Backroom：信息代幣化，AI 時代數據冗雜的解決方案？ | CryptoSeed

作者： 佳歡， ChainCatcher

在AI時代，信息爆炸已成普遍挑戰，用戶不僅需要從海量信息中找到ALPHA（高價值信息），還需要去辨別信息的真偽。 正如諾貝爾經濟學獎得主Herbert Simon所說”A wealth of information creates a poverty of attention“（信息豐富造成了注意力的匱乏）

而這也是目前幣圈的困境：用戶無法高效的弄清項目是否值得參與以及如何參與，推特和TG上的垃圾信息與項目層出不窮，個人篩選將浪費極大的注意力和時間。 針對這一痛點，BackroOM提出了基於InfoFi的解決方案。

Backroom是什麼？

Backroom 是由人工智能驅動的 InfoFi 協議，可以捕獲群組中的信息流並剔除噪音，將其轉化為實時、可交易的信息市場。 創作者推出代幣化房間，利用AI將他們的見解轉化為可貨幣化內容。 用戶通過購買與每個創作者房間綁定的鏈上鑰匙，即可解鎖無噪音、高價值的情報。

機制拆解與創新點

對於創作者來說，通過設置 Room簡介、添加Backroom的AI Bot到 Discord 或 TELegram群組中、對Room進行定價即可完成全部流程，然後專注於創作本身。 AI Bot會剔除群組中的噪音及無關信息，篩選出Alpha並自動整理到Room中去。

對於用戶來說，則需要購買鑰匙（keys）才能訪問這些房間，而鑰匙的購買和交易都需要使用 $ROOM 代幣。

同時，項目方拿出25%的代幣用於啟動增長和創作者激勵，而購買$ROOM的交易費（暫無詳細比例） $ROOM代幣作為創作者激勵。 這樣便可開啟經濟飛輪：創作者激勵吸引更多的優秀創作者入駐，提供更多的Alpha信息 → 更多keys需求 → 更多 $ROOM 需求 → 更高的獎勵 → 更多創作者和交易者 → 更多 Alpha。

Backroom最大的創新點在於強調私人領域的“Alpha”提取。 在信息過載的時代，公開平台如TWitte充斥噪音，而私人群組往往隱藏著最早期的討論。 Backroom旨在利用AI實時監控這些封閉空間，量化信息質量，從而為用戶提供高質量、獨家的情報流。

InfoFi項目對比

InfoFi（Information Finance）即信息代幣化，指將信息轉化為可以交易的資產。 InfoFi的目的在於優化市場上的噪音，讓市場決定注意力向哪個方向流動，而非平台創建的信息繭房或算法偏見。 創作者通過創作收穫空投和流量、項目方想得到曝光和關注、用戶參與和學習到真正有價值的項目。

InfoFi旨在解決當下市場中由於信息冗雜導致的低效率和不公平（創作者只能獲得創作收益的一小部分，用戶付出了時間和注意力卻很難找到Alpha），同時使用戶收穫的信息流更加智能和高效。

其實InfoFi涵蓋了一切將信息視為商品的項目：比如Nansen、Dune甚至POLymarket，當然還有Kaito、Cookie等。 InfoFi的大部分創收機會來源於對項目的直接參與，如Kaito在推特上發表對項目方的見解來吸引流量或者如Backroom一樣專注於Alpha信息的梳理。

問題與總結

雖然Backroom在一定程度上與以往的InfoFi項目不同有所創新，但是還存在著一些問題。

第一，$ROOM 代幣賦能不足。 $ROOM的代幣價格依賴於 Keys的交易量，若早期用戶增長緩慢或優質Room稀缺，代幣價值就可能不斷下跌，而這又會導致創作者沒有動力加入，形成循環。

第二，與傳統的付費小群模式的區分不足。 Backroom 的 Rooms 類似於私人的Telegram群組或微信小群，均依賴內容稀缺性來吸引用戶。 此外，傳統群組模式已具用戶基礎，若 Backroom 不加創新，難以吸引到新用戶。

此外，Backroom依靠專屬的AI Bot 去抓取群組中的關鍵信息進行推送，是整個經濟飛輪中重要的生產環節。 但是AI模型可能因訓練數據不足或算法偏差而誤判消息，如將無關討論誤認為是Alpha，或忽略隱含的關鍵信息。

寫在最後：InfoFi賽道的未來展望

不管是Backroom、Kaito或是Trends，InfoFi項目關注的核心都應該是如何給市場帶來更真實有效的信息，從而給當下市場注入更多的流動性。 InfoFi目前也存在著許多問題，比如計算積分的規則不透明、對AI的依賴比較嚴重等。

InfoFi項目的意義也許就在於推動當前市場用戶從“挖提賣”到深入了解項目機制，潛心建設，項目方也更應把空投獎勵給予真實參與的用戶和創作者。 當更多人開始輸出和提供高質量、真實的內容，當市場更關注有行動力、有創意的項目，牛市的到來將不再僅由周期決定，而是由創新與價值驅動。

（本文僅為信息分享，不構成投資建議）

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