Multicoin: Có những cơ hội kinh doanh nào khác trên thị trường dự đoán?

Tiêu đề gốc: Xây dựng Nền kinh tế Sự chú ý
Tác giả gốc: Eli Qian, Multicoin Capital
Người dịch: Peggy, BlockBeats

Ghi chú của Biên tập viên: Trong thời đại bùng nổ thông tin, bản thân sự chú ý đang trở thành một tài sản có thể đo lường và giao dịch được. Bài viết này khám phá cách "tài sản sự chú ý" có thể được tài chính hóa thông qua thị trường dự đoán và cơ chế tiên tri, đồng thời đề xuất một phương pháp luận để xây dựng "hợp đồng sự chú ý vĩnh viễn". Khi giá trị của meme dần dần xuất hiện trong các tài sản truyền thống như cổ phiếu, chúng ta có thể đang ở ngưỡng cửa của nền kinh tế sự chú ý trở thành một loại tài sản chính thống.

Sau đây là bài viết gốc:

Tiềm năng tài chính của Tài sản Sự chú ý

Mặc dù điều này có thể được đơn giản hóa quá mức, nhưng tài sản có thể được chia thành hai loại:

1. Tài sản dòng tiền—chủ yếu bao gồm cổ phiếu và trái phiếu. Những tài sản này tạo ra dòng tiền, mà các nhà đầu tư định giá dựa trên điều này. 2. Tài sản cung cầu—Chủ yếu áp dụng cho hàng hóa và ngoại hối. Giá của chúng dao động dựa trên cung cầu. Gần đây, không gian tiền điện tử đã tạo ra một loại tài sản mới—một loại tài sản có giá trị dựa trên sự chú ý. Ngày nay, "tài sản chú ý" chủ yếu bao gồm các tài sản do người dùng tạo ra (UGA) như NFT, token sáng tạo và tiền meme. Những tài sản này đóng vai trò là "điểm Schelling" của sự chú ý về mặt văn hóa, và giá của chúng phản ánh sự lên xuống của sự chú ý. Mặc dù tiền meme rất thú vị từ góc độ văn hóa, nhưng chúng vẫn còn nhiều thiếu sót từ góc độ tài chính. Một tài sản chú ý hiệu quả nên cho phép những người tham gia thị trường trực tiếp tiếp xúc với sự chú ý đang được dành cho một sự kiện. Bằng cách này, những người tham gia được khuyến khích giao dịch các tài sản mà họ tin là bị định giá sai, và thị trường có thể cùng nhau hình thành giá phản ánh dự đoán về sự chú ý. Chúng tôi tin rằng, nếu được xây dựng đúng cách, tài sản chú ý có tiềm năng trở thành một loại tài sản thực sự. Để phát triển khái niệm này, bài báo này đề xuất "Attention Oracles", một kiến trúc oracle mới hỗ trợ "Attention Perps" - một loại công cụ tài chính mới cho phép các nhà giao dịch mua hoặc bán sự chú ý văn hóa.

Tóm lại, Attention Oracle xây dựng một chỉ số tổng hợp có trọng số được thiết kế để nắm bắt những thay đổi về sự chú ý bằng cách tận dụng các chiều giá, thanh khoản và thời gian thông qua các thị trường dự đoán nhị phân xoay quanh một chủ đề. Để đảm bảo hiệu quả của nó, thị trường cơ sở phải được lựa chọn cẩn thận để đại diện cho các đầu vào chú ý thực tế có liên quan. Việc sử dụng thị trường dự đoán làm đầu vào cho Attention Oracle cũng tạo ra "chi phí thao túng nhúng", về mặt lý thuyết, điều này làm giảm thao túng ác ý vì các nhà giao dịch đối địch phải mạo hiểm vốn để tác động đến chỉ số.

Tại sao chúng ta cần hợp đồng chú ý vĩnh viễn?

UGA tìm thấy sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường trong không gian đầu cơ thuần túy và rất giỏi trong việc theo dõi sự chú ý được tạo ra từ đầu, chẳng hạn như các xu hướng trực tuyến và meme mới nổi.

UGA giải quyết một vấn đề: tạo ra tài sản cho những thứ mà hệ thống tài chính truyền thống không thể đáp ứng. Quy trình phát hành tài sản truyền thống chậm, tốn kém và phải chịu các rào cản pháp lý cao, hạn chế phạm vi tài sản có thể được phát hành. Mặt khác, tài sản chú ý phải hoạt động ở tốc độ internet để theo kịp các xu hướng văn hóa toàn cầu. Kết hợp cơ chế phát hành mã thông báo không cần cấp phép, các phương pháp định giá thông minh như đường cong liên kết và hỗ trợ thanh khoản của DEX, hầu như bất kỳ ai cũng có thể tạo tài sản miễn phí, tạo thanh khoản và đưa nó ra thị trường để người khác giao dịch.

Một nhận xét về UGA là chúng thường bắt đầu từ con số không. Đây không phải là lỗi mà là một tính năng. Nếu bạn tạo ra một meme mới từ đầu, nó sẽ không nhận được sự chú ý nào khi mới ra mắt, khiến việc tham gia với mức giá thấp trở nên hợp lý. Điều này cũng cho phép những người có kỹ năng nhận biết xu hướng sớm kiếm tiền từ kỹ năng của mình bằng cách tạo ra các tài sản chi phí thấp. Tuy nhiên, điều này cũng có nghĩa là UGA không phù hợp để cung cấp khả năng tiếp cận tài chính cho những thứ đã thu hút nhiều sự chú ý. Ví dụ: giả sử bạn muốn mua dài hạn sự chú ý của LeBron James. Bạn có thể tạo ra một đồng meme, nhưng đã có rất nhiều token LeBron trên thị trường. Bạn nên mua loại nào? Hơn nữa, một đồng meme LeBron mới sẽ có giá gần bằng không, nhưng LeBron là một trong những người nổi tiếng nhất thế giới, và sự chú ý của anh ấy có thể sẽ cực kỳ cao; khó có khả năng tăng gấp 100 lần trong thời gian ngắn. Cuối cùng, nếu bạn muốn bán khống sự chú ý của anh ấy, thì đồng meme sẽ gây khó khăn cho việc này. Vậy, một tài sản nhắm đến một chủ đề đã thu hút nhiều sự chú ý nên trông như thế nào? Một số yêu cầu có thể bao gồm: 1. Khả năng giao dịch song chiều: Tài sản phải hỗ trợ cả vị thế mua và bán. 2. Kết nối với các nguồn dữ liệu về sự chú ý trong thế giới thực: Phải có một "nguồn sự thật" đáng tin cậy để đo lường sự chú ý.

3. Không nên bắt đầu từ con số 0: Tài sản phải có giá trị ban đầu phản ánh sự chú ý hiện có.

Nếu bạn xem xét các yêu cầu này, bạn sẽ nhanh chóng nhận ra rằng hợp đồng tương lai vĩnh viễn (Perps) hoàn toàn phù hợp: chúng là hợp đồng hai chiều, có oracle (nguồn sự thật), và là sản phẩm phái sinh, chúng không bắt đầu từ con số 0. Thách thức thực sự nằm ở việc xây dựng một oracle hiệu quả cho "Attention Perps".

Một số nhóm đã và đang làm việc về vấn đề này, chẳng hạn như Noise. Trên nền tảng Noise, các nhà giao dịch có thể mua hoặc bán khống đối với "tâm trí" của một số dự án tiền điện tử nhất định, chẳng hạn như MegaETH và Monad. Noise sử dụng Kaito làm oracle, tổng hợp dữ liệu mạng xã hội và tin tức để tạo ra một con số duy nhất thể hiện mức độ chú ý mà một chủ đề nhận được.

Tuy nhiên, thiết kế này vẫn còn nhiều chỗ cần cải thiện. Mục tiêu của một Oracle chú ý là lấy dữ liệu liên quan đến sự chú ý làm đầu vào, áp dụng một số hàm vào đó và đưa ra một giá trị mà các nhà giao dịch có thể sử dụng để quyết định mua hay bán. Một vấn đề khi sử dụng mạng xã hội làm đầu vào là nó dễ bị thao túng. Điều này thể hiện một biến thể của Định luật Goodhart: trong các thị trường đối đầu, các nhà giao dịch cố gắng thao túng dữ liệu đầu vào để tác động đến giá. Kaito đã phải thiết kế lại bảng xếp hạng và cơ chế chống thư rác để giải quyết vấn đề này. Hơn nữa, mạng xã hội không phải là cách hoàn hảo để thu hút sự chú ý. Lấy Shohei Ohtani làm ví dụ. Anh ấy có một lượng người hâm mộ toàn cầu và sử dụng nhiều ứng dụng mạng xã hội khác nhau, tất cả đều có thể không được Kaito lập chỉ mục. Nếu anh ấy lại vô địch World Series, sức hút ngôi sao của anh ấy sẽ còn lớn hơn nữa, nhưng lượng người theo dõi hoặc lượt đề cập trên mạng xã hội của anh ấy sẽ không nhất thiết tăng theo cấp số nhân. Oracle chú ý: Phương pháp tiếp cận dựa trên thị trường Trở lại ví dụ trước đó về LeBron James, giả sử bạn muốn giao dịch sự chú ý của LeBron. Để xây dựng một oracle thu hút sự chú ý cho anh ấy, bước đầu tiên là thu thập (hoặc tạo, nếu chưa có) nhiều thị trường dự đoán nhị phân về LeBron, chẳng hạn như: "Liệu LeBron James có hơn X triệu người theo dõi vào cuối tháng này không?"; "Liệu LeBron James có vô địch năm 2026 không?"; "Liệu LeBron James có giành được giải thưởng MVP năm 2026 không?" Một oracle thu hút sự chú ý hoàn chỉnh về LeBron sẽ sử dụng nhiều thị trường cơ sở hơn, nhưng để làm ví dụ, chúng ta sẽ sử dụng ba thị trường này. Giá chỉ số sẽ được tính bằng cách tổng hợp có trọng số của giá, thanh khoản, thời gian giải quyết và tầm quan trọng của từng thị trường.

Đối với mỗi thị trường, chúng ta có giá, thanh khoản, thời gian giải quyết và điểm quan trọng. Để minh họa, chúng tôi sử dụng một công thức trọng số rất đơn giản. Mỗi thị trường được chấm điểm theo thang điểm từ 1 đến 10, bao gồm các yếu tố thanh khoản và thời gian:

Giả sử chúng ta quyết định cho ba thị trường điểm số là 8, 2 và 10, thì trọng số của mỗi thị trường sẽ là:

Giá trị chú ý cuối cùng sẽ là: Nếu chúng ta giả định rằng ba thị trường có thời gian giải quyết lần lượt là 180 ngày, 20 ngày và 180 ngày và điểm quan trọng lần lượt là 8, 2 và 10, thì kết hợp các yếu tố trên sẽ cho kết quả: Tất nhiên, có những cách phức tạp hơn để tính toán các số liệu chú ý, chẳng hạn như sử dụng lãi suất mở thay vì khối lượng, tính đến các sự kiện tương quan, điều chỉnh theo độ sâu thị trường và các mối quan hệ phi tuyến tính giữa các biến. Chúng tôi cũng đã tạo một trang web tương tác nơi người đọc có thể tạo chỉ số của riêng họ bằng cách sử dụng thị trường Kalshi trực tiếp. Một lợi thế chính của kiến trúc oracle dựa trên thị trường dự đoán này là thao tác có chi phí thực. Nếu một nhà giao dịch đang nắm giữ sự chú ý của LeBron và muốn thao túng giá tăng, họ phải mua một vị thế trên thị trường dự đoán nhị phân cơ sở. Giả sử thị trường cơ sở có tính thanh khoản, điều này có nghĩa là họ cần mua một vị thế ở mức giá mà thị trường cho là bị định giá quá cao. Chúng tôi tin rằng một lợi thế rất quan trọng khác của những thị trường này khi chúng phát triển là thị trường dự đoán nhị phân cung cấp cho các nhà tạo lập thị trường một thị trường giao ngay để phòng ngừa rủi ro. Nếu nhà tạo lập thị trường bán khống một chỉ số chú ý, họ có thể phòng ngừa rủi ro bằng cách nắm giữ vị thế mua trong các thị trường dự đoán cơ bản cấu thành chỉ số đó. Adjacent đã sử dụng thị trường thanh khoản thời gian thực trên Kalshi để tạo ra các chỉ số theo dõi xu hướng chính trị, chẳng hạn như cuộc chiến giành quyền kiểm soát giữa Đảng Dân chủ và Đảng Cộng hòa và cuộc bầu cử thị trưởng thành phố New York. Chúng tôi tin rằng một cách tiếp cận tương tự có thể được sử dụng để theo dõi sự chú ý đối với các chủ đề tùy ý. Khi thị trường dự đoán phát triển, tập hợp các chủ đề có thể được sử dụng để xây dựng các chỉ số chú ý cũng sẽ mở rộng. Không gian thiết kế của Oracle chú ý Kiến trúc Oracle mà chúng tôi đề xuất không phải là không có sự đánh đổi. Khi suy nghĩ về Oracle chú ý một cách rộng hơn, chúng tôi tin rằng các khía cạnh sau đây là những cân nhắc chính:

1. Dữ liệu đầu vào có liên quan như thế nào?

2. Dữ liệu đầu vào này có dễ tiếp cận như thế nào?

3. Dữ liệu đầu vào có dễ bị thao túng hoặc trò chơi hóa không?

4. Những hàm nào được áp dụng cho các đầu vào để tính toán giá trị sự chú ý?

Đánh đổi rõ ràng nhất với oracle mà chúng tôi đề xuất là dữ liệu đầu vào rất khó thu thập. Nếu bạn muốn xây dựng một oracle sự chú ý cho LeBron James, trước tiên bạn phải tạo ra nhiều thị trường dự đoán thanh khoản cho nhiều chủ đề liên quan đến LeBron. Hơn nữa, các thị trường này phải duy trì tính thanh khoản theo thời gian và được thay thế bằng các thị trường thanh khoản mới khi các thị trường ban đầu được giải quyết hoặc trở nên không còn phù hợp. Do đó, chúng tôi tin rằng thiết kế này phù hợp nhất với một số ít chủ đề thu hút sự chú ý cao với các thị trường dự đoán đã được thiết lập (chẳng hạn như Donald Trump hoặc Taylor Swift).

Một sự đánh đổi khác là sự chú ý có thể tăng lên bất kể kết quả của sự kiện ra sao. Ví dụ, ngay cả khi LeBron không giành thêm chức vô địch nào nữa, sự chú ý vẫn có thể tăng lên khi mọi người bắt đầu đặt câu hỏi về màn trình diễn của anh ấy. Có thể sẽ có những cuộc thảo luận rộng rãi về việc liệu anh ấy thực sự đã già hay đang sa sút phong độ. Tương tự, sự chú ý trong thế giới thực thường đổ dồn vào những sự kiện bất ngờ, trong khi thị trường dự đoán lại đo lường kỳ vọng về một sự kiện. Nếu thị trường kỳ vọng LeBron sẽ giành được danh hiệu MVP, nhưng anh ấy không giành được, sự chú ý có thể tăng lên trong khi chỉ số giảm. Người hâm mộ và các nhà bình luận có thể thảo luận về việc liệu anh ấy có bị "cướp" danh hiệu MVP hay liệu quy trình tuyển chọn có bất công hay không. Thiết kế oracle tốt nhất cuối cùng có thể là sự kết hợp của thị trường dự đoán, dữ liệu mạng xã hội và các nguồn khác. Google Trends gần đây đã mở phiên bản alpha, cho phép các nhà phát triển truy cập dữ liệu xu hướng tìm kiếm thông qua API. Lượng tìm kiếm trên internet cho một chủ đề rõ ràng có mối tương quan cao với sự chú ý dành cho chủ đề đó, và vì Google Trends lọc ra các tìm kiếm trùng lặp, nên nó có thể ít bị thao túng hơn so với dữ liệu mạng xã hội. Một nguồn khác có thể là sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để phân tích các dữ liệu đầu vào dễ bị thao túng hơn và cố gắng lọc bỏ thư rác. Ví dụ, một LLM có thể thu hút sự chú ý dựa trên các tiêu đề từ các hãng tin tức lớn hoặc các bài đăng phổ biến trên X (trước đây là Twitter). Chúng tôi tin rằng các sàn giao dịch đã thành lập như Kalshi và Polymarket là những nơi tốt nhất để cung cấp hợp đồng tương lai chú ý, vì họ đã có nhiều thị trường cơ sở thanh khoản cao và người dùng sẵn sàng giao dịch trên các thị trường mới. Tuy nhiên, chúng tôi không tin rằng cơ hội cho các tài sản chú ý chỉ giới hạn ở những nền tảng lớn này. Một cấu hình sẽ bao gồm các kho dự trữ giao dịch trên các thị trường dự đoán, nhắm mục tiêu các vị thế mua/bán đối với các chủ đề cụ thể. Ví dụ, một Taylor Swift mua cổ phiếu dài hạn có thể mua các hợp đồng "có" cho các sự kiện như liệu cô ấy có lọt vào top 10 đĩa đơn hay biểu diễn tại Super Bowl hay không. Người quản lý kho sẽ quyết định thị trường nào tương quan với sự chú ý ngày càng tăng.

Một ví dụ khác là hợp đồng tương lai do người xây dựng triển khai sử dụng Hyperliquid. HIP-3 mang lại sự linh hoạt, cho phép người triển khai thị trường tùy chỉnh các oracle của riêng họ—một thị trường HIP-3 có thể sử dụng kết hợp giá Kalshi/Polymarket, số liệu truyền thông xã hội, Xu hướng Google, tiêu đề tin tức, v.v.

Sự chú ý như một loại tài sản

Trớ trêu thay, ứng dụng trưởng thành đầu tiên của nền kinh tế chú ý có thể xuất hiện trên thị trường chứng khoán. Giá cổ phiếu bao gồm hai thành phần: giá trị DCF (tức là giá trị nội tại) và giá trị memetic.

Theo truyền thống, hầu hết các cổ phiếu đều không có giá trị meme đáng kể. Tuy nhiên, trong những năm gần đây, nhờ các nền tảng giao dịch bán lẻ 24/5 như WallStreetBets và Robinhood, ngày càng nhiều cổ phiếu đã phát triển giá trị meme bền vững. Mục tiêu của một nhà phân tích nghiên cứu cổ phiếu là xác định giá cổ phiếu. Mặc dù đã có các phương pháp được thiết lập để tính toán thành phần DCF, nhưng thành phần giá trị meme nên được mô hình hóa như thế nào? Khi ngày càng nhiều tài sản bị ảnh hưởng bởi giá trị meme, việc phát triển các phương pháp mô hình hóa giá trị này sẽ trở nên thiết yếu. Các nhà đầu tư lão luyện đã sử dụng các số liệu như số lượng người theo dõi, lượt thích và lượt xem trang để đánh giá tâm lý thị trường. Thị trường dự đoán và các cấu trúc oracle khác có thể là những công cụ hữu ích để đo lường sự chú ý của cổ phiếu và từ đó xây dựng các mô hình giao dịch tốt hơn. Tuy nhiên, cơ hội cho các tài sản chú ý vượt xa giá cổ phiếu. Chúng tôi tin rằng việc dự đoán sự chú ý là một hoạt động có giá trị kinh tế theo đúng nghĩa của nó. Sự chú ý là một chỉ báo hàng đầu về sở thích và chi tiêu của người tiêu dùng. Các công ty phân bổ ngân sách cho R&D, tuyển dụng và tiếp thị dựa trên nơi sự chú ý chảy đến. Chìa khóa nằm ở việc tìm ra các phương pháp mới để mô hình hóa các luồng này.

Nếu bạn đang xây dựng tài sản chú ý hoặc cơ sở hạ tầng liên quan, vui lòng liên hệ với chúng tôi.

「Liên kết gốc」

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia