Se a Parte I do InfoFi tratava da medição da atenção, a Parte II trata da sua monetização. À medida que os protocolos pontuam e tokenizam a influência, surge uma nova questão: esses sistemas podem criar economias duráveis—ou estão inflacionando ruído financeirizado?

A CoinEx Research analisará os efeitos de segunda ordem dos modelos InfoFi e avaliará o que é necessário para tornar os mercados de atenção verdadeiramente descentralizados, interoperáveis e significativos.

Três Arquétipos de Finanças de Atenção: Kaito, Noise, Cookie

Kaito: Mineração Narrativa e o Volante de Feedback

Kaito representa a versão mais completa do ciclo de feedback social-para-capital. Seu sistema Yaps recompensa usuários por criar conteúdo nativo de criptomoedas, e seu ecossistema inclui:

Classificações pré-TGE que medem a participação mental do projeto;
Rankings de Yappers que determinam a elegibilidade para drops de tokens;
Módulos Kaito Earns que vinculam influência a oportunidades de investimento.

O ciclo é fechado e recursivo: conteúdo → Yaps → exposição → airdrop → mais conteúdo. Não é apenas uma infraestrutura de economia de criadores— é um funil gamificado para especulação narrativa.

Este ciclo provou ser poderoso. Berachain e Story Protocol vincularam seus critérios de airdrop às métricas do Kaito, legitimando os Yaps como um proxy para equidade de influência. No entanto, isso também significa que o algoritmo do Kaito se torna o árbitro de fato de quem merece capital, o que nos traz de volta à questão da pontuação opaca.

Noise: O Mercado de Derivativos de Atenção

Onde o Kaito recompensa a influência, o Noise a negocia . Os usuários podem apostar na alta ou na baixa da participação mental de um projeto—não no preço do token, mas em seu capital social. Se você acredita que o Farcaster está ganhando tração narrativa, pode assumir uma posição alavancada de alta em sua pontuação de atenção.

Este modelo se inspira em mercados de previsão como o Polymarket , mas com uma diferença: o "ativo" não são eventos futuros, mas a percepção presente. O Noise até usa o Kaito como seu único oráculo de atenção, introduzindo uma cadeia de dependência que é ao mesmo tempo inovadora e frágil.

A implicação é radical: a atenção não é mais apenas um sinal—torna-se uma mercadoria especulativa. Mas quando essa mercadoria é precificada com base em um único feed de dados, o mercado fica suscetível a manipulação, viés e distorção.

Cookie: Infraestrutura para Influência Baseada em Dados

Cookie segue um caminho diferente—menos especulativo, mais infraestrutural. Sua tese central é que a influência é uma função de dados ricos em contexto, não de engajamento bruto. Cookie rastreia interações no Twitter e dados on-chain para construir perfis multidimensionais de KOLs, que podem ser usados por agentes de IA, profissionais de marketing e protocolos.

Diferentemente do Kaito ou Noise, Cookie não apenas recompensa a atenção—ele a analisa e empacota , visando se tornar uma camada de inteligência B2B para a economia de influência programável. Seu lançamento recente de Snaps (uma pontuação baseada na qualidade e consistência do conteúdo) começa a fechar o ciclo entre conteúdo e recompensas, enquanto sua API Data Swarm sinaliza ambições muito além das mídias sociais.

Juntos, Kaito, Noise e Cookie representam três arquétipos de InfoFi:

Kaito: Pontuar, recompensar e realocar atenção.
Noise: Financeirizar e especular sobre atenção.
Cookie: Organizar e sintetizar atenção para agentes de IA.

Cada abordagem revela parte da oportunidade—e parte do problema.

Experimentos Frágeis: Loud, GiveRep, Wallchain

Loud: Incentivos Sem Durabilidade

Loud representa um dos primeiros modelos puros de tokenização de atenção—recompensando usuários com base em métricas de visibilidade e redistribuindo taxas de negociação para os de alto desempenho. O conceito de Oferta Inicial de Atenção (IAO) foi ousado, invertendo os modelos tradicionais de capital-primeiro para alocação baseada em influência.

No entanto, sem mecanismos para sustentar a qualidade ou filtrar o engajamento de longo prazo , o modelo lutou para manter uma participação mental durável. Os surtos de conteúdo tornaram-se de curta duração, e uma vez que o impulso especulativo esfriou, sua economia de tokens perdeu relevância.

A lição não é que o Loud "falhou", mas que tokenizar visibilidade requer mais do que incentivos—exige filtros em camadas para persistência de sinal e valor contextual.

GiveRep: Reputação Sem Diferenciação

A visão do GiveRep—mapear interação social em reputação on-chain—é convincente e muito necessária na Web3. No entanto, sua arquitetura atual trata todas as atividades igualmente, sem analisar o peso semântico das contribuições.

Uma menção de um colaborador de longo prazo e um repost casual recebem tratamento semelhante. Sem pontuação sensível à qualidade ou validação entre plataformas, a reputação se torna uma métrica superficial, não uma camada de confiança.

Além disso, seu escopo atual dentro do ecossistema Sui limita os efeitos de rede. Para que tais sistemas escalem significativamente, interoperabilidade e filtros semânticos devem ser fundamentais, não opcionais.

Wallchain: Intenção Descentralizada, Substrato Centralizado

Wallchain visa quantificar influência real através de métricas como X Score e pontos Quacks. A plataforma enfatiza contribuição autêntica e avaliação diária via IA. No entanto, sua forte dependência de dados do X (Twitter) significa que a volatilidade no nível da plataforma—mudanças de algoritmo, limites de API, mudanças de moderação—pode afetar diretamente a pontuação de influência.

Isso não é uma falha de design, mas um reflexo de uma restrição mais ampla do InfoFi: projetos Web3 permanecem profundamente dependentes de superfícies de dados Web2 . Até que surjam substratos de atenção nativos e verificáveis, muitos sistemas InfoFi enfrentarão essa mesma fragilidade—apesar de suas aspirações descentralizadas.

O Dilema da Descentralização: Protocolos com Dependências de Plataforma

Feeds de Dados Centralizados, Wrappers Descentralizados

Apesar das ambições do InfoFi, a maioria dos projetos constrói em cima de plataformas centralizadas como X (Twitter)—um único ponto de falha para toda a stack. Quando a atenção do usuário é extraída de redes governadas privadamente, opacidade algorítmica, políticas de moderação e controles de acesso tornam-se riscos upstream.

Seja o X Score do Wallchain, os Yaps do Kaito ou os rankings KOL do Fantasy.top, a mesma fraqueza persiste: métricas Web3 construídas em terreno Web2.

Sistemas de Pontuação: Os Novos Guardiões Opacos

A maioria dos motores de pontuação InfoFi permanece de código fechado, não verificável e resistente a questionamentos . Yaps, Quacks, Snaps—todos determinam o acesso do usuário a recompensas, airdrops e visibilidade—mas sua lógica interna é oculta.

Esta opacidade recria a mesma assimetria de confiança que a Web3 se propôs a dissolver . Se a influência deve ser financeirizada, os modelos por trás dela devem ser auditáveis e componíveis. Caso contrário, estamos trocando uma caixa preta (algoritmos Web2) por outra.

Teatro de Governança, Não Propriedade Real

Algumas plataformas adotam narrativas orientadas para a comunidade (por exemplo, staking de reputação, slashing social), mas poucas têm estruturas de governança significativas. Decisões sobre pesos de pontuação, limites de classificação ou elegibilidade para airdrops frequentemente permanecem centralizadas nas equipes de produto ou conselhos consultivos.

A verdadeira descentralização exige mais do que distribuição de tokens—requer controle orientado pelo usuário sobre os modelos de dados que definem acesso, capital e influência.

Potencial do Protocolo: Para Onde o InfoFi Deve Ir a Seguir

Agentes de IA como Consumidores Nativos de InfoFi

A próxima geração de agentes de IA não apenas processará informações—eles realizarão transações com base nelas. Os conjuntos de dados do InfoFi—sinais sociais em tempo real, tendências narrativas, pontuações de reputação—são entradas ideais para agentes autônomos que executam estratégias de investimento, curadoria ou pesquisa.

Imagine uma IA gestora de portfólio usando o índice de mindshare do Kaito para ajustar a exposição a tokens emergentes. Ou um bot de pontuação de reputação usando dados do Wallchain e GiveRep para avaliar colaboradores de protocolos. Esses agentes exigirão dados estruturados e de alta integridade—pressionando o InfoFi a melhorar a qualidade do sinal, transparência e interoperabilidade.

É aqui que as APIs de dados focadas em IA do Cookie poderiam se tornar middleware crítico, transformando conteúdo humano ruidoso em inteligência utilizável por máquinas.

DeFi: Finanças Sem Confiança Precisam de Contexto Confiável

O DeFi sempre careceu de uma camada de crédito nativa. A maioria dos protocolos depende de sobrecolateralização—não porque querem, mas porque não têm como precificar o risco.

O InfoFi pode ajudar a resolver isso. Sistemas de reputação on-chain como os perfis Ethos poderiam permitir que credores avaliassem tomadores além dos saldos de carteira. Métricas preditivas do Kaito ou Cookie poderiam alimentar estratégias de rendimento baseadas em atenção. E índices de mindshare poderiam servir como entradas de risco para modelagem de volatilidade e precificação de seguros.

Ao incorporar reputação, influência e atenção no DeFi, o InfoFi poderia finalmente dar ao Web3 uma camada de confiança que não é cega.

A Mudança Crucial: De Plataforma para Protocolo

Nada disso acontecerá a menos que os players do InfoFi estejam dispostos a se autodescentralizar. Isso significa:

Transformar modelos de pontuação em módulos de código aberto;
Tornar a governança programável e inclusiva;
Construir camadas de ingestão de dados que não dependam de plataformas legadas.

Conclusão: A Influência é o Ativo—Mas Apenas Se For Verificável

O InfoFi abriu uma nova fronteira: tratar informação, atenção e capital social como ativos econômicos líquidos. Mas a primeira onda de experimentos—por mais ambiciosos que fossem—revelou os custos estruturais da descentralização incompleta, pontuação opaca e design especulativo.

Ainda assim, a tese permanece poderosa. Se o Web3 quiser escapar do ruído da mídia algorítmica e reconstruir a confiança em suas narrativas, deve investir em infraestrutura que torne a influência mensurável, transparente e componível.

A próxima fase não será vencida por meio de mecânicas de hype ou mineração de classificações. Será construída sobre dados verificáveis, protocolos nativos de IA e camadas de confiança que escalam com o contexto. O futuro do InfoFi não depende de quem captura a atenção—mas de quem pode provar seu valor.

Influência da Reprecificação na Web3 (II): A Financeirização da Informação