Gần đây, Jesse đã thực hiện một thử nghiệm trên nền tảng X (trước đây là Twitter): đăng tải ba nội dung crypto, nằm giữa ranh giới thông tin có giá trị và thư rác thuần túy, để kiểm tra giới hạn của thuật toán chấm điểm Yapper của Kaito. Thật bất ngờ, chỉ trong vòng chưa đầy 24 giờ, tài khoản @jessethecook69 của anh ấy đã vươn lên vị trí thứ chín toàn cầu trên bảng xếp hạng Kaito Yapper và thậm chí còn đứng đầu khu vực nói tiếng Trung Quốc. Hiện tượng nhanh chóng leo lên bảng xếp hạng với nội dung không thực sự chất lượng cao này đặt ra những câu hỏi nghiêm trọng về việc liệu thuật toán chấm điểm nội dung bằng AI của Kaito có thực sự công bằng và nghiêm ngặt như tuyên bố hay không, hoặc liệu có những lỗ hổng nào có thể bị khai thác hay không.

Dưới đây là ba tweet có nội dung hơi nhạy cảm từ thí nghiệm lần. Những tweet này, với phong cách gần gũi, nhanh chóng thu hút được sự tương tác lượng lớn nhờ tính hài hước và hiệu ứng hình ảnh.

Thực tế, đã có nhiều câu hỏi tương tự trong cộng đồng. Một báo cáo của Blockworks đề cập rằng một số người dùng bất ngờ kiếm được hàng trăm điểm Yap bằng cách liên tục trả lời bằng cùng một từ dưới các tweet (chẳng hạn như liên tục trả lời bằng từ "reply"). Mặc dù chính thức có thể nhanh chóng khắc phục những lỗ hổng này, nhưng những trường hợp này đủ để gây ra tranh luận: Mô hình "InfoFi" của Kaito có thực sự khích lệ thông tin chất lượng cao hay sẽ thoái hóa thành một trò chơi tạo lưu lượng truy cập mới trong một số trường hợp?

Để trả lời những câu hỏi này, cần phải đi sâu vào các nguyên tắc cơ bản của Kaito, hiểu cách nó tận dụng lượng lớn dữ liệu được cung cấp bởi API của Twitter, kết hợp nó với các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn như ChatGPT của OpenAI để phân tích ngữ nghĩa và đánh giá xu hướng, và xây dựng một hệ sinh thái thông tin phi phi tập trung thông qua hệ thống Người theo dõi thông minh và các cơ chế " khích lệ xã hội" như điểm Yap. Tiếp theo, Jesse sẽ phân tích vấn đề này từ cả khía cạnh tầm quan trọng đối với ngành và chi tiết kỹ thuật.

Thông tin là vốn: Sự đổi mới nền tảng của Kaito và những tác động đến ngành công nghiệp

Mô hình InfoFi của Kaito không chỉ là một thử nghiệm đột phá về công nghệ và sản phẩm, mà còn tác động mạnh mẽ đến cơ chế truyền bá thông tin và mô hình tiếp thị của ngành công nghiệp crypto. Trước đây, việc tiếp thị dự án crypto chủ yếu dựa vào các phương pháp truyền thống: thuê các công ty quan hệ công chúng và hợp tác với những người có ảnh crypto(KOL) để tạo tiếng vang trên mạng xã hội. Mô hình này thường dẫn đến thông tin không rõ ràng, hiệu quả truyền bá thấp và lượng lớn các bài quảng cáo và bài đăng thổi phồng. Ngược lại, Kaito đang thay đổi cuộc chơi thông qua các thuật toán khích lệ cộng đồng — mối quan hệ giữa các nhóm dự án, KOL và người dùng thông thường đang được định vị lại trong một hoàn cảnh cạnh tranh dựa trên giá trị nội dung và sự đóng góp.

Mô hình tiếp thị cho các dự án đang chuyển từ "đặt vị trí" sang "tham gia".

Trong mô hình truyền thống, các nhóm dự án thường coi sự chú ý của người dùng như không gian quảng cáo có thể mua bằng tiền: họ trả tiền cho những người có tầm ảnh hưởng để đăng tải các thông điệp quảng cáo và sau đó tận dụng lượng người hâm mộ lớn của họ để lan truyền thông tin. Tuy nhiên, loại hình tiếp thị mục tiêu này tiềm ẩn những nguy hiểm rõ ràng:

• Kết quả rất khó đo lường: Có bao nhiêu người người hâm mộ KOL thực sự quan tâm đến dự án? Tỷ lệ chuyển đổi là bao nhiêu? Nhóm dự án có thể đã chi một ngân sách lớn, nhưng chỉ thu được "lượng người theo dõi" ảo với rất ít người dùng thực sự chuyển đổi.

• Độ tin cậy của thông tin đáng ngờ: Ngày nay, người xem có thể dễ dàng phân biệt nội dung nào là quảng cáo trả phí, và họ thường cảnh giác hoặc thậm chí khó chịu với những quảng cáo bán hàng quá lộ liễu như vậy.

Kaito đã tiên phong trong mô hình tiếp thị lan truyền có sự tham gia của cộng đồng: thông qua "Yap-to-Earn" (Tỏa ý kiến ​​để kiếm tiền), các dự án không còn cần phải tập trung ngân sách tiếp thị vào một vài nhân vật có tầm ảnh hưởng. Thay vào đó, họ có thể tích hợp với hệ thống xếp hạng Yapper của Kaito, cho phép các thành viên cộng đồng tự nguyện bày tỏ ý kiến ​​của mình về dự án. Ví dụ, một dự án mới muốn mở rộng phạm vi tiếp cận có thể hợp tác với Kaito để ra mắt bảng xếp hạng cộng đồng trên nền tảng này—tất cả nội dung gốc do người dùng tạo ra liên quan đến dự án sẽ tham gia vào một cuộc thi tính điểm.

Hiệu ứng thực tế tương tự như một cuộc thi sáng tạo nội dung có sự tham gia trên toàn quốc. Người dùng cạnh tranh để nghiên cứu các dự án, công bố các phân tích độ sâu hoặc nhận xét độc đáo để giành được điểm Yap hoặc phần thưởng airdrop tiềm năng trong tương lai, nỗ lực leo lên bảng xếp hạng và gặt hái phần thưởng. Mặt khác, các nhóm dự án thu được một lượng lớn nội dung do người dùng tạo ra (UGC) chất lượng cao với chi phí tương đối thấp (ví dụ: hứa hẹn airdrop token hoặc giải thưởng cho người dùng xếp hạng cao nhất). Nội dung này, được người dùng tích cực chia sẻ trên các nền tảng công cộng như Twitter, thường được lan truyền rộng rãi và có sức thuyết phục hơn—xét cho cùng, đó không phải là quảng cáo lạnh lùng, mà là tiếng nói chân thực của các thành viên cộng đồng (ngay cả khi có khích lệ, nội dung vẫn là do người dùng tạo ra). Mô hình này được gọi là phiên bản xã hội của "Bằng chứng về sự chú ý": những người xếp hạng cao trên bảng xếp hạng được coi là đã cung cấp thông tin có giá trị cao và do đó nhận được lợi nhuận xứng đáng.

Cho dù phương pháp này được gọi là InfoFi hay SocialFi, nó đều định hình lại một cách cơ bản cách thức tổ chức truyền thông dự án. Tiếp thị không còn hoàn toàn do một đội ngũ tập trung quản lý mà đã chuyển sang hình thức sáng tạo hợp tác dựa trên cộng đồng, được thúc đẩy bởi khích lệ. Nhân vật của các nhóm dự án cũng đã thay đổi từ những nhà quảng cáo truyền thống thành những người khởi xướng các hoạt động cộng đồng và cung cấp phần thưởng.

Không còn đánh giá các anh hùng chỉ dựa trên người hâm mộ : Làm thế nào một KOL nhỏ có thể thành công xoay chuyển sự nghiệp của mình với Kaito?

Trong hệ sinh thái InfoFi, nhân vật của các KOL (người có ảnh hưởng) truyền thống crypto cũng đang thay đổi. Một mặt, các KOL hàng đầu vẫn giữ vai trò quan trọng: ví dụ, những tên tuổi lớn trong ngành như Vitalik và Jesse.base vẫn xếp hạng cao trên danh sách Yapper, chứng minh rằng những người dẫn dắt dư luận thực sự sâu sắc với lượng người theo dõi lượng lớn vẫn có thể định hướng các cuộc thảo luận. Mặt khác, các KOL này hiện đang hoạt động trong một hoàn cảnh cạnh tranh công khai: mọi tuyên bố của họ đều được ghi nhận và chấm điểm một cách khách quan bởi các thuật toán, với điểm số được hiển thị rõ ràng. Đây là một khích lệ tích cực cho các KOL thực sự cung cấp thông tin hữu ích; tuy nhiên, những người trước đây chỉ dựa vào danh tiếng mà hiếm khi tạo ra nội dung có giá trị có thể thấy ảnh hưởng của họ dần giảm đi dưới cơ chế InfoFi. Nếu họ chỉ đăng quảng cáo mà không kiếm được điểm và không tích cực tham gia thảo luận, thứ hạng của họ sẽ giảm và họ sẽ bị cộng đồng đánh giá là "thiếu nội dung". Kết quả là, các KOL buộc phải tham gia tích cực và chân thành hơn vào các cuộc thảo luận của cộng đồng, nếu không sẽ có nguy cơ bị những người mới vượt qua.

Jesse nhận thấy rằng một số KOL tầm trung đã "trở lại" thành công nhờ sử dụng Kaito. Mặc dù họ có thể không có nhiều người hâm mộ như các KOL hàng đầu, nhưng việc sản xuất nội dung chất lượng cao một cách siêng năng đã giúp họ xếp hạng cao hơn trên bảng xếp hạng và đạt được độ nhận diện tương đương với những tên tuổi lớn. Điều này thách thức bức tranh truyền thống về tầm ảnh hưởng của KOL: tầm ảnh hưởng không còn chỉ được quyết định bởi số lượng người hâm mộ; giá trị nội dung và danh tiếng cũng đóng vai trò quan trọng. Nó có thể được ví như "khai thác tầm ảnh hưởng" - các KOL "khai thác" điểm ảnh hưởng (Yap) bằng cách liên tục đóng góp thông tin chất lượng cao. So với việc chỉ dựa vào việc tích lũy người hâm mộ theo thời gian như trước đây, mô hình này cung cấp một cách thức toàn diện và năng động hơn để đạt được tầm ảnh hưởng.

Trong khi đó, mô hình kiếm tiền của KOL cũng đang thay đổi. Trước đây, những người có tầm ảnh hưởng chủ yếu kiếm lợi từ các hoạt động quảng bá trả phí của các nhóm dự án; giờ đây, họ có thêm một kênh khác: tích lũy điểm Yap để chờ đợi cơ hội kiếm tiền trong tương lai (ví dụ: đổi chúng lấy token nền tảng KAITO). Trong ngắn hạn, bản thân điểm Yap không thể trực tiếp chuyển đổi thành tiền mặt, nhưng chúng lại mang giá trị kỳ vọng đáng kể (đã có kỳ vọng về việc giao dịch trên thị trường thứ cấp với giá thấp hơn giá trị thực). Do sự khan hiếm và khó khăn trong việc sở hữu Yap, nhiều KOL đầu tư thời gian để duy trì hoạt động trên Kaito, tương tự như việc tham gia "khai thác" sớm để thu được lợi nhuận trong tương lai.

Khi các dự án như Berachain tặng thưởng airdrop cho những người có ảnh hưởng hàng đầu trên Kaito, các KOL sẽ có thêm động lực để duy trì thứ hạng cao và kiếm thêm lợi nhuận. Điều này gián tiếp làm giảm nhu cầu các dự án phải trực tiếp trả tiền cho KOL để quảng cáo: thay vì chi tiền cho một quảng cáo duy nhất từ ​​một người có ảnh hưởng lớn, họ có thể phân bổ một phần ngân sách của mình làm phần thưởng cộng đồng khích lệ thảo luận trên Kaito; các KOL cũng được hưởng lợi từ điều này. Bằng cách này, mối quan hệ giữa KOL và các dự án chuyển từ mối quan hệ khách hàng-nhà cung cấp truyền thống sang mối quan hệ đối tác bao gồm các hoạt động cộng đồng chung. Các KOL phải thể hiện sự hiểu biết sâu sắc về dự án để được cộng đồng công nhận, trong khi các dự án rất vui khi thấy các KOL thúc đẩy các cuộc thảo luận rộng rãi hơn. Cả hai bên tương tác trên một nền tảng công khai, làm cho thông tin minh bạch và dễ thấy hơn.

Cơ hội và thách thức của các công ty quản lý KOL

Đối với các công ty KOL, mô hình Kaito là con dao hai lưỡi. Một mặt, nó làm giảm bớt một số giá trị độc quyền trước đây mà các công ty KOL nắm giữ: các nhóm dự án có thể trực tiếp tận dụng dữ liệu và xếp hạng của Kaito để tìm ra những người quảng bá thực sự hiệu quả mà không cần quá phụ thuộc vào mạng lưới cá nhân của các công ty. Kaito cung cấp hồ sơ KOL được định lượng và xếp hạng hiệu suất làm tài liệu tham khảo, cho phép các nhóm dự án xác định những người quảng bá tích cực nhất trong các lĩnh vực cụ thể và những người dùng nào thể hiện mức độ tương tác và lòng trung thành cao. Tính minh bạch dữ liệu như vậy trước đây chỉ có ở các công ty KOL giàu kinh nghiệm (những người biết KOL nào giỏi trong việc thúc đẩy chuyển đổi dựa trên kinh nghiệm lâu dài); giờ đây, Kaito công khai và dữ liệu chỉ báo này. Hồ sơ KOL chính xác có thể cải thiện hiệu quả tiếp thị và tăng lợi tức đầu tư cho các nhóm dự án - và việc xây dựng hồ sơ này dựa trên việc làm sạch và trọng số hóa lượng dữ liệu khổng lồ, đây là một trong những lợi thế cạnh tranh cốt lõi của Kaito. Nếu các công ty KOL tiếp tục sử dụng mô hình cũ, chỉ cung cấp danh sách KOL mơ hồ và chiến lược đặt quảng cáo thô sơ, giá trị của họ chắc chắn sẽ bị đặt dấu hỏi.

Tuy nhiên, các công ty quản lý KOL không hoàn toàn vô dụng. Các công ty thông minh có thể tận dụng Kaito và sử dụng nó như một công cụ mới. Họ có thể đăng ký các dịch vụ cao cấp như Kaito Pro để có được những phân tích dữ liệu độ sâu , giúp họ phát triển các chiến lược truyền thông hiệu quả hơn cho khách hàng. Với nền tảng Kaito, các công ty quản lý KOL có thể hỗ trợ các dự án đạt được mục tiêu truyền thông một cách chính xác hơn, ví dụ:

• Lựa chọn KOL: Tham khảo chỉ báo như xếp hạng Yapper và số lượng Người theo dõi thông minh (người theo dõi cốt lõi) để chọn ra những KOL phù hợp nhất cho dự án hợp tác.

• Lập kế hoạch chủ đề: Dựa trên phân tích xu hướng ngành của Kaito, chúng tôi sẽ lên kế hoạch các chủ đề điểm nóng để tích hợp dự án vào các cuộc thảo luận cộng đồng, từ đó khuyến khích nhiều người dùng tham gia hơn.

• Theo dõi kết quả: Giám sát hiệu quả khuyến mãi theo thời gian thực, đo lường tỷ lệ chuyển đổi thông qua tăng trưởng điểm Yap và thay đổi bảng xếp hạng, và điều chỉnh chiến lược khi cần thiết.

• Tối ưu hóa quy tắc: Hướng dẫn các dự án tận dụng tối đa các quy tắc của Kaito, chẳng hạn như cách khởi tạo các cuộc thăm dò ý kiến ​​cộng đồng trên Launchpad (các hoạt động mà cộng đồng bỏ phiếu để xếp hạng các dự án) và thời điểm khích lệ cộng đồng tạo ra nội dung phù hợp hơn. Nhân vật này khá giống với một chuyên gia tư vấn SEO trong kỷ nguyên công cụ tìm kiếm—nay đã được thay thế bằng một chuyên gia tư vấn InfoFi, chuyên về cách điều hướng hệ sinh thái Kaito.

Trong quá trình này, giá trị mà các công ty quản lý KOL mang lại sẽ chuyển từ "trung gian cung cấp nguồn lực" sang "tư vấn chiến lược", đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về thuật toán của Kaito và phương pháp vận hành cộng đồng. Có thể dự đoán rằng một số công ty am hiểu đã bắt đầu nghiên cứu phương pháp tính điểm của Kaito, tìm kiếm chìa khóa để đạt điểm cao nhằm phục vụ khách hàng tốt hơn. Tất nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là thuật toán của Kaito liên tục được cập nhật và tối ưu hóa; việc dựa vào các thủ thuật đơn giản để thao túng điểm số không dễ dàng, nhưng vẫn còn nhiều dư địa để tối ưu hóa trong phạm vi cho phép (chẳng hạn như hướng dẫn các cuộc thảo luận cộng đồng thực sự thay vì spam và làm giả kết quả). Tóm lại, Kaito đặt ra những thách thức cho các công ty quản lý KOL, nhưng cũng mang đến những cơ hội phát triển mới: những ai có thể nắm vững và sử dụng hiệu quả các công cụ của InfoFi sẽ có thể tiếp tục tạo ra giá trị cho khách hàng của họ trong mô hình mới này.

Nâng cao chất lượng phổ biến thông tin và giải quyết các thách thức thuật toán.

Đóng góp của Kaito trong việc nâng cao chất lượng nội dung ngành là không thể phủ nhận. Thông qua cơ chế khích lệ của InfoFi, các bài đăng quảng cáo thuần túy và thổi phồng trước đây tràn lan trên các nền tảng mạng xã hội đã được hạn chế, thay thế bằng các phân tích chi tiết hơn và các cuộc thảo luận hợp lý. Điều này chắc chắn đã tác động tích cực đến hoàn cảnh thông tin của toàn bộ cộng đồng crypto : nhà đầu tư có thể thấy được quan điểm sâu sắc hơn, giảm rủi ro bị đánh lừa bởi những thông tin vô nghĩa; các dự án có thể nhận được phản hồi và đề xuất xác thực hơn từ cộng đồng, thay vì chỉ là những lời tâng bốc hay chỉ trích. Sự chú ý được hướng đến những thông tin thực sự có giá trị, cải thiện đáng kể hiệu quả và chất lượng của luồng thông tin.

Tuy nhiên, tất cả những điều này tiềm ẩn một mối lo ngại đáng báo động—vấn đề quyền lực ngôn luận tập trung dưới sự thống trị của thuật toán. Khi ngày càng nhiều hoạt động giao tiếp trong ngành chuyển sang các nền tảng như Kaito, chính thuật toán của nền tảng đó lại nắm giữ sức ảnh hưởng khổng lồ. Cũng giống như trước đây người ta lo ngại rằng thuật toán tìm kiếm của Google quyết định những trang web nào được hiển thị, thuật toán của Kaito giờ đây về cơ bản đang quyết định những tiếng nói nào được khuếch đại. Mặc dù InfoFi tuyên bố là công bằng, như đã đề cập trước đó, cơ chế của nó ưu tiên những người dùng có uy tín sẵn có. Điều này có thể có nghĩa là những ý tưởng đổi mới hoặc quan điểm, nếu không được những người có ảnh hưởng trong giới truyền thông chính thống ủng hộ, sẽ khó có thể lan tỏa; theo thời gian, liệu điều này có thể tạo ra một loại "vỏ bọc thông tin" khác hay không?

Khả năng Kaito có thể tinh chỉnh thuật toán của mình để thu lợi thương mại cũng cần được chú ý—ví dụ, thuật toán có thể ưu tiên việc quảng bá thông tin dự án hợp tác (dường như hệ thống khuyến khích người dùng thảo luận về các dự án tích hợp với Kaito). Là crypto ủng hộ phi tập trung , chúng ta nên cảnh giác với các độc quyền thuật toán và kêu gọi Kaito duy trì tính minh bạch và công bằng trong việc xây dựng quy tắc. Kaito đã công bố một số câu hỏi thường gặp và nguyên tắc cơ bản, nhưng chi tiết cụ thể về cách tính điểm vẫn chưa rõ ràng. Trong tương lai, có thể cần một mô hình quản trị giống DAO hơn, cho phép cộng đồng tham gia giám sát sự phát triển của thuật toán và đảm bảo rằng mô hình InfoFi thực sự và công bằng khích lệ thông tin chất lượng cao.

Nguyên tắc kỹ thuật: Cơ chế hoạt động đằng sau từ thu thập dữ liệu đến phân tích AI

Thu thập dữ liệu API của Twitter: Những nguyên tắc cơ bản và thách thức về nội dung

Là một nền tảng tập trung vào thông tin crypto, Kaito trước tiên cần liên tục thu thập dữ liệu từ Twitter (X). Thông qua giao diện API chính thức, Kaito tự động trích xuất dữ liệu như nội dung, thời gian đăng bài, số lượt thích và số lượt chia sẻ lại cho mỗi tweet, đồng thời liên kết nó với thông tin tác giả và danh sách người dùng tương tác, tạo nền tảng cho các phán đoán thuật toán tiếp theo.

Ví dụ, khi Kaito ghi nhận một tweet thảo luận về Bitcoin, nó sẽ theo dõi nội dung, thời gian đăng, mức độ tương tác và tầm ảnh hưởng của người đăng. Nếu những nhân vật có tầm ảnh hưởng trong ngành tham gia, thuật toán sẽ xác định giá trị của thông tin đó cao hơn. Tất cả điều này phụ thuộc vào việc lập lịch và sử dụng API của Twitter một cách hiệu quả.

Kể từ khi Elon Musk nhậm chức, Twitter đã tăng đáng kể phí sử dụng API: giao diện cấp doanh nghiệp có giá khởi điểm khá cao, lên tới 42.000 đô la mỗi tháng (chỉ để truy vấn khoảng 50 triệu tweet). Việc theo dõi toàn bộ thế giới crypto đòi hỏi số lượng yêu cầu API nhiều hơn thế, tạo áp lực chi phí rất lớn lên các công ty khởi nghiệp. Mặc dù Chính thức chưa nêu chi tiết các giải pháp cụ thể của mình, nhưng dễ dàng hình dung rằng đội ngũ phải quản lý cẩn thận từng yêu cầu API. Họ có thể đã áp dụng các chiến lược sau để kiểm soát chi phí thu thập dữ liệu:

• Tập trung vào các lĩnh vực trọng điểm: Ưu tiên thu thập dữ liệu từ các tài khoản và chủ đề cốt lõi trong các lĩnh vực crypto cụ thể, thay vì thu thập dữ liệu một cách bừa bãi từ toàn bộ nền tảng, nhằm tiết kiệm hạn mức sử dụng.

• Truy vấn theo lô và bộ nhớ đệm: Sử dụng các kỹ thuật truy vấn theo lô và bộ nhớ đệm để giảm thiểu các yêu cầu trùng lặp và số lượng cuộc gọi API.

• Huy động cộng đồng được người dùng ủy quyền: Một số nhà phân tích suy đoán rằng Kaito yêu cầu người dùng liên kết tài khoản X của họ để nhận mã thông báo ủy quyền, từ đó "huy động cộng đồng" thực hiện một số nhiệm vụ thu thập dữ liệu cho chính người dùng, nhằm vượt qua các giới hạn tần suất chính thức .

Theo Jesse, những chiến lược này nhằm mục đích giảm thiểu chi phí và rủi ro dữ liệu mà không ảnh hưởng đến chức năng cốt lõi, từ đó đảm bảo nguồn dữ liệu ổn định cho mô hình InfoFi.

Phân tích nội dung ChatGPT: Trí tuệ nhân tạo nâng cao giá trị thông tin

Việc thu thập lượng dữ liệu khổng lồ chỉ là bước khởi đầu; thế mạnh quan trọng hơn của Kaito nằm ở việc sử dụng mô hình ChatGPT của OpenAI để thực hiện phân tích ngữ nghĩa và đánh giá chất lượng nội dung. Nói một cách đơn giản, Kaito sử dụng AI để đóng vai trò là "người đánh giá" và "người lọc" thông tin. Bất cứ khi nào người dùng đăng bài trên X, thuật toán phía máy chủ sẽ phân tích nội dung một cách thông minh, bao gồm xác định chủ đề được thảo luận trong bài đăng, đánh giá giá trị của nội dung và xác định xem trong đó bất kỳ hoạt động gian lận nào như lượt xem hoặc lượt nhấp chuột bị thổi phồng hay không.

Tận dụng mô hình ngôn ngữ tiên tiến, quy mô lớn, Kaito tuyên bố có thể vượt qua rào cản ngôn ngữ, hiểu và chấm điểm nội dung bằng nhiều ngôn ngữ, bao gồm tiếng Anh và tiếng Trung, mà không thiên vị. Điều này có nghĩa là, về mặt lý thuyết, người dùng sẽ nhận được phần thưởng điểm Yap tương ứng bất kể họ sử dụng ngôn ngữ nào để bày tỏ nhận xét.

Mô hình ChatGPT cũng được sử dụng để xác định nội dung spam và không liên quan. Theo chính thức và cộng đồng của Kaito, họ đánh giá cao tính độc đáo và độ sâu của nội dung, và sẽ không chấm điểm cao chỉ dựa trên dữ liệu tương tác cao bề ngoài, cũng như sẽ không thưởng cho hành vi spam thuần túy hoặc các tương tác vô nghĩa. Ví dụ, ngay cả việc spam máy móc các từ khóa như "crypto" hoặc "Crypto" trong một bài đăng cũng sẽ không đánh lừa được AI để nhận thêm điểm, bởi vì hệ thống ưu tiên các cuộc thảo luận chân thực và có ý nghĩa.

Thí nghiệm cá nhân của Jesse đã thách thức kịch bản lý tưởng này. Trong thí nghiệm, tôi đã đăng ba hình ảnh thú vị với hàm ý gợi ý và chỉ một vài từ lên Twitter, và bất ngờ nhận được gần 190 điểm Yap. Các bình luận trên ba bài đăng này hoàn toàn là những lời khen ngợi lịch sự, hầu như không có thông tin thực chất nào.

Việc nội dung thiếu chính xác như vậy lại nhận được điểm số cao đến thế làm dấy lên nhiều nghi ngờ: Do yếu tố chi phí, thuật toán của Kaito có thể đã không thực hiện phân tích ngữ nghĩa độ sâu, từng từ một trên mỗi tweet, hoặc có thể đã sử dụng một số chiến lược đơn giản hóa trong quá trình chấm điểm. Có lẽ hệ thống hiện tại dựa nhiều hơn vào dữ liệu tương tác cơ bản để xác định điểm số, dẫn đến sự đánh đổi trong hiểu biết ngữ nghĩa. Phát hiện này đã khiến Jesse đặt câu hỏi về tính chặt chẽ của thuật toán Kaito: cơ chế chấm điểm nội dung thông minh này đã thực sự được triển khai đến mức độ nào?

Cơ chế người theo dõi thông minh: Đánh giá tầm ảnh hưởng dựa trên chất lượng hơn là số lượng.

Trong khi tích hợp phân tích AI vào nội dung của mình, Kaito không bỏ qua yếu tố "mạng lưới". Sự đổi mới của nền tảng nằm ở cơ chế "Người theo dõi thông minh", thiết lập một biểu đồ xã hội trong cộng đồng crypto và kết hợp chất lượng người theo dõi vào đánh giá giá trị nội dung. Đối với Kaito, ai theo dõi bạn quan trọng hơn số lượng người hâm mộ đơn thuần. Các tài khoản cá nhân có tiếng theo dõi lẫn nhau, tạo thành crypto trong cộng đồng tiền điện tử, được thuật toán phân loại là Người theo dõi thông minh.

Nếu một tác giả có lượng người hâm mộ đông đảo gồm những tên tuổi lớn (như Vitalik Buterin và Binance CZ), thì rõ ràng tầm ảnh hưởng của tác giả đó là vô cùng lớn, và số điểm tối đa mà họ có thể kiếm được từ nội dung của mình cũng sẽ cao hơn tương ứng.

Mô hình đồ thị xã hội này cho phép Kaito đo lường một cách khách quan hơn "phạm vi tiếp cận nội bộ" của mỗi tweet: liệu nó có lan truyền trong số những người quan sát thông thường bên ngoài cộng đồng cốt lõi hay thu hút sự chú ý của các nhân vật hàng đầu trong ngành. Ví dụ, một tin nhắn có thể có lần lượt retweet, nhưng nếu hầu hết chúng đến từ các tài khoản nhỏ, có sự tương tác lẫn nhau, thì giá trị thực sự của nó có thể bị hạn chế; trong khi một tin nhắn khác có thể chỉ có lần lượt retweet, nhưng lại có sự tham gia của những nhân vật tầm cỡ như Vitalik, khiến tin nhắn sau rõ ràng có giá trị hơn. Kaito gán điểm Yap khác nhau cho hai trường hợp này, tránh việc chỉ đánh giá các tweet dựa trên số lượt retweet hoặc lượt thích.

Trên thực tế, những tài khoản đứng đầu bảng xếp hạng Yap thường không phải là người hâm mộ lớn nhất, mà là những người dùng dày dạn độ sâu được các KOL hàng đầu công nhận. Như một báo cáo nghiên cứu đã chỉ ra, Kaito không dựa hoàn toàn vào chỉ báo truyền thống như số lượng người hâm mộ hay lượt xem trang, mà tập trung vào tỷ trọng uy tín của " người hâm mộ thông minh" – ngay cả khi bạn có hàng trăm nghìn người hâm mộ, nếu nội dung của bạn thiếu giá trị thực sự, bạn vẫn có thể nhận được rất ít điểm Yap. Phương pháp đánh giá"chất lượng hơn số lượng" này, ở một mức độ nào đó, khắc phục được nhược điểm của việc chỉ dựa vào lưu lượng truy cập, đưa thêm yếu tố "đánh giá ngang hàng" mang tính học thuật vào việc phân phối thông tin của InfoFi: chỉ những nội dung được các chuyên gia khen ngợi mới nổi bật.

Tất nhiên, các chi tiết chính thức về thuật toán của hệ thống Smart Followers được giữ bí mật, và chúng ta chỉ có thể suy luận logic tổng quát của nó từ kết quả. Đội ngũ Kaito lo ngại rằng nếu các quy tắc hoàn toàn minh bạch, một số người có thể lợi dụng các kẽ hở để tăng điểm số một cách giả tạo, làm suy yếu tính công bằng của hệ sinh thái. Hiện tại, việc giới thiệu các biểu đồ xã hội thực sự đã làm tăng độ khó cho thuật toán trong việc chống lại gian lận, nhưng nó cũng đặt ra những thách thức mới cho người mới: thu hút sự chú ý và tương tác của những nhân vật có ảnh hưởng trong lĩnh vực này đã trở thành một ngưỡng quan trọng để đạt được điểm số cao. Một mặt, đây là một khích lệ tích cực cho những người tạo nội dung; mặt khác, có những lo ngại rằng nó có thể phát triển thành một trò chơi mà một vài tên tuổi lớn kiểm soát cuộc thảo luận - xét cho cùng, ngay cả thuật toán thông minh nhất cuối cùng cũng tạo ra giá trị thông qua các mạng lưới quan hệ giữa các cá nhân.

Sự đánh đổi giữa chi phí công nghệ và kiến ​​trúc AI đa tầng

Sau khi giới thiệu rất nhiều công nghệ tiên tiến, điều cần thiết là phải bình tĩnh xem xét chi phí thực tế — việc hỗ trợ hệ thống phức tạp của Kaito đi kèm với chi phí công nghệ đáng kể. Đầu tiên, đó là chi phí thu thập dữ liệu. Như đã đề cập trước đó, việc thu thập lượng lớn dữ liệu Twitter thông qua các kênh hợp pháp là cực kỳ tốn kém, thường lên tới hàng chục nghìn đô la mỗi tháng. Theo các nguồn tin trong ngành, Kaito ban đầu đã cố gắng thu thập dữ liệu thông qua các kênh bên thứ ba hoặc giao diện không công khai, nhưng khi Twitter thắt chặt chính sách của mình, các phương pháp "vùng xám" này trở nên không bền vững, buộc họ phải trả tiền một cách trung thực để có quyền truy cập API cấp cao hơn. Điều này trực tiếp buộc Kaito phải đưa ra những sự đánh đổi trong chiến lược sản phẩm của mình: nếu họ chỉ đơn giản mở lượng lớn truy vấn cho người dùng thông thường, giới hạn số lượng cuộc gọi API hàng tháng sẽ nhanh chóng đạt đến mức tối đa.

Gần đây, Kaito đã cung cấp các dịch vụ truy vấn miễn phí tương đối hạn chế cho người dùng thông thường, thay vào đó tập trung bán khả năng phân tích dữ liệu độ sâu của mình cho các khách hàng tổ chức và chuyên nghiệp. Ví dụ, một số Quỹ phòng hộ đăng ký sử dụng Kaito Pro, phiên bản chuyên nghiệp có giá hơn 800 đô la mỗi tháng. Chiến lược phục vụ một số lượng nhỏ khách hàng trả phí cao để bù đắp chi phí dữ liệu đắt đỏ giải thích lý do Kaito hiện đang tập trung vào mô hình B2B (doanh nghiệp với doanh nghiệp).

Một khoản chi phí lớn khác là tỷ lệ băm nhân tạo (AI). Chính thức tuyên bố sử dụng AI cấp độ GPT-4 để hiểu nội dung, nhưng mỗi lần gọi đến giao diện ChatGPT-4 đều là một gánh nặng tài chính đáng kể. Nếu sử dụng GPT-4 để phân tích mọi tweet trong thời gian thực, chi phí sẽ rất lớn. Ước tính sơ bộ cho thấy ngay cả khi sử dụng ChatGPT-3.5 rẻ hơn, việc xử lý 50.000 tweet cũng có thể tốn hàng nghìn đô la; nếu chuyển sang mô hình GPT-4, có giá cao hơn nhiều lần, để phân tích đầy đủ, chi phí hàng tháng có thể lên tới hàng chục nghìn đô la.

Rõ ràng, Kaito sẽ không hành động liều lĩnh như vậy. Có ý kiến ​​cho rằng đội ngũ có thể đã phát triển chiến lược "tối ưu hóa lực lượng lao động AI": chỉ sử dụng các mô hình lớn khi cần thiết, và dựa vào lọc quy tắc hoặc dự đoán mô hình nhỏ cho các tác vụ ít quan trọng hơn, giảm thiểu tần suất gọi ChatGPT. Các dấu hiệu khác cho thấy Kaito đang phát triển mô hình lớn hoặc hệ thống đa tác nhân của riêng mình, cố gắng để một số mô hình mã nguồn mở được tinh chỉnh xử lý nhiệm vụ chấm điểm ngữ nghĩa cơ bản. Bằng cách này, GPT-4 đắt tiền chỉ được gọi khi gặp phải các vấn đề phức tạp hoặc yêu cầu tạo ra các bản tóm tắt dài, giảm đáng kể chi phí cuộc gọi trung bình.

Nhà sáng lập Kaito, Yu Hu, tiết lộ rằng hiện tại họ đang sử dụng kiến ​​trúc proxy không đồng nhất AutoGPT, triển khai nhiều mô hình ChatGPT ở phía máy chủ để hoạt động cộng tác, với ChatGPT-4 là mô hình cốt lõi. Họ cũng giảm sự phụ thuộc vào các mô hình của bên thứ ba bằng cách tinh chỉnh các mô hình tự phát triển của mình. Kiến trúc mô hình đa lớp này phản ánh sự đánh đổi khó khăn của Kaito giữa hiệu suất và chi phí: đảm bảo phân tích thuật toán chất lượng cao và đáng tin cậy trong khi giảm thiểu chi phí một cách tỉ mỉ. Sự cân bằng "hai mặt" này là một thách thức hoạt động không thể tránh khỏi đối với mô hình kinh doanh InfoFi hiện tại. Về bản chất, Kaito đang thực hiện một "canh bạc công nghệ" - đốt tiền để xây dựng một hệ thống bảo vệ công nghệ trong khi hy vọng tìm ra một giải pháp thay thế kinh tế và khả thi hơn trong tương lai.

Kết luận: Suy ngẫm và tương lai của mô hình InfoFi

Thiết kế nền tảng của Kaito thể hiện sự kết hợp táo bạo giữa công nghệ tiên tiến và mô hình kinh doanh: nó định lượng nội dung mạng xã hội thành "tài sản thu hút sự chú ý" và sau đó sử dụng khích lệ token để hướng dẫn việc sản xuất thông tin chất lượng cao. Nghe có vẻ hấp dẫn, nhưng việc triển khai lại gặp nhiều khó khăn. Cái gọi là "InfoFi" của Kaito, ở một khía cạnh nào đó, giống như SocialFi được ngụy trang – dù được gọi là Yap Points hay tên khác, về bản chất nó là một trò chơi kiếm tiền từ lưu lượng truy cập và tầm ảnh hưởng thông qua mạng xã hội. Về mặt này, nó có những điểm tương đồng với các dự án SocialFi đời đầu như Friend.tech và Stars Arena.

Khác với các hệ thống khác, Kaito đã bổ sung thêm lớp lọc AI và trọng số danh tiếng, nhằm nâng cao "ngưỡng chất lượng" của trò chơi và ngăn chặn quảng cáo trả phí chiếm ưu thế. Tuy nhiên, xét từ kết quả hiện tại, hệ thống này vẫn không thể thoát khỏi hiệu ứng Matthew: những tên tuổi lớn thống trị bảng xếp hạng, điểm số cao có mối tương quan chặt chẽ với tầm ảnh hưởng hàng đầu, và các tài khoản nhỏ hơn cần sự hỗ trợ của các tài khoản lớn hơn để vươn lên dẫn đầu. Liệu điều này đang phá vỡ sự độc quyền thông tin, hay chỉ gián tiếp củng cố các nhóm hiện có? Đây sẽ là một trong những vấn đề cốt lõi mà Kaito cần giải quyết trong tương lai.

Thách thức cấp bách hơn nằm ở tính bền vững của mô hình. Hiện tại, Kaito phụ thuộc rất nhiều vào hệ sinh thái Twitter – nguồn dữ liệu và tương tác người dùng của nó gần như hoàn toàn gắn liền với nền tảng X. Mô hình phát triển phụ thuộc này có thể đi đến đâu? Nếu Twitter tăng giá API và thắt chặt quyền truy cập dữ liệu một lần nữa, liệu Kaito có còn hoạt động thành công? Hiện tại, phí API cao đã buộc Kaito phải chuyển sang phục vụ khách hàng trả phí để duy trì hoạt động. Nhưng nếu mô hình InfoFi muốn mở rộng đến sự tham gia rộng rãi, chi phí này cuối cùng sẽ cần được khấu hao.

Mặt khác, kinh tế token hỗ trợ khích lệ Yap cũng đối mặt với nhiều bất ổn. Hiện tại, giá trị của điểm Yap phần lớn vẫn ở mức kỳ vọng. Một khi sự hào hứng của thị trường giảm và giá trị kỳ vọng giảm, liệu các KOL hàng đầu trên nền tảng này có chuyển sang các nền tảng khác, từ đó gây ra rủi ro mất nội dung cho Kaito? Các KOL chuyển đổi giữa các nền tảng thường đi đến nơi có lợi nhuận cao nhất. Nếu Kaito không thể liên tục cung cấp đủ lợi nhuận hoặc phần thưởng ảnh hưởng, chỉ dựa vào tình cảm sẽ không đủ để giữ chân những người dùng hàng đầu này.

Tóm lại, để mô hình InfoFi thành công, nó cần phải tìm được sự cân bằng tốt hơn giữa khích lệ tạo ra nội dung độ sâu và duy trì khả năng tạo doanh thu của chính mình. Liệu Kaito có thể tạo dựng được con đường phát triển bền vững trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt và hạn chế về nguồn lực? Chúng ta hãy cùng chờ xem.

Chào mừng bạn đến với cộng đồng BlockBeats chính thức :

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

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

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