一、引言：從信息稀缺到注意力稀缺，InfoFi 應運而生
20 世紀的信息革命爲人類社會帶來了爆炸性的知識增長，但也引發了一個悖論：當信息獲取幾乎沒有成本時，真正稀缺的反而不再是信息本身，而是我們用於處理信息的認知資源——注意力。正如諾獎得主赫伯特·西蒙在 1971 年首次提出“注意力經濟”概念所言，“信息過載導致注意力貧乏”，而現代社會正在深陷其中。面對微博、X、YouTube、短視頻、新聞推送所鋪天蓋地灌輸的內容，人類的認知邊界正被持續壓榨，篩選、判斷、賦值變得越來越困難。
而這種注意力的稀缺，在數字時代演化成了一場資源爭奪戰。在傳統 Web2 模式中，平臺通過算法分發牢牢掌握着流量入口，注意力資源的真實創造者——無論是用戶、內容創作者還是社區佈道者——往往只是平臺盈利邏輯中的“免費燃料”。頭部平臺與資本方在注意力變現的鏈條中層層收割，而真正推動信息生產與擴散的普通個體卻難以參與價值分享。這種結構性的割裂正成爲數字文明演進中的核心矛盾。
信息金融化（InfoFi）的崛起正是在這一背景下發生的。它並非偶發的新概念，而是以區塊鏈、代幣激勵與AI賦能爲技術底座，以“重塑注意力價值”爲目標的底層範式轉移。InfoFi 試圖將用戶的觀點、信息、聲譽、社交互動、趨勢發現等非結構化的認知行爲轉化爲可量化、可交易的資產形態，並通過分佈式激勵機制，使每一個在信息生態中參與創造、傳播、判斷的用戶都能分享由此產生的價值。這不僅僅是技術創新，更是一種關於“誰擁有注意力、誰主導信息”的權力再分配嘗試。
在 Web3 的敘事譜系中，InfoFi 是連接社交網絡、內容創造、市場博弈與AI智能的重要橋樑。它繼承了 DeFi 的金融機制設計、SocialFi 的社交驅動和 GameFi 的激勵結構，同時引入了 AI 在語義分析、信號識別、趨勢預測方面的能力，構建出一個圍繞“認知資源金融化”的新型市場結構。其核心並非簡單的內容分發或點贊打賞，而是一整套圍繞“信息 → 信任 → 投資 → 回報”的價值發現與再分配邏輯。
從農業社會以“土地”爲稀缺要素，到工業時代以“資本”爲增長引擎，再到今日數字文明下的“注意力”成爲核心生產資料，人類社會的資源重心正在發生深刻轉移。而 InfoFi，正是這種宏觀範式轉型在鏈上世界的具象表達。它不僅是加密市場的新風口，更可能是數字世界治理結構、知識產權邏輯與金融定價機制的深層重構起點。
但任何一次範式躍遷都不是線性的，它必然伴隨着泡沫、炒作、誤解與動搖。InfoFi 能否成爲一場真正以用戶爲中心的注意力革命，取決於其是否能在激勵機制設計、價值捕獲邏輯和真實需求之間找到動態平衡點。否則，它將只是又一次從“普惠敘事”滑向“中心化收割”的幻夢。
二、InfoFi 的生態構成：一個“信息 × 金融 × AI”的三元交叉市場
InfoFi 的本質，是在信息高度氾濫且價值難以捕捉的當代網絡語境下，構建一個同時嵌套金融邏輯、語義計算和博弈機制的複合型市場系統。它的生態架構並非單一維度的“內容平臺”或“金融協議”，而是信息價值發現機制、行爲激勵系統與智能分發引擎三者的交匯點——構成一個集信息交易、注意力激勵、聲譽評級與智能預測於一體的全棧生態系統。
從底層邏輯看，InfoFi 是信息的“金融化”嘗試，即將原本無法定價的內容、觀點、趨勢判斷、社交互動等認知活動轉化爲可度量、可交易的“準資產”，賦予其市場價格。金融的介入，使得信息在生產、流通、消費過程中不再是零散、孤立的“內容碎片”，而是具備博弈屬性與價值累積能力的“認知產品”。這意味着，一個評論、一個預測、一次趨勢分析，既可能是個體認知的表達，也可以成爲一種帶有風險敞口與未來收益權的投機資產。Polymarket、Kalshi 等預測市場的火爆，正是這一邏輯在公共輿論與市場預期層面落地的範例。
然而，僅憑金融機制遠不足以解決信息爆炸所帶來的噪音氾濫與劣幣驅逐良幣困境。因此，AI 成爲 InfoFi 的第二支柱。AI 主要承擔兩個角色：一是語義篩選，作爲信息信號與噪音的“第一道防線”；二是行爲識別，通過對用戶社交網絡行爲、內容互動軌跡、觀點原創性等多維數據建模，實現對信息源的精準評估。Kaito AI、Mirra、Wallchain 等平臺便是將 AI 技術引入內容評價與用戶畫像的典型代表，其在 Yap-to-Earn 模式中扮演着激勵分配的“算法裁判”角色，決定誰該獲得代幣獎勵，誰又該被屏蔽或降權。在某種意義上，AI 在 InfoFi 中的功能等同於交易所中的做市商和清算機制，是維持生態穩定性與可信度的核心。
而信息，是這一切的根基。它不僅是交易的標的，更是市場情緒、社交連接、共識塑造的源頭。與 DeFi 不同的是，InfoFi 的資產錨定物不再是 USDC、BTC 等鏈上硬資產，而是觀點、信任、話題、趨勢、見解等流動性更強、結構更鬆散但更具時效性的“認知資產”。這也決定了 InfoFi 市場的運行機制不是線性堆疊，而是高度依賴社交圖譜、語義網絡與心理預期構建的動態生態。在此框架中，內容創作者相當於市場的“做市商”，他們提供觀點和見解供市場判斷其“價格”；用戶則是“投資者”，通過點贊、轉發、押注、評論等行爲表達對某一信息的價值判斷，推動其在整個網絡中上升或沉沒；而平臺與 AI 則是“裁判+交易所”，負責確保整個市場的公平性與效率。
這一三元結構的協同運轉，催生出一系列新物種與新機制：預測市場提供明確標的進行博弈；Yap-to-Earn 鼓勵知識即挖礦、互動即產出；聲譽協議如 Ethos 將個人鏈上歷史與社交行爲轉化爲信用資產；注意力市場如 Noise 和 Trends 試圖捕捉鏈上傳播的“情緒波動”；而像 Backroom 這樣的代幣門控內容平臺則通過權限經濟重建信息付費邏輯。它們共同構成了 InfoFi 的多層生態：既包含價值發現工具，也承載價值分配機制，還內嵌多維身份體系、參與門檻設計與反女巫機制。
正是在這一交叉結構中，InfoFi 不再僅是一個市場，而是一個複雜的信息博弈系統：它以信息爲交易媒介，以金融爲激勵引擎，以 AI 爲治理中樞，最終意圖構建出一個可自組織、可分佈、可調節的認知協同平臺。從某種意義上說，它試圖成爲一種“認知金融基礎設施”，不僅僅用於內容分發，而是爲整個加密社會提供更高效的信息發現與集體決策機制。
然而，這樣的系統也註定複雜、多元且脆弱。信息的主觀性決定了價值評估的不可統一性，金融的博弈性增加了操縱與羊羣效應的風險，AI 的黑箱性也對透明度提出挑戰。InfoFi 生態必須在三元張力之間不斷平衡與自我修復，否則極易在資本驅動下滑向“變相博彩”或“注意力收割場”的反面。
InfoFi 的生態構建不是某一協議或平臺的孤立工程，而是一整套社會-技術系統的共演，是 Web3 在“治理信息”而非“治理資產”方向上的一次深層次嘗試。它將定義下一個時代的信息定價方式，乃至構建更具開放性與自治性的認知市場。
三、核心博弈機制：激勵創新 vs 收割陷阱
在 InfoFi 生態系統中，一切繁榮的表象背後，歸根結底都是激勵機制的設計博弈。無論是預測市場的參與、嘴擼行爲的產出、聲譽資產的構建、注意力的交易，還是鏈上數據的挖掘，本質上都離不開一個核心問題：誰出力？誰分紅？誰承擔風險？
從外部視角看，InfoFi 似乎是 Web2 向 Web3 遷移的一種“生產關係革新”：它試圖打破傳統內容平臺中“平臺-創作者-用戶”之間的剝削鏈條，將價值回饋給信息的原始貢獻者。但從內部結構上看，這種價值返還並非天然公平，而是建立在一系列激勵、驗證與博弈機制上的微妙平衡。若設計得當，InfoFi 有望成爲用戶共贏的創新實驗場；若機制失衡，則很容易淪爲資本+算法主導下的“散戶收割場”。
首先要審視的是“激勵創新”的正向潛力。InfoFi 所有子賽道的本質創新，是將“信息”這種過去難以度量、無法金融化的無形資產，賦予明確的交易性、競爭性和可結算性。這種轉化依賴於兩個關鍵引擎：區塊鏈的可追溯性和 AI 的可評估性。
預測市場通過市場定價機制將認知共識變現；嘴擼生態則將發言變爲經濟行爲；聲譽系統在構建一種可繼承、可抵押的社會資本；注意力市場更是將熱點趨勢作爲交易標的，通過「信息發現 -> 押注信號 -> 獲得差價」的邏輯重新定義內容價值；而 AI 驅動的 InfoFi 應用，則通過大規模語義建模、信號識別、鏈上交互分析，試圖構建一個由數據與算法驅動的信息金融網絡。這些機制使得信息首次具備了“現金流”屬性，也使“說一句話、轉一條推、背書某人”變成真正的生產活動。
然而，越是激勵強烈的系統，越容易催生“博弈濫用”。InfoFi 所面臨的最大系統性風險，正是激勵機制的異化與套利鏈條的繁殖。
以 Yap-to-Earn 爲例，表面上它通過 AI 算法獎勵用戶內容創作的價值，但實際執行中，不少項目在激勵初期短暫吸引大量內容創作者後，迅速陷入“信息霧霾”——機器人矩陣賬號灌水、大V內測提前參與、項目方定向操控交互權重等亂象頻發。一位頭部KOL直言：“現在你不刷量根本上不了榜，AI都被訓練得專門識別關鍵詞、蹭熱度。”更有項目方爆料：“投了15萬美金做一輪Kaito嘴擼，結果 70% 流量是 AI 號和水軍在內卷，真正的 KOL 不參與，要我再投第二次是不可能的。”
在積分制度和代幣預期的不透明機制下，許多用戶淪爲“免費打工人”：發推、交互、上線、建羣，最後卻沒有資格參與空投。這類“背刺式”激勵設計不僅破壞平臺聲譽，也容易導致長期內容生態的塌陷。Magic Newton 和 Humanity 的對比案例尤爲典型：前者在 Kaito 嘴擼階段分配機制清晰，代幣價值回報豐厚；後者則因分配機制失衡、透明度不足，引發社區信任危機和“反擼”質疑。這種馬太效應下的結構性不公，讓尾部創作者和普通用戶的參與積極性大打折扣，甚至催生出“算法獻祭型嘴擼玩家”這一諷刺性身份。
更值得關注的是，信息的金融化並不等於價值的共識化。在注意力市場或聲譽市場中，那些被“做多”的內容、人物或趨勢，未必是真正有長期價值的信號。在缺乏真實需求與場景支撐的情況下，一旦激勵退潮、補貼停止，這些被金融化的“信息資產”往往迅速歸零，甚至形成“短炒敘事、長期歸零”的龐氏動態。LOUD 項目的短命正是這一邏輯的縮影：上線當天市值突破 3000 萬美元，僅僅兩週後跌至不到 60 萬，堪稱 InfoFi 版的“擊鼓傳花”。
此外，在預測市場中，如果預言機機制不夠透明，或者遭遇資金大戶操控，就極易形成信息定價的偏差。Polymarket 曾多次因“事件結算解釋不清”而引發用戶爭議，2025年甚至爆發一次由預言機投票漏洞引發的大規模賠付風波。這提醒我們，哪怕是以“真實世界信息”爲標的的預測機制，也必須在技術與博弈之間找到更好的平衡點。
最終，InfoFi 的激勵機制是否能跳出“金融資本 vs 散戶注意力”的對抗敘事，取決於其是否能構建一個三重正反饋系統：信息生產行爲能被準確識別 -> 價值分配機制能被透明執行 -> 長尾參與者能被真實激勵。這不僅僅是技術問題，更是制度工程與產品哲學的考驗。
總結來說，InfoFi 的激勵機制既是其最大優勢，也是其最大風險源。在這個市場裏，激勵的每一次設計，都可能造就一次信息革命，也可能引發一場信任崩盤。只有當激勵系統不再只是流量與空投的遊戲，而成爲一種可以識別真實信號、激勵優質貢獻、形成自洽生態的基礎結構時，InfoFi 才能真正實現從“噱頭經濟”到“認知金融”的躍遷。
四、典型項目解析與推薦關注方向
InfoFi 的生態目前呈現出百花齊放、熱點輪轉的格局，不同項目圍繞「信息 → 激勵 → 市場」這一核心路徑，演化出差異化的產品範式和用戶增長策略。某些項目已初步驗證商業模型，成爲 InfoFi 敘事的關鍵錨點；而另一些則處於概念驗證階段，尚在用戶教育與機制優化過程中尋找突破口。在紛繁的賽道中，我們嘗試從五個代表性方向中精選項目進行解析，並提出值得持續跟蹤的潛力陣營。
1. 預測市場方向：Polymarket + Upside
Polymarket 是 InfoFi 生態最成熟、最具標誌性的項目之一，其核心模式是通過 USDC 買賣不同結局的合約份額，來實現對現實事件的集體預期定價。它之所以被 Vitalik 稱爲「信息金融的雛形」，不僅是因爲其交易邏輯足夠清晰、金融設計足夠健壯，更因爲其在現實世界中開始具備“媒體功能”——例如，在2024美國大選期間，Polymarket 所反映的勝負概率多次優於傳統民調，引發了包括馬斯克在內的熱議和轉發。
隨着 Polymarket 與 X 的官方合作落地，其用戶增長和數據可見性進一步增強，有望成爲社交輿論與信息定價融合的“超級中樞平臺”。不過，目前 Polymarket 面臨的挑戰仍包括合規風險（CFTC 多次發難）、預言機爭議、以及小衆話題參與度不足的問題。
對比之下，Upside 主打社交化預測，是 Arthur Hayes 等知名資本投資的新興項目。其試圖通過點贊投票的機制，將內容預測市場化，讓創作者、讀者、投票者三者共享收益。Upside 更強調輕互動、低門檻、去金融化的用戶體驗，探索 InfoFi 與內容平臺之間的融合模式，值得關注其用戶留存與內容質量維繫的後續表現。
2. 嘴擼（Yap-to-Earn）方向：Kaito AI + LOUD
Kaito AI 是 Yap-to-Earn 模型中最具代表性的平臺之一，也是當前 InfoFi 用戶量最多的項目，已吸引超過 100 萬用戶註冊，活躍 Yapper 超過 20 萬。其創新之處在於利用 AI 算法評估 X（原推特）上用戶發佈內容的質量、互動性、項目相關性，從而分發 Yaps（積分），並基於排行榜與項目合作進行代幣空投或獎勵。
Kaito 模型形成了一種閉環：項目用代幣激勵社區傳播，創作者用內容爭奪注意力，平臺則以數據和 AI 模型控制分發與秩序。但隨着用戶激增，其也遭遇了內容信號污染、機器人氾濫、積分分配爭議等結構性問題。Kaito 創始人最近也開始針對這些問題進行算法迭代與社區機制優化。
而 LOUD 則是第一個藉助 Yap-to-Earn 積分榜單進行 IAO（初始注意力發行）的項目，在上線前通過嘴擼活動壟斷了 Kaito 榜單 70% 的注意力。雖然其空投策略在短期內製造了大量社交聲量，但由於後續代幣價格迅速跳水，被社區批評爲“擊鼓傳花式收割”。LOUD 的沉浮顯示出 Yap-to-Earn 賽道當前仍處於試錯階段，機制成熟度與激勵公平性仍需打磨。
3. 聲譽金融方向：Ethos + GiveRep
Ethos 是目前聲譽金融賽道中最系統性、最去中心化的嘗試。其核心邏輯是構建一個鏈上可驗證的「信用分」，不僅通過交互記錄、評論機制生成評分，還引入了“擔保機制”：用戶可以質押 ETH 爲他人背書，承擔一定風險，從而形成類 Web3 信任網絡。
Ethos 的另一大創新是推出聲譽投機市場，允許用戶“做多或做空”他人的聲譽，形成一種全新維度的金融工具——信任變現。這種機制爲日後聲譽評分與借貸市場、DAO 治理、社交身份識別的整合打開了想象空間。不過其邀請制機制也使得用戶擴張速度偏慢，未來如何降低門檻、提升抗女巫能力，是平臺發展的關鍵。
與 Ethos 相比，GiveRep 更輕量、社區化。其機制是通過評論 @ 官方賬號來爲內容創作者與評論者打分，每天限定評論次數，配合 X 社區的活躍生態，已在 Sui 上實現一定規模的傳播。這種模型更適合項目做社交裂變與聲譽打分的輕量化測試，也可作爲未來整合治理權重、項目空投等機制的信任基礎。
4. 注意力市場方向：Trends + Noise + Backroom
Trends 是一個探索“內容資產化”的平臺，允許創作者將其 X 帖子鑄造成可交易的「Trend」，設立交易曲線，社區成員可買入做多該帖熱度，創作者則從交易中提成。它創造性地將“爆款帖子”轉化爲流動性資產，是典型的「社交金融化」嘗試。
Noise 則是基於 MegaETH 的注意力期貨平臺，用戶可以押注某個話題或項目的熱度變化，是注意力金融的直接投機場。在需邀請碼的封閉測試中，其部分預測模型已展現出早期市場發現能力，若後續引入 AI 模型進行熱度趨勢預測，有可能成爲 InfoFi 生態中“風向標”工具。
Backroom 則代表了一種“付費解鎖 + 篩選高價值內容”的 InfoFi 產品。創作者可以基於代幣門檻發佈高質量內容，用戶購買 Key 即可解鎖訪問，同時 Key 本身具備交易性和價值波動性，形成內容金融閉環。這種模型在 NoiseFi 盛行背景下，主打“減少噪音、篩選信號”，正在成爲知識創作者羣體的新工具。
5. 數據洞察與 AI Agent 平臺：Arkham + Xeet + Virtuals
Arkham Intel Exchange 已成爲鏈上情報金融化的代名詞，允許用戶發佈賞金懸賞，激勵“鏈上偵探”披露地址歸屬信息，其邏輯與傳統情報市場相似，但首次實現了去中心化與可交易。雖然爭議不斷（如侵犯隱私、掀起獵巫），但其確立了數據洞察類 InfoFi 的基本範式。
Xeet 雖尚未完全發佈，但其創始人 Pons 公開表示要做 InfoFi 的“降噪器”，通過引入 Ethos 聲譽系統、KOL 推薦、私域內容推薦等機制，打造一個更真實、去 spam 的信號市場，是對 Yap-to-Earn 噪音問題的直接反擊。
Virtuals 的創新點在於將 AI 代理作爲新型 InfoFi 參與主體，通過啓動任務、完成評估、產生交互數據，爲 InfoFi 生態注入了“非人類生產力”。其 Genesis Launch 模式中的 Yap-to-Earn 階段與 Kaito 聯動，也表現出 InfoFi 項目間生態聯動的趨勢。
五、未來趨勢與風險展望：注意力能否成爲“新黃金”？
在數字經濟的深水區中，信息不再稀缺，但有效信息和可信注意力卻愈發珍貴。在這樣的背景下，InfoFi 被許多業內人士稱爲「下一個敘事引擎」，甚至是「新黃金」的潛力資產。其背後的邏輯正是：在 AI 算力日益氾濫、內容成本趨於零的今天，稀缺的不是內容，而是能精準指引行動的“信號”，以及關注這個信號的真實注意力本身。未來的 InfoFi 能否從概念走向資產化，從短期的“嘴擼激勵”走向長期的“鏈上影響力標準”，關鍵在於三大趨勢與三大風險的角力與演化。
第一，AI 與預測市場的深度融合將開啓“推理資本”的新紀元。 當前 Polymarket 與 X、Grok 的結合已率先落地這一模型：實時輿情 + AI 分析 + 真金白銀博弈結果，在有效性、真實性和市場化反饋之間構建飛輪。未來的 InfoFi 項目若能借助 AI 提供事件建模、信號提取與動態定價，將極大提升預測市場在治理、新聞驗證、交易策略等方面的可信度。例如，Futarchy 模式下的治理 DAO，未來可能用 AI+預測市場的組合來制定政策。
第二，聲譽、注意力與金融屬性的交匯將引發去中心化信用體系的大爆發。 當前聲譽 InfoFi 項目（如 Ethos、GiveRep）的探索，正在構建一套無需第三方信用中介的鏈上“信譽分”。未來，聲譽積分有望成爲 DAO 投票權、DeFi 抵押品、內容分發優先級等的基礎，成爲一種真正意義上的鏈上“社會資本”。如果能夠實現跨平臺互認、抗女巫攻擊和可追溯信用軌跡，則注意力聲譽體系將從輔助指標上升爲核心資產。
第三，注意力資產的代幣化與衍生品化是 InfoFi 的終極形態。 當前的 Yap-to-Earn 模型仍停留在內容與影響力換積分的階段，而真正成熟的 InfoFi 應該能將每一條有價值的內容、一個 KOL 的“注意力債券”、一組鏈上信號轉化爲可交易的資產，並允許用戶“做多”、“做空”甚至“構造 ETF”。這也將形成一個全新的金融市場：從基於敘事的 Meme Token，到基於注意力動態的衍生資產。
但與此同時，InfoFi 要想真正走向可持續，還面臨着三大結構性風險。
第一是機制設計不健全導致“嘴擼陷阱”氾濫。 若激勵過於偏向“量而非質”、平臺算法不透明、空投預期不合理，就會導致項目初期熱度極高，後期卻注意力斷崖式下跌，形成“空投即巔峯”的 SocialFi 式宿命。例如 LOUD 初期以 Yap 排行榜激勵吸引用戶，但代幣上線後市值跳水、參與度驟降，反映出生態缺乏長期機制。
第二是“馬太效應”加劇導致生態碎裂。 當前大部分嘴擼平臺的數據已揭示：90% 以上的獎勵集中在頭部 1% 用戶手中，長尾用戶既無法在交互中獲益，也無法突破 KOL 階層，最終選擇退出。這種結構一旦無法通過聲譽加權、信用流動等機制打破，將削弱用戶參與意願，使 InfoFi 演變爲另一個“平臺化寡頭”體系。
第三是監管風險與信息操縱的雙重困境。 對於預測市場、聲譽交易、注意力投機等新興產品，全球主要司法管轄區尚未形成統一監管框架。一旦平臺涉及博彩、內幕交易、虛假宣傳或市場操縱行爲，極易觸發監管高壓。比如 Polymarket 在美國就遭遇了 CFTC、FBI 雙重審查，Kalshi 也因合規性優勢而走出差異化路徑。這些都意味着，InfoFi 項目必須從 Day One 設計就考慮“監管友好”路徑，避免走向非法邊緣。
綜上所述，InfoFi 並非只是下一代內容分發協議，更是一種試圖將注意力、信息、影響力金融化的新嘗試。它是對傳統平臺價值佔有模式的挑戰，也是對“人人皆是 Alpha 的發現者”的一次集體實驗。未來的 InfoFi 能否成爲 Web3 世界中的“新黃金”，關鍵在於其是否能在公平機制、激勵設計與監管框架中找到三者的最優解，真正將“注意力紅利”從少數人的獵物，變成多數人的資產。
六、結語：革命尚未完成，InfoFi 仍需謹慎樂觀
InfoFi 的出現，是 Web3 世界在走過 DeFi、NFT、GameFi 等多個週期後的又一次認知進化。它試圖回答一個長期被忽略的核心問題——在一個信息過載、內容免費、算法氾濫的時代裏，真正稀缺的是什麼？答案是：人的注意力、真實信號，以及可信的主觀判斷。這正是 InfoFi 試圖賦予價值、激勵機制和市場結構的對象。
從某種意義上看，InfoFi 是對傳統注意力經濟體系的一次“逆權革命”——不再讓平臺、巨頭、廣告商霸佔數據和流量紅利，而是嘗試通過區塊鏈、代幣化和 AI 協議，將注意力的價值重新分配給真正的創造者、傳播者與識別者。這種結構性的價值再分配，使 InfoFi 具備了改變內容產業、平臺治理、知識協作乃至社會輿論機制的潛力。
然而，潛力並不意味着現實。我們仍需謹慎樂觀。
革命尚未完成，但已經開始。InfoFi 的未來，不是由某一個平臺或賽道定義的，而是由所有注意力的創造者、觀察者與識別者共同塑造的。如果說 DeFi 是關於價值流動的革命，那麼 InfoFi 則是關於價值認知與分配方式的革命。在去平臺化、去中介化的長期路徑上，我們應保持冷靜的判斷、審慎的參與，同時也不應忽視它作爲下一代 Web3 土壤上，可能生長出一場新敘事森林的潛能。
