
Fuente: X(@ nikitabier)
El 15 de enero, Nikita Bier, responsable de producto en X, publicó un breve mensaje indicando que las aplicaciones que ofrecieran recompensas a cambio de publicaciones dejarían de estar permitidas en la plataforma. Para los proyectos InfoFi, esto supuso el final.
Según Yu Hu, fundador de Kaito, los hechos transcurrieron así:
La reacción del mercado fue contundente.
El precio de $KAITO se desplomó y la comunidad criticó al equipo por no haber avisado previamente, a pesar de que aseguraban estar preparados para la situación. Kaito emitió un comunicado de emergencia esa noche, explicando que ya había recibido notificaciones legales de X que se resolvieron mediante nuevos acuerdos, y que por eso había esperado una nueva negociación en este caso.
Al margen de la explicación, una sola decisión de X acabó con el ecosistema InfoFi. En solo tres días, toda una categoría colapsó por el criterio de una sola empresa que juzgó que perjudicaba la calidad de su plataforma.
¿Significa esto el fin de InfoFi? Proyectos como Kaito ya se preparan para el siguiente paso. Sin embargo, lo que hace falta ahora no es continuar el modelo anterior, sino una versión distinta de InfoFi 2.0.
Si yo fuera el fundador de un proyecto InfoFi como Kaito, ¿qué opciones reales tendría hoy? Analizando las vías viables, podemos empezar a definir cómo será la próxima etapa de InfoFi.
Esta es la opción más sencilla: cesar la actividad antes de agotar los fondos. En la práctica, muchos proyectos pequeños y medianos probablemente entren en una fase “zombi”, con escasa actividad y publicaciones puntuales antes de desaparecer por completo.
Con el encaje producto-mercado basado en X desaparecido, cerrar puede ser más realista que quemar fondos buscando una nueva dirección. Si el proyecto cuenta con activos de datos aprovechables, pueden venderse a otras empresas para recuperar parte del valor. Por ello, la mayoría de proyectos InfoFi pequeños y medianos probablemente opten por esta vía.
Si el acceso a la API de X deja de estar disponible, una alternativa es volver a un modelo anterior. Los KOL solicitan participar en campañas, las propuestas se revisan manualmente y las recompensas se pagan tras la aprobación.

Fuente: Scribble
Scribble es un ejemplo representativo. Los proyectos publican subvenciones en forma de recompensas, y los KOL crean y envían contenido para su revisión antes de recibir la recompensa. Es un modelo de envío y revisión, no de seguimiento en tiempo real.
Esta estructura puede escalar como plataforma abierta. La plataforma aporta mediación e infraestructura, mientras que cada proyecto gestiona sus propias campañas. A medida que se suman proyectos, crece la base de KOL. Cuantos más KOL, más opciones para los proyectos.
La desventaja es la incertidumbre para los KOL: si el contenido enviado es rechazado, se pierde el tiempo invertido. Tras varios rechazos, es probable que los KOL abandonen la plataforma.

Fuente: Revu
El modelo coreano de blogging patrocinado se basa en “primero selección, después gestión”, en vez de revisar después de la entrega. Agencias como Revu llevan más de una década empleando este sistema.
El proceso es directo: el proyecto fija un número objetivo de participantes y publica la campaña. Los interesados se inscriben y el proyecto selecciona a los KOL en función de datos como número de seguidores y desempeño anterior. Los seleccionados reciben directrices claras. Una vez publicado el contenido, un operador lo revisa. Si no cumple los estándares, se solicitan revisiones y se imponen penalizaciones si no se cumplen los plazos.
En este modelo, los KOL evitan esfuerzos en vano. Una vez seleccionados, la compensación está prácticamente garantizada si siguen las directrices. A diferencia de los sistemas basados en recompensas, no hay riesgo de rechazo tras el trabajo realizado. Para el proyecto, el control de calidad es más sencillo porque solo participan perfiles previamente validados.
Si X deja de ser viable, la siguiente opción es migrar a YouTube, TikTok e Instagram. Dentro de Web3 ya hay una tendencia clara a expandirse más allá de X. Se considera que el verdadero crecimiento pasa por salir de una plataforma dominada por usuarios nativos de cripto hacia canales con una audiencia más amplia.
La principal ventaja es acceder a una base potencial de usuarios mucho mayor que la de X. Plataformas como TikTok e Instagram son especialmente influyentes en mercados emergentes como el sudeste asiático y América Latina. Cada plataforma funciona con algoritmos diferentes, lo que permite seguir operando aunque una se vea restringida.
El inconveniente es la complejidad operativa. En X solo había que revisar publicaciones de texto. En YouTube, importan la duración y la calidad de producción. En TikTok, los primeros tres segundos determinan el rendimiento. En Instagram, hay que evaluar la ejecución de stories y el formato. Esto requiere experiencia específica por plataforma o nuevas herramientas internas. Además, las políticas de API y los métodos de recogida de datos varían según la plataforma. En la práctica, es casi como empezar de cero.
El riesgo normativo persiste: las plataformas pueden cambiar las reglas de forma repentina, como hizo X. Sin embargo, diversificar en varias plataformas reduce la dependencia de una sola. Para proyectos grandes, esta es la única vía para escalar realmente.
En los modelos MCN de Web2, el valor de marca del KOL es relevante. En Web3, es aún más decisivo. Las narrativas mueven capital y los líderes de opinión tienen una influencia desproporcionada. Un solo comentario puede mover el precio de un token.
Los proyectos InfoFi exitosos ya han formado grupos de KOL activos y alineados. Estos KOL han crecido tras meses de participación en la plataforma. En vez de buscar creadores desde cero, los proyectos pueden retener este grupo y pasar a una gestión basada en datos, a diferencia de los MCN tradicionales de Web2, que dependen del descubrimiento continuo.
Un modelo tipo MCN implica contratos formales, no solo participación voluntaria en la plataforma. Con datos acumulados y relaciones establecidas, la plataforma puede ejercer mayor influencia en el ecosistema Web3 y negociar mejores acuerdos.
Para los proyectos InfoFi, esto requiere un sistema de gestión sólido. Los datos se convierten en el activo central. Si los KOL pueden ser guiados mediante datos y los proyectos pueden ofrecer estrategias GTM especializadas y basadas en datos, este modelo puede aportar una ventaja competitiva sostenible.
El colapso de InfoFi deja dos lecciones para el ecosistema Web3.

Fuente: X(@ nikitabier)
¿Significa esto el fin de InfoFi?
No del todo. Un pequeño número de proyectos que lograron encaje producto-mercado probablemente sobrevivirán cambiando de forma. Pueden orientarse hacia la expansión multiplataforma, campañas curadas o gestión al estilo MCN.
InfoFi 2.0 probablemente será más reducido, controlado y orientado a la calidad. Pasará de ser una plataforma abierta y sin permisos a una red validada, más cercana a una plataforma de marketing integrada que combine esfuerzos GTM locales con componentes como publicidad offline.
Sin embargo, los problemas fundamentales persisten.
Joel Mun, de Tiger Research House, señaló que, una vez se introducen recompensas, los participantes inevitablemente buscan formas de manipular el sistema, lo que dificulta diseñar estructuras justas. Este comportamiento genera contenido de baja calidad y un bucle negativo que puede minar la plataforma, siendo un problema crítico para los proyectos InfoFi.
David plantea una cuestión más fundamental. Sostiene que el valor de los tokens InfoFi dependía menos del rendimiento de la plataforma y más de los airdrops por staking y la confianza en la narrativa. Ambos factores han perdido relevancia. Esto lleva a una pregunta directa: ¿por qué los inversores deberían comprar tokens InfoFi?
Para que InfoFi 2.0 sobreviva, estas preguntas requieren respuestas claras. Un proyecto no puede ser sostenible si está desconectado de sus holders.





