El riesgo relacionado con las plataformas en los tokens InfoFi: Una lección para los modelos de interacción descentralizados

La aparición de InfoFi-short.Información financieraHa redefinido la forma en que la atención, los datos y el contenido se monetizan en el ecosistema de Web3. Al utilizar la inteligencia artificial y la cadena de bloques, los proyectos InfoFi buscan descentralizar la distribución de valores, permitiendo así a los creadores y usuarios ganar dinero gracias a sus contribuciones. Sin embargo, detrás de esta apariencia innovadora se esconde una vulnerabilidad grave: la dependencia estructural de la infraestructura centralizada. Desde las plataformas de redes sociales hasta las billeteras de custodia, estas dependencias expongan a las monedas InfoFi a riesgos sistémicos que podrían socavar su viabilidad a largo plazo.

Dependencias centralizadas: Una espada de doble filo

Los proyectos de InfoFi, como Kaito y Cookie.fun, se basan en principios descentralizados, pero al mismo tiempo permanecen conectados a sistemas centralizados. Por ejemplo, el modelo de evaluación de contenido desarrollado por Kaito, que utiliza tecnología de inteligencia artificial…Depende de la API de X (anteriormente Twitter).Para las métricas de participación del usuario. Cuando X prohibió abruptamente los proyectos de InfoFi en el año 2025…La tokenización de KAITO cayó en un 20%.En un solo día, se pone de manifiesta la fragilidad de tales dependencias. Este incidente subraya una verdad más general: incluso los proyectos diseñados para desafiar las plataformas centralizadas, a menudo heredan sus vulnerabilidades.

Los intercambios de criptomonedas centralizados también amplifican estos riesgos. El ataque informático de Bybit en febrero de 2025 causó una pérdida de 1.5 mil millones de dólares debido a la utilización de credenciales de empleados comprometidas. Esto demuestra los defectos inerentes al modelo de custodia de las criptomonedas. En el caso de las tokens InfoFi, que a menudo dependen de los intercambios de criptomonedas para obtener liquidez, tales violaciones pueden provocar pérdidas en cadena. Como señaló TokenMetrics, los modelos de custodia crean puntos de falla, donde cualquier fallo en la seguridad o insolvencia de los proveedores puede afectar directamente los fondos de los usuarios.

Gobierno y tokenómica: La ilusión de la descentralización

Los defectos en la gobernanza de los proyectos InfoFi suelen ser similares a los de los ecosistemas blockchain tradicionales. Por ejemplo, Arbitrum enfrentó críticas debido a su modelo de gobernanza centralizado, basado en tokens. Este modelo podría permitir que una sola entidad acumule la mayoría de los tokens, lo cual podría llevar a adquisiciones hostiles. De manera similar, el escándalo relacionado con los tokens de Kaito en 2025 reveló cómo el control centralizado de la información, como el comercio con información privilegiada por parte de los miembros del equipo, puede erosionar la confianza en sistemas que se presentan como descentralizados.

La tokenómica también juega un papel crucial en la sostenibilidad. Los modelos mal estructurados, como aquellos con una concentración excesiva de tokens o con utilidades poco claras, pueden generar inestabilidad económica. La caída de los tokens con alta valoración total en el año 2025 demostró cómo la tokenómica especulativa no puede resistir la supervisión de nivel institucional. Para los proyectos InfoFi, es crucial alinear la utilidad de los tokens con la creación de valor en el mundo real, en lugar de basarse en especulaciones.

Vulnerabilidades técnicas: Más allá de los contratos inteligentes

Aunque los errores en los contratos inteligentes siguen siendo un riesgo bien documentado, los proyectos de InfoFi enfrentan además desafíos técnicos. Las vulnerabilidades en el control de acceso, como el error en la inicialización de la función a 88 mph, han causado daños por valor de 953.2 millones de dólares desde 2024. La manipulación de los oráculos de precios y los errores lógicos también contribuyen a desestabilizar los protocolos, como se vio en el ataque al protocolo SIR.trading en marzo de 2025. Estos problemas se ven agravados por la integración de herramientas basadas en IA, lo que introduce nuevos riesgos relacionados con la confianza y las responsabilidades.

Estudios de casos: Lecciones extraídas desde las trincheras

1. El escándalo relacionado con el descargo de tokens de KaitoLas acusaciones de que los miembros del equipo de Kaito habían cometido actos de trading interno antes de la terminación de su contrato expusieron los riesgos derivados de una asimetría de información centralizada.
2. El “Hack” de Bybit para el año 2025El robo de 1.5 mil millones de dólares, a través de credenciales comprometidas, puso de manifiesto la vulnerabilidad del modelo de custodia ante ataques realizados por personas.
3. Revisión de la política de API de XLa prohibición impuesta por la plataforma a las aplicaciones de contenido basado en recompensas provocó directamente el colapso de proyectos como CookieDAO. Esto demuestra cómo los cambios en las políticas pueden invalidar completamente los modelos de negocio existentes.

Conclusión: Reduciendo los riesgos en un mundo centralizado

Para los inversores, lo importante es que los tokens de InfoFi no están exentos de los riesgos relacionados con las infraestructuras centralizadas. Es necesario diversificar las inversiones, realizar un análisis cuidadoso de los proyectos en cuestión y concentrarse en aquellos proyectos que utilicen modelos de gobierno híbrido (por ejemplo, organizaciones autónomas descentralizadas).Medidas de seguridad para el cálculo en múltiples partesEsto puede reducir la exposición a riesgos. Mientras tanto, los desarrolladores deben dar prioridad a las auditorías técnicas, las verificaciones formales y los marcos de ejecución descentralizados, con el fin de reducir la dependencia de los sistemas centralizados.

En una época en la que la atención es algo tan valioso, la revolución InfoFi sigue siendo un proyecto en desarrollo. Pero, como demuestra la historia, las innovaciones más resistentes son aquellas que aprenden de sus vulnerabilidades y se adaptan en consecuencia.