[Raison pour laquelle Kaito a rendu Aura gratuit] @KaitoAI @KaitoStudio_ Même si quelqu’un sur X affirme « Je suis sûr de ce trade », il est difficile de savoir s’il a réellement mis de l’argent en jeu. C’est précisément cet écart informationnel que Kaito cherche à réduire avec Aura. L’objectif est de relier les discours sur les réseaux sociaux aux activités réelles, en les intégrant dans un seul historique individuel. Aura est le système de réputation de Kaito. Il relie l’influence accumulée sur X à des activités de trading vérifiables, afin de présenter et d’évaluer l’historique d’un compte. Kaito présente Aura comme une fonction permettant d’évaluer les trades vérifiés et d’attribuer une valeur aux activités réelles. Vous pouvez connecter votre compte sur la page Aura pour consulter son historique ; les points accumulés au cours des 48 dernières heures peuvent être recalculés. Par exemple, supposons qu’une personne publie fréquemment ses prévisions sur Polymarket. La portée de ses publications peut être mesurée par les réactions sur X. Mais savoir s’il a effectivement pris une position est une information distincte. Kaito Pulse affiche les données de trading à côté des publications sur X, tandis qu’Aura utilise ces activités comme éléments de réputation. Aura Arc établit un graphe reliant les activités connectées à travers plusieurs services et leurs comptes sociaux. La connexion des services dépend du choix de l’utilisateur, et la portée des données publiques varie selon les applications partenaires. Autrement dit, Pulse affiche l’historique des activités sur l’écran social, Aura traite cet historique comme une réputation, et Aura Arc tente d’étendre cette relation à d’autres services. Kaito a annoncé qu’il rendrait Aura Arc gratuit et accessible aux produits externes. Cette décision gratuite peut avoir des raisons commerciales : plus les données communes sur qui a acquis de la confiance dans quel domaine seront largement utilisées, plus la demande pour identifier les bonnes personnes ou exécuter des collaborations basées sur ces données augmentera. Studio aide les marques à sélectionner, contracter et gérer les paiements aux créateurs, tandis que Katalyst relie les performances des campagnes — clics, inscriptions, dépôts — à des récompenses. La campagne Jumper présentée par Kaito le 22 octobre a reçu 2 065 candidatures de créateurs, dont 69 ont signé un contrat, générant plus de 760 000 impressions à travers 119 publications. C’est un exemple concret de capacité à rassembler des personnes et à gérer des campagnes. Mais Aura présente aussi des défis. Il ne s’agit pas seulement de vérifier les historiques de trading. Si seuls les comptes gagnants sont connectés et que les comptes perdants sont cachés, les historiques individuels peuvent être authentiques, mais la réputation globale sera déformée. Un bon trader n’est pas nécessairement un expert en analyse technique ou en recherche de sécurité. Il faut donc pouvoir distinguer qui est célèbre de ce que quelqu’un a effectivement accompli dans chaque domaine. Si ces réputations sectorielles améliorent réellement les décisions des entreprises, le champ d’action d’InfoFi pourra s’étendre. Les indicateurs clés à observer seront : le taux de réembauche des créateurs par les marques, le nombre de clients supplémentaires générés par les campagnes, la diversité des activités connectées par Aura et la réduction des biais dans le choix des données. La prochaine compétitivité de Kaito dépendra moins de sa capacité à mesurer l’attention reçue que de sa capacité à prouver que l’historique derrière cette attention constitue une base fiable pour les décisions réelles. #Kaito #Aura #InfoFi