Économie des agents : base économique de l'ère du capitalisme personnel souverain

De la « main invisible » à l'économie des agents : la quatrième révolution du paradigme économique

En 1776, Adam Smith décrivait dans "La richesse des nations" une "main invisible" qui coordonne les comportements économiques de millions d'individus à travers les mécanismes du marché. Aujourd'hui, 249 ans plus tard, nous nous tenons au seuil de la quatrième révolution des paradigmes économiques : cette "main invisible" sera bientôt remplacée par un réseau de coopération d'agents.

Les trois révolutions passées étaient : la révolution industrielle qui a mécanisé le travail physique, la révolution de l'information qui a numérisé le travail intellectuel, et la révolution Internet qui a globalisé le travail cognitif. La révolution économique Agent qui est sur le point d'arriver réalisera pour la première fois l'algébrisation des relations de production - non seulement l'intelligence des outils, mais aussi l'autonomisation des sujets économiques eux-mêmes.

L'économie traditionnelle suppose qu'un « agent rationnel » cherchera à maximiser son utilité, mais dans la réalité, l'irréalisme, l'émotion et les limites cognitives des humains constituent la principale source de friction sur le marché. L'émergence des agents AI nous permet pour la première fois d'atteindre un véritable « agent économique rationnel » : opération 24/7, prise de décision basée sur des données, visant à atteindre une fonction objectif clairement définie.

Plus important encore, l'économie Agent générera de nouveaux modèles de création de valeur. Dans l'économie traditionnelle, la création de valeur nécessite la participation humaine - qu'elle soit physique ou intellectuelle. Mais dans l'économie Agent, la création de valeur peut se faire de manière totalement autonome : l'Agent AI A découvre la demande du marché, confie la production à l'Agent AI B, et termine la vente grâce à l'Agent AI C, tout le processus se déroulant sans intervention humaine.

L'émergence de l'économie des agents redéfinira fondamentalement la relation entre les travailleurs, les capitalistes et les moyens de production.

Dans l'économie des agents, le concept de « travailleur » est complètement reconstruit. Un agent IA est à la fois un travailleur, un moyen de production, et peut également être le propriétaire du capital. Un agent de trading IA peut :

1. En tant que travailleur : effectuer des analyses de marché, exécuter des transactions, etc.
2. En tant que moyens de production : appelé par d'autres Agents pour ses capacités d'analyse.
3. En tant que propriétaire de capital : réinvestir les fonds que vous avez gagnés.

Cette triple identité remet en question le cadre de classification fondamental de l'économie traditionnelle. Plus important encore, le « travail » de l'Agent AI possède des attributs uniques :

• Coût marginal tendant vers zéro : la capacité d'un Agent peut servir simultanément un nombre infini de clients
• Effet d'apprentissage cumulatif : chaque transaction améliore les capacités de l'Agent, créant un cycle de rétroaction positive.
• Travail sans fatigue : fonctionnement 7×24 heures, sans les limites physiologiques de la main-d'œuvre traditionnelle

Selon la dernière étude de McKinsey, d'ici 2030, les flux de travail automatisés par des agents seront de 10 à 100 fois plus efficaces que ceux des humains. Cela signifie que la relation linéaire traditionnelle « temps de travail = création de valeur » sera rompue.

Ce qui est encore plus révolutionnaire, c'est le changement dans le processus d'accumulation du capital. Dans l'économie traditionnelle, l'accumulation du capital dépend des décisions et des comportements humains. Mais les agents IA peuvent réaliser une accumulation de capital algorithmique :

Analyse de cas : un agent d'investissement IA gère 10 000 dollars en 2024, réalisant un rendement quotidien de 0,1 % grâce à un trading haute fréquence. Après 365 jours, le capital augmente à environ 14 000 dollars. Mais la clé est que ce processus se déroule entièrement de manière autonome, sans supervision humaine. Si ce modèle est étendu à un million d'agents, cela crée un réseau de croissance du capital totalement autonome.

L'apparition de ce mode signifie :

• Démocratisation du capital : tout le monde peut posséder un agent IA qui travaille pour lui
• Durabilité des bénéfices : L'Agent n'a pas besoin de repos, la croissance du capital devient un processus continu.
• Diversification des risques : grâce à l'optimisation algorithmique, le risque d'investissement d'un Agent individuel peut être systématiquement diversifié.

Dans l'économie des agents, le matériel de production le plus essentiel n'est plus la terre, les usines ou les machines, mais :

1. Actifs de données : les données d'entraînement de l'Agent IA, les historiques de transactions, les modèles de comportement des utilisateurs
2. Modèle algorithmique : le "cerveau" central de l'Agent IA, détermine ses limites de capacité.
3. Effet de réseau : le degré de connexion et de confiance de l'Agent dans l'écosystème.
4. Ressources de calcul : puissance de calcul et stockage nécessaires pour exécuter l'Agent

Ces ressources de production numériques possèdent des caractéristiques que les ressources de production traditionnelles n'ont pas : la reproductibilité, la combinabilité et l'évolutivité. Un modèle d'Agent IA réussi peut être reproduit à l'infini, plusieurs Agents peuvent être combinés pour former des systèmes plus puissants, et l'ensemble du système évoluera continuellement grâce à l'apprentissage.

Cette caractéristique des moyens de production entraînera une amplification exponentielle de l'effet d'échelle. L'expansion des usines traditionnelles nécessite une augmentation linéaire des investissements, mais le coût marginal d'expansion des agents IA est proche de zéro.

Itération actuelle de la technologie des agents IA : de la preuve de concept à la préparation à la production

Avant d'imaginer le vaste tableau de l'économie des agents, nous devons examiner une question clé : à quel stade se trouve actuellement le développement de la technologie des agents AI ? À quelle distance sommes-nous d'un véritable agent économique autonome ?

Première génération : Agent réactif (2022-2023)

Les premiers agents IA étaient essentiellement des "chatbots améliorés", dont les principales caractéristiques étaient :

Caractéristiques techniques :

• Interaction de dialogue basée sur un grand modèle de langage
• Traitement de tâches en simple ou en plusieurs tours
• Dépendre des appels API prédéfinis
• Pas de persistance d'état et de capacité d'apprentissage

Limites centrales : cette génération d'Agent est essentiellement un « outil » plutôt qu’un « sujet », incapable de définir des objectifs de manière indépendante, de planifier des chemins d'action ou d'apprendre par l'expérience.

Deuxième génération : Agent planifié (2024 - présent)

À partir de 2024, la technologie des agents AI fera des percées importantes, avec la capacité de planification émergeant comme caractéristique centrale :

Percée technologique :

• Raisonnement en chaîne de pensée (Chain-of-Thought) : L'agent est capable de décomposer des tâches complexes et d'élaborer un plan d'exécution en plusieurs étapes.
• Capacité d'utilisation des outils (Tool Use) : choisir activement et combiner différents outils pour accomplir des tâches.
• Gestion de l'état : maintenir l'historique des dialogues et l'avancement des tâches, prendre en charge l'exécution de tâches à long terme
• Réflexion et correction : ajustement de la stratégie en fonction des résultats d'exécution

Troisième génération : Agent autonome (prévision 2025-2026)

La troisième génération d'Agent en cours de développement possède de véritables caractéristiques d'autonomie :

Direction de développement technologique :

Capacité d'apprentissage continu :

• Apprendre et s'améliorer à chaque interaction
• Personnalisation pour s'adapter à différents utilisateurs et scénarios
• Formation de la mémoire à long terme et accumulation d'expériences

Collaboration multi-Agent :

• Communication et coordination directe entre les agents
• Décomposition et exécution des tâches distribuées
• Émergence de l'intelligence collective

Capacité à agir sur l'économie :

• Comprendre et exécuter des transactions économiques
• Analyse coût-bénéfice et optimisation des ressources
• Évaluation des risques et prise de décision

Innovation et capacité de création :

• Générer de nouvelles solutions plutôt que d'exécuter des programmes prédéfinis
• Découvrir de nouvelles opportunités commerciales et des modèles de création de valeur
• Apprendre de nouvelles compétences et capacités de manière autonome

Sur la base des tendances actuelles en matière de développement technologique, nous pouvons prédire le chemin de mise en œuvre de l'économie des agents :

2025-2026 : Percée commerciale des agents spécialisés

• Mise en œuvre d'agents dans des domaines spécifiques pour des applications commerciales (génération de code, analyse de données, service client)
• Agent en tant que service (AaaS) Le modèle commercial commence à mûrir
• La première vague d'entreprises « Agent natif » apparaît

2027-2028 : Émergence du réseau de collaboration Agent

• Systèmes Multi-Agent déployés à grande échelle au sein des entreprises
• Établissement d'un protocole de communication standardisé entre les agents
• La collaboration des agents inter-organisationnels commence à apparaître

2029-2030 : Formation des entités économiques autonomes

• L'Agent possède une capacité d'action économique complète.
• Les actifs numériques détenus par l'agent obtiennent une reconnaissance légale
• La part de l'économie des agents dans l'économie globale atteint le point critique

Exigences d'infrastructure pour l'économie des agents : au-delà des défis d'architecture de l'Internet traditionnel

Si l'économie des agents est un tout nouveau système économique opérationnel, de quel type d'infrastructure de « services publics » a-t-elle besoin ?

Système d'identité et de confiance : gestion des identités de milliards d'agents

Imaginez un scénario : en 2030, il y a 100 milliards d'agents IA en opération simultanément, chaque agent interagissant en moyenne avec 100 autres agents par jour. Cela signifie que le système doit traiter 10 000 milliards de validations d'identité et d'évaluations de confiance chaque jour.

Les systèmes d'identité traditionnels ne peuvent absolument pas gérer une telle échelle :

• Système PKI : conçu pour des millions d'utilisateurs, face à des agents de niveau cent milliards, il s'effondrera.
• Système OAuth : repose sur un serveur d'autorisation centralisé, présentant un risque de point de défaillance unique.
• Bases de données traditionnelles : incapables de prendre en charge les requêtes en temps réel à l'échelle des trillions.

L'économie des agents nécessite un système d'identité distribué, autonome et évolutif. Chaque agent a besoin de :

• Identité numérique vérifiable : prouver qui vous êtes et représenter quelle entité
• Système de notation de crédit : score de confiance dynamique basé sur le comportement historique
• Mécanisme de gestion des permissions : contrôle précis des limites de comportement de l'Agent
• Capacité de protection de la vie privée : protéger les informations sensibles tout en vérifiant l'identité.
• Réseau de paiement et de règlement : infrastructure financière de niveau microseconde

Une autre caractéristique clé de l'économie des agents est la croissance explosive des microtransactions. Les transactions entre agents AI peuvent être :

• Appeler une fois l'API : 0,001 dollar
• Utiliser un modèle algorithmique : 0,01 dollar
• Obtenez une donnée : 0,0001 dollar
• Utilisation de 1 seconde de ressources de calcul : 0,00001 dollar

Les systèmes financiers traditionnels sont complètement incapables de gérer des transactions de cette ampleur et de cette fréquence :

• Réseaux de cartes de crédit : le coût par transaction unique est d'environ 0,3 USD, supérieur à la plupart des valeurs de microtransactions.
• Système bancaire : le cycle de règlement est calculé en jours, l'Agent doit régler en temps réel
• Réseau blockchain : Les frais de Gas fluctuent énormément, atteignant parfois des dizaines de dollars pendant les périodes de pointe.

L'économie des agents a besoin d'infrastructures financières numériques natives :

• Règlement instantané : les transactions sont créditées immédiatement à la fin, sans attendre de confirmation.
• Frais quasi nuls : le coût par transaction est inférieur à 0,0001 dollar.
• Traitement à haute concurrence : prend en charge le traitement de millions de transactions par seconde
• Exécution des contrats intelligents : déclenchement automatique des conditions et libération des fonds
• Mécanismes de gouvernance et de coordination : politiques économiques programmables

Comment assurer la stabilité et l'équité de l'ensemble du système lorsque des milliards d'agents IA opèrent dans le même système économique ? Cela nécessite un mécanisme de gouvernance programmable :

• Automatisation de la politique monétaire : ajustement automatique du taux d'intérêt de base des transactions entre Agents en fonction de la liquidité du système et du taux d'inflation.
• Algorithme antitrust : surveiller la concentration du marché des Agents pour empêcher un Agent unique d'acquérir une part de marché trop importante.
• Mécanisme de résolution des litiges : arbitrage algorithmique pour les différends de transaction entre agents.
• Gestion des risques systémiques : surveillance en temps réel des risques systémiques, suspension des types de transactions spécifiques si nécessaire

Course de l'armement des infrastructures économiques des agents : Déconstruction de l'architecture technique des quatre grandes solutions

Alors que les géants de la finance traditionnelle commencent à parier sur l'infrastructure économique des Agents, une course aux armements sur les protocoles fondamentaux de la future économie numérique se déroule silencieusement. Analysons en profondeur les choix d'architecture technique de quatre solutions représentatives pour voir qui pourrait devenir le fournisseur de « l'eau, de l'électricité et du charbon » de l'économie des Agents.

KITE AI (PayPal investissement ) : un système d'exploitation économique natif à l'IA

Positionnement clé : construire une infrastructure économique complète pour les agents AI, une solution intégrée allant de l'identité au paiement en passant par la gouvernance.

Points forts de l'architecture technique :

Mécanisme de consensus Proof of AI :

• Lier directement la cybersécurité à la création de valeur de l'IA
• Les nœuds de validation doivent fournir des services de calcul AI de valeur.
• La valeur du token est ancrée dans la contribution des capacités d'IA plutôt que dans la simple consommation de puissance de calcul.
• Former un cycle de rétroaction positif pour la prospérité de l'écosystème de la cybersécurité et de l'IA

Système d'identité hiérarchique Agent Passport :

• Couche L1 (identité réelle) → Couche L2 (identité d'Agent) → Couche L3 (identité de session)
• Prise en charge de l'héritage de confiance : l'Agent peut partiellement hériter de la réputation du propriétaire.
• Conception équilibrée entre protection de la vie privée et traçabilité
• Fournir une architecture évolutive pour la gestion des identités de milliards d'agents.

Réseau de paiement en microsecondes :

• Architecture mixte de transactions pré-signées et de canaux d'état
• Objectif : confirmation de paiement en microsecondes, correspondant à la vitesse de décision de l'Agent IA.
• L'échange atomique garantit la sécurité des transactions
• Les pools de liquidité offrent une capacité de règlement instantané.

Avantage stratégique : concevoir une économie d'Agent à partir de zéro, en évitant la dette technique des systèmes traditionnels. Risques potentiels : complexité technique élevée, besoin de prouver la valeur réelle de la Proof of AI.

Tempo (Stripe + Paradigm investissement ) : solution spécialisée pour les paiements prioritaires

Positionnement clé : une blockchain L1 haute performance optimisée pour les paiements en stablecoins, ciblant les scénarios de microtransactions entre agents.

Points forts de l'architecture technique :

Optimisation de la performance ultime :

• Plus de 100 000 TPS de capacité, confirmation finale en sous-seconde
• Canal de paiement dédié, séparant les transactions conventionnelles des contrats intelligents complexes
• Construit sur Reth, tout en optimisant les fonctionnalités de paiement tout en maintenant la compatibilité EVM

Conception native de la stablecoin :

• Supporte n'importe quelle stablecoin comme frais de Gas
• Market maker automatisé intégré (AMM) garantit la liquidité entre les stablecoins
• Neutre en matière de stablecoins : ne favorise aucun émetteur spécifique

Partenaire d'entreprise :

• Connecté à Visa, Deutsche Bank, OpenAI, Shopify, etc.
• La phase de test privé obtient le soutien des grandes entreprises.
• Soutien écosystémique de bout en bout des entreprises financières traditionnelles aux entreprises d'IA.

Avantages stratégiques : concentration sur la spécialisation, tirant parti de l'expertise de Stripe dans le domaine des paiements. Risques potentiels : fonctionnalités relativement limitées, pouvant sembler insuffisantes face aux exigences complexes de l'économie des agents.

Stable (Tether/Bitfinex Investissement ) : USDT comme centre de la « chaîne stable »

Positionnement clé : une "stablechain" utilisant l'USDT comme jeton de gaz natif, spécialement optimisée pour les scénarios de paiement en stablecoins.

Points forts de l'architecture technique :

Intégration native de l'USDT :

• USDT en tant que jeton Gas natif du réseau, les utilisateurs paient directement les frais de transaction avec USDT.
• Mécanisme de transfert gratuit au niveau du protocole
• Optimisation des transferts en masse et de l'exécution parallèle

Optimisation extrême de l'efficacité des coûts :

• Technologie optimisée spécifiquement pour le trading de USDT
• Objectif : Réduire le coût des transferts de stablecoins à près de zéro
• Conçu pour les scénarios de transfert d'argent transfrontalier et de paiements de grande envergure

Synergie de l'écosystème Tether :

• Obtenez directement le soutien du plus grand émetteur de stablecoins au monde.
• Lié à une profondeur de liquidité de 155 milliards de dollars avec USDT
• Tirer parti de la pénétration de Tether sur les marchés émergents

Avantage stratégique : lien profond avec l'écosystème des plus grands stablecoins, avantage de coût évident. Risque potentiel : dépendance excessive à l'égard de l'USDT, innovation technologique relativement conservatrice.

ARC (Coinbase écosystème ) : cadre modulaire léger

Positionnement central : un cadre de développement d'agent IA léger et modulaire, mettant l'accent sur la convivialité pour les développeurs.

Points forts de l'architecture technique :

Philosophie de conception modulaire :

• Construite sur Rust, alliant performances et sécurité
• Architecture modulaire, les développeurs peuvent intégrer de manière sélective
• Support de déploiement inter-chaînes, sans lien avec une blockchain spécifique

Optimisation de l'expérience développeur :

• Chaîne d'outils de développement d'agent simplifiée
• Intégration approfondie avec le réseau Coinbase Base
• Réduire le niveau technique requis pour le développement d'Agent AI

Effet d'écosystème :

• Bénéficiant de l'influence de Coinbase dans l'écosystème crypto
• Synergie avec le réseau Base L2
• Croissance rapide de la communauté des développeurs

Avantages stratégiques : convivialité pour les développeurs, intégration simple, effets de synergie écologique forts. Risques potentiels : profondeur technique relativement limitée, pouvant ne pas soutenir des scénarios économiques complexes d'Agent.

Dans cette compétition pour l'infrastructure économique des agents, la simple supériorité technologique peut ne pas être un facteur décisif, mais plutôt la rapidité et la profondeur de la construction de l'écosystème.

Chaque projet a ses avantages et inconvénients sur différentes dimensions :

• KITE AI : la vision technologique la plus ambitieuse, mais nécessite de prouver la valeur réelle d'une architecture complexe.
• Tempo : le partenaire commercial le plus puissant, mais il faut vérifier s'il peut soutenir les besoins complexes de l'économie des agents.
• Stable : le plus efficace en termes de coûts, mais nécessite de prouver s'il peut dépasser le scénario de transfert de base de l'USDT.
• ARC : Meilleure expérience développeur, mais nécessite une preuve de la capacité à soutenir le déploiement d'agents à grande échelle.

Le véritable défi sera : qui pourra attirer le plus rapidement les développeurs clés, les utilisateurs d'entreprises et l'écosystème Agent pendant la période d'explosion économique de l'Agent de 2025 à 2026, créant ainsi un effet de réseau irréversible.

Dans cette fenêtre de temps, une stratégie combinée peut être plus judicieuse qu'un pari unique : différentes infrastructures peuvent trouver leur place dans différents scénarios de l'économie des agents, et le gagnant final pourrait être celui qui parvient à réaliser l'interopérabilité inter-plateformes et à réduire les coûts de migration.

La vision économique des Agents en 2030

Si la trajectoire technologique de KITE AI s'avère correcte, la forme économique de 2030 pourrait ressembler à ceci :

• Niveau personnel : Chaque personne possède plusieurs agents IA spécialisés pour générer des revenus passifs. Un agent de code d'un programmeur fournit des services sur GitHub, un agent créatif d'un designer prend des commandes sur une plateforme, un agent de trading d'un investisseur opère sur le marché.
• Niveau de l'entreprise : les frontières de l'entreprise deviennent floues, la plupart des processus commerciaux sont réalisés automatiquement par le réseau d'agents. Une « entreprise » peut n'être qu'un groupe d'agents AI collaborant, sans employés ni bureaux au sens traditionnel.
• Niveau social : le gouvernement régule l'économie des agents par des outils politiques algorithmiques, les impôts, les subventions et la régulation sont exécutés automatiquement par des contrats intelligents. L'élaboration et l'exécution des politiques économiques deviennent en temps réel et précises.
• Au niveau mondial : le commerce international est automatiquement réalisé par un réseau d'agents, les taux de change, les droits de douane et les conditions commerciales sont déterminés par des négociations algorithmiques. Les guerres commerciales pourraient évoluer en guerres algorithmiques.

Ce n'est pas un roman de science-fiction, mais une projection raisonnable basée sur les tendances actuelles du développement technologique. La question clé n'est pas de savoir si cet avenir arrivera, mais qui contrôlera l'infrastructure de ce nouveau système économique.

La proposition de valeur de KITE AI, Tempo, Stable et ARC, est de devenir des fournisseurs d'infrastructure pour l'économie des agents, tout comme les fournisseurs de cloud computing dans l'économie d'Internet.

L'avenir est déjà là, la question est de savoir qui sera le définisseur du nouvel ordre.