InfoFis 381 Mio. $ Markt entschlüsselt: Wie vier Vertikale Informationen in handelbare Vermögenswerte verwandeln
Was wäre, wenn Ihre Fähigkeit, einen aufstrebenden Krypto-Trend vor der Masse zu erkennen, bares Geld wert wäre? Nicht in einem vagen Sinne von „Wissen ist Macht“, sondern ganz wörtlich – mit einem Token-Preis, der an Ihre Erkenntnis gekoppelt ist, und einem Markt, der bereit ist, darauf zu bieten?
Das ist das Versprechen von Information Finance, oder InfoFi. Als Konzept von Vitalik Buterin in seinem Essay vom November 2024 „From prediction markets to info finance“ geprägt, beschreibt InfoFi eine Klasse von Protokollen, die finanzielle Mechanismen nutzen, um Informationen als öffentliches Gut zu extrahieren, zu aggregieren und zu bepreisen. Bis Anfang 2025 war der Sektor auf eine Marktkapitalisierung von 381 Millionen $ angewachsen. Bis Ende 2025 hatte er sich zu einem der am heftigsten umkämpften Schlachtfelder im Web3 entwickelt.
Aber InfoFi ist nicht nur eine Sache. Unter dem Oberbegriff existieren vier verschiedene Vertikalen, jede mit ihrer eigenen Mechanik, ihren Hauptakteuren und ihrer Wettbewerbsdynamik. Zu verstehen, wo jede Vertikale steht – und wo die Linien verschwimmen – ist essenziell für jeden, der versucht, sich intelligent in diesem Bereich zu bewegen.
Die vier Vertikalen von InfoFi
Die InfoFi-Landschaft lässt sich entlang zweier Achsen kartieren: Welche Art von Information wird bepreist und wer nimmt die Bepreisung vor. Dies ergibt vier verschiedene Marktsegmente:
- Attention Markets – Bepreisung der Reichweite und des Einflusses von Content-Erstellern
- Reputation Systems – Bepreisung der Glaubwürdigkeit und Vertrauenswürdigkeit von Identitäten
- Prediction Markets – Bepreisung der Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ereignisse
- Data Markets – Bepreisung von Rohdatensätzen, insbesondere für das KI-Training
Jede Vertikale löst eine Version desselben Kernproblems: Wie trennt man in einer informationsgesättigten Welt das Signal vom Rauschen? Der Unterschied liegt darin, welches Rauschproblem die jeweilige Vertikale angeht.
Vertikale 1: Attention Markets (381 Mio. $ Sektor, angeführt von Kaito und Cookie DAO)
Die Aufmerksamkeitsökonomie ist in der Wissenschaft seit Jahrzehnten ein Begriff. InfoFi macht daraus einen Markt.
Attention Markets tokenisieren Einfluss – die Fähigkeit einer Stimme in den sozialen Medien, eines Newsletters oder eines Protokoll-Forums, zu beeinflussen, worauf die Community ihre Aufmerksamkeit richtet. Wenn Sie nachweislich zeigen können, dass Ihre Beiträge das Engagement fördern, Token-Preise bewegen oder Narrative verändern, hat diese Aufmerksamkeit einen quantifizierbaren Wert.
Kaito ist hier der am weitesten entwickelte Akteur. Gegründet 2022 vom ehemaligen Citadel-Quant Yu Hu, hat Kaito eine KI-gestützte Plattform aufgebaut, die Tausende von Quellen indiziert – Twitter / X, Foren, Forschungsberichte, Podcasts, Nachrichten – und semantische KI nutzt, um einen einheitlichen, gerankten Feed an Krypto-Intelligence zu liefern. Sein „Yaps“-System weist X-Accounts Einfluss-Scores basierend auf der Qualität und Reichweite ihrer Krypto-Kommentare zu. Bis Mitte 2025 generierte Kaito Pro einen jährlich wiederkehrenden Umsatz (ARR) von 20,8 Millionen $ – eine bemerkenswerte Zahl für einen noch jungen Sektor.
Cookie DAO (unter cookie.fun operierend) trat als Community-Gegenstück zum Professional-Tier-Angebot von Kaito in die Arena. Ursprünglich auf Analysen von KI-Agenten fokussiert, expandierte Cookie DAO im zweiten Quartal 2025 auf umfassendere Krypto-Intelligence und positionierte sich als „die Datenschicht für die agentenbasierte Ökonomie“. Mit mehr als 20.000 Creatoren auf der Plattform bis Ende 2025 repräsentiert es das demokratisierte, nutzergenerierte Ende des Spektrums der Attention Markets.
Die Wettbewerbsdynamik zwischen Kaito und Cookie ist kein „Winner-takes-all“. Kaito bedient eher institutionelle und professionelle Researcher; Cookie DAO spricht Retail-Communities und Betreiber von KI-Agenten an. Sie sind in gewissem Sinne das Bloomberg und Reddit der InfoFi Attention Markets – unterschiedliche Zielgruppen, komplementäre Rollen.
Das Risiko: Im Jahr 2025 löste das Vorgehen von X gegen APIs – insbesondere das Verbot von Apps, die Nutzer für das Posten von Inhalten belohnen – sofortiges Chaos aus. Die Token-Preise der Attention-Market-Protokolle fielen drastisch. Die Abhängigkeit des Sektors von zentralisierten sozialen Plattformen bleibt seine größte strukturelle Schwachstelle.
Vertikale 2: Reputation Systems (Aufbau des On-Chain-Kredit-Scores)
Wenn Attention Markets bepreisen, was Sie sagen, bepreisen Reputationssysteme, wer Sie sind.
Die Herausforderung ist bekannt: Web3 ist designbedingt pseudonym, was es außergewöhnlich schwierig macht, einen vertrauenswürdigen Mitwirkenden von einem Sybil-Angreifer oder einen kompetenten Builder von einem Pump-and-Dump-Promoter zu unterscheiden. Reputationssysteme gehen dies an, indem sie verifizierbare On-Chain- und Off-Chain-Signale zu einem Glaubwürdigkeits-Score aggregieren – im Grunde eine On-Chain-Bonitätsbewertung für Ihre Identität.
Proof of Humanity (PoH) bildet den Anker der Sybil-Resistenz-Schicht. Durch die Kombination von biometrischer Verifizierung, sozialen Bestätigungen und Blockchain-Aufzeichnungen erstellt PoH einen kryptografischen Beweis dafür, dass eine Wallet einer einzigartigen, lebenden Person gehört. Bis Mitte 2025 nutzten Berichten zufolge über 60 % der Top-DAOs irgendeine Form von PoH für die Governance. Die Integration des Systems mit Worldcoin und Gitcoin hat seine Reichweite erheblich vergrößert.
Lens Protocol baute eine Social-Graph-Infrastruktur auf Basis von Identität auf, die es ermöglicht, Reputation über Anwendungen hinweg portabel zu machen. Anstatt eine Reputation auf Twitter aufzubauen, die auf Twitter bleibt, ermöglicht Lens es den Nutzern, ihre soziale Historie überallhin im Web3 mitzunehmen.
Ethos Network geht noch weiter, indem es einen Marktmechanismus zur Reputation hinzufügt. Ethos wurde im Januar 2025 im Mainnet von Base gestartet und erstellt einen „Glaubwürdigkeits-Score“, indem es Vertrauenssignale aggregiert: gegenseitiges Bürgen (Vouching), Staking („Skin-in-the-Game“) und die On-Chain-Verhaltenshistorie. Sie können für die Glaubwürdigkeit eines anderen bürgen – und bestraft werden, wenn dieser sich schlecht verhält. Dies schafft wirtschaftliche Anreize für eine ehrliche Reputationskuratierung, anstatt das inflationäre „Jeder bekommt fünf Sterne“-Problem, das traditionelle Bewertungen plagt.
Die zentrale Erkenntnis von Reputationssystemen: Sie beschreiben nicht nur Vertrauenswürdigkeit, sie erschaffen sie. Wenn jemand echten Wert einsetzt, um für Sie zu bürgen, ist das Signal teuer zu fälschen.
Vertikale 3: Prognosemärkte ($ 40 Mrd. + Volumen im Jahr 2025, angeführt von Polymarket)
Prognosemärkte sind die älteste und am besten validierte Form von InfoFi – sie existierten bereits Jahrzehnte vor dem Begriff selbst. Die Prämisse: Wenn Sie die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses wissen wollen, lassen Sie die Menschen darauf wetten. Märkte aggregieren verstreute Informationen besser als Umfragen, Experten oder Expertengremien.
Polymarket ist die dominierende Kraft bei dezentralen Prognosemärkten. Bis Ende 2025 hatte es ein Handelsvolumen von über 330 Millionen an TVL. Zusammen mit Kalshi (seinem regulierten US-Gegenstück) generierten die beiden Plattformen im Jahr 2025 ein kombiniertes Handelsvolumen von über $ 40 Milliarden – eine Zahl, die drei Jahre zuvor unmöglich schien.
Die US-Präsidentschaftswahl 2024 war ein Wendepunkt. Die Quoten von Polymarket wurden von den Mainstream-Finanzmedien als Echtzeit-Stimmungsindikator zitiert, was Prognosemärkte als seriöses Instrument für probabilistisches Denken legitimierte. Nach der Wahl brach das Volumen nicht ein – es diversifizierte sich in Sport, Wissenschaft, Geopolitik und Krypto-native Ereignisse.
Der Markt ist nicht ohne Kontroversen. Eine Analyse von Paradigm Ende 2025 stellte fest, dass die meisten Volumenanalysen von Polymarket Doppelzählungen vornahmen, indem sie alle Order-Ereignisse summierten, anstatt einseitige Volumenmetriken zu verwenden. Die tatsächlich korrigierten Zahlen sind immer noch groß, aber die Datenqualitätsprobleme des Sektors sind ein echtes Reifeproblem.
Neue Herausforderer betreten den Raum mit neuartigen Mechanismen: Einige konzentrieren sich auf KI-generierte Markterstellung, andere auf hyperlokale oder Nischen-Ereignismärkte. Die Kerninfrastruktur – für binäre Ergebnisse angepasste AMMs, Orakel-Integrationen für die Ereignisauflösung – wird zunehmend modularer und für neue Marktteilnehmer zugänglicher.
Vertikale 4: Datenmärkte (Ocean Protocol, LazAI und das KI-Trainingsdatenproblem)
Die am wenigsten sichtbare, aber potenziell folgenreichste Vertikale sind die Datenmärkte.
Die Prämisse: KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie trainiert werden. Da sich der KI-Boom bis 2025 beschleunigte, explodierte die Nachfrage nach qualitativ hochwertigen, verifizierbar beschafften Trainingsdaten. Das Problem ist, dass die wertvollsten Daten in Silos eingeschlossen sind – Unternehmen, Regierungen und Einzelpersonen besitzen sie ohne Mechanismen, um sie sicher zu monetarisieren oder zu teilen.
Datenmärkte bieten die Infrastruktur, damit Daten zu einem handelbaren Gut werden, mit kryptografischen Garantien für Herkunft, Zugriffskontrolle und Vergütung.
Ocean Protocol ist der Pionier. Es ermöglicht Dateneigentümern, Datensätze auf einem dezentralen Marktplatz zu veröffentlichen, Zugriffsbedingungen festzulegen und im Austausch OCEAN-Token zu erhalten. Der Fokus des Protokolls auf datenschutzfreundliches Computing – bei dem KI-Modelle auf Daten trainieren, ohne dass die Rohdaten jemals die Kontrolle des Eigentümers verlassen – macht es einzigartig geeignet für sensible Datensätze wie Krankenakten oder Finanzhistorien.
LazAI repräsentiert den Ansatz der nächsten Generation, der speziell für die Ära der agentenbasierten KI entwickelt wurde. Das im Jahr 2025 gestartete Alpha-Mainnet führte eine verifizierbare KI-Dateninfrastruktur ein: Datensätze werden gehasht und On-Chain festgeschrieben, sodass jeder überprüfen kann, ob ein KI-Modell auf bestimmten Daten trainiert wurde, ohne auf die Daten selbst zuzugreifen. Die Roadmap von LazAI bis 2026 umfasst ZK-basierte Datenschutznachweise, dezentrale Rechenmärkte und multimodale Datenbewertungssysteme.
Der breitere Kontext des Blockchain-KI-Marktes: Im Jahr 2024 wurde der Bereich mit 70 Milliarden bis 2035 mit einer CAGR von 28,93 % aus. Dezentrale KI zog bis 2025 über 24–27 Milliarden erreichte.
Das Kernproblem, das Datenmärkte lösen, ist das „KI-Datenparadoxon“: Das globale Datenvolumen explodiert (von 33 Zettabyte auf prognostizierte 175 Zettabyte im Laufe des Jahrzehnts), aber die Qualität der Entscheidungsfindung hat nicht Schritt gehalten. Datenmärkte schaffen Preismechanismen, die die Datenkuratierung fördern, nicht nur die Akkumulation.
Wettbewerbsdynamik über die Vertikalen hinweg
Diese vier Vertikalen operieren nicht in abgeschotteten Boxen. Die interessantesten Dynamiken ergeben sich an den Schnittstellen:
Konvergenz von Aufmerksamkeit + Reputation: Die Influence-Scores von Kaito sind faktisch ein Reputationssystem für Informationsqualität. Mit zunehmender Reife dieser Systeme ist zu erwarten, dass sie verschmelzen – ein einziger Score, der sowohl die Reichweite der Aufmerksamkeit als auch die Tiefe der Glaubwürdigkeit erfasst.
Zusammenspiel von Prognose + Daten: Ergebnisse von Prognosemärkten sind selbst wertvolle Daten für das KI-Training. Modelle, die auf historischen Marktquoten trainiert wurden, können die Vorhersagegenauigkeit verbessern. LazAI und ähnliche Plattformen könnten schließlich Prognosemarktdaten als Premiumprodukt anbieten.
Reputation als Gating-Mechanismus: Mit der Reifung von Ethos- und PoH-Systemen (Proof of Humanity) werden diese genutzt, um den Zugang zu besseren Quoten an Prognosemärkten, exklusiven Datenfeeds oder höheren Gewichtungen auf Aufmerksamkeitsmärkten zu beschränken. Reputation wird zum Schlüssel, der eine bessere Ökonomik in allen anderen InfoFi-Vertikalen freischaltet.
Die InfoFi-These: Warum sie über Spekulation hinaus von Bedeutung ist
Kritiker von InfoFi konzentrieren sich oft auf Token-Spekulation – ein weiteres Krypto-Narrativ, das auf Hype basiert. Die interessantere Lesart ist strukturell: InfoFi baut das finanzielle Fundament für die Informationsebene des Internets.
Traditionelle Informationsmärkte sind zutiefst kaputt. Suchmaschinen optimieren auf Engagement, nicht auf Genauigkeit. Soziale Medien belohnen Empörung statt Einsicht. Expertenmeinungen sind nicht handelbar, daher gibt es keinen Marktmechanismus, um gute Prognostiker von schlechten zu trennen. Dieselben Qualifizierungssysteme, die Fachwissen zertifizieren, sind langsam, teuer und manipulierbar.
InfoFi schafft im besten Fall Märkte, die Ungenauigkeit bestrafen und echte Einsicht belohnen. Wenn Sie echten Wert auf eine Vorhersage setzen, haben Sie „Skin in the Game“. Wenn Ihre Reputation On-Chain ist, hat Fehlverhalten nachverfolgbare Konsequenzen. Wenn Daten vom Markt bepreist werden, werden qualitativ hochwertige Datensätze belohnt, während minderwertiges Rauschen herausgefiltert wird.
Ob die aktuelle Marktkapitalisierung von $ 381 Millionen eine Untergrenze oder eine Obergrenze darstellt, hängt ganz davon ab, ob diese Mechanismen dieses strukturelle Versprechen einlösen können – und ob die Plattformen die Risiken der Regulierung und Plattformabhängigkeit navigieren können, die bereits 2025 für Turbulenzen gesorgt haben.
Der Sektor ist jung. Die Ideen sind solide. Die Infrastruktur wird in Echtzeit aufgebaut.
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Quellen:
- DWF Labs: The Emergence of InfoFi
- Blockworks: Is InfoFi an investable sector?
- CryptoRank: Complete Guide to InfoFi
- The Defiant: Prediction Markets Hit New TVL High
- Phemex: Polymarket and Kalshi Hit Record $ 40B Volume
- Phemex: Crypto Prediction Market TVL Reaches $ 550M
- LazAI Alpha Mainnet Announcement
- Ethos Network Overview
- Market Research Future: Blockchain AI Market
- Paradigm: Polymarket Volume Analysis