Tiger Research: Si yo fuera el fundador de Kaito, ¿cómo tomaría decisiones frente al cambio radical de InfoFi?

marsbitPubblicato 2026-01-20Pubblicato ultima volta 2026-01-20

Introduzione

El informe de Tiger Research analiza el colapso del ecosistema InfoFi tras el cambio en la política de API de X (Twitter), que prohibió las aplicaciones que incentivan publicaciones con recompensas. En solo tres días, esta decisión centralizada destruyó la categoría Web3, exponiendo su vulnerabilidad estructural. Como fundador de un proyecto como Kaito, se presentan cinco opciones: cierre definitivo,转型 a plataforma de recompensas tipo "bounty" (ej. Scribble), adopción del modelo coreano de blogs patrocinados (ej. Revu), expansión multplataforma (YouTube, TikTok, Instagram) o evolución hacia un modelo de gestión de KOLs similar a un MCN. La conclusión es que InfoFi 2.0 deberá ser más pequeño, controlado y centrado en la calidad, transitando de un modelo "sin permiso" a uno "curado". Los desafíos fundamentales persisten: diseñar un sistema de incentivos justo que evite contenido basura y demostrar el valor intrínseco de los tokens más allá de la especulación.

Este informe ha sido redactado por Tiger Research. Los drásticos cambios en la política de API de la plataforma X han llevado al colapso instantáneo del ecosistema InfoFi. Como proyecto líder en la industria, si yo fuera el fundador de Kaito, ¿qué caminos de transformación viables existen en el momento actual?

Puntos clave

  • Desintegración del ecosistema en tres días: El ajuste de políticas de la plataforma X destruyó el ecosistema InfoFi en apenas tres días, exponiendo completamente la fragilidad estructural de los proyectos Web3 por su excesiva dependencia de plataformas centralizadas.
  • Cinco caminos de supervivencia: Los proyectos InfoFi se enfrentan actualmente a cinco opciones: cierre definitivo, transformación en plataforma de financiación por recompensas (bounty), adopción del modelo de patrocinio al estilo coreano, expansión multiplataforma o evolución hacia una gestión de KOLs al estilo MCN.
  • Evolución hacia InfoFi 2.0: El modelo futuro será más refinado y controlable, pasando de un "escalado sin permisos" a una "colaboración de alta calidad y revisada".
  • Desafío fundamental: Establecer un sistema justo de incentivos y compensaciones, y volver a demostrar el valor intrínseco del token, sigue siendo un abismo que la industria debe superar.

1. El "colapso" de InfoFi en tres días

Fuente: X(@nikitabier)

El 15 de enero, Nikita Bier, responsable de producto de la plataforma X, publicó un breve anuncio indicando claramente que ya no se permitiría operar en la plataforma a aplicaciones que incentiven publicaciones mediante recompensas. Para el sector InfoFi, esto equivalió a una "sentencia de muerte".

Según la línea de tiempo revelada por Yu Hu, fundador de Kaito, los eventos se desarrollaron así:

  • 13 de enero: Kaito recibe un correo de la plataforma X, alertando de una posible revisión y solicitando aclaraciones.
  • 14 de enero: X envía una notificación legal formal, y Kaito presenta su respuesta legal ese mismo día.
  • 15 de enero: Se publica el comunicado oficial, y Kaito, junto con toda la industria, se entera de la decisión final.

La reacción del mercado fue extremadamente violenta, con el precio de $KAITO desplomándose. La comunidad acusó al equipo de no haber alertado a pesar de afirmar tener planes de contingencia. Kaito luego publicó una declaración de emergencia, explicando que anteriormente habían resuelto disputas similares por vía legal, lo que les llevó a calcular mal el margen de negociación en este evento.

Lección: La decisión unilateral de una empresa centralizada terminó con una categoría emergente de Web3 en solo tres días. Esta realidad, donde el "poder de vida o muerte" reside en manos ajenas, es asfixiante para todo el ecosistema.

2. Si yo fuera ahora el fundador de un proyecto InfoFi

¿Significa esto que InfoFi ha llegado a un callejón sin salida? Proyectos como Kaito ya están preparando sus planes de desarrollo. Sin embargo, lo que se necesita ahora no es continuar por el camino antiguo, sino una versión completamente diferente: "InfoFi 2.0".

Si yo fuera el fundador de un proyecto InfoFi como Kaito, ¿qué opciones viables tendría realmente ahora? Al examinar estas posibles vías de avance, podemos empezar a delinear el contorno de la próxima fase de InfoFi.

2.1 Cierre definitivo

Esta es la opción más simple y directa: cesar operaciones antes de que se agoten por completo los fondos. En realidad, muchos proyectos pequeños y medianos podrían entrar en una "fase zombi" — básicamente inactivos, publicando ocasionalmente en redes sociales y desapareciendo lentamente de la vista del público.

Dado que el "ajuste producto-mercado" (PMF) construido previamente alrededor de la plataforma X ahora ha desaparecido, elegir el cierre puede ser más realista que seguir quemando dinero en busca de una nueva dirección etérea. Si el proyecto aún posee activos de datos utilizables, podría venderlos a otras empresas para recuperar parte de su valor residual. Por lo tanto, la mayoría de los proyectos InfoFi más pequeños probablemente elegirán este camino.

2.2 Plataforma de financiación basada en recompensas (Bounty)

Si ya no es posible acceder a la API de X, otra opción es regresar a un modelo de negocio más antiguo: que los KOLs soliciten directamente actividades relevantes, y tras enviar el contenido y pasar una revisión manual, reciban su recompensa.

Fuente: Scribble

El modelo representado por Scribble es un ejemplo típico. Los proyectos publican tareas de financiación en forma de recompensas (bounties), los KOLs crean y envían contenido para su revisión por la plataforma, y tras su aprobación, reciben el pago. Es un modelo de "envío primero, revisión después", en lugar de depender del seguimiento en tiempo real mediante API.

Esta estructura se puede escalar como una plataforma abierta: la plataforma actúa solo como intermediaria de matching e infraestructura, y cada proyecto gestiona sus propias campañas. A medida que más proyectos participan, el grupo de KOLs también crece; y el crecimiento de la base de KOLs, a su vez, ofrece más opciones a los proyectos. Su desventaja es la gran incertidumbre para los KOLs: si el contenido enviado es rechazado, el tiempo y esfuerzo invertidos se pierden. Tras varios fracasos, es probable que los KOLs de calidad abandonen la plataforma.

2.3 Modelo de blog patrocinado al estilo coreano

El modelo de blog patrocinado coreano sigue un método de "selección primero, gestión después", en lugar de una revisión a posteriori. Agencias como Revu han utilizado este modelo durante más de una década.

Su proceso es muy claro: el proyecto establece el número objetivo de participantes y lanza una campaña, los solicitantes envían sus aplicaciones, y el proyecto selecciona a los KOLs adecuados en base a datos como número de seguidores, desempeño pasado, etc. Los KOLs seleccionados reciben pautas claras de creación, y una vez publicado el contenido, el personal de operaciones lo revisa. Si no cumple con los estándares, se solicitan modificaciones; si se pierde la fecha límite, hay penalizaciones.

En este modelo, los KOLs pueden evitar efectivamente el trabajo inútil. Una vez seleccionados, siempre que sigan las pautas, la remuneración está básicamente garantizada. A diferencia de un sistema basado en recompensas, aquí no existe el riesgo de ser rechazado injustificadamente después de hacer el trabajo. Desde la perspectiva del proyecto, el control de calidad también se vuelve más fácil al haber seleccionado solo participantes previamente revisados.

2.4 Expansión multiplataforma

Si la plataforma X ya no es terreno fértil, la elección obvia es pasar a YouTube, TikTok e Instagram. En el ámbito Web3, ya existe un fuerte impulso para ir más allá de X. La opinión predominante es que el crecimiento real requiere pasar de plataformas dominadas por usuarios cripto-nativos a canales masivos con una audiencia más amplia.

La principal ventaja de esta vía es una base de usuarios potencial mucho mayor que la de X, especialmente en mercados emergentes como el sudeste asiático y América Latina, donde TikTok e Instagram tienen una influencia enorme. Además, cada plataforma funciona con algoritmos diferentes, por lo que incluso si un canal se ve restringido, las operaciones generales pueden continuar.

Sin embargo, el desafío que conlleva este cambio es el enorme aumento de la complejidad operativa. En X, normalmente solo se revisaban publicaciones de texto; en YouTube, la duración y la calidad de producción del contenido son cruciales; en TikTok, los primeros tres segundos del video deciden su desempeño; y en Instagram, hay que evaluar la ejecución de los Stories y la calidad del formato. Esto requiere experiencia específica para cada plataforma, incluso el desarrollo de nuevas herramientas internas. Dado que las políticas de API y los métodos de recopilación de datos varían mucho entre plataformas, esto equivale prácticamente a reconstruir todo el proyecto desde cero. Además, el riesgo político sigue presente: cualquier plataforma podría cambiar las reglas abruptamente, como hizo X. No obstante, distribuir la actividad en múltiples plataformas reduce significativamente la dependencia de una sola, y para proyectos de mayor escala, esta es la única opción que ofrece una escalabilidad sustancial.

2.5 Gestión de KOLs al estilo MCN

En el modelo MCN (Red Multicanal) de Web2, el valor de marca de los KOLs es crucial. En el ámbito Web3, esta influencia es aún más decisiva: la narrativa impulsa el capital, y un simple comentario de un líder de opinión puede afectar directamente el precio de un token.

Los proyectos InfoFi exitosos normalmente ya han formado un grupo de KOLs activo y con alta lealtad, creadores que han crecido gracias a meses de participación profunda en la plataforma. El proyecto podría retener este grupo y reorientarlo hacia un modelo de gestión basado en datos, en lugar de buscar creadores desde cero. Esto difiere de los MCN Web2 tradicionales, que dependen de descubrir constantemente新人 (nuevas personas).

Una estructura al estilo MCN implica establecer relaciones contractuales formales, en lugar de una participación selectiva y flexible. Con los datos históricos acumulados y las relaciones establecidas, la plataforma podría ejercer una influencia más fuerte dentro del ecosistema Web3 y negociar mejores acuerdos comerciales. Para un proyecto InfoFi, esto requeriría un sistema de gestión robusto, donde los datos serían el activo central. Si se puede guiar con precisión a los KOLs mediante datos y ofrecer a los proyectos estrategias GTM (de entrada al mercado) profesionales y basadas en datos, este modelo ofrecería una ventaja competitiva duradera.

3. InfoFi 2.0

Este colapso del ecosistema InfoFi deja dos lecciones profundas para el mundo Web3:

  1. La ironía de la descentralización: Muchos proyectos Web3 dependían profundamente de la plataforma centralizada X, y una sola decisión de X fue suficiente para destruir todo el sistema.
  2. Las limitaciones del diseño de incentivos: Los mecanismos de recompensa lograron atraer a muchos participantes, pero carecían de métodos efectivos para controlar la calidad del contenido. La proliferación de contenido basura dio a X una razón clara para intervenir.

Fuente: X(@nikitabier)

¿Significa esto que el camino de InfoFi ha llegado a su fin?

No del todo. Unos pocos proyectos que encontraron su "ajuste producto-mercado" (PMF) podrían sobrevivir cambiando su forma de negocio. Podrían pasar a la expansión multiplataforma, a la organización de actividades selectas (curated) o a la gestión al estilo MCN.

InfoFi 2.0 probablemente será más pequeño, más controlable y más centrado en la calidad del contenido. Pasará de ser una plataforma abierta y sin permisos a una red profesional y rigurosamente revisada, cuya forma se acercará más a una plataforma de marketing integrado que combine esfuerzos GTM locales y componentes como publicidad offline.

Sin embargo, los problemas fundamentales siguen sobre la mesa. Joel Mun de Tiger Research House señala: una vez que se introducen mecanismos de recompensa, los participantes inevitablemente buscan formas de explotar las vulnerabilidades del sistema, lo que hace extremadamente difícil diseñar estructuras de incentivos justas. Este comportamiento especulativo genera contenido de baja calidad y crea un ciclo de retroalimentación negativo que puede dañar la plataforma.

Además, el investigador David plantea una cuestión más esencial: considera que el mantenimiento del valor del token InfoFi en el pasado dependía más de las expectativas de airdrops por staking y de la creencia en una narrativa, que del desempeño real de la plataforma. Ahora, ambos han perdido relevancia. Esto lleva a una pregunta directa: ¿por qué deberían los inversores comprar tokens InfoFi en el futuro?

Para que InfoFi 2.0 pueda sobrevivir de verdad, estas preguntas deben responderse de manera clara y convincente. Si un proyecto no puede alinearse con los intereses de sus holders de tokens, no podrá lograr una sostenibilidad real.

Enlace al artículo original

Domande pertinenti

Q¿Cuál fue el impacto inmediato del cambio en la política de API de X en el ecosistema InfoFi?

AEl cambio en la política de API de X provocó el colapso inmediato del ecosistema InfoFi en solo tres días, exponiendo la vulnerabilidad estructural de los proyectos Web3 que dependen en exceso de plataformas centralizadas.

Q¿Qué cinco opciones de supervivencia tienen los proyectos InfoFi tras la decisión de X?

ALos proyectos InfoFi pueden optar por: cierre definitivo, transformarse en plataformas de recompensas tipo bounty, adoptar un modelo de patrocinio al estilo coreano, expandirse a múltiples plataformas o evolucionar hacia una gestión de KOLs similar a una MCN.

Q¿Cómo podría evolucionar el modelo InfoFi 2.0 según el análisis?

AInfoFi 2.0 probablemente será más pequeño, controlado y centrado en la calidad del contenido, transitando de plataformas abiertas y sin permisos a redes profesionales curadas, integrando estrategias de marketing combinadas con esfuerzos locales y publicidad offline.

Q¿Qué desafío fundamental destaca Joel Mun respecto a los sistemas de incentivos en InfoFi?

AJoel Mun señala que los sistemas de incentivos son extremadamente difíciles de diseñar de manera justa, ya que los participantes inevitablemente buscan explotar vulnerabilidades, generando contenido de baja calidad y ciclos de retroalimentación negativa que pueden dañar la plataforma.

Q¿Qué problema esencial sobre el valor de los tokens InfoFi plantea el investigador David?

ADavid cuestiona la base del valor de los tokens InfoFi, argumentando que históricamente dependió más de expectativas de airdrops de staking y narrativas especulativas que del rendimiento real de la plataforma, y pregunta por qué los inversores deberían comprar estos tokens en el futuro.

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Agent S: Il Futuro dell'Interazione Autonoma in Web3 Introduzione Nel panorama in continua evoluzione di Web3 e criptovalute, le innovazioni stanno costantemente ridefinendo il modo in cui gli individui interagiscono con le piattaforme digitali. Uno di questi progetti pionieristici, Agent S, promette di rivoluzionare l'interazione uomo-computer attraverso il suo framework agentico aperto. Aprendo la strada a interazioni autonome, Agent S mira a semplificare compiti complessi, offrendo applicazioni trasformative nell'intelligenza artificiale (AI). Questa esplorazione dettagliata approfondirà le complessità del progetto, le sue caratteristiche uniche e le implicazioni per il dominio delle criptovalute. Cos'è Agent S? Agent S si presenta come un innovativo framework agentico aperto, progettato specificamente per affrontare tre sfide fondamentali nell'automazione dei compiti informatici: Acquisizione di Conoscenze Specifiche del Dominio: Il framework apprende in modo intelligente da varie fonti di conoscenza esterne ed esperienze interne. Questo approccio duale gli consente di costruire un ricco repository di conoscenze specifiche del dominio, migliorando le sue prestazioni nell'esecuzione dei compiti. Pianificazione su Lungo Orizzonte di Compiti: Agent S impiega una pianificazione gerarchica potenziata dall'esperienza, un approccio strategico che facilita la suddivisione e l'esecuzione efficiente di compiti complessi. Questa caratteristica migliora significativamente la sua capacità di gestire più sottocompiti in modo efficiente ed efficace. Gestione di Interfacce Dinamiche e Non Uniformi: Il progetto introduce l'Interfaccia Agente-Computer (ACI), una soluzione innovativa che migliora l'interazione tra agenti e utenti. Utilizzando Modelli Linguistici Multimodali di Grandi Dimensioni (MLLM), Agent S può navigare e manipolare senza sforzo diverse interfacce grafiche utente. Attraverso queste caratteristiche pionieristiche, Agent S fornisce un framework robusto che affronta le complessità coinvolte nell'automazione dell'interazione umana con le macchine, preparando il terreno per innumerevoli applicazioni nell'AI e oltre. Chi è il Creatore di Agent S? Sebbene il concetto di Agent S sia fondamentalmente innovativo, informazioni specifiche sul suo creatore rimangono elusive. Il creatore è attualmente sconosciuto, il che evidenzia sia la fase embrionale del progetto sia la scelta strategica di mantenere i membri fondatori sotto anonimato. Indipendentemente dall'anonimato, l'attenzione rimane sulle capacità e sul potenziale del framework. Chi sono gli Investitori di Agent S? Poiché Agent S è relativamente nuovo nell'ecosistema crittografico, informazioni dettagliate riguardanti i suoi investitori e sostenitori finanziari non sono documentate esplicitamente. La mancanza di approfondimenti pubblicamente disponibili sulle fondazioni di investimento o sulle organizzazioni che supportano il progetto solleva interrogativi sulla sua struttura di finanziamento e sulla roadmap di sviluppo. Comprendere il supporto è cruciale per valutare la sostenibilità del progetto e il suo potenziale impatto sul mercato. Come Funziona Agent S? Al centro di Agent S si trova una tecnologia all'avanguardia che gli consente di funzionare efficacemente in contesti diversi. Il suo modello operativo è costruito attorno a diverse caratteristiche chiave: Interazione Uomo-Computer Simile a Quella Umana: Il framework offre una pianificazione AI avanzata, cercando di rendere le interazioni con i computer più intuitive. Mimando il comportamento umano nell'esecuzione dei compiti, promette di elevare le esperienze degli utenti. Memoria Narrativa: Utilizzata per sfruttare esperienze di alto livello, Agent S utilizza la memoria narrativa per tenere traccia delle storie dei compiti, migliorando così i suoi processi decisionali. Memoria Episodica: Questa caratteristica fornisce agli utenti una guida passo-passo, consentendo al framework di offrire supporto contestuale mentre i compiti si sviluppano. Supporto per OpenACI: Con la capacità di funzionare localmente, Agent S consente agli utenti di mantenere il controllo sulle proprie interazioni e flussi di lavoro, allineandosi con l'etica decentralizzata di Web3. Facile Integrazione con API Esterne: La sua versatilità e compatibilità con varie piattaforme AI garantiscono che Agent S possa adattarsi senza problemi agli ecosistemi tecnologici esistenti, rendendolo una scelta attraente per sviluppatori e organizzazioni. Queste funzionalità contribuiscono collettivamente alla posizione unica di Agent S all'interno dello spazio crittografico, poiché automatizza compiti complessi e multi-fase con un intervento umano minimo. Man mano che il progetto evolve, le sue potenziali applicazioni in Web3 potrebbero ridefinire il modo in cui si svolgono le interazioni digitali. Cronologia di Agent S Lo sviluppo e le tappe di Agent S possono essere riassunti in una cronologia che evidenzia i suoi eventi significativi: 27 Settembre 2024: Il concetto di Agent S è stato lanciato in un documento di ricerca completo intitolato “Un Framework Agentico Aperto che Usa i Computer Come un Umano”, mostrando le basi per il progetto. 10 Ottobre 2024: Il documento di ricerca è stato reso pubblicamente disponibile su arXiv, offrendo un'esplorazione approfondita del framework e della sua valutazione delle prestazioni basata sul benchmark OSWorld. 12 Ottobre 2024: È stata rilasciata una presentazione video, fornendo un'idea visiva delle capacità e delle caratteristiche di Agent S, coinvolgendo ulteriormente potenziali utenti e investitori. Questi indicatori nella cronologia non solo illustrano i progressi di Agent S, ma indicano anche il suo impegno per la trasparenza e il coinvolgimento della comunità. Punti Chiave su Agent S Man mano che il framework Agent S continua a evolversi, diversi attributi chiave si distinguono, sottolineando la sua natura innovativa e il potenziale: Framework Innovativo: Progettato per fornire un uso intuitivo dei computer simile all'interazione umana, Agent S porta un approccio nuovo all'automazione dei compiti. Interazione Autonoma: La capacità di interagire autonomamente con i computer attraverso GUI segna un passo avanti verso soluzioni informatiche più intelligenti ed efficienti. Automazione di Compiti Complessi: Con la sua metodologia robusta, può automatizzare compiti complessi e multi-fase, rendendo i processi più veloci e meno soggetti a errori. Miglioramento Continuo: I meccanismi di apprendimento consentono ad Agent S di migliorare dalle esperienze passate, migliorando continuamente le sue prestazioni e la sua efficacia. Versatilità: La sua adattabilità attraverso diversi ambienti operativi come OSWorld e WindowsAgentArena garantisce che possa servire un'ampia gamma di applicazioni. Man mano che Agent S si posiziona nel panorama di Web3 e delle criptovalute, il suo potenziale per migliorare le capacità di interazione e automatizzare i processi segna un significativo avanzamento nelle tecnologie AI. Attraverso il suo framework innovativo, Agent S esemplifica il futuro delle interazioni digitali, promettendo un'esperienza più fluida ed efficiente per gli utenti in vari settori. Conclusione Agent S rappresenta un audace passo avanti nell'unione tra AI e Web3, con la capacità di ridefinire il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Sebbene sia ancora nelle sue fasi iniziali, le possibilità per la sua applicazione sono vaste e coinvolgenti. Attraverso il suo framework completo che affronta sfide critiche, Agent S mira a portare le interazioni autonome al centro dell'esperienza digitale. 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Cosa è AGENT S

Come comprare S

Benvenuto in HTX.com! Abbiamo reso l'acquisto di Sonic (S) semplice e conveniente. Segui la nostra guida passo passo per intraprendere il tuo viaggio nel mondo delle criptovalute.Step 1: Crea il tuo Account HTXUsa la tua email o numero di telefono per registrarti il tuo account gratuito su HTX. Vivi un'esperienza facile e sblocca tutte le funzionalità,Crea il mio accountStep 2: Vai in Acquista crypto e seleziona il tuo metodo di pagamentoCarta di credito/debito: utilizza la tua Visa o Mastercard per acquistare immediatamente SonicS.Bilancio: Usa i fondi dal bilancio del tuo account HTX per fare trading senza problemi.Terze parti: abbiamo aggiunto metodi di pagamento molto utilizzati come Google Pay e Apple Pay per maggiore comodità.P2P: Fai trading direttamente con altri utenti HTX.Over-the-Counter (OTC): Offriamo servizi su misura e tassi di cambio competitivi per i trader.Step 3: Conserva Sonic (S)Dopo aver acquistato Sonic (S), conserva nel tuo account HTX. In alternativa, puoi inviare tramite trasferimento blockchain o scambiare per altre criptovalute.Step 4: Scambia Sonic (S)Scambia facilmente Sonic (S) nel mercato spot di HTX. Accedi al tuo account, seleziona la tua coppia di trading, esegui le tue operazioni e monitora in tempo reale. Offriamo un'esperienza user-friendly sia per chi ha appena iniziato che per i trader più esperti.

935 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.01.15Aggiornato il 2025.03.21

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