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在「How to DeFi」第五期,我们和大家聊一下InfoFi(信息金融)和多元宇宙金融这两个新名词,分析如何通过可交易市场来支持信息发现,以及金融市场从传统资产定价向信息价值发现的演进。
本期节目由dYdX赞助,是dYdX和Cryptoria共同呈现的特别内容
InfoFi的核心理念:从传统金融对咖啡豆、股份、信用的价值发现,到区块链时代对信息本身进行定价,创建用户可以投机的非价格相关交易市场,通过合理效率的市场传达有价值的信息。
Polymarket是预测市场的最佳实践:作为InfoFi的典型案例,在2024年美国大选期间达到5.123亿美元未平仓利息,被誉为最准确的预测者之一,展现了透视现实事件实时概率的能力,尽管大选后交易量急剧下滑至9000万美元。
Noise - 注意力经济的可交易化:由Mega Labs孵化的项目,创建关注注意力份额而非代币价格的永续合约市场,提供5倍杠杆,基于独立第三方数据流定价,解决了传统代币投机中的解锁、抛售等不可预测变量,为无代币项目提供新的投机途径。
Ethos - 链上信誉协议的实验:通过社交驱动机制(点赞、收藏、评论)和经济支持行动(担保、削减)构建去中心化信任系统,每个用户都有信誉分数,支持对个人和机构身份的投机,已获得59个天使投资人175万美元融资。
信誉削减机制的争议案例:名为Chad.farm的Ethos用户对CZ发起削减指控其履历造假,虽然以一票之差失败,但展现了链上信誉追究名人责任的潜力,同时引发对社交压力、政治正确和自由言论限制的担忧。
Narrative - 数据驱动的叙事投机:从对加密叙事的情绪投机转向基于实时区块链和交易所数据的定量指标投机,如AI&Crypto主题市场使用相关资产总未平仓利息定价,提供更结构化的数据导向抽象层级。
Paradigm多元宇宙金融理论:由哈佛数学背景的Dave White提出,围绕"如果"场景构建完整金融生态系统,每个verse代表未来可能版本,资产所有权可在不同子集间移动,解决传统预测市场条件代币孤立、资本效用低下的核心限制。
多元宇宙金融的实际应用:以鲍威尔是否被解雇为例,在"not fired verse"中可以进行借贷、质押等完整DeFi活动,同结果的条件代币可互相借贷,避免传统清算问题,实现无限组合性的金融生态系统。
讨论的核心概念:
InfoFi(信息金融):用可交易市场支持信息发现的新金融模式
注意力份额:可量化和交易的注意力经济指标
链上信誉:基于区块链行为和社交反馈的信任评分系统
削减机制:允许用户质疑虚假或不道德行为的争议解决过程
条件代币:基于特定事件结果的可交易资产
Verse(宇宙):多元宇宙金融中代表特定未来可能性的自包含世界
信息价值发现:通过金融活动背书信息准确性的过程
投机vs信息发现:早期投机成分与长期信息价值的平衡
InfoFi代表了加密经济从纯粹投机向信息价值发现的演进,通过将注意力、信誉、叙事等抽象概念代币化,创造了与Web2社交媒体竞争的新路径,尽管目前仍处于投机市场阶段,但展现了重新定义文化现象发现和分发的巨大潜力。
做市商机制正经历从专业化到民主化的演变过程,这是一个典型的crypto精神体现——将华尔街精英垄断的利润分享给普通用户,同时通过技术创新不断优化传统金融机制的效率与公平性。
参考链接:
InfoFi: Emerging Speculation Markets by Messari
Multiverse Finance by Paradigm
01:35 金融价值发现的演进历程
03:42 InfoFi概念的提出与发展
04:51 从预测市场到InfoFi的扩展
06:55 InfoFi的核心机制解析
08:57 Polymarket的现象级表现与数据分析
11:39 Noise:注意力份额的可交易市场
16:16 Noise的团队背景与发展现状
19:07 品牌价值发现的民主化愿景
22:58 Ethos:链上信誉协议详解
27:00 CZ削减事件:信誉机制的实战检验
33:58 Narrative:数据驱动的叙事投机
39:26 Paradigm多元宇宙金融理论解读
44:17 多元宇宙金融的直觉理解案例
51:22 InfoFi对传统金融堆栈的重构意义
本集节目由dYdX赞助,dYdX是领先的去中心化永续合约交易所。在保持对资金完全自主权的同时,交易BTC、ETHy和其他资产,最高20倍杠杆。
Twitter @dYdX
关键词:InfoFi、信息金融、预测市场、注意力经济、链上信誉、Polymarket、Noise、Ethos、Narrative、多元宇宙金融、价值发现、投机、Paradigm
主播:
Vivienne (Twitter @Vivienne_smile)
Zhiyang (Twitter @zhiyangxyz)
Twitter:@0x_cryptoria
小助手微信:trifoliumlabs
微信公众号:Cryptoria加密投研
免责声明: 所有观点纯属主播个人意见仅供分享,不构成任何投资建议。加密货币投资风险巨大,在做出任何投资决定前,请先做好充分调查并咨询相关专业人士。
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在「How to DeFi」第五期,我们和大家聊一下InfoFi(信息金融)和多元宇宙金融这两个新名词,分析如何通过可交易市场来支持信息发现,以及金融市场从传统资产定价向信息价值发现的演进。
本期节目由dYdX赞助,是dYdX和Cryptoria共同呈现的特别内容
InfoFi的核心理念:从传统金融对咖啡豆、股份、信用的价值发现,到区块链时代对信息本身进行定价,创建用户可以投机的非价格相关交易市场,通过合理效率的市场传达有价值的信息。
Polymarket是预测市场的最佳实践:作为InfoFi的典型案例,在2024年美国大选期间达到5.123亿美元未平仓利息,被誉为最准确的预测者之一,展现了透视现实事件实时概率的能力,尽管大选后交易量急剧下滑至9000万美元。
Noise - 注意力经济的可交易化:由Mega Labs孵化的项目,创建关注注意力份额而非代币价格的永续合约市场,提供5倍杠杆,基于独立第三方数据流定价,解决了传统代币投机中的解锁、抛售等不可预测变量,为无代币项目提供新的投机途径。
Ethos - 链上信誉协议的实验:通过社交驱动机制(点赞、收藏、评论)和经济支持行动(担保、削减)构建去中心化信任系统,每个用户都有信誉分数,支持对个人和机构身份的投机,已获得59个天使投资人175万美元融资。
信誉削减机制的争议案例:名为Chad.farm的Ethos用户对CZ发起削减指控其履历造假,虽然以一票之差失败,但展现了链上信誉追究名人责任的潜力,同时引发对社交压力、政治正确和自由言论限制的担忧。
Narrative - 数据驱动的叙事投机:从对加密叙事的情绪投机转向基于实时区块链和交易所数据的定量指标投机,如AI&Crypto主题市场使用相关资产总未平仓利息定价,提供更结构化的数据导向抽象层级。
Paradigm多元宇宙金融理论:由哈佛数学背景的Dave White提出,围绕"如果"场景构建完整金融生态系统,每个verse代表未来可能版本,资产所有权可在不同子集间移动,解决传统预测市场条件代币孤立、资本效用低下的核心限制。
多元宇宙金融的实际应用:以鲍威尔是否被解雇为例,在"not fired verse"中可以进行借贷、质押等完整DeFi活动,同结果的条件代币可互相借贷,避免传统清算问题,实现无限组合性的金融生态系统。
讨论的核心概念:
InfoFi(信息金融):用可交易市场支持信息发现的新金融模式
注意力份额:可量化和交易的注意力经济指标
链上信誉:基于区块链行为和社交反馈的信任评分系统
削减机制:允许用户质疑虚假或不道德行为的争议解决过程
条件代币:基于特定事件结果的可交易资产
Verse(宇宙):多元宇宙金融中代表特定未来可能性的自包含世界
信息价值发现:通过金融活动背书信息准确性的过程
投机vs信息发现:早期投机成分与长期信息价值的平衡
InfoFi代表了加密经济从纯粹投机向信息价值发现的演进,通过将注意力、信誉、叙事等抽象概念代币化,创造了与Web2社交媒体竞争的新路径,尽管目前仍处于投机市场阶段,但展现了重新定义文化现象发现和分发的巨大潜力。
做市商机制正经历从专业化到民主化的演变过程,这是一个典型的crypto精神体现——将华尔街精英垄断的利润分享给普通用户,同时通过技术创新不断优化传统金融机制的效率与公平性。
参考链接:
InfoFi: Emerging Speculation Markets by Messari
Multiverse Finance by Paradigm
01:35 金融价值发现的演进历程
03:42 InfoFi概念的提出与发展
04:51 从预测市场到InfoFi的扩展
06:55 InfoFi的核心机制解析
08:57 Polymarket的现象级表现与数据分析
11:39 Noise:注意力份额的可交易市场
16:16 Noise的团队背景与发展现状
19:07 品牌价值发现的民主化愿景
22:58 Ethos:链上信誉协议详解
27:00 CZ削减事件:信誉机制的实战检验
33:58 Narrative:数据驱动的叙事投机
39:26 Paradigm多元宇宙金融理论解读
44:17 多元宇宙金融的直觉理解案例
51:22 InfoFi对传统金融堆栈的重构意义
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关键词:InfoFi、信息金融、预测市场、注意力经济、链上信誉、Polymarket、Noise、Ethos、Narrative、多元宇宙金融、价值发现、投机、Paradigm
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Vivienne (Twitter @Vivienne_smile)
Zhiyang (Twitter @zhiyangxyz)
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