저자: 낸시, PANews

카이토가 "Yap-to-Earn" 모델로 시장을 휩쓴 후, 쿠키 DAO의 최근 발표로 인포파이(정보 금융) 분야에 활력이 더해졌습니다. 초대 코드는 주요 커뮤니티에 널리 퍼져서 InfoFi 컨셉의 확산과 구현을 더욱 촉진했습니다.

이전에는 카이토가 인포파이(InfoFi)라는 주제를 가장 먼저 제기하고 콘텐츠 제작자, 커뮤니티 멤버, 프로젝트 당사자 간에 새로운 가치 순환 및 인센티브 메커니즘을 구축했지만, 해당 플랫폼은 점차 콘텐츠 동질성, 고르지 못한 품질, 불투명한 알고리즘 메커니즘, 의심스러운 인센티브 공정성 등의 문제를 노출했습니다. 일부 사람들은 이러한 포인트 중심의 인센티브 구조가 창작자들을 알고리즘의 감옥에 가두고 있다고 지적하기도 합니다. 이제 쿠키와 같은 새로운 플레이어가 등장하면서 InfoFi의 발전 경로는 갈라지기 시작했습니다. 정보 수집부터 콘텐츠 가격 책정, 알고리즘 중심에서 커뮤니티 거버넌스까지 이 트랙은 새로운 생태적 게임과 패러다임 전환을 예고하고 있습니다.

정보 수집부터 콘텐츠 가격 책정까지 InfoFi는 진화하고 있습니다.

5월 21일, Cookie DAO는 InfoFi의 첫 번째 단계 출시를 발표하고, cookie.fun v1.0 알파 버전과 Cookie Snaps를 출시하여 암호화폐 프로젝트와 KOL을 분석하고 고품질 암호화폐 트위터(CT) 콘텐츠 보상을 획득한다고 밝혔습니다. 또한, 쿠키는 앞으로 커뮤니티가 주도하는 분산형 보상 풀을 출시할 계획입니다. 선구자인 Kaito는 오랫동안 출시되어 실시간 검색, 감성 분석, 추세 추적, 지식 그래프와 같은 기능을 제공하고 있으며 Yaps 메커니즘과 AI 분석으로 InfoFi 분야를 장악하고 있습니다.

Kaito와 Cookie의 InfoFi 제품은 많은 유사점을 공유합니다. 두 회사 모두 AI 기술과 인센티브 메커니즘을 통해 암호화폐 시장의 정보 단편화 문제를 해결하고, 사용자 참여와 고품질 콘텐츠를 중심으로 한 주의 경제를 구축하는 데 전념하고 있습니다. 그러나 두 플랫폼 간에는 기술적 아키텍처, 거버넌스 메커니즘, 대상 사용자 그룹 측면에서 확실한 차이가 있으며, 이로 인해 실행 경로와 시장 위치에서 차별화가 이루어집니다.

카이토와 쿠키의 유사점은 둘 다 AI와 인센티브 메커니즘을 이용해 주의 경제를 구축한다는 것입니다. 포인트 인센티브 메커니즘 측면에서 두 회사 모두 고품질 콘텐츠 제작을 장려하기 위해 포인트 메커니즘을 사용합니다. 이 메커니즘은 사용자 참여를 효과적으로 강화하고 고품질 콘텐츠를 중심으로 주의 경제 시스템을 구축합니다. 순위와 에어드롭 인센티브 측면에서 Kaito와 Cookie는 둘 다 사용자 콘텐츠 기여에 따라 순위를 생성하고 이를 에어드롭 보상과 연결하여 인센티브 폐쇄 루프를 형성합니다. 데이터 통찰력 측면에서 두 회사 모두 AI 기술을 사용하여 X 플랫폼과 같은 소셜 미디어 데이터를 분석하여 시장 심리와 추세 예측을 생성하고 투자자와 프로젝트 당사자에게 통찰력을 제공합니다. 거버넌스 측면에서 두 프로젝트 모두 DAO 거버넌스 모델을 채택하여 토큰 보유자가 의사 결정에 참여할 수 있도록 했습니다.

개념은 비슷하지만, Kaito와 Cookie는 실행 메커니즘과 시장 위치가 다릅니다. 포인트 설계와 채점 메커니즘 측면에서, 카이토의 Yap 포인트는 콘텐츠 영향력에 기반을 두고 있으며, 상위 KOL에 편향되어 있어 쉽게 매튜 효과로 이어질 수 있습니다. 볼륨을 브러싱하는 관행으로 인해 공정성 논란이 일어났습니다. 스냅은 콘텐츠 품질, 사용자 참여 감정, 충성도 등 다차원적인 소셜 신호를 통합하고, 사용자가 단일 프로젝트에 집중하고 장기적으로 참여하도록 장려합니다. 기술 및 데이터 소스 측면에서 Kaito는 Twitter, Discord 및 온체인 데이터와 같은 암호화된 데이터 소스를 통합하고 대규모 언어 모델(LLM) 및 지식 그래프 기반 AI 기술을 결합하여 다국어 분석을 지원하므로 다차원 분석이 필요한 전문 사용자에게 적합합니다. 쿠키의 데이터 소스는 주로 X 플랫폼을 기반으로 하며, AI는 감정 분석과 충성도 평가에 중점을 두고 적용 범위가 좁기 때문에 커뮤니티 중심 시나리오에 더 적합합니다. 채점의 투명성 측면에서 Kaito 알고리즘 채점은 투명하지 않으며, 커뮤니티 피드백에는 블랙박스 문제가 있습니다. 쿠키는 문서에 콘텐츠 채점 규칙을 게시했습니다. 데이터 분석 접근 측면에서 Kaito는 고급 분석 기능, 향상된 검색 기능 및 개인화된 통찰력에 접근하기 위해 유료 구독 서비스가 필요합니다. 모든 쿠키 사용자는 대량의 암호화된 데이터에 무료로 접근할 수 있습니다. 프로젝트 적용 범위와 인센티브 범위 측면에서 Kaito의 순위는 주로 Launchpad에 참여하는 프로젝트를 다루며, 인센티브가 더 집중되어 있습니다. 쿠키 데이터는 모든 암호화폐 관련 프로젝트 콘텐츠를 포괄하며 진행 중인 활동에만 국한되지 않으므로 사용자는 더욱 유연하게 포인트를 획득할 수 있습니다. 시장 성과 측면에서 Kaito는 Sequoia Capital, Dragonfly, Folius Ventures로부터 1,200만 달러 이상의 자금 조달과 5억 달러의 유통 토큰 시장 가치를 기록하며 지원을 받았습니다. 쿠키는 SkyVision Capital, Animoca Brands, Spartan Group 등으로부터 580만 달러의 자금을 조달했으며, 유통 토큰의 시장 가치는 약 1억 달러입니다.

이러한 관점에서 볼 때, InfoFi 모델의 혁신적인 대표자인 Kaito와 Cookie는 각각 전문가적 경로와 커뮤니티 경로를 나타내며 전략적 사고와 제품 논리에서 상호 보완적인 경쟁을 형성하고 InfoFi 생태계의 지속적인 진화를 촉진하여 더 많은 프로젝트가 커뮤니티 중심 데이터와 보상 모델을 탐색하도록 촉발합니다.

주의 경제가 가속화됨에 따라 InfoFi는 여전히 여러 과제에 직면해 있습니다.

주의 경제가 성장함에 따라, 새로운 분야인 InfoFi가 시장의 주목을 빠르게 받고 있습니다. 핵심 개념은 분산형 기술, 토큰 인센티브 메커니즘, AI 기반 데이터 처리 기능을 통해 정보, 주의, 소셜 데이터와 같은 전통적으로 자산이 아닌 리소스를 거래 가능하고 가격이 책정되는 동적 자산으로 변환하는 것입니다. 정보 가치가 일방적으로 획득되는 기존 Web2 플랫폼과 달리, InfoFi는 정보 가치의 정의를 재구성하고 주의 자본의 구조적 변화를 촉진하여 사용자 권한 강화, 데이터 자율성 및 가치 공유에 대한 새로운 가능성을 제공합니다.

카이토와 쿠키 외에도 InfoFi 트랙에는 Ethos, Wallchain, GiveRep, Mirra 등 많은 신규 참가자가 참여하고 있습니다. 이러한 프로젝트는 혁신적인 메커니즘을 통해 InfoFi 생태계를 지속적으로 개선하고 풍부하게 만들고 있습니다.

InfoFi 생태계는 혁신적인 잠재력을 가지고 있지만, 실제 개발 과정에서는 여전히 여러 가지 구조적 문제에 직면해 있습니다. 첫 번째는 데이터 무결성과 신뢰성에 대한 위험입니다. InfoFi는 AI가 생성한 콘텐츠와 사용자 기여에 크게 의존하는데, 이로 인해 데이터 조작, 허위 정보, 저품질 콘텐츠의 확산이 쉽게 발생할 수 있습니다. AI가 생성하는 콘텐츠가 급증함에 따라 정보의 신뢰성이 약해질 수 있으며, 이는 결국 시장 판단과 의사 결정에 영향을 미칠 수 있습니다. 효과적인 노이즈 필터링 메커니즘, 콘텐츠 검증 메커니즘(평판 점수 시스템 등), 투명한 데이터 거버넌스가 부족하다면 사용자 신뢰도가 크게 떨어질 수 있으며, 이는 플랫폼의 장기적으로 지속 가능한 발전에 영향을 미칠 것입니다.

둘째, 사용자 확보 임계값과 참여 병목 현상이 두드러집니다. 현재 많은 InfoFi 플랫폼은 초대 시스템이나 토큰 임계값 메커니즘을 채택하고 있는데, 이는 콘텐츠 품질을 어느 정도 향상시켰지만 동시에 일반 사용자의 참여를 제한하고 생태계의 포용성과 활력을 약화시켰습니다. 지나치게 높은 진입 장벽은 커뮤니티의 빠른 확장을 방해하고, 소수의 우수한 사용자에게 정보 권력이 지나치게 집중되는 결과를 초래할 수도 있습니다.

또한, 시장 분할과 플랫폼 간의 치열한 경쟁이 점점 더 두드러지고 있습니다. InfoFi 분야에는 많은 새로운 참여자가 등장했습니다. 이러한 제품은 형태와 데이터 차원이 서로 다르기 때문에 사용자는 여러 플랫폼을 자주 오가며 사용하게 되고 경험도 단편화됩니다. 동시에 플랫폼 간에 통일된 정보 표준과 데이터 프로토콜이 아직 확립되지 않아 정보의 고립이 발생하고, 생태적 통합과 규모의 경제 형성이 방해를 받고 있습니다.

더욱이, 인센티브 메커니즘의 설계와 지속 가능성도 마찬가지로 중요합니다. InfoFi 경제 모델은 토큰 인센티브에 크게 의존합니다. 적절하게 설계하지 않으면 인플레이션, 단기 투기, 인센티브 불일치 문제가 쉽게 발생할 수 있습니다. 창작자, 일반 사용자, 기관 브랜드 간에 공정하고 지속 가능한 인센티브 시스템을 구축하는 것이 플랫폼의 장기적인 발전을 위한 핵심입니다.

마지막으로 롱테일 콘텐츠가 부족하기 때문에 InfoFi의 생태적 다양성도 제한됩니다. InfoFi는 인기 주제에 대한 콘텐츠 제작과 사용자 참여 측면에서 좋은 성과를 거두었지만, 틈새 시장과 전문 분야에서의 콘텐츠 생성과 사용자 참여는 여전히 부족합니다. 정보 리소스가 몇몇 인기 주제에 지나치게 집중되어 있어 플랫폼이 시장 세그먼트를 포괄하는 범위가 약화될 수 있으며, 심층적인 생태계를 구축하는 데 도움이 되지 않습니다.

전반적으로, 주의 경제의 새로운 패러다임인 InfoFi는 정보 가치의 분배를 재구성하고 사용자 데이터 주권을 강화할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 이 단계에서는 데이터 품질 관리, 사용자 참여 임계값, 플랫폼 상호 운용성 및 통합, 인센티브 메커니즘 최적화, 콘텐츠 다양성과 같은 핵심 문제를 계속 해결해야 합니다.