是什麼？
InfoFi 是將資訊轉化為可交易金融資產的系統，利用區塊鏈、代幣與 AI 對注意力、聲譽等抽象資訊進行量化、激勵與價值分配，旨在讓資訊生產者與傳播者共享收益。
InfoFi（Information + Finance）的核心在於把難以計量的抽象資訊轉化為動態、可量化的價值載體。它不僅涵蓋傳統的預測市場，還包括注意力、聲譽、鏈上資料、個人見解、敘事活躍度等資訊的分發、投機與交易。
核心優勢
- 價值重新分配：透過智慧合約與激勵機制，將傳統注意力經濟中被平台壟斷的價值返還給真實貢獻者。
- 資訊價值化：把抽象的注意力、見解、聲譽等轉化為可交易的數位資產，形成資訊價值的公開市場。
- 低門檻參與：使用者僅憑社群媒體帳號即可參與內容創作並獲取收益。
- 創新激勵：獎勵覆蓋內容創作、傳播、互動、驗證等多個環節，使小眾內容和長尾使用者也能獲得回報。
- 跨領域潛力：AI 為 InfoFi 提供內容品質評估、預測市場優化等技術支撐。
InfoFi 分類
InfoFi 包含多種應用場景，主要可劃分為以下幾類。
1. 預測市場
預測市場是 InfoFi 的核心組成部分，透過群體智慧對未來事件進行價格化預測。參與者買賣與特定事件結果掛鉤的「股份」，市場價格即反映集體預期。代表項目包括：
| 項目 | 關鍵特徵 | 主要資產 |
|---|---|---|
| **Polymarket** | 去中心化、基於 Polygon，使用 USDC 交易 | 政治、經濟、娛樂、產品上線等 |
| **Kalshi** | 受美國 CFTC 完全監管，支援多種加密和法幣結算 | 事件合約（政治、經濟、金融） |
Vitalik 在 2024 年 11 月的《從預測市場到資訊金融》中指出，預測市場有潛力在社群媒體、科學、新聞、治理等領域創造更好應用，稱之為 資訊金融（info finance）。
台灣金管會監管提示與「請自行評估法規風險」。
2. 嘴撸型 InfoFi（Yap‑to‑Earn）
「嘴撸」是中文社群對 Yap‑to‑Earn 的戲稱，指透過發表見解、分享內容來賺取獎勵。其核心機制是使用 AI 演算法評估內容的數量、品質、互動與深度，進而分配積分或代幣。
典型項目
- Kaito AI：透過 AI 評估使用者在 X（Twitter）發佈的加密相關內容，獎勵 Yap 積分，使用者可競爭排行榜並獲得代幣空投。累計向社群發放價值超 9000 萬美元（約 2,880,000,000 台幣）的代幣，月活躍 Yapper 超 20 萬。
- Cookie.fun：追蹤 AI 代理的心智佔有率、互動及鏈上資料，生成市場概覽。其 Snaps 活動已與 Spark、Sapien、OpenLedger 合作，參與人數分別為 1.6 萬、7,930 與 6,810。
- Virtuals：雖然本身是 AI 代理啟動平台，但在 Base 上推出的 Genesis Launch 機制中，Yap‑to‑Earn（由 Kaito 支持）是取得積分的方式之一。
關鍵特點
- 無需鏈上交易或高額資本，只需社群媒體帳號即可參與。
- AI 自動過濾機器人和低質內容，提升獎勵分配的透明度。
- 積分可轉換為代幣空投或生態特權，早期參與者往往獲得更高收益。
台灣金管會監管提示與「請自行評估法規風險」。
3. 多維貢獻價值化（嘴撸 + 鏈上活動）
部分項目將內容貢獻與鏈上行為（交易、質押、NFT 鑄造）或任務結合，綜合評估使用者的多維貢獻。
- Galxe Starboard：Web3 成長平台 Galxe 推出的 Starboard，獎勵鏈下與鏈上行為的真實價值，包括推文參與度、情緒、病毒式傳播、dApp 互動、持幣、NFT 鑄造等。
- Mirra：基於社群精選資料訓練的去中心化 AI 模型，創作者在 X 上發布高品質內容即為 AI 提供驗證資料，Scout 透過 @MirraTerminal 標記高價值內容，協助 AI 學習。
4. 聲譽型 InfoFi
- Ethos：鏈上聲譽協議，結合開放協議與社交權益證明（Social PoS），生成 Credibility Score（可信度分數）。分數依據評論累計效用、以太坊質押背書等鏈上活動，並提供聲譽市場供使用者買賣「信任票」。
- GiveRep：基於 Sui 構建，將使用者在 X 上的社群影響力轉化為鏈上聲譽積分。評論 @GiveRep 官方推特即可獲得積分，日提及上限 3 次，創作者每日無限接受積分。
5. 注意力市場 / 預測
| 項目 | 主要功能 |
|---|---|
| **Noise** | 基於 MegaETH 的趨勢發現與交易平台，使用者可做多/做空專案注意力（需邀請碼）。 |
| **Upside** | 社群預測市場，獎勵發現、分享並預測有價值的內容，採用按讚權重遞減防操縱。 |
| **YAPYO** | Arbitrum 生態的注意力市場基礎設施，獎勵機制強調持久影響力。 |
| **Trends** | 將 X 帖子代幣化為 Trend，創作者可獲得對應交易費的 20%。 |
6. 代幣門控內容訪問（過濾噪音）
- Backroom：創作者可推出代幣化空間，提供 Alpha、分析等精選內容。使用者透過購買鏈上 Key 解鎖，高價值資訊因此成為可交易資產。
- Xeet：Abstract 網路上的新協議，計畫整合 Ethos 評分，實現噪音過濾與訊號強化，已啟動 KOL 推薦計畫。
此段涉及代幣購買與解鎖行為，屬於交易行為，台灣金管會監管提示與「請自行評估法規風險」。
7. 資料洞察類 InfoFi
- Arkham Intel Exchange：鏈上情報交易平台，鏈上偵探可透過完成賞金任務取得收益。
涉及資訊交易，台灣金管會監管提示與「請自行評估法規風險」。
InfoFi 面臨的挑戰
預測市場
- 監管合規：被視為二元期權或博彩的潛在風險。Polymarket 曾因未獲美國 CFTC 許可被罰 140 萬美元並屏蔽美國使用者。2024 年 DOJ 與 FBI 的進一步調查凸顯監管壓力。
- 內線交易與公平性：大資金可能短期扭曲價格，需設計防止資訊不對稱的規則。
- 流動性不足：小眾話題往往缺乏足夠參與者，導致資訊不可靠。AI 代理有望緩解但仍需優化。
- 預言機安全：歷史上 Polymarket 曾遭預言機攻擊，2025 年 UMA、Polymarket 與 EigenLayer 正在聯合研發支援多代幣、動態綁定、AI 整合以及防賄賂攻擊的安全預言機。
嘴撸（Yap‑to‑Earn）
- 噪音泛濫：AI 生成的廣告號大量參與，掩蓋真實訊號，削弱社群信任。
- 演算法透明度不足：評估內容品質、互動深度的演算法缺乏公開說明，導致積分分配公平性受質疑。
- 收益馬太效應：頭部 KOL 獲得大部分獎勵，長尾創作者收益微薄。Kaito 數據顯示，約 100 萬註冊使用者中僅 3% 獲得過 Yaps。
- 注意力衰減：獎勵發放後使用者關注度出現斷崖式下降，難以形成長期活躍。
聲譽型 InfoFi
- 高門檻：如 Ethos 的邀請制限制新使用者加入，阻礙網路效應的形成。
- 惡意操作風險：聲譽分數可能被 Sybil 攻擊或刷分。
- 跨平台互認難：不同協議的聲譽體系缺乏統一標準，導致資訊孤島。
InfoFi 發展趨勢
預測市場
- AI 與預測市場融合：AI 可透過海量資料提升預測精度，並協助解決長尾流動性問題。
- 社群媒體深度結合：X 與 Polymarket 已宣布合作，利用 Grok 分析即時洞察，為使用者提供情境化、資料驅動的預測。
- 去中心化治理（Futarchy）：預測市場將用於 DAO、公司乃至社會治理，以市場訊號取代傳統投票。
- 面向大眾的新聞工具：預測市場有望演化為全網資訊檢索與驗證的基礎設施。
嘴撸 + 聲譽型 InfoFi
- 社交圖譜與語意理解：提升 AI 對內容價值的評估精度，激勵優質長尾創作者。
- 懲罰機制與削減機制：防止刷量與低質內容。
- Web3 專用 LLM：發布專屬的 InfoFi 大語言模型，提升多維度貢獻評估。
- 聲譽與 DeFi 融合：聲譽分數可作為借貸、質押的信用依據。
- 跨平台擴展：不局限於 X，逐步接入其他社群媒體和新聞管道，構建面向所有人的注意力與 Alpha 發現工具。
資料洞察類 InfoFi
- 圖表與創作者激勵結合：將資料可視化與獎勵機制相結合，鼓勵高品質情報生產。
- AI 分析深化：利用機器學習對鏈上資料進行深度洞察，生成可交易的情報資產。
小結
數位時代的核心矛盾在於注意力創造者與價值佔有者之間的割裂，這正是 Web3 InfoFi 革命的原動力。若無法在資訊價值與參與激勵之間實現平衡，InfoFi 可能重蹈 SocialFi 「高開低走」的覆轍。實現「資訊挖掘 + 使用者參與 + 價值返還」的三
相關閱讀
- InfoFi 資訊金融：區塊鏈代幣化讓創作者直接獲利的全新生態系統
- 代幣經濟學全攻略：發行、分配、功能與治理完整解析
- 本週精選：StoryProtocol IP 管理、MATR1X FIRE 手遊打金、Moonbix Telegram 小遊戲解析
💡 註冊幣安使用邀請碼 B2345 享平台手續費折扣。詳見 幣安完整教學。
⚠️ 風險提示：加密貨幣價格波動極大，本文不構成投資建議，請理性投資。
