Kaito 算法的逆襲實驗：如何用 3 張擦邊圖，24 小時沖上中文區(qū)榜首

近日，jesse 在 X（原 Twitter）平臺上進行了一場令人矚目的實驗：發(fā)布三篇介于有價值信息和純粹灌水之間的「擦邊」加密內(nèi)容，以此測試 Kaito 平臺 Yap 積分算法的邊界。出乎所有人意料的是，僅僅不到 24 小時，jesse 的賬號 @jessethecook69 突然沖上了 Kaito Yapper 榜單的全球第九名，并一舉拿下中文區(qū)第一。這種僅憑并非高質(zhì)量內(nèi)容卻能迅速上榜的現(xiàn)象，不禁讓人質(zhì)疑 Kaito 所宣稱的 AI 內(nèi)容評分算法是否真如其標榜的那樣公正嚴格？抑或當(dāng)中存在可被人為利用的漏洞？

以下便是此次實驗發(fā)布的三條擦邊內(nèi)容推文。這些內(nèi)容風(fēng)格貼近日常，通過趣味性和視覺沖擊迅速獲得大量互動。事實上，社區(qū)里已有不少類似質(zhì)疑。Blockworks 的一篇報道提到，有用戶通過在推文下反復(fù)回復(fù)同一個詞（比如連續(xù)回復(fù)「reply」），竟意外刷出了數(shù)百點 Yap 積分。盡管官方可能很快修復(fù)了此類漏洞，但這些案例足以引發(fā)討論：Kaito 打造的「信息即資本」（InfoFi）模式是否真能兌現(xiàn)對優(yōu)質(zhì)信息的激勵，抑或在某些情況下蛻變成新的流量游戲？

要解答這些疑問，有必要深入剖析 Kaito 的底層原理，了解它如何利用 Twitter API 提供的海量元數(shù)據(jù)，結(jié)合 OpenAI 的 ChatGPT 等大型語言模型進行語義分析與趨勢判斷，并通過 Smart Followers 體系和 Yap 積分等「社交激勵」機制，構(gòu)建一個去中心化的信息生態(tài)。接下來，jesse 將分別從行業(yè)意義和技術(shù)細節(jié)兩個角度，對這一問題進行分析。

信息即資本：Kaito 的平臺創(chuàng)新與行業(yè)意義

Kaito 所倡導(dǎo)的 InfoFi 新模式，不僅是一場技術(shù)和產(chǎn)品的創(chuàng)新實驗，也正在對加密行業(yè)的信息傳播機制和營銷范式帶來結(jié)構(gòu)性沖擊。過去，加密項目的營銷主要依賴于傳統(tǒng)手段：雇傭公關(guān)代理公司、與 KOL（加密圈意見領(lǐng)袖）合作在社交媒體上造勢。這種模式下信息往往不透明、傳播效率低，還催生了大量「軟文」和吹捧帖。相比之下，Kaito 通過算法驅(qū)動的社區(qū)激勵正在改變游戲規(guī)則——項目方、KOL 和普通用戶之間的關(guān)系被重新置于一個以內(nèi)容價值和貢獻為基礎(chǔ)的競爭環(huán)境中。

項目方營銷范式從「投放」轉(zhuǎn)向「參與」

在傳統(tǒng)模式下，項目方常常將用戶的注意力視作可以用資金購買的廣告位：出資請大 V 發(fā)布推廣帖，再借助后者龐大的粉絲基數(shù)擴散信息。然而這種投放式營銷存在明顯隱患：

· 效果難以衡量：KOL 的粉絲中真正關(guān)心項目的有多少？轉(zhuǎn)化率如何？項目方可能花了高昂預(yù)算，卻僅換來虛高的「聲量」，實際用戶轉(zhuǎn)化寥寥。

· 信息可信度存疑：如今受眾很容易分辨出哪些內(nèi)容是在進行付費推廣，對于此類硬性廣告帖通常會保持警惕甚至反感。

Kaito 的出現(xiàn)引領(lǐng)了一種參與式的裂變傳播范式：通過「Yap-to-Earn」，項目不再需要將營銷預(yù)算集中砸向少數(shù)大 V，而是接入 Kaito 的 Yapper 榜單體系，讓社區(qū)成員自發(fā)為項目發(fā)聲。舉例來說，一個新項目希望擴大聲量，可以與 Kaito 合作在平臺上開啟該項目的社區(qū)排行榜——所有用戶圍繞這個項目發(fā)布的原創(chuàng)內(nèi)容都參與積分競賽。實際效果類似一場全民參與的內(nèi)容創(chuàng)作大賽。用戶為了贏取 Yap 積分或未來可能的空投獎勵，爭相研究項目、發(fā)表深度分析或獨到見解，力爭登上排行榜獲得回報；項目方則以相對低廉的成本（例如承諾給予排行榜前列用戶代幣空投或獎品）收獲了海量優(yōu)質(zhì)的 UGC（用戶生成內(nèi)容）。這些內(nèi)容由用戶主動分享到 Twitter 等公共平臺，往往更具傳播力和說服力——畢竟這不是冰冷的廣告，而是社區(qū)成員的真實聲音（即便有激勵因素，內(nèi)容也是用戶自主創(chuàng)作）。

這種模式被稱為社交版的「注意力證明」（Proof-of-Attention）：那些在排行榜上名列前茅的發(fā)帖者，被視為提供了高價值的信息，因此獲得應(yīng)有的收益。不管這種做法被貼上 InfoFi 或 SocialFi 的標簽，它都在實質(zhì)上重塑項目傳播的組織方式。營銷不再完全由中心化團隊主導(dǎo)，而轉(zhuǎn)變?yōu)榧铗?qū)動的社區(qū)集體創(chuàng)作。項目方的角色也從傳統(tǒng)的廣告金主，變?yōu)樯鐓^(qū)活動的發(fā)起者和獎勵提供者。

不再唯粉絲論英雄：小 KOL 如何借 Kaito 成功逆襲？

在 InfoFi 生態(tài)下，傳統(tǒng)加密 KOL 的角色同樣發(fā)生變化。一方面，頭部 KOL 依然舉足輕重：例如 Vitalik、jesse.base 等業(yè)內(nèi)大咖在 Yapper 榜單上依舊名列前茅，說明真正有真知灼見且擁有大量追隨者的意見領(lǐng)袖仍能主導(dǎo)話題走向。另一方面，這些 KOL 現(xiàn)在處于一個公開競爭的環(huán)境：他們每一次發(fā)聲都會被算法客觀記錄和評分，積分高低一目了然。對于真心有料的 KOL 而言，這是正向激勵；但過去那些僅靠名氣卻鮮少產(chǎn)出干貨的 KOL，在 InfoFi 機制下影響力則可能逐漸被削弱。因為如果他們只發(fā)廣告貼卻拿不到積分，又不積極參與討論互動，那么排行榜排名會下降，并被社區(qū)視為「沒有干貨」。如此一來，KOL 們被迫更加積極且真誠地參與社區(qū)討論，否則就有可能被后來者超越。

jesse 觀察到，一些中腰部 KOL 已經(jīng)借助 Kaito 實現(xiàn)了「逆襲」。他們也許粉絲數(shù)不及頭部大 V，但由于勤勉地產(chǎn)出高質(zhì)量內(nèi)容，反而在排行榜上名次靠前，獲得了與大 V 比肩的曝光。這對傳統(tǒng)的 KOL 影響力格局是一種沖擊：影響力不再僅由粉絲數(shù)量決定，內(nèi)容價值和聲譽同樣說了算?？梢詫⑵浔茸饕环N「影響力挖礦」——KOL 通過持續(xù)貢獻優(yōu)質(zhì)信息來「挖」取影響力積分（Yap）。相較過去單純依賴長期累積粉絲，在這種模式下影響力的獲取更加立體且動態(tài)。

同時，KOL 的變現(xiàn)模式也在轉(zhuǎn)型。以往大 V 主要靠項目方付費宣傳獲利，如今則多了一個渠道：通過攢取 Yap 積分來等待未來兌現(xiàn)（例如兌換成平臺代幣 KAITO）。短期來看，Yap 積分本身無法直接變現(xiàn)，但它被賦予了不低的預(yù)期價值（已經(jīng)有二級市場按估值折價交易這種預(yù)期）。由于 Yap 稀缺且獲取難度高，很多 KOL 為此投入時間在 Kaito 上保持活躍，類似早期參與「挖礦」以獲得未來收益。當(dāng)一些項目（如 Berachain）針對 Kaito 上的 Top Yapper 定向空投獎勵時，KOL 們就更有動力保持排行榜領(lǐng)先位置以獲取這些額外收益。這無形中降低了項目方直接付費給 KOL 投放廣告的需求：與其花錢請大 V 發(fā)一條廣告，不如拿出一部分預(yù)算作為社區(qū)獎勵，激勵大家在 Kaito 上參與討論；KOL 也能從中受益。這樣一來，KOL 和項目方的關(guān)系就從傳統(tǒng)的甲方乙方，轉(zhuǎn)變?yōu)楣餐瑓⑴c社區(qū)運營活動的合作伙伴。KOL 必須展現(xiàn)自己對項目的真知灼見才能贏得社區(qū)認可，而項目方也樂見 KOL 帶動更多人討論自己。雙方在一個公開的平臺上互動，信息更加透明可見。

KOL Agency 的機遇與挑戰(zhàn)

對于 KOL Agency（KOL 經(jīng)紀人/代理機構(gòu)）而言，Kaito 模式可謂一把雙刃劍。一方面，它削弱了過去 KOL Agency 所掌握的一些獨家價值：項目方可以直接借助 Kaito 提供的數(shù)據(jù)和排行榜找到真正有效的傳播者，而不必過度依賴代理機構(gòu)的人脈資源。Kaito 提供了量化的 KOL 圖譜和績效榜單作為參考，項目方能夠自行識別出細分領(lǐng)域中最活躍的傳播者，以及哪些用戶對項目表現(xiàn)出高度參與和忠誠。這樣的數(shù)據(jù)透明度過去只有資深 KOL Agency 才掌握（基于長期經(jīng)驗知道哪些 KOL 擅長帶來轉(zhuǎn)化）；現(xiàn)在 Kaito 將這些指標公開化、數(shù)據(jù)化了。精確的 KOL 圖譜可以提升營銷投放效果，增加項目方價值回報——而構(gòu)建這幅圖譜所依賴的正是對海量數(shù)據(jù)的清洗和加權(quán)，這是 Kaito 的核心競爭力之一。如果 KOL Agency 仍沿用舊有模式，只提供模糊的 KOL 名單和粗放的投放策略，其價值難免被質(zhì)疑。

但另一方面，KOL Agency 也并非全無用武之地。敏銳的代理機構(gòu)完全可以選擇擁抱 Kaito，將其視為新工具加以利用。它們可以訂閱 Kaito Pro 等高級服務(wù)，獲取深度的數(shù)據(jù)洞察，進而為客戶制定更有效的傳播策略。借助 Kaito 平臺，KOL Agency 可以更精準地幫助項目方實現(xiàn)傳播目標，例如：

· 篩選 KOL：參考 Yapper 排名、Smart Followers（核心關(guān)注者）數(shù)量等指標，挑選出最契合項目的 KOL 進行合作。

· 策劃話題：利用 Kaito 對行業(yè)趨勢的分析，策劃讓項目融入社區(qū)討論的熱點話題，引導(dǎo)更多用戶參與討論。

· 監(jiān)測效果：實時監(jiān)控推廣效果，通過 Yap 積分增長和排行榜變化來衡量聲量轉(zhuǎn)化，隨時調(diào)整策略。

· 規(guī)則優(yōu)化：指導(dǎo)項目方善用 Kaito 的規(guī)則紅利，例如怎樣發(fā)起 Launchpad 社區(qū)投票（由社區(qū)票選項目上榜的活動），何時激勵社區(qū)產(chǎn)出更多相關(guān)內(nèi)容等。

這個角色有點類似搜索引擎時代的 SEO 顧問——如今出現(xiàn)的是 InfoFi 顧問，專門研究如何玩轉(zhuǎn) Kaito 生態(tài)。在這個過程中，KOL Agency 的價值定位將從「資源中介」轉(zhuǎn)變?yōu)椤覆呗灶檰枴?，這要求其深入理解 Kaito 的算法機制和社區(qū)運營之道。可以預(yù)見，一些嗅覺靈敏的 Agency 機構(gòu)已經(jīng)開始研究 Kaito 的積分計算方式，尋找觸發(fā)高分的要訣，以便更好地服務(wù)客戶。

當(dāng)然需要注意的是，Kaito 的算法在不斷更新優(yōu)化，想靠簡單套路投機取巧刷分并不容易，但在合規(guī)范圍內(nèi)進行優(yōu)化的空間依然很大（比如引導(dǎo)真實的社區(qū)討論，而非刷屏造假）。總的來說，Kaito 給 KOL Agency 提出了挑戰(zhàn)，但也提供了乘勢而上的新機遇：誰能掌握并利用好 InfoFi 工具，誰就能在新范式下繼續(xù)為客戶創(chuàng)造價值。

信息傳播質(zhì)量的提升與算法挑戰(zhàn)

Kaito 對行業(yè)傳播內(nèi)容質(zhì)量的提升是有目共睹的。通過 InfoFi 激勵機制，過去社交平臺上充斥的純廣告、喊單帖得到了抑制，取而代之的是更多詳實的分析和理性的討論。這對整個加密社區(qū)的信息環(huán)境無疑起到了積極作用：投資者能夠看到更多有見地的觀點，減少被無意義噪音誤導(dǎo)的風(fēng)險；項目方也可以收到來自社區(qū)更真實的反饋和建議，而不再只有恭維或漫罵。注意力被引導(dǎo)到真正有價值的信息上來，信息流的有效性和含金量都顯著提高。

但這一切也潛藏著值得警惕的隱憂——算法主導(dǎo)下的話語權(quán)集中問題。隨著越來越多的行業(yè)交流遷移到 Kaito 這樣的平臺上，平臺算法本身便擁有了巨大的影響力。就像過去人們擔(dān)心 Google 的搜索算法決定了哪些網(wǎng)站能被看到，如今 Kaito 的算法實際上也在決定哪種聲音會被放大。InfoFi 雖號稱公平，但前文分析也提到，它在機制上偏向于已有聲譽的用戶。這可能導(dǎo)致一些創(chuàng)新的想法或逆向的觀點如果得不到主流大 V 的認可，就很難獲得傳播；久而久之，會不會形成另一種「信息繭房」？

Kaito 平臺出于商業(yè)利益對算法進行微調(diào)的可能性也值得關(guān)注——例如算法可能偏向推廣合作的項目信息（據(jù)觀察，對接入 Kaito 的項目，系統(tǒng)似乎明顯鼓勵用戶多討論）。作為崇尚去中心化的加密社區(qū)，我們理應(yīng)對算法壟斷保持警惕，督促 Kaito 在規(guī)則制定上保持透明和公正。Kaito 目前已經(jīng)公開了一部分 FAQ 和基本原則，但具體的評分細節(jié)仍是黑箱。未來或許需要更加 DAO 化的治理，讓社區(qū)能夠參與監(jiān)督算法的演進，確保 InfoFi 模式名副其實地公平激勵真正優(yōu)質(zhì)的信息。

技術(shù)原理：從數(shù)據(jù)獲取到 AI 解析的幕后機制

Twitter API 數(shù)據(jù)獲取：內(nèi)容基礎(chǔ)與挑戰(zhàn)

作為一款專注加密資訊的平臺，Kaito 首先需要源源不斷地獲取 Twitter（X）上的數(shù)據(jù)。通過官方 API 接口，Kaito 自動抓取每條推文的文本、發(fā)布時間、點贊數(shù)和轉(zhuǎn)推數(shù)等元數(shù)據(jù)，關(guān)聯(lián)上作者信息和互動用戶列表，為后續(xù)的算法判斷奠定基礎(chǔ)。例如，一條討論比特幣的推文，Kaito 會記錄其內(nèi)容、發(fā)布時間、互動熱度，以及發(fā)帖者的影響力；如果有業(yè)內(nèi)大 V 參與了互動，算法就會判定這條信息的含金量更高。實現(xiàn)這一切的前提是對 Twitter API 的高效調(diào)度和利用。自埃隆·馬斯克上任后，Twitter 大幅提高了 API 使用費用：企業(yè)級接口起步價高達每月 4.2 萬美元（僅可查詢約 5000 萬條推文）。要追蹤整個加密圈的動態(tài)，所需調(diào)用量遠超這一級別，對創(chuàng)業(yè)項目而言成本壓力巨大。雖然 Kaito 官方未詳述具體應(yīng)對措施，但可以想見團隊必須對每一次 API 調(diào)用都精打細算。很可能他們采取了如下策略來控制數(shù)據(jù)獲取成本：

· 聚焦重點領(lǐng)域：優(yōu)先抓取特定加密領(lǐng)域的核心賬號和話題，而非無差別地爬取全平臺數(shù)據(jù)，以節(jié)約調(diào)用配額。

· 批量查詢與緩存：利用批量查詢、緩存等技術(shù)手段減少重復(fù)請求，盡可能降低 API 調(diào)用次數(shù)。

· 用戶授權(quán)眾包：有分析猜測 Kaito 要求用戶綁定 X 賬戶獲取授權(quán) Token，將部分數(shù)據(jù)抓取任務(wù)「眾包」給用戶自身，從而繞過官方頻率限制。

在 jesse 看來，這些策略都是在不影響核心功能的前提下盡量降低數(shù)據(jù)成本和風(fēng)險，以確保 InfoFi 模式擁有穩(wěn)定的數(shù)據(jù)來源。

ChatGPT 內(nèi)容解析：AI 賦能信息價值獲取

海量數(shù)據(jù)只是起點，Kaito 更重要的法寶在于調(diào)用 OpenAI 的 ChatGPT 模型對內(nèi)容進行語義解析和質(zhì)量評估。簡單來說，Kaito 讓 AI 充當(dāng)信息的「品鑒師」和「過濾器」。每當(dāng)用戶在 X 上發(fā)帖，后臺算法都會對該內(nèi)容進行智能分析，包括識別這條推文所討論的主題、評估內(nèi)容是否有價值，以及判斷其中有無刷量作弊行為。借助先進的大型語言模型，Kaito 聲稱能夠跨越語言障礙，對英文、中文等多語種內(nèi)容一視同仁地理解和評分，不會厚此薄彼。這意味著無論用戶使用何種語言發(fā)表見解，理論上都能獲得應(yīng)有的 Yap 積分獎勵。

ChatGPT 模型還用于識別垃圾信息和灌水內(nèi)容。據(jù) Kaito 官方和社區(qū)介紹，他們非常重視內(nèi)容的原創(chuàng)性和深度，不會因為表面上的互動數(shù)據(jù)高就給予高分，更不會獎勵純粹刷屏或無意義的互動。舉例來說，就算在帖子里機械地狂刷「加密貨幣」「Crypto」等關(guān)鍵詞，也騙不了 AI 來獲得積分加成，因為系統(tǒng)優(yōu)先考慮的是真實、有意義的討論。

jesse 的親身試驗對上述理想狀態(tài)提出了質(zhì)疑。在實驗中，我發(fā)布了三條帶有擦邊意味的炫酷圖片并僅配上寥寥數(shù)語的推文，意外斬獲了近 190 點 Yap 積分。這三條推文的評論區(qū)清一色都是夸贊的客套話，幾乎沒有任何實質(zhì)信息。如此水分極高的內(nèi)容都能拿到如此高的積分，不禁讓人懷疑：基于成本考量，Kaito 的算法可能并未對每條推文進行逐字逐句的深度語義解析，或者在評分流程中采取了某種簡化策略。也許當(dāng)前系統(tǒng)更多還是依據(jù)基礎(chǔ)互動數(shù)據(jù)來判定積分，在語義理解上有所取舍。這個發(fā)現(xiàn)讓 jesse 對 Kaito 算法的嚴謹程度產(chǎn)生了疑問：號稱智能的內(nèi)容評分機制，究竟在多大程度上真正落地了呢？

Smart Followers 機制：以質(zhì)勝量的影響力評估

Kaito 在內(nèi)容層面引入 AI 分析的同時，也沒有忽視「人脈」因素。平臺的創(chuàng)新之處在于推出了「Smart Followers」（聰明關(guān)注者）機制，建立加密圈社交圖譜，把關(guān)注者的質(zhì)量納入內(nèi)容價值評估。對 Kaito 而言，誰在關(guān)注你比純粹有多少粉絲更重要。那些彼此互相關(guān)注、組成加密核心圈層的知名個人賬號，會被算法歸類為 Smart Followers（核心關(guān)注者）。如果某位作者的粉絲名單中大咖云集（例如 Vitalik Buterin、Binance CZ 等都在關(guān)注他），那么這位作者的影響力顯然不同凡響，他發(fā)布內(nèi)容獲得的積分上限也會相應(yīng)更高。這套社交圖譜模型使 Kaito 能更客觀地衡量每條推文的「圈內(nèi)擴散度」：究竟是在圈外路人之間傳播，還是直達行業(yè)頂層人物的視野。

舉例來說，一條消息即便有 100 次轉(zhuǎn)發(fā)，但如果大多來自互粉小號的自娛自樂，其實際價值可能有限；而另一條消息只有 10 次轉(zhuǎn)發(fā)，卻包括 Vitalik 等重量級人物的參與，那么后者的「含金量」顯然更高。針對這兩種情況，Kaito 會賦予截然不同的 Yap 積分，避免單純以轉(zhuǎn)發(fā)或點贊數(shù)量論高下。從實際結(jié)果來看，Yap 榜單上名列前茅的賬戶往往并非粉絲最多的網(wǎng)紅，更可能是被頂級 KOL 認可的深度玩家。正如一份研究報告所言，Kaito 并不迷信傳統(tǒng)的粉絲量或瀏覽量等指標，而是將獎勵的重心放在「聰明粉絲」的聲譽權(quán)重上——哪怕你有幾十萬粉絲，但內(nèi)容沒有真正價值，拿到的 Yap 可能依然寥寥。這種「以質(zhì)勝量」的評估方式在一定程度上矯正了純拼流量的弊病，為 InfoFi 的信息分發(fā)注入了一絲學(xué)術(shù)圈「同行評議」的味道：只有得到行家點贊的內(nèi)容才能脫穎而出。

當(dāng)然，Smart Followers 體系的具體算法細節(jié)官方秘而不宣，我們只能從結(jié)果中推測其大致邏輯。Kaito 團隊擔(dān)心如果規(guī)則完全透明，難免有人對癥下藥地套路刷分，破壞生態(tài)公平。目前來看，引入社交圖譜的確提升了算法抵御作弊的難度，但也給新人提出了新的挑戰(zhàn)：如何贏得圈內(nèi)大咖的關(guān)注與互動，成了獲取高積分的關(guān)鍵門檻。一方面這是對內(nèi)容創(chuàng)作者的正向激勵，另一方面也隱隱擔(dān)心會不會演變成少數(shù)大佬把持話語權(quán)的游戲——畢竟再智能的算法，最終賦予價值的還是人際網(wǎng)絡(luò)。

技術(shù)成本與多層 AI 架構(gòu)的權(quán)衡

介紹了這么多「黑科技」加持的功能，也需要冷靜下來審視現(xiàn)實的成本賬本——支撐 Kaito 這套復(fù)雜系統(tǒng)的是不菲的技術(shù)開銷。首先是數(shù)據(jù)抓取成本。正如前文所述，正規(guī)途徑大批量獲取 Twitter 數(shù)據(jù)代價高昂，每月動輒數(shù)萬美元。據(jù)業(yè)內(nèi)消息，Kaito 在早期曾嘗試通過第三方渠道或非公開接口獲取數(shù)據(jù)，但隨著 Twitter 收緊政策，這些灰色手段難以為繼，不得不老老實實掏錢購買更高級別的 API 權(quán)限。這直接迫使 Kaito 在產(chǎn)品策略上做出取舍：如果一味面向普通用戶開放大量查詢，月度 API 調(diào)用的上限很快就會觸及天花板。Kaito 近來對普通用戶提供的免費查詢服務(wù)相對有限，更傾向于將深度的數(shù)據(jù)分析能力出售給機構(gòu)和專業(yè)客戶。比如，一些對沖基金訂閱的 Kaito Pro 專業(yè)版月費高達 $800 以上。通過服務(wù)少數(shù)付費的「大戶」來承擔(dān)高昂的數(shù)據(jù)賬單，這也解釋了 Kaito 當(dāng)前選擇以 To B（面向企業(yè)機構(gòu)）為主的商業(yè)路線。

另一塊重大開支是 AI 算力。Kaito 官方號稱用了 GPT-4 級別的 AI 來理解內(nèi)容，但每調(diào)用一次 ChatGPT-4 接口背后都是在「燒錢」。如果真的對每條推文都實時調(diào)用 GPT-4 解析，費用將是天文數(shù)字。粗略估算：即便使用較便宜的 ChatGPT-3.5，每處理 5 萬條推文內(nèi)容也可能支出上千美元；若換成成本數(shù)倍的 GPT-4 模型做全量分析，月開銷甚至可能高達數(shù)萬美元。顯然 Kaito 不會如此蠻干。據(jù)推測，團隊可能制定了一套「AI 用工合理化」策略：該用大模型時才用，不重要的地方則用規(guī)則過濾或小模型預(yù)判，盡量減少調(diào)用 ChatGPT 的頻率。另有跡象顯示，Kaito 正在研發(fā)自有的大模型或多 Agent 系統(tǒng)，嘗試讓一些微調(diào)后的開源模型承擔(dān)基礎(chǔ)的語義評分任務(wù)。這樣一來，只有遇到復(fù)雜問題或需要生成長段摘要時才調(diào)用昂貴的 GPT-4，大幅降低平均調(diào)用成本。Kaito 創(chuàng)始人胡宇（Yu Hu）透露，他們目前采用 AutoGPT 異構(gòu)代理架構(gòu)，在后端部署多個 ChatGPT 模型協(xié)同工作，并以 ChatGPT-4 作為底層核心模型，同時通過微調(diào)自研模型來減少對第三方的依賴。這套多層模型架構(gòu)體現(xiàn)出 Kaito 在效果與成本之間的艱難權(quán)衡：一方面要保證算法分析足夠出色可靠，另一方面又要精打細算壓縮開支。這種「兩頭為難」的平衡正是當(dāng)前 InfoFi 商業(yè)模式繞不開的運營挑戰(zhàn)?？梢哉f，Kaito 正在上演一場「技術(shù)豪賭」——一邊燒錢構(gòu)筑技術(shù)護城河，一邊寄望未來能夠找到更經(jīng)濟可行的替代方案。

結(jié)語：InfoFi 模式的反思與未來

Kaito 的平臺設(shè)計是一次前沿技術(shù)與商業(yè)模式的大膽融合：它將社交內(nèi)容量化為了「注意力資產(chǎn)」，再用代幣激勵引導(dǎo)優(yōu)質(zhì)信息產(chǎn)出。聽上去很美，但真正實施起來并非一路坦途。Kaito 所謂的「InfoFi」，在某種程度上更像是換了馬甲的 SocialFi——無論叫 Yap 積分也好，換成別的名稱也罷，本質(zhì)都是通過社交網(wǎng)絡(luò)來玩轉(zhuǎn)流量和影響力的變現(xiàn)游戲。這一點上，它和 Friend.tech、Stars Arena 等早期 SocialFi 項目有相通之處。不同的是 Kaito 加入了一層 AI 過濾和聲譽加權(quán)，試圖提高游戲的「品質(zhì)門檻」，不讓純粹的水軍流量橫行。然而從目前的效果看，這套系統(tǒng)依然難逃馬太效應(yīng)：大人物占據(jù)榜單，高積分和頭部影響力高度吻合，小號想出頭則依賴于得到大號的提攜。這到底是在打破信息壟斷，還是變相強化既有的圈層？這將是 Kaito 未來需要直面的核心問題之一。

更現(xiàn)實的挑戰(zhàn)在于模式的可持續(xù)性。Kaito 如今對 Twitter 生態(tài)可謂高度依賴——無論數(shù)據(jù)來源還是用戶互動幾乎都綁在了 X 平臺上。這種寄人籬下的發(fā)展模式能走多遠？如果 Twitter 再次提高 API 價格、收緊數(shù)據(jù)權(quán)限，Kaito 還能玩得轉(zhuǎn)嗎？目前高昂的 API 費用已經(jīng)迫使 Kaito 轉(zhuǎn)向服務(wù)付費客戶來支撐運營。但假如 InfoFi 模式要擴大到全民參與，這筆賬最終還是得想辦法攤平。另一方面，支撐 Yap 激勵的代幣經(jīng)濟也存在懸念。目前 Yap 積分的價值更多停留在預(yù)期層面，一旦市場熱情下降、預(yù)期價值下跌，平臺上的頭部 KOL 們是否會轉(zhuǎn)投他處，從而令 Kaito 面臨內(nèi)容流失的風(fēng)險？游走于各個平臺的 KOL 往往是哪里回報高就奔向哪里。如果 Kaito 不能持續(xù)提供足夠的收益或影響力回報，單靠情懷是留不住這些頭部用戶的?？偟膩碚f，InfoFi 模式要行得通，最終需要在激勵深度內(nèi)容創(chuàng)作與保持自身造血能力之間取得更好的平衡。Kaito 能否在激烈競爭和資源限制下走出一條可持續(xù)的發(fā)展之路？我們拭目以待。

歡迎加入idea2003 BlockBeats 官方社群：Telegram 訂閱群：http://iy168.cn/theblockbeats Telegram 交流群：http://iy168.cn/BlockBeats_App Twitter 官方賬號：http://iy168.cn/BlockBeatsAsia