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Backroom用AI代币化信息:真能解决加密圈信息过载吗?

ChainCatcher

作者: 佳欢, ChainCatcher

原标题:Backroom:信息代币化AI 时代数据冗杂的解决方案?


在AI时代,信息爆炸已成普遍挑战,用户不仅需要从海量信息中找到Alpha(高价值信息),还需要去辨别信息的真伪。正如诺贝尔经济学奖得主Herbert Simon所说”A wealth of information creates a poverty of attention“(信息丰富造成了注意力的匮乏)

而这也是目前币圈的困境:用户无法高效的弄清项目是否值得参与以及如何参与,推特和TG上的垃圾信息与项目层出不穷,个人筛选将浪费极大的注意力和时间。针对这一痛点,Backroom提出了基于InfoFi的解决方案。

Backroom是什么?

Backroom 是由人工智能驱动的 InfoFi 协议,可以捕获群组中的信息流并剔除噪音,将其转化为实时、可交易的信息市场。创作者推出代币化房间,利用AI将他们的见解转化为可货币化内容。用户通过购买与每个创作者房间绑定的链上钥匙,即可解锁无噪音、高价值的情报。

机制拆解与创新点

对于创作者来说,通过设置 Room简介、添加Backroom的AI Bot到 Discord 或 Telegram群组中、对Room进行定价即可完成全部流程,然后专注于创作本身。AI Bot会剔除群组中的噪音及无关信息,筛选出Alpha并自动整理到Room中去。

对于用户来说,则需要购买钥匙(keys)才能访问这些房间,而钥匙的购买和交易都需要使用 $ROOM 代币。

同时,项目方拿出25%的代币用于启动增长和创作者激励,而购买$ROOM的交易费(暂无详细比例)+$ROOM代币作为创作者激励。这样便可开启经济飞轮:创作者激励吸引更多的优秀创作者入驻,提供更多的Alpha信息 → 更多keys需求 → 更多 $ROOM 需求 → 更高的奖励 → 更多创作者和交易者 → 更多 Alpha。

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Backroom最大的创新点在于强调私人领域的“Alpha”提取。在信息过载的时代,公开平台如Twitte充斥噪音,而私人群组往往隐藏着最早期的讨论。Backroom旨在利用AI实时监控这些封闭空间,量化信息质量,从而为用户提供高质量、独家的情报流。

InfoFi项目对比

InfoFi(Information Finance)即信息代币化,指将信息转化为可以交易的资产。InfoFi的目的在于优化市场上的噪音,让市场决定注意力向哪个方向流动,而非平台创建的信息茧房或算法偏见。创作者通过创作收获空投和流量、项目方想得到曝光和关注、用户参与和学习到真正有价值的项目。

InfoFi旨在解决当下市场中由于信息冗杂导致的低效率和不公平(创作者只能获得创作收益的一小部分,用户付出了时间和注意力却很难找到Alpha),同时使用户收获的信息流更加智能和高效。

其实InfoFi涵盖了一切将信息视为商品的项目:比如Nansen、Dune甚至Polymarket,当然还有Kaito、Cookie等。InfoFi的大部分创收机会来源于对项目的直接参与,如Kaito在推特上发表对项目方的见解

来吸引流量或者如Backroom一样专注于Alpha信息的梳理。

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问题与总结

虽然Backroom在一定程度上与以往的InfoFi项目不同有所创新,但是还存在着一些问题。

第一,$ROOM 代币赋能不足。$ROOM的代币价格依赖于 Keys的交易量,若早期用户增长缓慢或优质Room稀缺,代币价值就可能不断下跌,而这又会导致创作者没有动力加入,形成循环。

第二,与传统的付费小群模式的区分不足。Backroom 的 Rooms 类似于私人的Telegram群组或微信小群,均依赖内容稀缺性来吸引用户。此外,传统群组模式已具用户基础,若 Backroom 不加创新,难以吸引到新用户。

此外,Backroom依靠专属的AI Bot 去抓取群组中的关键信息进行推送,是整个经济飞轮中重要的生产环节。但是AI模型可能因训练数据不足或算法偏差而误判消息,如将无关讨论误认为是Alpha,或忽略隐含的关键信息。

写在最后:InfoFi赛道的未来展望

不管是Backroom、Kaito或是Trends,InfoFi项目关注的核心都应该是如何给市场带来更真实有效的信息,从而给当下市场注入更多的流动性。InfoFi目前也存在着许多问题,比如计算积分的规则不透明、对AI的依赖比较严重等。

InfoFi项目的意义也许就在于推动当前市场用户从“挖提卖”到深入了解项目机制,潜心建设,项目方也更应把空投奖励给予真实参与的用户和创作者。当更多人开始输出和提供高质量、真实的内容,当市场更关注有行动力、有创意的项目,牛市的到来将不再仅由周期决定,而是由创新与价值驱动。


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