Penulis: Zuo Ye
Melihat kembali 500 tahun, konflik antara tenaga kerja dan modal di bawah sistem kapitalis selalu ditandai oleh kemenangan berkelanjutan dari modal.
Di sisi produksi, tingkat partisipasi tenaga kerja secara bertahap menyusut hingga pada level operasi mesin; di sisi konsumsi, nilai pengguna terletak pada produksi data penggunaan bagi platform.
Keduanya bekerja sama untuk mendukung valuasi perusahaan di pasar modal.
Namun, pola organisasi manusia secara jangka panjang tidak dapat diukur secara menyeluruh, KPI/OKR pekerja kantoran tetap merupakan sistem birokratis, gaji tahunan jutaan dolar dan upah per potong tetap merupakan varian dari Taylorisme.
Tanpa rumus yang jelas, modal tidak dapat dinilai, yang pada gilirannya memengaruhi efisiensi modal; apakah algoritma stabilcoin merupakan圣杯 DeFi masih belum diketahui, namun keterhitungan organisasi memang merupakan takaran tuas keuangan.
Model besar memutuskan untuk memecahkan dengan jumlah token secara paksa, kegagalan SaaS keamanan hanyalah gejala, desain produk juga sedang dalam perjalanan, menggantikan kemampuan profesional yang niche dan menskalakan nya adalah kunci utama, inovasi memasuki wilayah tak bertuan.
Ini memberi kita banyak pelajaran, terutama di tengah kegagalan bertahap model DAO di DeFi dan ekonomi token yang semakin bangkrut.
Mengapa model organisasi AI dan model token lebih efisien daripada DeFi?
How did all of this begin?
Token dipermudah, Agent difungsionalisasi.
Untuk keuntungan 300%, kapitalis akan menjual tali gantungnya sendiri;
Untuk mempertahankan pekerjaan saat ini, pekerja dapat menulis Skill untuk Agent.
Dalam aspek modal, Agent dengan dukungan Skill memiliki status yang sama sakrinya dengan keuntungan.
Agen mewakili "kemampuan manusia" yang diolah menjadi Skill, selain itu, organisasi manusia berubah menjadi rantai ritual interaktif yang berpusat pada Agen.
Prompt, Context, hingga teknik rekayasa Harness saat ini semuanya bertujuan mengubah pola organisasi manusia menjadi wilayah tanpa manusia, setidaknya mengurangi peran manusia.
Colleague berikutnya Anda, bukan robot, bisa jadi “kemampuan” instingtif.
Ini bukanlah ilusi; Hukum Scaling pada tingkat data perlahan kehilangan efektivitasnya, namun pengumpulan dan produksi data tidak lagi penting; sebelum AGI berhasil, diperlukan aset penilaian baru.
Keterangan gambar: Konten tidak lagi bernilai
Informasi terpadu: @ARKInvest
Dari awal Claude memilih bidang pemrograman untuk mencapai AGI, AI melampaui mode hiburan dalam kotak obrolan dan masuk ke pasar yang sudah ada di bidang nyata, seperti pemrograman, keamanan, dan desain yang baru dirilis.
Inovasi destruktif ini akhirnya akan menciptakan pertumbuhan ekonomi baru, atau justru menarik perekonomian ke dalam mode pengangguran permanen di mana token menggantikan manusia—kita sedang menyaksikan proses ini.
Namun, terjangkau nya token saat ini telah mendistribusikan kemampuan yang sebelumnya dimonopoli oleh sedikit perusahaan besar kepada usaha kecil dan menengah, sehingga membentuk individu super, bukanlah sebuah khayalan.
Sebagai contoh Tiongkok, volume panggilan token meningkat dari 100 miliar/hari pada 2024 → 100 triliun/hari pada akhir 2025 → sekarang 140 triliun/hari, produksi konten dan data segera memasuki era biaya nol.
Perlu diperhatikan bahwa kelangkaan hash power adalah keadaan relatif; perusahaan besar tidak lagi memonopoli "kemampuan", tetapi tetap berusaha memonopoli "hash power" untuk mempertahankan keunggulan mereka yang sudah ada, namun tidak dapat menghentikan tren tak terelakkan dari pelemahan nilai token secara keseluruhan.
Berbagai paradigma pembandingan model dasar besar ada banyak, tetapi evolusi "bagaimana AI membantu manusia" sejak lama tidak mendapat banyak perhatian.
Menurut saya, Harness adalah bentuk ruang yang memungkinkan Agent untuk pertama kalinya fokus pada tugas di dalam batas, menggunakan strategi depth-first, berbeda dengan pendekatan breadth-first pada tanya-jawab.
Keterangan gambar: Sejarah Evolusi Agent
Sumber gambar: @zuoyeweb3
Sejak tombol Tab pertama kali digunakan untuk melengkapi kode, manusia telah menjadi lapisan masukan bagi AI, hanya masalah waktu.
Biaya percobaan dan kesalahan menurun secara eksponensial, memungkinkan lebih banyak percobaan menarik dalam pola kolaborasi manusia:
- Perangkat lunak: SaaS, sumber daya manusia bukan lagi manusia, tetapi munculnya Agent
- Perangkat keras: Kartu daya komputasi + HBM, pusat data pertama kali melayani permintaan AI secara langsung
- Ruang: Harness, bukan ruang fisik di mana manusia berkolaborasi, melainkan ruang digital di mana Agent berinteraksi
- Interaksi: DouBao seluler mati, Google mendukung GUI Agent di tingkat dasar Android
Kemampuan AI untuk berbicara tidak memiliki nilai bisnis yang terlalu kuat, karena biaya generasi teks bagi manusia sangat rendah, tetapi “melakukan sesuatu” akan membuat konsumsi token melampaui generasi gambar dan video, mirip dengan AWS yang menjual bukan server, melainkan waktu penggunaan.
AI tidak menjual Token, tetapi "kemampuan bekerja", inilah sumber ketakutan industri SaaS; sayangnya, DeFi telah menjadi SaaS, bukan model besar.
SaaSifikasi protokol DeFi
DeFi tidak ketinggalan zaman, tetapi terlalu matang terlalu dini.
AI sedang mencipta ulang rekayasa perangkat lunak, dan yang tidak hanya digantikan adalah SaaS, tetapi SaaS jelas yang paling khas.
Bahkan terminal Bloomberg, nilai bisnis terpentingnya bukan pada kecanggihan teknologinya, melainkan pada otoritas informasinya, otoritas yang terakumulasi selama puluhan tahun melalui koneksi industri, jaringan, dan data non-standar lainnya.
Agen memberikan pilihan untuk memprediksi masa depan dalam data, bahkan langkah berikutnya yang berisiko pun berpotensi melampaui pesaing dan menghasilkan keuntungan kecil.
Keterangan gambar: SaaS sedang runtuh
Sumber gambar: @zuoyeweb3
Anda bisa memahami bahwa Agen memanfaatkan sifat kapitalisme yang mencari keuntungan, bisa menunggu informasi lengkap dari Bloomberg Terminal, atau menggunakan data yang disusun dan tidak akurat untuk memperoleh keuntungan.
Ini bukan hal baru, Thomas Peterffy, pendiri IBKR, adalah orang pertama yang "menemukan" atau merakit terminal perdagangan fisik di dunia keuangan, dan semuanya bermula dari sebuah P101 yang tidak terpakai.
Jika suatu cara memanfaatkan data dapat menghasilkan lebih banyak keuntungan, maka Anda akan mendapatkan lebih banyak data, dan roda berputar pun dimulai.
Monopoli SaaS masa lalu, penjualan AI masa depan.
Sayangnya, kita harus masuk ke DeFi dari sini, ingatlah dinding bayaran API Dune/DeFiLlama, atau penutupan akhir Arkham Exchange.
Data di industri kripto selalu tidak bernilai.
Namun, industri kripto, sebagai sistem keuangan terbuka langsung, menghasilkan data yang dapat dipelajari berulang-ulang; bahkan sebelum AI, kecepatan fork proyek sudah berkurang hingga level bulanan, dan salinan Meme dari PumpFun dapat dikompresi hingga detik.
Ada sebuah kesimpulan yang kontra-intuitif di sini, DeFi adalah lingkungan pengujian awal untuk sistem keuangan, dan AI+DeFi yang kita coba hari ini akan menjadi template evolusi keuangan di masa depan.
Misalnya, sebelum krisis keuangan 2008, LIBOR dari transaksi tanpa jaminan "memicu" badai keuangan, kemudian diganti dengan indikator SOFR yang dihasilkan dari transaksi obligasi AS, tetapi mekanisme over-collateralization menjamin finalitas kliring di DeFi.
Misalnya, produsen model besar tidak ingin menjual Token berdasarkan konsumsi, tetapi harus melakukan pemasaran berlevel, penyesuaian kemampuan, dan modifikasi profesional; ekonomi token telah memutar "nilai penggunaan" menjadi seperti kuncir.
Token kripto berfokus pada nilai penggunaan, sementara token AI berfokus pada nilai ekonomi.
Dari sudut pandang ini, serangan terhadap DeFi hanyalah uji tekanan rutin, entropi eksternal yang tidak dapat diperbaiki sendiri oleh sistem terbuka terhadap bug.
Humor hitam seperti Pasal 22, tanpa stimulasi dari sistem sinyal eksternal, kripto secara default menganggap lingkungan saat ini aman; begitu terjadi krisis keamanan, ia runtuh ke sistem pemrosesan terpusat.
Misalnya dalam peristiwa Drift, pihak yang disalahkan justru menjadi Circle yang lambat dalam pembekuan.
Keterangan gambar: Kode tidak dapat menyelesaikan masalah keamanan
Sumber gambar: @zuoyeweb3
Dapat dikatakan bahwa sebelum lonjakan kemampuan AI, DeFi telah menyelesaikan proses SaaS-nya, sehingga hanya dapat dikenai biaya berdasarkan jumlah transaksi, dan tidak mungkin memindahkan "keuangan" secara langsung ke blockchain.
RWA yang di-chain mengalami kurangnya likuiditas, dan DeFi belum memiliki solusi yang baik untuk hal ini.
Namun, evolusi kemampuan Agent tampaknya membawa cahaya yang masih belum jelas dalam menulis ulang aturan DeFi.
Ekonomi token: Distribusi penggunaan melalui saluran berbeda, berdasarkan "efisiensi modal";
Aturan: Mythos menyediakan keamanan finalitas, pertahanan AI melawan krisis zero-day;
Organisasi manusia: Luar biasa, DeFi sudah lama dikelola oleh beberapa orang untuk mengelola ratusan miliar.
Kebangkitan narasi teknik
Keamanan berasal dari mana, determinisme mesin Turing, bahaya berasal dari mana, kemungkinan tak terhingga.
YC Garry Tan mengatakan "Fat Skill, Thin Harness" sangat saya setujui, pada dasarnya adalah menetapkan aturan dasar, sebuah "kebebasan berbasis ketertiban".
Mesin Turing dapat dikombinasikan secara tak terbatas, arsitektur von Neumann selalu memiliki selisih waktu antara penyimpanan dan pemrosesan, dan model besar juga tidak dapat menghasilkan angka acak sejati.
Di masa depan, data tidak bernilai; hanya perilaku manusia yang dapat memberikan nilai pada aliran uang.
Namun, perilaku manusia masih memerlukan waktu untuk sepenuhnya dipelajari oleh AI, lalu diinternalisasi menjadi bentuk ekspresi yang terstruktur dan dikodekan.
Mengejar tak terhingga dengan yang terbatas pada akhirnya tidak mungkin, LLM tidak mungkin menghilangkan ilusi sepenuhnya; harus didekati hingga titik “bukan jangkauan AI, juga bukan jangkauan manusia”, barulah mekanisme pasar dapat menentukan harganya, dan barulah kita mungkin benar-benar percaya pada kontrak pintar.
Kontrak pintar saat ini sulit dikatakan sukses, perpecahan The DAO, bug bahasa pemrograman Curve, bahkan multi-sig Drift, semuanya membuktikan bahwa "manusia memiliki kendali akhir atas kode".
Pemeriksaan moral tidak memiliki nilai ekonomi; model kolaborasi di bidang DeFi berkurang dari DAO menjadi yayasan dan "tim" karena kebutuhan nyata akan pembaruan kontrak dan kerja sama bisnis.
Tetapi manusia tidak mungkin menulis kode yang selalu aman dan dapat ditingkatkan secara dinamis, ingatlah, itu tidak mungkin selamanya.
Jika tidak pernah ditingkatkan, Curve menggunakan pengalaman sendiri untuk memberi tahu kita bahwa stack ketergantungan teknis juga bisa bermasalah.
Sekarang menentukan masa lalu, masa lalu menentukan masa depan.
Dari Simons Medal Fund hingga Numerai menjalankan strategi AI, AI dalam keuangan bukanlah hal yang langka; contoh lain yang kontra-intuitif adalah sinyal perdagangan justru membantu AI berkembang.
Keterangan gambar: AI dan DeFi selama 10 tahun
Sumber gambar: @zuoyeweb3
Model AI tetap merupakan paradigma komputer, mesin keadaan yang mengolah sinyal; tanpa sinyal eksternal, ia tidak memiliki kemampuan untuk mensimulasikan dunia luar. Pembenaran Yann LeCun dan Li Fei-Fei pada model dunia terletak pada jalan ini.
Namun dari perspektif DeFi, agar AI dapat melakukan perdagangan secara mandiri, syarat utamanya adalah niat manusia dipelajari oleh Agent melalui perilaku—ini juga menunjukkan pentingnya manusia bagi AI, meskipun Agent menggantikan tenaga manusia, ia tetap meniru dan merangkum perilaku manusia.
Bahkan, manusia tidak bisa secara sengaja bersifat acak; sedikit usaha sadar pun akan menciptakan pola statistik. Bahkan sifat fisiologis manusialah yang memiliki sifat acak, misalnya, “Saya secara fisiologis menyukai strategi market making Ethena, tetapi membenci strategi arbitrase XX,” yang justru menunjukkan preferensi yang kabur.
Sangat pasti, menjadikan blockchain/DeFi sebagai infrastruktur AI telah mengalami kegagalan menyedihkan selama sepuluh tahun terakhir, dan deAI/deAgent/deOpenclaw juga akan mengalami nasib serupa.
Gunakan model terbaru secara langsung untuk merevolusi berbagai struktur DeFi, misalnya, kontrak setelah pengujian Mythos secara default memiliki keamanan, setiap perubahan akan terdeteksi secara real-time, sehingga meningkatkan tingkat bahaya.
Dalam hal organisasi manusia, pilihan AI adalah "tanpa manusia", hanya memanfaatkan "kemampuan" manusia. DeFi adalah industri paling cocok untuk hal ini, bahkan tanpa kompetitor, setelah desain aturan, DeFi hanya meningkatkan efisiensi modal di bawah prasyarat keamanan, merujuk pada klasifikasi L1/2/3/4 pada kendaraan otonom, pasti akan melalui proses otorisasi informasi –> hak penggunaan dana terbatas –> hak penggunaan dana penuh.
Jika Agent terus belajar keterampilan trader yang terstruktur dan kemampuan manajemen Curator, maka pasti akan melampaui manusia dalam hal perdagangan dan keuntungan, tetapi sayangnya, data DeFi yang telah terkumpul belum dipelajari dan dilatih secara sistematis oleh sistem AI, dan AI di dunia kripto saat ini masih berada pada tahap pengumpulan dana.
Namun saya sangat yakin bahwa penggunaan aktual dana akan menjadi gelombang utama berikutnya dalam transformasi DeFi oleh AI, yang tak terhindarkan.
Lalu, setelah keamanan (kontrak) dan organisasi (manusia) ditingkatkan kembali, ekonomi token akan berbentuk seperti apa?
Token era PoW adalah bukti konsumsi daya komputasi, dan pada dasarnya sama dengan AI Token saat ini;
Token di era PoS adalah surat berharga dengan diskon imbal hasil; Token AI sedang berkembang ke arah ini (memberikan kemampuan menggantikan manusia adalah ekspresi ekonomi dari AI);
Token Crypto di era AI telah melampaui cakupan teknik kami, dan hanya bisa diprediksi secara sembarangan berdasarkan teori.
Sky menggunakan alokasi token untuk mengontrol APY setiap saluran, Claude menggunakan jumlah token yang dikonsumsi untuk menentukan harga kemampuan model, dan token Crypto masa depan kemungkinan besar akan menjadi bukti "tingkat pengembalian modal".
Perhatikan perbedaan ini: Token di era PoS, seperti ETH, memiliki imbal hasil yang diharapkan merupakan asumsi ekonomi, sebuah inferensi berbasis pengalaman a priori, namun desain teknis AI dan parameter-parameter DeFi akan mendekati kenyataan secara tak terbatas, dengan tingkat pengembalian dan risiko yang sangat dapat dipercaya serta diverifikasi secara real-time.
Bahkan, pengguna dapat menentukan harga saat ini token berdasarkan model besar dan agen yang digunakan oleh protokol DeFi, serta skor metrik optimasi Harness, lalu membeli jika optimis dan menjual jika pesimis.
Penutup
Ribuan masalah yang tak terhitung dan masa depan manusia yang tak bisa diprediksi.
Masa depan DeFi dibagi menjadi aspek ekonomi dan teknis; ekonomi token belum memiliki solusi yang baik, tetapi keamanan melihat sedikit cahaya di ujung terowongan. Claude Mythos dapat mengancam dunia, tetapi jika dipikirkan sebaliknya, ia bisa mengelola uang dengan baik.
AlphaGo secara tuntas menyelesaikan masalah go, Claude secara tuntas menyelesaikan masalah pemrograman, adegan semacam ini di masa depan akan semakin banyak, kontrak DeFi, organisasi manusia, bahkan satuan penilaian ekonomi, semuanya memiliki ruang teoretis untuk dioptimalkan.
Setidaknya, manusia tidak perlu khawatir digantikan sepenuhnya; di era di mana data tidak bernilai, tindakan tetap memiliki makna, setidaknya saat ini. Pengambilalihan manusia oleh Agent masih terbatas pada detail-detail seperti “tugas mikro” dan “pembayaran mikro”—detail yang berulang-ulang. Kita harus membuat ulangan dan replikasi tindakan ini menghasilkan nilai. AI menyebabkan nilai data dan konten turun tak terbatas, mendekati biaya nol, sementara nilai ekonomi per unit dari AI Token dan Crypto Token juga terus menurun—ini adalah tren besar.
Bahkan bisa dikatakan, ini pertama kalinya uang benar-benar terbuka bagi individu, baik untuk pekerjaan AI maupun Crypto untuk konsumsi.