在信息过载的今天，注意力已成为可量化的稀缺资源，本文剖析其如何借助预测市场转化为金融工具。原文由Multicoin Capital撰写，经BlockBeats编译整理。
（前情提要：100 美元投资：预测市场 vs Meme 币，哪个机会更大？ ）
（背景补充：a16长文：预测市场正在成为一种新迷因与流量新密码 ）
本文目录
- 注意力资产的金融潜力
- 为什么我们需要注意力永续合约？
- 注意力预言机：一种基于市场的方法
- 注意力预言机的设计空间
- 注意力作为一种资产类别
编者按：在资讯爆炸的时代，注意力本身正在成为一种可度量、可交易的资产。本文探讨了「注意力资产」如何通过预测市场与预言机机制实现金融化，并提出了构建「注意力永续合约」的方法论。随着迷因价值在股票等传统资产中逐渐显现，我们或许正站在注意力经济成为主流资产类别的门槛上。
以下为原文内容：
注意力资产的金融潜力
儘管可能过于简洁，但资产大致分为两类：
1、现金流资产——主要包括股票和债券。这类资产会产生现金流，投资者据此进行估值。
2、供需资产——主要适用于商品和外汇。其价格随供需关係波动。
最近，加密领域催生了一种新型资产——以注意力为价值基础的资产。如今，「注意力资产」主要是用户生成资产（UGAs），如 NFT、创作者代币和模因币。这些资产作为文化注意力的「谢林点」，其价格反映了注意力的涨落。
从文化角度看，模因币很有趣，但从金融角度来看，它们仍有许多不足。高效的注意力资产应能让市场参与者直接获得某个事物注意力的金融敞口。这样一来，参与者将被激励去交易他们认为被错误定价的资产，市场也能通过集体行为形成反映注意力预测的价格。
我们认为，只要构造得当，注意力资产有潜力成为真正的资产类别。为推动这一理念，本文提出「注意力预言机」（Attention Oracles）的概念，这是一种新型预言机结构，可支持「注意力永续合约」（Attention Perps）——一种让交易者做多或做空文化注意力的新型金融工具。
简而言之，注意力预言机通过围绕某一话题的二元预测市场，利用其价格、流动性预测时间和重要性等维度，构建一个加权聚合指数，旨在捕捉注意力的变化。为了确保其有效运行，底层市场必须经过精心挑选，以代表现实世界中相关的注意力输入。使用预测市场作为注意力预言机的输入还引入了「嵌入式操纵成本」，理论上可以减少恶意操控，因为对抗性交易者必须承担资本风险才能影响指数。
为什么我们需要注意力永续合约？
UGAs 在纯投机领域找到了产品市场契合点，并非常擅长追蹤从零开始的注意力，比如新兴网路趋势和模因。
UGAs 解决的问题是：为传统金融体系无法覆盖的事物创建资产。传统资产发行流程缓慢、昂贵且监管门槛高，限制了可发行资产的範围。而注意力资产必须以网际网路速度运作，才能跟上全球文化趋势。结合无需许可的代币发行机制、如绑定曲线等巧妙定价方式，以及 DEX 的流动性支持，几乎任何人都可以免费创建资产、启动流动性，并将其推向市场供他人交易。
一个对 UGAs 的观察是：它们的价格通常从零开始。这不是缺陷，而是特性。因为如果你从零开始创造一个新模因，那么它在诞生时的注意力就是零，从低价进入是合理的。这也让擅长早期发现趋势的人可以通过创建低成本资产来变现其能力。但这也意味着 UGAs 并不适合为已有大量注意力的事物提供金融敞口。
举例来说，假设你想做多勒布朗·詹姆斯的注意力。你可以创建一个模因币，但市面上已经有很多勒布朗代币，你该买哪个？此外，一个新的勒布朗模因币价格会接近零，但勒布朗是全球最知名人物之一，他的注意力本应非常高，不可能在短时间内暴涨 100 倍。最后，如果你想做空他的注意力，模因币也很难实现这一点。
那么，针对已有高注意力话题的资产应该是什么样的？
一些要求可能包括：
1、双向交易能力：资产应支持做多和做空。
2、连接真实世界的注意力数据源：必须有可靠的「事实来源」来衡量注意力。
3、不应从零开始：资产应具备初始价值，反映已有注意力。
如果审视这些需求，你会很快发现永续期货合约（Perps）非常契合：它们是双向的，拥有预言机（事实来源），并且作为衍生品不会从零开始。真正的难点在于如何为「注意力永续合约」（Attention Perps）构建一个有效的预言机。
目前已经有一些团队在研究这个问题，比如 Noise。在 Noise 平台上，交易者可以做多或做空某些加密项目（如 MegaETH 和 Monad）的「心智佔有率」（mindshare）。Noise 使用 Kaito 作为预言机，它会聚合社群媒体和新闻数据，生成一个数字来表示某个话题的注意力程度。
然而，这种设计仍有改进空间。注意力预言机的目标是将与注意力相关的数据作为输入，应用某些函数处理这些数据，并输出一个数值，供交易者进行做多或做空操作。
使用社群媒体作为输入的一个问题是：社群媒体很容易被操控。这体现了古德哈特定律的一个变体：在对抗性市场中，交易者会试图操纵输入数据来影响价格。Kaito 已经不得不重新设计他们的排行榜和反垃圾机制来应对这一问题。
此外，社群媒体并不能完美地捕捉注意力。以大谷翔平为例，他拥有全球粉丝群体，使用各种不同的社群媒体应用，而这些平台可能并不都被 Kaito 索引。如果他再次赢得世界大赛，他的明星光环会更强，但他的粉丝数量或社群媒体上的提及次数不一定会线性增长。
注意力预言机：一种基于市场的方法
回到我们之前提到的勒布朗·詹姆斯的例子，假设你想交易勒布朗的注意力。要为他构建一个注意力预言机，第一步是收集（或创建，如果尚不存在）多个关于勒布朗的二元预测市场，例如：
「勒布朗·詹姆斯在本月底前是否会拥有超过 X 百万粉丝？」；「勒布朗·詹姆斯是否会在 2026 年赢得总冠军？」；「勒布朗·詹姆斯是否会在 2026 年获得 MVP？」
一个完善的勒布朗注意力预言机会使用更多底层市场，但为了举例，我们暂时使用这三个。指数价格将通过对每个市场的价格、流动性、解决时间和重要性进行加权聚合来计算。
对于每个市场，我们拥有价格、流动性、解决时间以及一个重要性评分。为了便于说明，我们使用一个非常简单的权重计算公式。每个市场的评分範围为 1 到 10，并结合流动性和时间因素：
假设我们决定将三个市场的评分设为 8、2 和 10，那么每个市场的权重将是：
最终的注意力数值将是：
如果我们假设这三个市场的解决时间分别为 180 天、20 天和 180 天，而重要性评分分别为 8、2 和 10，那么将上述因素组合起来就会得到：
当然，还有更複杂的方法可以用来计算注意力指标，例如使用未平仓合约（open interest）代替交易量、考虑相关事件、调整市场深度、变量之间的非线性关係等。我们还製作了一个互动网站，供读者使用即时 Kalshi 市场自行创建指数。
这种基于预测市场的预言机结构的主要优势在于：操纵行为具有实际成本。如果某个交易者做多勒布朗的注意力，并希望操纵价格上涨，他们必须购买底层的二元预测市场头寸。假设底层市场流动性充足，这意味着他们需要以