从注意力到变现,InfoFi如何改变币圈KOL的生意经?

Odaily星球日报Xuất bản vào 2025-06-03Cập nhật gần nhất vào 2025-06-03

Tóm tắt

初次创业者痴迷于产品,而再次创业者关注的是分发渠道。

原文标题:My Takes on the Value of Attention

原文作者:@Punk 9277 

原文编译:zhouzhou,BlockBeats

编者按:在注意力经济时代,注意力本身具有价值,但其价值取决于留存、共识、内容质量等因素。Kaito 通过 Yaps、Earn、Capital Launchpad 等产品,将注意力转化为用户、资本和市场。未来,Kaito 将打破信息茧房,构建更公平的 InfoFi 网络,实现数据主权与全民变现。

以下为原文内容(为便于阅读理解,原内容有所整编):

我对「注意力价值」的看法,这几天我看到很多关于「注意力到底有没有价值」的争论,无论是在加密领域还是其他行业。

这里是我自己的一些观点,以及 Kaito 在其中扮演的角色:

注意力真的能带来价值吗?

「初次创业者痴迷于产品,而再次创业者关注的是分发渠道。」——@justinkan

从注意力到变现,InfoFi如何改变币圈KOL的生意经?

对于当今的消费类产品来说,「分发」往往与「注意力」密切相关——无论是屏幕时间,还是舆论占比。

注意力的价值,远不止于加密行业,在更广阔的领域也至关重要。

很多时候,一个还不错的产品可能用户寥寥,而一个平平无奇的产品却能大规模普及,仅仅是因为它的分发更有效。

在加密领域也是一样:哪怕是最好的产品,如果能借助注意力的加持,也能大大加速增长——我们已经看到 hyperliquid 自 TGE(代币上线)以来,市占率飙升的例子。

从注意力到变现,InfoFi如何改变币圈KOL的生意经?

既然注意力能带来价值,那它是否也能带动估值?

1. 对于非 meme 项目,我的框架是通过用户增长和投资者教育,注意力与估值之间存在间接关系:

·注意力 → 用户增长 → 更强的基本面数据 → 潜在的代币购买

·注意力 → 投资者教育 → 潜在的代币购买

这其实就是传统金融市场里上市公司的一套标准运作模式:

·营销部门负责「漏斗顶端」的触达 → 用户转化

·投资者关系部门负责投资者教育

而在加密领域,注意力的价值甚至更高,原因有两个:

·用户往往也是代币持有者,你在转化用户的同时也在转化投资者

·投机情绪下,注意力本身就有「溢价」

2. 但到了 meme 币这里,这套传统漏斗模型就不成立了。

所以我更倾向于用一个更简单的估值模型:

注意力 × 叙事(= 基础面 × 倍数)

·在相同注意力的情况下,叙事不同,估值差别很大

·在相同叙事的前提下,谁获得的注意力更多,谁就能争夺更高估值

我不会点评具体项目,但简单来说就是:注意力非常重要,但不是所有注意力的「价值」都一样。

注意力建设在 TGE 前后扮演的角色

1. 在 TGE(代币上线)之前:

由于 TGE 通常伴随着大量激励机制,注意力的单位价值非常高:

·借助品牌认知和用户教育,把尽可能多的空投用户转化为真正用户

·向尽可能多的潜在投资者传达项目的投资逻辑

2. 在 TGE 之后:

·注意力的建设对新产品发布、新投资叙事尤其重要

·但大多数品牌也会持续地进行注意力运营,这对用户获取/留存和资本市场都非常关键——和传统上市公司是一样的逻辑

关于 Kaito 与注意力价值的关系

有人觉得 Yaps(Kaito 推出的讨论模块)可能会鼓励「吵闹/低质量」的内容。

但从实时的 Yaps 排名来看,实际情况恰恰相反:高质量讨论始终是主流。

举个例子,在过去 24 小时内,涨幅排名前 3 的 Yaps 分别是:

·@udiWertheimer 引发关于马斯克谈论加密通信的广泛讨论

·@EliBenSasson 批评比特币无法实现 OP_CAT

·@fiddybps 1 反驳 Jeff.hl 关于 Hyperliquid 的透明交易机制对大户有利的观点

从注意力到变现,InfoFi如何改变币圈KOL的生意经?

这一点和每个 yapper 排行榜不同。排行榜由项目方决定奖励什么类型的讨论,比如内容是否有洞察力、情绪倾向、是否契合项目方向等等。

关于「注意力」,有个关键点必须意识到——注意力来自谁、以什么形式出现,这很重要。

比如有些项目希望尽可能扩大声量,就像 Loudio,那他们选择的算法更偏向「广撒网」,而不是内容质量或深度。

相反,也有一些项目更关注集中、深度的讨论,围绕某个具体产品展开,比如 Infinex。

而 Kaito 的角色,就是为不同项目定制支持方向。这样做的同时,其实也让用户从中受益:无论是项目教育,还是品牌认知感——你可以从他们愿意激励/认可什么内容,看出项目的定位。

通过 Kaito 完成「注意力转化」

Kaito 不只是「注意力制造机」。除了 Yaps,我们还有:

·从注意力 → 用户转化:Kaito Earn

·从注意力 → 资本转化:Capital Launchpad

·从注意力 → 市场形成:即将推出,敬请期待

从 5 月起,Kaito Earn 的上线让我们在用户转化这块已经开始深度发力,依托的是我们高质量、强粘性的用户基础。

上周我们宣布,Kaito 已激活 33, 699 个智能代理,约占 Newton 活跃度的三分之一。这些代理是实际部署了资金、定投 BTC、KAITO 等代币,并已产生真实手续费的用户。

同时我们也在和 Infinex 及其他项目开展类似合作。

从注意力到变现,InfoFi如何改变币圈KOL的生意经?

很快,随着 Capital Launchpad 的上线,Kaito 将打通 AI 分析与资本形成之间的通路,优化长期一致性、价值贡献与覆盖面。

总结

在「注意力经济」中,注意力本身就是一种价值。

但需要强调的是,注意力的价值是有层次的,它取决于:

·留存(Retention)

·共识(Consensus)

·所依附的内容或产品(Subject)

·内容质量

·以及其他多个维度·世界正在朝一个明确的方向发展:

·掌控注意力的影响者,将掌控变现能力

·掌控屏幕时间的科技平台,将掌控分发权与用户数据

这也是为什么今天的品牌(和创业者)都需要有社交存在感。

与其抵抗这个趋势,不如利用它——我们这个行业其实有能力建立一个更公平、赋权更多人的新网络结构。

这正是我对 InfoFi 的愿景:赋能大众变现,通过解锁三大支柱:·数据主权与数据变现·市场机制作为最接近真相的力量·信息市场作为最去中心、最民主化的观点表达方式

让我们继续突破边界。

原文链接

Nội dung Liên quan

Một nhóm kỹ sư Tô Châu bất ngờ tự do tài chính

Một cảnh tượng đáng kinh ngạc đã xuất hiện ở Tô Châu: Công ty Cổ phần Dụng cụ Đo lường Liên Tấn (联讯仪器), doanh nghiệp dẫn đầu về thiết bị kiểm tra viễn thông quang, chỉ sau hai tháng niêm yết đã chứng kiến cổ phiếu tăng gấp 30 lần, trở thành cổ phiếu duy nhất trên thị trường A có giá vượt 2.000 nhân dân tệ. Điều này đã mang lại khối tài sản khổng lồ cho một nhóm kỹ sư tại đây. Để giữ chân nhân tài kỹ thuật, công ty từ nhiều năm trước đã lên kế hoạch thông qua các nền tảng nắm giữ cổ phần nhân viên. Sau khi niêm yết, gần 100 nhân viên thông qua ba nền tảng này nắm giữ tổng cộng 15,91% cổ phần của công ty, tương đương giá trị thị trường hơn 36 tỷ nhân dân tệ. Gần 40 kỹ sư trở thành triệu phú đô la, ngay cả người nắm giữ ít nhất cũng có cổ phần trị giá hơn 5 triệu tệ. Ba nhà sáng lập – Hồ Hải Dương, Dương Kiến và Hoàng Kiến Quân – đều là những chuyên gia trong lĩnh vực quang học và viễn thông. Họ thành lập công ty vào năm 2017 tại Tô Châu với mục tiêu giải quyết tình trạng phụ thuộc vào thiết bị đo lường cao cấp nước ngoài. Với đội ngũ nghiên cứu & phát triển chiếm gần 80% nhân sự, công ty liên tục cho ra mắt các sản phẩm mới. Sự bùng nổ của nhu cầu về năng lực tính toán AI đã thúc đẩy hiệu suất tài chính ấn tượng của Liên Tấn, với doanh thu tăng vọt từ 2,76 tỷ nhân dân tệ năm 2023 lên 11,94 tỷ vào năm 2025. Các khách hàng của họ bao gồm những gã khổng lồ toàn cầu như Zhongji Innolight, Sunwave, Broadcom, và Lumentum. Thành công này cũng mang lại lợi nhuận khổng lồ cho các nhà đầu tư, đặc biệt là quỹ đầu tư nhà nước Tô Châu, với lợi nhuận trên giấy có thể lên tới hàng trăm lần. Câu chuyện của Liên Tấn là một phần của làn sóng tạo ra của cải mới trong ngành công nghệ. Khác với các câu chuyện về sự giàu có trong lĩnh vực internet hoặc bất động sản trước đây, kỷ nguyên hiện tại đang tưởng thưởng cho hàng trăm, hàng nghìn kỹ sư và nhân viên kỹ thuật – lực lượng nòng cốt đằng sau các đột phá về chip, mô-đun quang, AI và năng lực tính toán. Sự xuất hiện của các công ty có giá trị thị trường hàng nghìn tỷ như Zhongji Innolight và Zhipu AI, cùng với các kế hoạch chia sẻ cổ phiếu cho nhân viên, đang viết nên một chương mới: thời đại tạo ra của cải nhờ công nghệ, nơi lợi thế nhân tài kỹ sư khổng lồ của Trung Quốc bắt đầu được đền đáp xứng đáng.

marsbit4 phút trước

Một nhóm kỹ sư Tô Châu bất ngờ tự do tài chính

marsbit4 phút trước

Bài báo "Nguy hiểm Nhất" Hàng Năm của NVIDIA: AI Tự Sinh Sản Mã, Tiến Hóa Cấp Độ Vô Hạn

Nvidia cùng các nhà nghiên cứu từ Đại học Cambridge đã công bố nghiên cứu mang tính đột phá mang tên "Red Queen Gödel Machine" (RQGM), một hệ thống AI có khả năng tự sinh mã và tiến hóa vô hạn. Khác với "Gödel Machine" cổ điển yêu cầu chứng minh toán học nghiêm ngặt trước khi tự sửa đổi, RQGM sử dụng cơ chế tiến hóa dựa trên "chọn lọc tự nhiên". Nó tự tạo ra các biến thể mã, thử nghiệm chúng trong môi trường sandbox, loại bỏ những phiên bản thất bại và giữ lại những phiên bản thành công để tiếp tục sinh sản. Điểm đột phá và được coi là "nguy hiểm" nhất của RQGM là nó không chỉ tiến hóa tác nhân thực hiện nhiệm vụ (agent), mà còn đồng thời tiến hóa cả "giám khảo" (evaluator) - tức là hệ thống đánh giá chính nó. Thông qua cơ chế "controlled utility evolution", hệ thống định kỳ thay thế giám khảo cũ bằng một giám khảo mới, khắt khe và chính xác hơn, dựa trên một tập dữ liệu chuẩn. Điều này tạo ra một vòng lặp đệ quy không ngừng, nơi AI liên tục phải chạy đua để tự cải thiện trong một môi trường ngày càng khó khăn hơn do chính nó tạo ra. Trong các thử nghiệm, RQGM đã chứng minh hiệu quả vượt trội so với các phương pháp tiên tiến nhất (SOTA) trước đó ở nhiều lĩnh vực: lập trình (tăng tỷ lệ đúng và tiết kiệm token), viết luận văn (tăng gấp đôi tỷ lệ được chấp nhận), và chứng minh toán học (điểm cao hơn, chi phí thấp hơn). Đặc biệt, nó còn khắc phục được xu hướng thiên vị nội dung AI của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) khi làm giám khảo. Nghiên cứu này làm dấy lên những dự đoán táo bạo, như của Jack Clark từ Anthropic, về khả năng xuất hiện một AI có khả năng tự tiến hóa mạnh mẽ (Recursive Self-Improvement - RSI) vào khoảng năm 2028. Khi AI có thể tự thiết kế các tiêu chuẩn đánh giá và thách thức cho chính mình, nó đang tiến gần đến việc tự định nghĩa "trí thông minh" và mở ra một chương trình mới đầy thách thức và tiềm năng cho tương lai.

marsbit30 phút trước

Bài báo "Nguy hiểm Nhất" Hàng Năm của NVIDIA: AI Tự Sinh Sản Mã, Tiến Hóa Cấp Độ Vô Hạn

marsbit30 phút trước

Tám người cha đẻ của Transformer, hiện nay họ ở đâu?

Biên tập bởi Panda. Tám tác giả của bài báo nền tảng "Attention Is All You Need" (2017) - kiến trúc Transformer đã định hình AI hiện đại - giờ đây đều đã rời Google. Họ đang theo đuổi những con đường khác nhau: **Jakob Uszkoreit:** Đồng sáng lập Inceptive, tập trung vào thiết kế RNA và dược phẩm bằng AI. **Ashish Vaswani:** Đồng sáng lập Essential AI (mô hình Rnj-1), có thông tin đang được Nvidia tuyển dụng. **Noam Shazeer:** Đồng sáng lập Character.AI, trở lại Google rồi lại chuyển sang OpenAI. **Niki Parmar:** Từ Essential AI chuyển sang Anthropic, tham gia phát triển Claude. **Llion Jones:** Đồng sáng lập Sakana AI tại Tokyo, nghiên cứu mô hình hợp tác kiểu bầy đàn. **Aidan N. Gomez:** Đồng sáng lập Cohere, tập trung vào AI cho doanh nghiệp và chủ quyền số. **Łukasz Kaiser:** Ở lại môi trường nghiên cứu thuần túy tại OpenAI, đóng góp cho GPT-4 và mô hình suy luận. **Illia Polosukhin:** Đồng sáng lập giao thức blockchain NEAR, hướng tới nền kinh tế tác nhân AI. Dù phân tán, họ đều chia sẻ quan điểm rằng Transformer không phải là điểm kết thúc. Thách thức lớn tiếp theo là tìm ra một kiến trúc mới vượt trội hơn hẳn. Cuộc hành trình tìm kiếm câu trả lời tiếp theo cho tương lai AI vẫn tiếp diễn.

marsbit2 giờ trước

Tám người cha đẻ của Transformer, hiện nay họ ở đâu?

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片