Экономика агента: экономическая основа эры суверенного индивидуального капитализма

От «невидимой руки» к агентской экономике: Четверная революция парадигмы в экономике

В 1776 году Адам Смит в «Богатстве народов» описал «невидимую руку», которая координирует экономическое поведение миллионов индивидуумов через рыночные механизмы. 249 лет спустя, мы стоим на пороге четвертой парадигмальной революции в экономике: эта «невидимая рука» будет заменена сетью сотрудничества агентов.

Три предыдущие революции были следующими: промышленная революция механизировала физический труд, информационная революция цифровизировала умственный труд, а интернет-революция глобализировала когнитивный труд. А предстоящая революция агентской экономики впервые реализует алгоритмизацию производственных отношений — это не только интеллектуализация инструментов, но и автономизация самих экономических субъектов.

Традиционная экономика предполагает, что «рациональный человек» будет стремиться к максимизации полезности, но на практике иррациональность, эмоциональность и когнитивные ограничения человека являются основными источниками рыночных трений. Появление ИИ-агента впервые дало нам возможность реализовать настоящего «рационального экономического человека»: работающего 24/7, принимающего решения на основе данных и стремящегося к четко определенной целевой функции.

Более важно то, что экономика агентов создаст совершенно новые модели создания ценности. В традиционной экономике создание ценности требует участия человека — будь то физическое или умственное. Но в экономике агентов создание ценности может происходить полностью самостоятельно: AI Agent A выявляет рыночный спрос, поручает AI Agent B производство, а AI Agent C завершает продажу, весь процесс проходит без участия человека.

Появление агентской экономики коренным образом переопределит отношения между работниками, капиталистами и средствами производства.

В экономике Агентов концепция «работника» была полностью реконструирована. AI Агент является как работником, так и средствами производства, а также может быть владельцем капитала. AI торговый Агент может:

1. В качестве работника: выполнение рыночного анализа, исполнение сделок и т.д.
2. В качестве производственного ресурса: вызывается другими агентами для использования его аналитических способностей
3. В качестве владельца капитала: реинвестирование собственных заработанных средств

Тройственность этой идентичности разрушает основные классификационные рамки традиционной экономики. Более важно то, что «труд» AI-агента обладает уникальными свойствами:

• Предельные издержки стремятся к нулю: один агент может одновременно обслуживать бесконечное количество клиентов
• Эффект накопления знаний: каждая сделка увеличивает способности агента, создавая позитивный обратный цикл.
• Без усталости: работа 7×24 часа, без физиологических ограничений традиционной рабочей силы

Согласно последнему исследованию McKinsey, к 2030 году агентные рабочие процессы будут в 10-100 раз более эффективными, чем человеческие. Это означает, что традиционная линейная связь «рабочее время = создание ценности» будет нарушена.

Более революционным является изменение процесса накопления капитала. В традиционной экономике накопление капитала зависит от решений и действий человека. Но AI Agent может реализовать алгоритмическое накопление капитала:

Пример анализа: AI инвестиционный агент управляет капиталом в 10,000 долларов в 2024 году, получая 0,1% прибыли каждый день через высокочастотную торговлю. Через 365 дней капитал вырастает до примерно 14,000 долларов. Но ключевым моментом является то, что этот процесс полностью автономен, не требуя человеческого контроля. Если расширить эту модель на миллион агентов, получится полностью автономная сеть роста капитала.

Появление этой модели означает:

• Демократизация капитала: любой может иметь AI-агента, работающего на него.
• Непрерывность доходов: Агенту не нужно отдыхать, рост капитала становится непрерывным процессом
• Диверсификация рисков: благодаря алгоритмической оптимизации инвестиционные риски отдельного агента могут быть систематически диверсифицированы.

В экономике Агентов основным средством производства больше не являются земля, заводы, машины, а является:

1. Дата-активы: данные для обучения AI Agent, исторические торговые записи, модели поведения пользователей
2. Алгоритмическая модель: «мозг» AI Agent, определяющий его пределы возможностей
3. Сетевая эффективность: степень связи и доверия агента в экосистеме
4. Вычислительные ресурсы: вычислительная мощность и объем памяти, необходимые для работы агента

Эти цифровые производственные ресурсы обладают характеристиками, которых нет у традиционных производственных ресурсов: воспроизводимость, комбинируемость, эволюция. Успешная модель AI Agent может быть бесконечно воспроизведена, несколько агентов могут быть объединены в более мощную систему, и вся система будет постоянно эволюционировать через обучение.

Эти характеристики средств производства приведут к экспоненциальному увеличению эффекта масштаба. Для традиционных фабрик увеличение масштаба требует линейного увеличения вложений, но предельные затраты на масштабирование AI-агента близки к нулю.

Текущая итерация технологий AI Agent: от проверки концепции до готовности к производству

Прежде чем представить себе грандиозную картину экономики агентов, мы должны рассмотреть один ключевой вопрос: на каком этапе развития находится текущая технология AI агентов? Насколько далеко мы от настоящих автономных экономических субъектов?

Первое поколение: Реактивный агент (2022-2023)

Первые AI-агенты по сути были «улучшенными чат-ботами», основная характеристика которых заключалась в следующем:

Технические характеристики:

• Диалоговое взаимодействие на основе больших языковых моделей
• Обработка одноразовых или простых многоразовых задач
• Зависеть от предопределенных вызовов API
• Отсутствие постоянного состояния и способности к обучению

Основные ограничения: это поколение Agent по сути является «инструментом», а не «субъектом», и не может самостоятельно ставить цели, планировать действия или учиться на опыте.

Второе поколение: Плановый агент (2024 - настоящее время)

С 2024 года технология AI Agent достигнет важных прорывов, ключевой характеристикой которых станет возникновение планировочных возможностей:

Технический прорыв:

• Цепочка размышлений (Chain-of-Thought): Агент способен разбирать сложные задачи и разрабатывать многошаговые планы выполнения.
• Способность использовать инструменты (Tool Use): активный выбор и сочетание различных инструментов для выполнения задач
• Управление состоянием: поддержка истории диалогов и прогресса задач, поддержка выполнения долгосрочных задач
• Рефлексия и корректировка: корректировка стратегии на основе результатов исполнения

Третье поколение: Автономный агент (ожидается в 2025-2026)

Разрабатываемый третий поколение Агент обладает настоящими характеристиками автономности:

Направления развития технологий:

Способность к постоянному обучению:

• Учиться и совершенствоваться на каждом взаимодействии
• Персонализированная адаптация к различным пользователям и сценариям
• Формирование долгосрочной памяти и накопление опыта

Многоагентное сотрудничество:

• Прямое взаимодействие и координация между агентами
• Распределенное разбиение задач и выполнение
• Эмерджентность коллективного интеллекта

Экономическая способность:

• Понимание и выполнение экономических сделок
• Анализ затрат и эффективности и оптимизация ресурсов
• Оценка рисков и принятие решений

Инновации и творческие способности:

• Генерировать новые решения, а не выполнять запланированные процедуры
• Открытие новых бизнес-возможностей и моделей создания ценности
• Самостоятельное изучение новых навыков и возможностей

Основываясь на текущих тенденциях технологического развития, мы можем предсказать путь реализации экономики Агентов:

2025-2026 годы: коммерческий прорыв специализированного агента

• Агент в специфических областях реализует коммерческое применение (генерация кода, анализ данных, обслуживание клиентов)
• Агент как услуга (AaaS) бизнес-модель начинает созревать
• Появление первой партии компаний «Agent Native»

2027-2028 годы: Появление сети сотрудничества агентов

• Массовое развертывание многоагентных систем внутри компании
• Установление стандартизированного протокола связи между агентами
• Начало межорганизационного сотрудничества Агентов

2029-2030 годы: Формирование самостоятельных экономических субъектов

• Агент обладает полной экономической дееспособностью
• Цифровые активы, принадлежащие Агенту, получают юридическое признание
• Доля агентской экономики в общей экономике достигла критической точки

Инфраструктурные потребности экономики агентов: преодоление архитектурных вызовов традиционного интернета

Если агентская экономика — это совершенно новая экономическая операционная система, то какая инфраструктура «воды, электричества и угля» ей нужна?

Система идентификации и доверия: управление идентификацией агентов с миллиардными масштабами

Представьте себе сцену: в 2030 году в мире будет 100 миллиардов AI-агентов, работающих одновременно, и в среднем каждый агент будет взаимодействовать с 100 другими агентами каждый день. Это означает, что системе необходимо будет обрабатывать 10 триллионов проверок личности и оценок доверия каждый день.

Традиционные системы идентификации совершенно не могут справиться с таким масштабом:

• PKI система: предназначена для миллионов пользователей, столкновение с агентами в сотни миллиардов приведет к сбою.
• Система OAuth: зависит от централизованного сервера авторизации, существует риск единой точки отказа.
• Традиционные базы данных: не могут поддерживать триллионные реалтайм запросы

Агентская экономика требует распределенной, автономной и масштабируемой системы идентификации. Каждый агент нуждается в:

• Проверяемая цифровая идентичность: докажите, кто вы и что вы представляете
• Система рейтинга репутации: динамическая оценка доверия на основе исторического поведения
• Механизм управления доступом: детализированный контроль границ поведения агента
• Способности защиты конфиденциальности: защита чувствительной информации при верификации личности
• Платежная и расчетная сеть: финансовая инфраструктура на уровне микросекунд

Другой ключевой особенностью агентской экономики является взрывной рост микротранзакций. Сделки между AI-агентами могут быть:

• Вызов API: 0.001 доллар
• Используйте модель алгоритма: 0.01 доллар
• Получить данные: 0.0001 долларов
• Использование 1 секунды вычислительных ресурсов: 0.00001 долларов

Традиционная финансовая система совершенно не способна обрабатывать сделки такого масштаба и частоты:

• Кредитная карта: стоимость одной транзакции составляет примерно 0,3 доллара, что выше большинства значений микротранзакций.
• Банковская система: расчетный период исчисляется в днях, агенту необходимо осуществлять расчеты в реальном времени.
• Блокчейн-сеть: Газовые сборы сильно колеблются, в пиковые часы могут достигать десятков долларов

Агентская экономика требует оригинальной цифровой финансовой инфраструктуры:

• Мгновенное расчет: средства зачисляются сразу после завершения сделки, без необходимости ожидания подтверждения
• Почти нулевая комиссия: стоимость одной транзакции ниже 0.0001 долларов
• Высокая пропускная способность: поддержка обработки миллионов транзакций в секунду
• Исполнение смарт-контрактов: автоматическое срабатывание условий и освобождение средств
• Механизмы управления и координации: программируемая экономическая политика

Когда миллиарды AI-агентов функционируют в одной и той же экономической системе, как обеспечить стабильность и справедливость всей системы? Для этого необходимы программируемые механизмы управления:

• Автоматизация монетарной политики: автоматическая корректировка базовой процентной ставки сделок между агентами на основе системной ликвидности и уровня инфляции
• Антимонопольный алгоритм: мониторинг рыночной концентрации агентов, предотвращение получения отдельным агентом слишком большой доли рынка
• Механизм разрешения споров: арбитраж с помощью алгоритма для разрешения торговых споров между агентами
• Управление системными рисками: мониторинг системных рисков в реальном времени, при необходимости приостановка определенных типов сделок.

Агентская экономическая инфраструктура: деконструкция технической архитектуры четырех основных решений

Когда традиционные финансовые гиганты начинают делать ставки на инфраструктуру экономики агентов, тихая гонка вооружений за базовые протоколы будущей цифровой экономики разворачивается. Давайте глубже проанализируем выбор технологической архитектуры четырех представительных решений и посмотрим, кто может стать поставщиком «электричества, воды и газа» для экономики агентов.

KITE AI ( PayPal инвестиции ): Имеющий AI родную экономическую операционную систему

Основное направление: создание полноценной экономической инфраструктуры для AI Agent, интегрированное решение от идентификации до платежей и управления.

Основные моменты технической архитектуры:

Механизм согласия Proof of AI:

• Прямо связывать ценность создания с AI и кибербезопасностью
• Узлы верификации должны предоставлять ценные услуги по вычислению ИИ
• Стоимость токенов привязана к вкладу в ИИ, а не к чистому потреблению вычислительных мощностей.
• Формирование положительного反馈ного цикла для процветания экосистемы кибербезопасности и ИИ

Агентский паспорт: многоуровневая система идентификации

• Уровень L1 (физическая идентичность) → Уровень L2 (идентичность агента) → Уровень L3 (идентичность сессии)
• Поддержка доверительного наследования: Агент может частично наследовать репутацию владельца
• Балансировка дизайна между защитой конфиденциальности и возможностью отслеживания
• Обеспечение масштабируемой архитектуры для управления идентификацией миллиардов Агентов

Микросекундная платежная сеть:

• Предварительно подписанные транзакции + Смешанная архитектура статусного канала
• Цель: подтверждение платежа на уровне микросекунд, соответствующее скорости принятия решений AI-агента
• Атомарные свопы обеспечивают безопасность сделок
• Ликвидные пулы обеспечивают возможность мгновенного расчета

Стратегическое преимущество: разработка экономики Agent с нуля, чтобы избежать технического долга традиционных систем. Потенциальный риск: высокая сложность технологии, необходимо доказать фактическую ценность Proof of AI.

Темпо ( Stripe + Парадигма инвестиции ): специализированное решение с приоритетом на оплату

Ядро: высокопроизводительная L1 блокчейн, оптимизированная для платежей с использованием стейблкоинов, нацеленная на сценарии микро-транзакций между агентами.

Основные моменты архитектуры технологии:

Максимальная оптимизация производительности:

• Пропускная способность более 100,000 TPS, финальное подтверждение за доли секунды
• Специальный платежный канал, отделяющий обычные транзакции от сложных смарт-контрактов
• Построено на основе Reth, оптимизируя функции оплаты при сохранении совместимости с EVM

Нативный дизайн стабильной монеты:

• Поддержка любых стабильных монет в качестве Gas-расходов
• Встроенный автоматизированный маркет-мейкер (AMM) обеспечивает ликвидность между стабильными монетами
• Нейтральность стейблкоинов: не склоняется к какому-либо конкретному эмитенту

Корпоративные партнеры:

• Подключены Visa, Deutsche Bank, OpenAI, Shopify и другие
• Этап частной тестовой сети уже получил поддержку ведущих компаний
• Полная цепочка экосистемной поддержки от традиционных финансов до компаний ИИ

Стратегическое преимущество: профессиональная концентрация, использование глубоких наработок Stripe в области платежей. Потенциальные риски: относительно однородная функциональность, которая может оказаться недостаточной перед сложными требованиями агентской экономики.

Стабильный (Tether/Bitfinex Инвестиции ): USDT как центр "стабильной цепи"

Ключевая позиция: «stablechain», использующая USDT в качестве родного Gas токена, оптимизирована для сценариев платежей со стабильными монетами.

Основные моменты технической архитектуры:

Нативная интеграция USDT:

• USDT в качестве родного Gas-токена сети, пользователи напрямую оплачивают комиссию за транзакции с помощью USDT
• Механизм бесплатных переводов на уровне протокола
• Оптимизация пакетных переводов и параллельного выполнения

Максимальная оптимизация затратной эффективности:

• Технологический стек, оптимизированный для торговли USDT
• Цель: снизить стоимость перевода стейблкоинов до почти нуля
• Разработано для сценариев трансграницких переводов и массовых платежей

Экосистема Tether:

• Получите поддержку крупнейшего в мире эмитента стабильных монет напрямую
• Привязка глубины ликвидности в $155B к USDT
• Использование Tether для проникновения на развивающиеся рынки

Стратегическое преимущество: глубокая привязка к экосистеме крупнейшей стабильной валюты, очевидные преимущества по затратам. Потенциальный риск: чрезмерная зависимость от USDT, относительно консервативные технические инновации.

ARC (Coinbase экосистема ): легковесная модульная структура

Ядро позиционирование: легковесная, модульная структура разработки AI-агентов, подчеркивающая дружелюбие к разработчикам

Основные моменты архитектуры технологии:

Модульная философия дизайна:

• Построено на основе Rust, сочетая производительность и безопасность
• Компонентная архитектура, разработчики могут выбирать интеграцию
• Поддержка кросс-цепного развертывания, без привязки к конкретной блокчейн-сети

Оптимизация опыта разработчика:

• Упрощенная инструментальная цепочка разработки Agent
• Глубокая интеграция с сетью Coinbase Base
• Снизить технический порог разработки AI-агентов

Экосистемный эффект:

• Воспользовавшись влиянием Coinbase в криптоэкосистеме
• Синергия с базовой L2 сетью
• Быстрый рост сообщества разработчиков

Стратегические преимущества: дружелюбие к разработчикам, простота интеграции, сильный экосистемный синергетический эффект Потенциальные риски: ограниченная техническая глубина, возможно, не сможет поддерживать сложные экономические сценарии агентов

В этой конкуренции за инфраструктуру агентской экономики простые технические преимущества могут не быть решающим фактором, а скорее скорость и глубина построения экосистемы.

Каждый проект имеет свои плюсы и минусы в различных аспектах:

• KITE AI: самая амбициозная техническая концепция, но требуется доказать реальную ценность сложной архитектуры.
• Tempo: самый сильный среди корпоративных партнеров, но необходимо проверить, сможет ли он поддерживать сложные потребности экономики Агентов.
• Stable: максимальная стоимость эффективности, но необходимо доказать, сможет ли она превзойти базовый сценарий перевода USDT.
• ARC: Лучший опыт для разработчиков, но необходимо доказать, сможет ли он поддерживать развертывание агентов в большом масштабе.

Истинное испытание будет заключаться в том, кто сможет быстрее привлечь ключевых разработчиков, корпоративных пользователей и экосистему Агентов в период экономического бума Агентов в 2025-2026 годах, создавая необратимый сетевой эффект.

В этот временной интервал комбинированные стратегии могут оказаться более разумными, чем единичные ставки: различные инфраструктуры могут найти свое место в разных сегментах экономики агентов, а конечным победителем может стать тот, кто сможет реализовать кроссплатформенную совместимость и снизить затраты на миграцию.

Экономика агентов в 2030 году

Если технологический путь KITE AI окажется верным, экономическая структура 2030 года может выглядеть следующим образом:

• Личностный уровень: у каждого человека есть несколько специализированных AI-агентов, которые создают для него пассивный доход. Кодовый агент программиста предоставляет услуги на GitHub, креативный агент дизайнера принимает заказы на платформе, а торговый агент инвестора работает на рынке.
• На уровне предприятия: границы компании становятся размытыми, большинство бизнес-процессов автоматически выполняется сетью агентов. «Компания» может быть просто группой сотрудничающих ИИ-агентов, без сотрудников и офисов в традиционном понимании.
• Социальный аспект: правительство регулирует экономику агентов с помощью алгоритмических политических инструментов, налоги, субсидии и регулирование автоматически выполняются с помощью смарт-контрактов. Разработка и реализация экономической политики осуществляется в реальном времени и с высокой точностью.
• На глобальном уровне: международная торговля осуществляется автоматически через сеть агентов, обменный курс, пошлины и условия торговли определяются с помощью алгоритмов. Торговая война может перерасти в алгоритмическую войну.

Это не научно-фантастический роман, а разумное предположение, основанное на текущих тенденциях развития технологий. Ключевой вопрос не в том, придет ли это будущее, а в том, кто будет контролировать инфраструктуру этой новой экономической системы.

Ценностное предложение KITE AI, Tempo, Stable и ARC заключается в том, как они становятся поставщиками инфраструктуры для экономики агентов, подобно тому, как поставщики облачных вычислений являются основой интернет-экономики.

Будущее уже наступило, вопрос в том, кто станет определяющим в новом порядке.