作者： Eli Qian，Multicoin Capital 投资合伙人；翻译：xiaozou
为求简洁，我们可将资产大致分为两类：
1. 现金流资产——主要是股票和债券。这类资产产生投资者所看重的现金流；
2. 供需型资产——主要适用于大宗商品和外汇。价格随供需关系波动。
近年来，加密领域催生了一种新型资产——以注意力衡量价值的资产。当下，"注意力资产"主要表现为用户生成资产，例如NFT、创作者代币和Memecoin。这类资产作为文化注意力潮汐的谢林点，并通过价格波动反映关注度的起伏。
尽管Memecoin在文化层面颇具趣味性，但其金融属性仍存缺陷。高效的注意力资产应让市场参与者能够对特定事物的直接关注度建立风险敞口。通过这种机制，参与者将有意愿交易他们认为错误定价的资产，市场从而能集体形成反映注意力预期的价格。
我们相信，通过合理架构设计，注意力资产有望升格为正式资产类别。为推进这一构想，本文提出"注意力预言机"概念——这种新型预言机架构可支持"注意力永续合约"的创设，使交易者能够对文化符号的关注度进行多空操作。
简而言之，注意力预言机采集特定主题的二元预测市场数据，结合价格、流动性和时间维度构建加权综合指数，以捕捉注意力变化。为确保有效运作，需审慎选择底层市场来代表现实世界的真实关注度输入。采用预测市场作为数据源天然内置操纵成本——恶意交易者需投入资金才能影响指数，这在理论上可抑制篡改行为。
1、为何需要注意力永续合约
用户生成资产（UGAs）已在纯投机领域实现产品市场契合，且擅长追踪从零起步事物的关注度，例如新兴网络趋势和迷因。
UGAs的核心价值在于为无法通过传统金融渠道存在的标的创造资产。传统资产发行流程缓慢、成本高昂且监管门槛高，极大限制了标的范围。而注意力资产必须保持互联网速度以匹配全球思潮演变。无需许可的代币发行、绑定曲线等智能定价机制与去中心化交易所的结合，使任何人都能免费创建资产、引导流动性并向全球开放交易。
观察发现UGAs价格通常从零起步。这并非缺陷而是特性——当你创造新迷因时，其初始关注度为零。低位入场符合直觉，也让擅长早期发现趋势者能通过低成本基础资产变现。但这也导致UGAs难以有效追踪已具备高关注度的现存事物。
例如假设你看好LeBron James（勒布朗·詹姆斯）的关注度并想做多。虽然可创建迷因币，但现有LeBron代币已数十种，该如何选择？且新币需从零起步，而作为全球顶级名人，其关注度本应处于高位，不可能短期暴涨百倍。若想做空其关注度呢？迷因币更难支持此操作。
那么，针对已具备高关注度标的的资产应具何种特性？需满足以下要求：
需具备双向交易机制支持多空操作；
需锚定现实世界关注度衡量基准；
初始估值不应从零起步。
若退后一步审视这些需求，会发现永续合约恰好符合要求：具备双向操作、拥有预言机定价机制，且作为衍生品无需从零起步。真正的挑战在于构建注意力永续合约的预言机系统。
已有部分团队正致力解决该问题，例如Noise。在该平台上，交易者可对MegaETH、Monad等加密项目的社群心智份额进行多空操作。Noise采用Kaito作为预言机，通过聚合社交媒体与新闻数据生成表征话题热度的数值。
但现有设计仍有优化空间。注意力预言机的核心目标是采集关注度相关数据，通过算法处理输出可供多空交易的价值指标。
使用社交媒体作为数据源的缺陷在于易被操纵——这印证了古德哈特定律（Goodhart’s Law）：在对抗性市场中，交易者会试图操纵定价输入。Kaito已不得不重新设计排行榜与反垃圾邮件过滤器以应对此问题。
此外，社交媒体并非衡量关注度的完美标尺。以大谷翔平（Shohei Ohtani）为例：他拥有使用不同社交应用的全球粉丝群，这些数据未必被Kaito完全收录。若他再次赢下世界大赛，知名度将进一步提升，但粉丝数与提及量未必会呈线性增长。
2、注意力预言机：基于市场的解决方案
回到LeBron James（勒布朗·詹姆斯）的案例，假设你想交易其关注度。构建LeBron注意力预言机的第一步是采集（若不存在则创建）多个关于他的二元预测市场，例如"勒布朗·詹姆斯本月末粉丝数能否突破X百万？"、"勒布朗是否能在2026年夺冠？"、"勒布朗会当选2026年MVP吗？"等。完整的预言机需包含更多底层市场，但本例暂以这三个为例。指数价格将通过加权聚合各市场的价格、流动性、结算时间与事件重要性来计算。
对于每个预测市场，我们需考量以下四个维度：价格、流动性、剩余结算时间与事件重要性系数。为简化说明，我们采用基础权重计算公式：每个市场的重要性系数为1-10分，并结合流动性及时间因子计算权重。
假设三个市场的重要性评分分别为8分、2分和10分，则各市场权重计算如下：
最终关注度指数如下：
若假设三个预测市场的结算周期分别为180天、20天与180天，其事件重要性系数依次为8、2、10，则综合计算如下：
显然存在更复杂的关注度指标计算方式，例如采用未平仓合约替代交易量、考量关联事件、调整市场深度、变量非线性关系等。我们已创建交互式网站，供读者通过实时Kalshi市场构建自定义指数。
这种基于预测市场的预言机构建方式主要优势在于：操纵行为将产生实际成本。若交易者做多勒布朗关注度并试图拉高指数，则需买入底层二元预测市场仓位。假设底层市场流动性充足，则意味着需以市场认定的偏高价格建仓。
另一项随市场扩张愈发重要的优势是：二元预测市场为做市商提供现货对冲渠道。若做市商做空关注度指数，可通过做多构成该指数的底层预测市场仓位来对冲风险。
Adjacent已利用Kalshi上的实时流动市场创建政治趋势指数（如民主党vs共和党、纽约市长选举等）。我们认为该方法可推广至任意话题的关注度追踪。随着预测市场发展，可行话题范围将持续扩大。
3、注意力预言机的设计权衡
我们的预言机架构需权衡多重因素。从更宏观的视角审视注意力预言机时，以下为核心考量维度：
输入数据的关联性强度；
数据获取的实操可行性；
输入变量的可操纵性等级；
用于计算关注度指数的算法函数设计。
我们提出的预言机方案最显著的权衡在于数据获取难度。若要构建勒布朗·詹姆斯关注度预言机，首先需为其相关话题创建多个高流动性的预测市场，且这些市场需持续保持流动性，并在旧议题失效时及时更替。因此，该设计仅适用于已具备成熟预测市场的小众高关注度话题（例如特朗普或泰勒·斯威夫特）。
另一重矛盾在于：无论事件结果如何，关注度都可能上升。例如即使勒布朗未能再夺冠，关于其状态下滑的讨论反而可能推高关注度。现实世界中注意力常流向意外事件，而预测市场仅衡量事件发生概率——若市场预期勒布朗当选MVP却落选，指数下跌时公众讨论可能更热烈，球迷会争论评选不公。
最优解或是结合预测市场、社交媒体与其他数据源的混合方案。Google Trends近期向开发者开放搜索趋势API，搜索量与关注度明显相关，且去重机制使其比社交媒体指标更抗操纵。亦可用LLM分析易操纵数据源（如主流媒体头条或X平台热帖）并过滤垃圾信息，从而构建更健壮的评估体系。
我们认为，像Kalshi和Polymarket这样成熟的交易所最有条件推出注意力永续合约，因为它们已拥有大量流动性底层市场和交易用户群体。不过，注意力资产的机遇并不限于行业巨头。
一种可行方案是设立专门交易预测市场的金库，定向做多/做空特定主题。例如"做多泰勒·斯威夫特金库"可买入其歌曲进入前十名、超级碗表演等事件的"是"合约，由金库管理者判断哪些市场与关注度提升相关。
另一种模式是利用Hyperliquid的建设者部署永续合约功能。HIP-3提案赋予市场部署者定义预言机的灵活性——可通过组合Kalshi/Polymarket价格、社交媒体指标、谷歌搜索趋势、新闻头条等数据源构建指数。
4、注意力资产的潜力
颇具讽刺意味的是，注意力经济的首个成熟应用场景可能出现在股票市场。股价包含两大要素：现金流折现价值（即内在价值）与模因价值。
从历史上看，多数股票并不具备显著的模因价值。但近年来，随着华尔街赌吧论坛和Robinhood等24x5零售交易平台的兴起，越来越多的股票开始持续承载模因价值。
股票研究分析师的核心任务是确定股价。虽然计算DCF组分已有成熟方法，但如何量化模因价值？随着更多资产依托模因价值交易，开发模因价值建模方法势在必行。专业投资者已开始使用粉丝数、点赞量和曝光量等指标评估市场情绪，而预测市场与其他预言机构建正可成为衡量股票关注度、优化交易模型的有效工具。
但注意力资产的潜力远不止于股票定价。我们认为预测关注度是具有经济价值的行为——注意力是消费者偏好与支出的先行指标。企业根据关注度流向配置研发、招聘与营销预算，关键在于建立新的启发式模型来追踪这些流量。
