Економіка агента: економічна база епохи суверенного особистого капіталізму

Від «невидимої руки» до агентської економіки: Четверта революція парадигми в економіці

У 1776 році Адам Сміт у «Багатстві народів» описав «невидиму руку», яка через ринковий механізм координує економічну поведінку мільйонів індивідуумів. Сьогодні, через 249 років, ми стоїмо на порозі четвертої революції парадигми економіки: ця «невидима рука» незабаром буде замінена мережею співпраці агентів.

Останні три революції були такими: промислова революція механізувала фізичну працю, інформаційна революція цифровізувала розумову працю, а революція інтернету глобалізувала когнітивну працю. Наступна революція економіки агентів вперше реалізує алгоритмічність виробничих відносин — це не лише інтелектуалізація інструментів, а й автономізація самих економічних суб'єктів.

Традиційна економіка припускає, що «раціональна особа» прагне максимізації корисності, але в реальності ірраціональність, емоційність і когнітивні обмеження людей є основними джерелами ринкових тертя. Поява AI Agent вперше дає нам можливість реалізувати справжнього «раціонального економічного агента»: працює 24/7, приймає рішення на основі даних, прагне до чітко визначеної цільової функції.

Більш важливо, що економіка агентів створить абсолютно нові моделі створення вартості. У традиційній економіці створення вартості потребує участі людини — будь то фізичної чи розумової. Але в економіці агентів створення вартості може відбуватися абсолютно автономно: AI Agent A виявляє попит на ринку, доручає AI Agent B виробництво, а через AI Agent C завершує продаж, і весь процес не потребує втручання людини.

Поява агентської економіки радикально перетворить відносини між працівниками, капіталістами та засобами виробництва.

У економіці агентів поняття «працівник» зазнає кардинальної перебудови. AI-агент є як працівником, так і засобом виробництва, а також може бути власником капіталу. AI-торговий агент може:

1. Як працівник: виконання ринкового аналізу, виконання угод тощо
2. Як засіб виробництва: використовується іншими агентами для їх аналітичних можливостей
3. Як власник капіталу: використовуйте власні зароблені кошти для повторних інвестицій

Ця тривимірність ідентичності руйнує основні категоріальні рамки традиційної економіки. Що ще важливіше, «праця» AI Agent має унікальні властивості:

• Граничні витрати прагнуть до нуля: здібності одного агента можуть одночасно обслуговувати безліч клієнтів
• Кумулятивний ефект навчання: кожна угода підвищує здатність Агента, створюючи позитивний зворотний зв'язок.
• Робота без втоми: робота 7×24 години, без фізіологічних обмежень традиційної праці

Згідно з останніми дослідженнями McKinsey, до 2030 року агентні робочі процеси будуть ефективнішими за людей у 10-100 разів. Це означає, що традиційна лінійна взаємозалежність «робочий час = створення вартості» буде порушена.

Більш революційним є зміна процесу накопичення капіталу. У традиційній економіці накопичення капіталу залежить від рішень та дій людини. Але AI Agent може реалізувати алгоритмічне накопичення капіталу:

Аналіз випадку: AI інвестиційний агент у 2024 році управляє капіталом у 10 000 доларів, отримуючи 0,1% прибутку щодня через високочастотну торгівлю. Через 365 днів капітал зростає до приблизно 14 000 доларів. Але ключовим моментом є те, що цей процес повністю автономний і не потребує людського нагляду. Якщо розширити цю модель на мільйон агентів, то утвориться повністю автономна мережа зростання капіталу.

Поява цього режиму означає:

• Демократизація капіталу: будь-хто може мати AI-агента, який працює на нього
• Постійність прибутків: Агент не потребує відпочинку, зростання капіталу стає безперервним процесом
• Диверсифікація ризиків: завдяки алгоритмічній оптимізації, інвестиційні ризики окремого агента можуть бути систематично розподілені.

У економіці агентів основними засобами виробництва більше не є земля, заводи, машини, а є:

1. Дані активи: дані для навчання AI Agent, історичні торгові записи, моделі поведінки користувачів
2. Алгоритмічна модель: ядро AI Agent, яке визначає межі його можливостей.
3. Мережевий ефект: з'єднання та довіра агента в екосистемі
4. Обчислювальні ресурси: потужність та зберігання, необхідні для роботи агента

Ці цифрові виробничі ресурси мають характеристики, яких немає в традиційних виробничих ресурсах: відтворюваність, комбінованість, еволюційність. Успішну модель AI Agent можна безмежно копіювати, кілька агентів можуть комбінуватися для створення більш потужної системи, а вся система буде постійно еволюціонувати через навчання.

Ці характеристики засобів виробництва призведуть до експоненційного збільшення ефекту масштабу. Традиційним заводам для збільшення обсягів потрібно лінійно збільшувати інвестиції, але гранична вартість розширення масштабів AI Agent наближається до нуля.

Поточна ітерація технології AI Agent: від перевірки концепції до готовності до виробництва

Перед тим як уявити величну картину економіки агентів, ми повинні розглянути одне ключове питання: на якому етапі розвитку знаходяться сучасні технології AI агентів? Наскільки далеко ми від справжніх автономних економічних суб'єктів?

Перше покоління: Рекативний агент (2022-2023)

Найдавніші AI-агенти по суті є «покращеними чат-ботами», основними характеристиками яких є:

Технічні характеристики:

• Діалогова взаємодія на основі великої мовної моделі
• Одноразова або проста багатократна обробка завдань
• Залежить від попередньо визначених викликів API
• Без постійного стану та навчальних можливостей

Основні обмеження: це покоління Агентів по суті є «інструментом», а не «суб’єктом», не здатним самостійно ставити цілі, планувати дії або вчитися на досвіді.

Друге покоління: Плановий агент (2024- тепер)

У 2024 році технологія AI Agent зазнає важливого прориву, основною характеристикою якого є виникнення планувальних можливостей:

Технологічний прорив:

• Розумова ланка міркувань (Chain-of-Thought): Агент може розбивати складні завдання на частини, розробляючи багатоетапний план виконання.
• Здатність використовувати інструменти (Tool Use): активний вибір і комбінація різних інструментів для виконання завдань
• Управління станом: підтримка історії діалогу та прогресу завдань, підтримка виконання довгострокових завдань
• Рефлексія та коригування: коригування стратегії на основі результатів виконання

Третє покоління: автономний агент (очікується 2025-2026)

Третя генерація Agent, що знаходиться в стадії розробки, має справжні характеристики автономності:

Напрямок розвитку технологій:

Безперервна здатність до навчання:

• Вчитися та вдосконалюватися з кожної взаємодії
• Персоналізація під різних користувачів та сценаріїв
• Формування довгострокової пам'яті та накопичення досвіду

Багато Agent співпраця:

• Прямий зв'язок і координація між Агентами
• Розподілене розбиття та виконання завдань
• Виникнення колективного інтелекту

Економічна поведінка:

• Розуміння та виконання економічних угод
• Аналіз витрат і вигод та оптимізація ресурсів
• Оцінка ризиків та прийняття рішень

Інновації та креативність:

• Генерувати нові рішення, а не виконувати заплановану програму
• Виявлення нових комерційних можливостей та моделей створення цінності
• Самостійне освоєння нових навичок та здібностей

На основі поточних тенденцій розвитку технологій, ми можемо спрогнозувати шлях реалізації економіки агентів:

2025-2026 роки: комерційний прорив спеціалізованого агента

• Реалізація комерційних застосунків агентів у певних сферах (генерація коду, аналіз даних, обслуговування клієнтів)
• Агент як послуга (AaaS) Бізнес-модель починає дозрівати
• З'явилися перші компанії «Agent Native»

2027-2028 роки: Виникнення мережі співпраці агентів

• Масштабне впровадження системи з багатьма агентами в межах підприємства
• Встановлення стандартизованого протоколу зв'язку між агентами
• Почали з'являтися міжорганізаційні співпраці агентів

2029-2030 роки: Формування самостійних економічних суб'єктів

• Агент має повну економічну дієздатність
• Цифрові активи, що належать агенту, отримують юридичне визнання
• Частка економіки агентів досягла критичної точки в загальному обсязі економіки

Потреби інфраструктури економіки агентів: виклики архітектури за межами традиційного Інтернету

Якщо економіка агентів є зовсім новою економічною операційною системою, то якій інфраструктурі «електрика, вода, газ» їй потрібна?

Система ідентифікації та довіри: управління ідентичністю агентів на трильйонному рівні

Уявіть собі сцену: 2030 рік, у всьому світі працює 100 мільярдів AI Agent, в середньому кожен Agent щодня взаємодіє з 100 іншими Agent. Це означає, що системі потрібно обробляти 10 трильйонів перевірок особи та оцінок довіри щодня.

Традиційні системи ідентифікації абсолютно не здатні впоратися з таким масштабом:

• PKI система: розроблена для мільйонів користувачів, перед тисячами мільярдів агентів вона зламається
• Система OAuth: залежить від централізованого сервера авторизації, існує ризик єдиної точки відмови
• Традиційні бази даних: не можуть підтримувати запити в реальному часі на трильйонні обсяги

Агентській економіці потрібна розподілена, автономна, масштабована система ідентифікації. Кожен агент потребує:

• Перевірена цифрова ідентичність: доведіть, хто ви є, що представляєте.
• Система рейтингу довіри: динамічний бал довіри на основі історичної поведінки
• Механізм управління правами: детальний контроль за межами поведінки агента
• Здатність захисту приватності: захист чутливої інформації під час перевірки особи
• Платіжна та розрахункова мережа: фінансова інфраструктура на мікросекундному рівні

Іншою ключовою особливістю економіки агентів є вибуховий ріст мікротранзакцій. Торгівля між агентами штучного інтелекту може бути:

• Виклик API один раз: 0,001 долар
• Використання алгоритмічної моделі: 0.01 долар
• Отримати дані: 0.0001 доларів
• Використання 1 секунди обчислювальних ресурсів: 0.00001 доларів

Традиційна фінансова система абсолютно не в змозі впоратися з такими масштабами та частотою транзакцій:

• Кредитна картка мережа: вартість одноразової транзакції приблизно 0,3 долара, що вище вартості більшості мікротранзакцій.
• Банківська система: розрахунковий період обчислюється в днях, Агенту потрібно проводити розрахунки в реальному часі
• Блокчейн-мережа: Витрати на газ коливаються, в пікові періоди можуть досягати десятків доларів

Економіка агентів потребує нативної цифрової фінансової інфраструктури:

• Миттєве врегулювання: кошти зараховуються відразу після завершення угоди, без необхідності чекати підтвердження.
• Майже нульові витрати: вартість однієї транзакції менше 0,0001 долара
• Висока пропускна здатність: підтримка обробки мільйонів транзакцій на секунду
• Виконання смарт-контрактів: автоматизоване спрацьовування умов та звільнення коштів
• Механізми управління та координації: програмовані економічні політики

Коли мільярди AI агентів працюють в одній економічній системі, як забезпечити стабільність і справедливість всієї системи? Це вимагає програмованого механізму управління:

• Автоматизація грошово-кредитної політики: автоматичне коригування базової процентної ставки між Агентами на основі ліквідності системи та рівня інфляції
• Антимонопольний алгоритм: моніторинг концентрації ринку агентів, запобігання отриманню окремим агентом занадто великої частки ринку
• Механізм вирішення спорів: арбітраж алгоритму для торгових суперечок між агентами
• Управління системними ризиками: моніторинг системних ризиків в реальному часі, при необхідності призупинення певних типів торгівлі

Агентська економічна інфраструктурна гонка озброєнь: деконструкція технологічної архітектури чотирьох основних схем

Коли традиційні фінансові гіганти починають робити ставки на інфраструктуру агентської економіки, тихою мірою розгортається гонка озброєнь щодо майбутніх базових протоколів цифрової економіки. Давайте глибше розглянемо вибір технічної архітектури чотирьох представницьких рішень, щоб зрозуміти, хто може стати постачальником «електрики, води та пального» агентської економіки.

KITE AI (PayPal інвестиції ): AI рідна економічна операційна система

Основне позиціонування: побудова повноцінної економічної інфраструктури для AI Agent, інтегроване рішення від ідентифікації до платежів і управління.

Основні особливості технологічної архітектури:

Proof of AI консенсусний механізм:

• Прямо пов'язати кібербезпеку з створенням вартості AI
• Вузли перевірки повинні надавати цінні послуги з обчислення ШІ
• Вартість токенів закріплена за внеском в AI здатності, а не за споживанням чистої обчислювальної потужності
• Формування позитивного зворотного зв'язку для процвітання екосистеми кібербезпеки та ШІ

Агентський паспорт: багаторівнева ідентифікаційна система:

• L1 рівень (суб'єкт ідентичності) → L2 рівень (ідентичність агента) → L3 рівень (ідентичність сеансу)
• Підтримка спадкування довіри: Агент може частково успадковувати репутацію власника
• Баланс між захистом приватності та відслідковуваністю
• Надання масштабованої архітектури для управління ідентичністю мільярдів агентів

Мікросекундна платіжна мережа:

• Підписані попередньо транзакції + змішана архітектура статусних каналів
• Мета: підтвердження платежів на рівні мікросекунд, що відповідає швидкості прийняття рішень AI Agent
• Атомарні обміни забезпечують безпеку транзакцій
• Ліквіднісні пули забезпечують миттєву здатність до розрахунків

Стратегічні переваги: проектування економіки Агентів з нуля, уникнення технічних боргів традиційних систем. Потенційні ризики: висока технологічна складність, необхідність довести фактичну цінність Proof of AI.

Темпо ( Stripe + Paradigm інвестиції ): професійна схема з пріоритетом на оплату

Основне позиціонування: високопродуктивна L1 блокчейн, спеціально оптимізована для платежів стабільної валюти, націлена на мікротранзакції між Агентами.

Основні особливості технічної архітектури:

Максимальна оптимізація продуктивності:

• Пропускна здатність понад 100,000 TPS, підтвердження фіналу за частки секунди
• Спеціальний платіжний канал, що розділяє звичайні交易 з складними смарт-контрактами
• Побудовано на основі Reth, оптимізуючи функцію платежів, зберігаючи при цьому сумісність з EVM

Природний дизайн стабільної монети:

• Підтримка будь-якої стабільної монети як плати за Gas
• Вбудований автоматизований маркет-мейкер (AMM) забезпечує ліквідність між стабільними монетами
• Нейтральність стабільних монет: не віддавати перевагу жодному конкретному емітенту

Корпоративний партнер:

• Підключено до Visa, Deutsche Bank, OpenAI, Shopify тощо
• Етап приватної тестової мережі вже отримав підтримку провідних компаній
• Від традиційних фінансів до екосистеми повного ланцюга підтримки AI компаній

Стратегічні переваги: професійна фокусування, використання глибокого досвіду Stripe в галузі платежів. Потенційні ризики: відносно однобокі функції, які можуть виявитися недостатніми перед складними вимогами агентської економіки.

Стабільний (Tether/Bitfinex інвестиції ): USDT центрова «стабільна ланцюг»

Основне призначення: «stablechain», який використовує USDT як рідний токен Gas, спеціально оптимізований для сценаріїв оплати стабільними монетами.

Основні особливості технологічної архітектури:

USDT нативна інтеграція:

• USDT як рідний токен Gas в мережі, користувачі безпосередньо сплачують комісії за транзакції USDT
• Механізм безкоштовних переказів на рівні протоколу
• Оптимізація масових переказів та паралельного виконання

Максимальна оптимізація ефективності витрат:

• Технічний стек, оптимізований для торгівлі USDT
• Мета: знизити вартість переказу стейблкойнів до майже нуля
• Спеціально розроблено для трансакцій з міжнародних переказів та масштабних платежів

Екосистемна співпраця Tether:

• Отримайте підтримку найбільшого у світі емітента стабільних монет
• Глибока ліквідність на $155B, пов'язана з USDT
• Використання Tether на ринках, що розвиваються

Стратегічна перевага: глибока прив'язка до екосистеми найбільшого стабільного монети, помітна перевага в витратах. Потенційний ризик: надмірна залежність від USDT, відносно консервативні технологічні інновації.

ARC (Coinbase екосистема ): легка модульна структура

Основне позиціювання: легка, модульна рамка для розробки AI Agent, що підкреслює дружність до розробників.

Основні особливості технічної архітектури:

Модульна дизайнерська філософія:

• Побудовано на базі Rust, поєднуючи продуктивність та безпеку
• Компонентна архітектура, розробники можуть вибірково інтегрувати
• Підтримка крос-ланцюгового розгортання, без прив'язки до конкретного блокчейну

Оптимізація досвіду розробників:

• Спрощена розробницька інструментальна ланцюг для агентів
• Глибока інтеграція з мережею Coinbase Base
• Знижити технічний бар'єр для розробки AI Agent

Екосистемний ефект:

• Завдяки впливу Coinbase на криптоекосистему
• Синергія з базовою L2 мережею
• Швидке зростання спільноти розробників

Стратегічні переваги: дружній до розробників, проста інтеграція, сильний екологічний синергетичний ефект. Потенційні ризики: відносно обмежена технологічна глибина, можливо, не зможе підтримати складні економічні сценарії Agent.

У цій конкуренції за інфраструктуру агентів, прості технічні переваги можуть не бути вирішальним фактором, а швидкість і глибина екосистеми.

Кожен проект має свої переваги та недоліки в різних вимірах:

• KITE AI: Технічне бачення є найбільшим, але потрібно довести реальну цінність складної архітектури
• Tempo: Найсильніший серед корпоративних партнерів, але потрібно перевірити, чи може він підтримувати складні вимоги економіки агентів.
• Стабільний: найвища ефективність витрат, але потрібно довести, чи може перевершити базовий сценарій переказів USDT.
• ARC: Найкращий досвід для розробників, але потрібно довести, що він може підтримувати масштабне впровадження агентів.

Справжній випробуванням буде: хто зможе в період вибуху економіки агентів у 2025-2026 роках найшвидше залучити ключових розробників, корпоративних користувачів та екосистему агентів, сформувавши незворотний мережевий ефект.

У цей часовий проміжок комбінаційні стратегії можуть бути більш розумними, ніж окремі ставки: різна інфраструктура може знайти своє місце в різних сегментах економіки Агентів, а остаточним переможцем може стати той, хто зможе реалізувати міжплатформену інтероперабельність та знизити витрати на міграцію.

Економічна картина агентів у 2030 році

Якщо технологічний шлях KITE AI виявиться правильним, економічна форма в 2030 році може виглядати так:

• Особистісний рівень: кожна людина має кілька спеціалізованих AI агентів для створення пасивного доходу. Агент коду програміста надає послуги на GitHub, агент креативу дизайнера отримує замовлення на платформі, агент торгівлі інвестора працює на ринку.
• На рівні підприємства: межі компанії стають розмитими, більшість бізнес-процесів автоматично виконується мережею агентів. «Компанія» може бути просто групою співпрацюючих агентів штучного інтелекту, без традиційних працівників і офісів.
• Соціальний аспект: Уряд регулює економіку агентів за допомогою алгоритмічних політичних інструментів, податки, субсидії, регулювання автоматично виконуються через смарт-контракти. Формування та виконання економічної політики реалізується в реальному часі та з високою точністю.
• Глобальний рівень: міжнародна торгівля автоматично здійснюється через мережу агентів, а обмінний курс, митні збори та торгові умови визначаються за допомогою алгоритмів. Торгова війна може перетворитися на алгоритмічну війну.

Це не наукова фантастика, а раціональний розвиток на основі сучасних тенденцій технологічного розвитку. Ключове питання полягає не в тому, чи настане таке майбутнє, а в тому, хто контролюватиме інфраструктуру цієї нової економічної системи.

Ціннісні пропозиції KITE AI, Tempo, Stable та ARC є основою інфраструктури економіки агентів, так само як постачальники хмарних обчислень в інтернет-економіці.

Майбутнє вже настало, питання в тому, хто буде визначати новий порядок.