La declinación de InfoFi y sus implicaciones para la dinámica del mercado de criptomonedas

La caída de InfoFi en el año 2025 causó un gran impacto en el ecosistema de criptomonedas. Esto reveló vulnerabilidades graves en los modelos basados en la atención, que intentan obtener beneficios económicos a partir de la participación de los usuarios. Aunque estos modelos inicialmente prometían democratizar la creación de contenido y recompensar la participación de los usuarios, sus defectos estructurales, derivados de la medición subjetiva del valor, han llevado a una desilusión en el mercado, al escrutinio regulatorio y a una reevaluación de su sostenibilidad a largo plazo. Al analizar las implicaciones de esto para la dinámica del mercado de criptomonedas, queda claro que el futuro de estos modelos depende de su capacidad para adaptarse al comportamiento cambiante de los usuarios, a los marcos regulatorios y a los avances tecnológicos.

Los desafíos estructurales de InfoFi

La caída de InfoFi no fue un evento repentino, sino el resultado previsible de su diseño fundamental. Plataformas como Kaito y Cookie DAO incentivaban a los usuarios a generar contenido a cambio de tokens. Esto creó un sistema en el que las métricas de interacción (visitas, me gusta, compartidos) se convertían en el principal indicador de valor. Sin embargo…Como se señaló en un resumen de 2025…Este enfoque condujo a lo que se puede llamar “efecto de anuncios publicitarios”. Las plataformas priorizaban el sensacionalismo en lugar de la precisión, lo que dañó la confianza en el ecosistema de contenidos. La dependencia de métricas subjetivas también incentivó la creación de spam generado por IA, además de contribuciones repetitivas y de baja calidad.Además, se está debilitando aún más la economía que requiere la atención.No.

La fragilidad estructural de InfoFi se veía agravada por su dependencia de plataformas centralizadas como X (anteriormente Twitter). Cuando X modificó sus políticas de API para bloquear las aplicaciones que recompensaban a los usuarios por publicar contenido, los precios de las tokens de proyectos como Kaito disminuyeron en un 20%.Forzando reestructuraciones.Esto reveló un defecto crítico: los modelos basados en la atención carecían de capacidad para resistir los cambios en las políticas impuestas por los responsables de la gestión de acceso.Una vulnerabilidad que socavó su viabilidad a largo plazo.¡No!

El auge de los modelos criptográficos basados en la atención

A pesar de estas dificultades, los modelos criptográficos basados en la atención han demostrado ser prometedores, ya que permiten utilizar el aprendizaje automático avanzado para predecir las tendencias del mercado.Los estudios realizados entre los años 2023 y 2025 demuestran queLos mecanismos de atención utilizados en los modelos de aprendizaje profundo, como el Attention-LSTM y las arquitecturas híbridas CNN-LSTM, son superiores a los modelos estadísticos tradicionales como ARIMA y GARCH en la predicción de precios de criptomonedas. Estos modelos logran capturar de manera eficaz la naturaleza no lineal y volátil del mercado de criptomonedas.Ofrece una mayor precisión e facilidad de interpretación.Por ejemplo, un modelo CNN-BIGRU basado en la atención de dos etapas mejora las predicciones de precios en Ethereum, al integrar la extracción de características con el modelado de dependencias a largo plazo.Según las investigaciones…¡No!

Sin embargo, la caída de InfoFi ha planteado dudas sobre la sostenibilidad de estos modelos. Los críticos sostienen que los sistemas basados en la atención tienen los mismos defectos que InfoFi: priorizan las métricas relacionadas con el engagement a corto plazo, en lugar de crear valor real.Conduce a distorsiones en el mercado.La proliferación de correos electrónicos generados por la inteligencia artificial y la concentración de la atención en proyectos específicos agravan aún más estos problemas.Se crea un ciclo de retroalimentación que desvaloriza las contribuciones de los usuarios.No.

Adaptaciones post-InfoFi y cambios regulatorios

En respuesta a estos desafíos, las plataformas están redefiniendo sus enfoques. Por ejemplo, Kaito ha pasado de utilizar incentivos basados en tareas puntuales, a un “sistema operativo para el crecimiento de usuarios”, que enfatiza la participación estructural a largo plazo.De acuerdo con los análisis realizados…Al recompensar las contribuciones consistentes y de alta calidad, así como al fomentar una “identidad de contenido verificada”, Kaito busca convertir la atención en un activo duradero.Como se informó.De manera similar, Cookie3 y Xeet han introducido sistemas de puntuación en niveles distintos. En estos sistemas, se da prioridad a la profundidad del conocimiento, en lugar de a la amplitud de lo que se aprende.Se utilizan métricas en la cadena para evaluar la influencia.Estas adaptaciones reflejan una reevaluación más amplia por parte de la industria sobre cómo se puede obtener beneficios económicos sin degradar la calidad del contenido.Como se observa¡No!