2024 年 11 月，在 Web3 世界的一角，一個並非由媒體或研究機構主導的平台，其內部形成的定價信號開始頻繁領先於傳統信息系統對現實事件的判斷更新；這些價格並不來自權威意見，而是由大量匿名參與者在承擔真實經濟成本的前提下，通過持續博弈逐步校準出的共識——它像是一種新的信息生產方式正在悄悄校準出一種新的信息。

這現象之所以值得關注，並不在於具體結果的準確性，而是資訊表達第一次被系統性地賦予了成本結構──當判斷需要付出代價，低成本的噪音更容易被邊緣化，真實信念反而更容易浮現。

以太坊聯合創始人 Vitalik Buterin 在 2024 年 11 月的文章中，將這種通過市場機制獲取信息的方式概括為 Information Finance（信息金融，InfoFi），並將其定義為：” 一門從你想要了解的事實出發，然後刻意設計市場，以最優方式從市場參與者那裡獲取該信息的學科。”

這個定義的關鍵，並不在」預測」二字，而在於設計——設計一種機制，使得分散在無數個體中的判斷、經驗與直覺，能夠在競爭與激勵中被迫顯性化，並最終凝結為價格信號。換句話說，InfoFi 關注的不是” 誰說得對”，而是在什麼樣的激勵結構下，真實訊息最有可能浮現。

順著這一思路，InfoFi 的應用邊界迅速擴展到預測之外：誰在持續產出高質量信息，誰的影響力來自真實認知積累，哪些敘事正在獲得長期心智份額——圍繞這些問題，Kaito、Cookie DAO、LazAI 等項目分別從信息排序、注意力量化與數據資產化等方向信號展開探索；成為賽道不得不面對的新變數。

它們指向的並非同一產品形態，卻共享一套底層假設：資訊從來不是免費的，判斷也並非無成本表達，而可信度、注意力與知識本身，正在被推向一個可以被持續記錄、比較、並逐步定價的體系之中。

在接下來的報告中，我們將沿著這一邏輯向下推進：從機制設計出發，觀察 InfoFi 如何把分散判斷轉化為可交易的信號，再落到 Kaito、Cookie DAO、LazAI 等代表性項目的實現路徑與激勵結構，進一步討論它們在平台規則、合規邊界與可持續性約束下的真實區間，最終會被放迴一個更長期的問題——當第一次被認為時，哪些金融系統會被放到一個更長期。

作者：Clare Yang，Web3Caff Research 研究員

封面：Photo by Unsplash+，Typography by Web3Caff Research

字數：全文共 21000+

目錄

• 一、InfoFi 是什麼：當判斷力遇上區塊鏈
  • 1.1 資訊過載時代的困境
  • 1.2 InfoFi 的定義與邊界
  • 1.3 從判斷到定價：InfoFi 的運作機制
  • 1.4 InfoFi 崛起的時代背景
  • 1.5 InfoFi 與傳統金融資訊發現的區別
• 二、InfoFi 賽道全景：四大板塊與代表項目
  • 2.1 注意力市場：誰的聲音值得被聽見？
    • Web2 與 InfoFi：價值流向的根本差異
    • Kaito：為 X 影響力建立評分體系
    • Cookie DAO：AI Agent 的資料雷達
    • 注意力市場面臨的挑戰
  • 2.2 聲譽系統：InfoFi 的信任基石
    • 聲譽系統的必要性
    • Proof of Humanity（PoH）：InfoFi 聲譽系統的真人身分基石
    • Lens Protocol：鏈上社交圖譜
    • Ethos Network：綜合可信度評分
  • 2.3 預測市場：判斷力的價格發現機制
    • 預測市場的優勢與限制
    • 學術起點：Iowa Electronic Markets
    • Web3 條件下的預測市場
    • Polymarket：從監管處罰到估價百億
    • Kalshi：合規優先的另一種路徑
    • 同一機制，不同製度路徑
    • 監管環境的演變
  • 2.4 數據市場：AI 時代的新機會
    • 數據定價的核心挑戰
    • 隱私計算：資料市場的技術基石
    • Ocean Protocol：資料市場的先驅
    • LazAI：AI 互動資料的資產化
    • ZENi：AI Agent 的資料智慧層
    • 資料市場與 AI 訓練的結合場景
  • 2.5 項目​​對比總表
• 三、風險與爭議：InfoFi 面臨的挑戰
  • 3.1 商業可持續性
  • 3.2 技術與安全風險
  • 3.3 監理合規風險
  • 3.4 更進一步的爭議：判斷力金融化是利是弊？
• 四、未來 InfoFi 的發展方向在哪裡？
  • 4.1 短期：當 AI Agent 成為市場參與者
  • 4.2 中期：跨平台聲譽互通
  • 4.3 長期：資訊可望成為獨立資產類別
• 五、AI 時代，什麼才是稀缺的？
• 六、要點結構圖
• 七、參考文獻

一、InfoFi 是什麼：當判斷力遇上區塊鏈

1.1 資訊過載時代的困境

我們每天打開手機，面對的不再是信息的匱乏，而是信息的過剩：朋友圈裡不斷轉發的” 重大新聞”，微博上意見領袖的激烈爭論，X 上分析師們各執一詞，各個社區中消息刷屏不止。還來不及消化上一條觀點，下一條結論已經覆蓋而來。

根據 IDC  發布的《Data Age 2025》白皮書，全球資料總量預計將從 2018 年的 33 ZB（Zettabyte，約等於 10²¹ 位元組）成長至 2025 年的 175 ZB，年複合成長率約 23%。然而，一個越來越明顯的現實是：資料規模的激增，並未帶來決策品質的同步提升，反而使高效判斷變得愈發困難。

癥結在於：資訊本身並不稀缺，稀缺的是對資訊的判斷能力。

當一個熱門話題出現後，社群媒體會在極短時間內產生成千上萬條解讀，其中既有嚴肅分析，也有未經驗證的轉述，還有刻意迎合情緒的敘事包裝。對於一般使用者而言，區分哪些資訊值得信任、哪些應當忽略，本身就需要付出高昂的認知成本。

更進一步，在演算法主導的資訊分發系統中，內容的傳播效率往往取決於點擊率、互動量和情緒反應，而非訊息是否真實、是否有助於長期決策。能夠激發憤怒、焦慮或群體共鳴的表達，天然比理性、克制的分析更容易獲得推薦。這使得注意力持續引導到 “更容易被消費的內容”，而非 “更值得被信任的訊息”。

這項問題在 Web3 產業中表現得尤為突出。其全天候運轉，資訊更新頻率極高，真假消息混雜，敘事與情緒對價值的影響也迅速放大。一條未經證實的傳言，可能在數小時內引發數十億美元的市場波動。

在這樣的環境中，資訊本身的獲取幾乎沒有門檻，而對資訊進行準確判斷的能力，卻變得前所未有地稀缺。

也正是在這種背景下，一個更根本的問題開始浮現：如果判斷力本身可以被量化、被追踪，甚至被定價，會發生什麼？

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