Artigo escrito por Zuo Ye
Olhando para trás 500 anos, a contradição entre trabalho e capital sob o sistema capitalista sempre foi marcada pela contínua vitória do capital.
No lado da produção, a participação da força de trabalho gradualmente se reduz ao nível de operação de máquinas; no lado do consumo, o valor do usuário reside na geração de dados de uso para a plataforma.
Juntos, eles sustentam a avaliação da empresa no mercado de capitais.
Mas o modelo organizacional humano ainda não pode ser totalmente quantificado a longo prazo; KPIs/OKRs de profissionais de escritório permanecem hierárquicos, e salários anuais de um milhão e pagamento por peça são variações do taylorismo.
Sem uma fórmula clara, o capital não consegue ser avaliado, o que afeta a eficiência do capital. Se os stablecoins algorítmicos são o Santo Graal do DeFi ainda é incerto, mas a computabilidade da organização é, sem dúvida, a medida da alavancagem financeira.
O modelo grande decide usar a quantidade de tokens para forçar a solução; o colapso da SaaS de segurança é apenas uma aparência, o design do produto também está em andamento, substituindo habilidades profissionais de nicho e escalando-as é o ponto crítico, a inovação entra em território inexplorado.
Isso nos traz infinitas lições, especialmente agora, enquanto os modelos DAO do DeFi gradualmente entram em colapso e a economia de tokens se torna insustentável.
Por que o modelo organizacional da IA e o modelo de token são mais eficientes do que o DeFi?
How did all of this begin?
Token tornando-se mais acessível, Agent tornando-se mais prático.
Para um lucro de 300%, o capitalista venderia sua própria forca;
Para manter seu emprego atual, os trabalhadores podem criar habilidades para o Agente.
No nível de capital, o agente com o suporte do Skill possui o mesmo status sagrado que o lucro.
O agente representa a capacidade humana transformada em Skill; além disso, a organização humana se torna uma cadeia de rituais interativos centrados no agente.
Prompt, Context e até mesmo a engenharia do Harness são todos esforços para transformar os modelos organizacionais humanos em zonas desabitadas, reduzindo pelo menos a presença humana.
Seu próximo colega não é um robô, mas pode ser o instinto de "capacidade".
Isso não é uma ilusão; a Lei de Escalamento nos dados está gradualmente perdendo eficácia, mas a coleta e a produção de dados não são mais importantes; antes do sucesso da AGI, são necessários novos ativos de avaliação.
Legenda da imagem: O conteúdo não vale mais nada
Informações gerais: @ARKInvest
A partir do momento em que o Claude escolheu a área de programação para realizar o primeiro passo rumo à AGI, a IA ultrapassou o modo de entretenimento da caixa de bate-papo e entrou nos mercados existentes do mundo real, como programação, segurança e design recém-lançado.
Essa inovação disruptiva acabará por criar novo crescimento econômico ou levará a economia a um modelo de baixo emprego permanente, com tokens assumindo funções e pessoas sendo demitidas? Estamos testemunhando esse processo.
Mas a barateização atual dos tokens descentralizou a capacidade antes monopolizada por poucas grandes empresas para pequenas e médias empresas, moldando indivíduos superiores — e isso não é uma ilusão.
Tomando a China como exemplo, o volume de chamadas de tokens passou de 100 bilhões por dia em 2024 para 100 trilhões por dia até o final de 2025 – e agora 140 trilhões por dia. A produção de conteúdo e dados está prestes a entrar na era de custo zero.
É importante notar que a escassez de poder de mineração é um estado relativo; grandes empresas não monopolizam mais a “capacidade”, mas ainda tentam manter sua vantagem existente através do monopólio do “poder de mineração”, sem conseguir impedir a tendência inevitável de desvalorização geral dos tokens.
As abordagens para avaliar modelos base são diversas, mas a evolução da pergunta “como a IA pode ajudar as pessoas” não recebeu muita atenção ao longo do tempo.
Na minha visão, o Harness é uma forma espacial que permite que o Agente se concentre nas tarefas dentro dos limites pela primeira vez, utilizando uma estratégia de profundidade, em contraste com a abordagem de largura típica de perguntas e respostas.
Legenda da imagem: Histórico da evolução do Agent
Fonte da imagem: @zuoyeweb3
Desde que a tecla Tab foi pela primeira vez usada para completar código, tornar-se-á apenas uma questão de tempo o ser humano se tornar a camada de entrada da IA.
O custo de tentativa e erro reduz-se exponencialmente, permitindo mais experimentações interessantes nos modelos de colaboração humana:
- Software: SaaS, a fonte da capacidade humana já não é o ser humano, mas o surgimento de Agentes
- Hardware: Mining card + HBM; data centers serve AI demand directly for the first time
- Espaço: Harness, não um espaço físico de colaboração humana, mas um espaço digital onde os Agentes interagem
- Interação: O DouBao móvel foi eliminado; o Google oferece suporte nativo ao GUI Agent no Android
A capacidade de a IA dizer algo não possui grande valor comercial; o custo de geração de texto é muito baixo para os seres humanos. No entanto, “fazer algo” fará com que o consumo de tokens supere o de geração de imagens e vídeos, assim como a AWS não vende servidores, mas sim tempo de uso.
A IA não vende Token, mas sim "capacidade de trabalho", essa é a raiz do medo da indústria de SaaS; é uma pena que o DeFi já se torne SaaS, e não grandes modelos.
SaaSização de protocolos DeFi
DeFi não está obsoleto, mas é excessivamente precoce.
A IA está reinventando a engenharia de software, e o que está sendo substituído não é apenas o SaaS, mas o SaaS é certamente o mais típico.
Mesmo o Bloomberg Terminal, seu valor comercial mais importante não é a avançada tecnologia, mas a autoridade das informações, que se acumulou ao longo de décadas de conexões industriais, redes de contatos e outros dados não padronizados.
O agente ofereceu uma opção para antecipar o futuro nos dados, permitindo que mesmo o próximo passo arriscado possa superar os concorrentes e gerar lucros modestos.
Legenda da imagem: SaaS em colapso
Fonte da imagem: @zuoyeweb3
Você pode entender que o agente aproveitou habilmente a natureza lucrativa do capital; pode esperar pelas informações completas do terminal Bloomberg ou usar dados parciais e imprecisos para tentar obter um retorno.
Isso não é nada novo; Thomas Peterffy, fundador do IBKR, foi o primeiro a "inventar", ou montar, terminais de negociação físicos no setor financeiro, e tudo começou com um P101 ocioso.
Se um determinado uso de dados permitir gerar mais lucro, você poderá obter mais dados, e a roda se colocará em movimento.
O monopólio do SaaS pertence ao passado, a venda baseada em IA pertence ao futuro.
Infelizmente, precisamos abordar o DeFi agora — lembra-se da parede de pagamento da API do Dune/DeFiLlama, vivendo de dados preciosos como mendigos, ou o encerramento final da Arkham Exchange?
Os dados do setor de criptomoedas nunca têm valor.
Mas, como o setor de criptomoedas é um sistema financeiro aberto e direto, os dados gerados podem ser aprendidos repetidamente; mesmo antes da IA, a velocidade de fork de projetos já havia diminuído para meses, e os memes clones do PumpFun podem ser comprimidos até o nível de segundos.
Existe uma inferência contraintuitiva aqui: o DeFi é o ambiente de teste inicial do sistema financeiro, e o AI+DeFi que experimentamos hoje se tornará o modelo para a evolução futura da finança.
Por exemplo, antes da crise financeira de 2008, o LIBOR, baseado em transações não garantidas, "desencadeou" a tempestade financeira, sendo posteriormente substituído pelo SOFR, gerado por transações de títulos do Tesouro dos EUA; no entanto, o mecanismo de supercolateralização garante a finalidade da liquidação no DeFi.
Por exemplo, os fabricantes de grandes modelos não querem vender tokens com base no consumo; exigem marketing por níveis, personalização de capacidades e modificações profissionais — a economia de tokens já torceu o "valor de uso" como se fosse uma tira de borracha.
Crypto Token se concentra no valor de uso, AI Token se concentra no valor econômico.
Do ponto de vista deste ângulo, os ataques de hackers no DeFi são apenas um teste de estresse regular, uma entropia externa que sistemas abertos não podem corrigir por conta própria.
Um humor negro tipo a Lei 22, sem estímulos de sistemas de sinalização externos, a criptomoeda assume automaticamente que o ambiente atual é seguro; caso ocorra uma crise de segurança, colapsa para um sistema de processamento centralizado.
Por exemplo, no evento Drift, o alvo das críticas acabou sendo a Circle, por sua lentidão na congelamento.
Legenda da imagem: O código não resolve problemas de segurança
Fonte da imagem: @zuoyeweb3
Pode-se dizer que, antes da salto na capacidade da IA, o DeFi já havia se tornado SaaS, só podendo ser cobrado por número de transações, sem conseguir transferir diretamente a “finança” para a cadeia.
A falta de liquidez no RWA na blockchain não tem uma boa solução do DeFi.
Mas a evolução das capacidades do Agent parece trazer uma luz ainda incerta para a reescrita das regras do DeFi.
Economia do token: distribuição conforme o uso em canais distintos, com base na "eficiência de capital";
Configuração de regras: Mythos fornece finalidade segura; a barreira de IA enfrenta a crise de dia zero;
Organização humana: Ótimo, o DeFi já era gerido por algumas pessoas administrando centenas de bilhões.
Renascimento da narrativa de engenharia
De onde vem a segurança? A determinística da máquina de Turing. De onde vem o perigo? As possibilidades infinitas.
Garry Tan, da YC, disse "Fat Skill, Thin Harness", o que me ressoa profundamente — essencialmente, estabelecer regras básicas, uma "liberdade baseada na ordem".
As máquinas de Turing podem ser combinadas infinitamente; a arquitetura von Neumann sempre apresenta uma diferença de tempo entre armazenamento e cálculo; modelos grandes também não conseguem gerar números verdadeiramente aleatórios.
No futuro, os dados não têm valor; apenas o comportamento humano pode gerar valor para o fluxo de dinheiro.
Mas o comportamento humano ainda precisa de tempo para ser totalmente aprendido pela IA e, em seguida, internalizado como uma expressão engenharia e codificada.
Perseguir o infinito com o finito é, em última análise, inalcançável; os LLMs não podem eliminar completamente ilusões. É necessário aproximar-se do ponto em que “isto não é acessível à IA nem ao esforço humano” para que mecanismos de mercado possam precificá-los, só assim poderemos realmente confiar em contratos inteligentes.
Os contratos inteligentes atuais dificilmente podem ser considerados bem-sucedidos; o fork do The DAO, o bug na linguagem de programação da Curve e até mesmo o multisig da Drift provam que "os humanos têm controle final sobre o código".
A investigação moral não tem valor econômico; o modelo de colaboração no espaço DeFi passou de DAO para fundações e "equipes" devido, em última análise, à necessidade prática de atualização de contratos e parcerias comerciais.
Mas os seres humanos simplesmente não conseguem escrever código que seja sempre seguro e atualizável dinamicamente; lembre-se, é impossível.
Se nunca for atualizado, o Curve nos mostra com sua própria experiência que a pilha de dependências tecnológicas também pode apresentar problemas.
Agora decide o passado, o passado decide o futuro.
Da Simons Medal Fund ao Numerai executando estratégias de IA, a IA no setor financeiro não é rara; outro caso contraintuitivo é que sinais de negociação ajudam a IA a evoluir.
Legenda: IA e DeFi em 10 anos
Fonte da imagem: @zuoyeweb3
Os modelos de IA ainda são máquinas de estado que processam sinais sob o paradigma computacional; sem sinais externos, eles carecem de capacidade para simular o mundo externo. A aposta de Yann LeCun e Fei-Fei Li em modelos mundiais tem precisamente esse significado.
Mas do ponto de vista do DeFi, permitir que a IA negocie autonomamente pressupõe que a intenção humana seja aprendida pelo agente por meio de comportamentos — o que demonstra a importância do ser humano para a IA, mesmo que o agente substitua o trabalho humano, pois ele apenas imita e resume comportamentos humanos.
Além disso, o ser humano não pode ser intencionalmente aleatório; pequenos esforços deliberados já criam padrões estatísticos. Apenas as características fisiológicas humanas possuem verdadeira aleatoriedade, como por exemplo: “simplesmente gosto fisiologicamente da estratégia de market making da Ethena e detesto a estratégia de arbitragem da XX”, o que revela uma preferência vaga.
Muito certo, tornar a blockchain/DeFi na infraestrutura da IA já sofreu um fracasso trágico nos últimos dez anos, e deAI/deAgent/deOpenclaw enfrentarão situações semelhantes.
Use o modelo de linguagem mais recente para reformular as diversas estruturas do DeFi, por exemplo, contratos padrão com segurança após o teste do Mythos, onde qualquer alteração será detectada em tempo real, aumentando assim o nível de risco.
Na organização humana, a escolha da IA é “sem humanos”, apenas as “capacidades” humanas; a DeFi é o setor mais adequado para isso, sem dúvida alguma. Após o design das regras, a DeFi aumenta apenas a eficiência do capital sob condições de segurança. Reforçando a classificação L1/L2/L3/L4 da direção autônoma, inevitavelmente passará pelo processo de autorização de informações → uso limitado de fundos → uso pleno de fundos.
Se o agente continuar aprendendo habilidades de traders engenheiradas e capacidades de curadoria, certamente superará os humanos em negociação e rentabilidade, mas infelizmente os dados DeFi acumulados ainda não foram sistematicamente aprendidos e treinados por sistemas de IA; atualmente, a IA no espaço de criptomoedas ainda está na fase de arrecadação de fundos.
Mas tenho certeza absoluta de que o uso real dos fundos será a próxima onda principal na transformação do DeFi pela IA, inevitável.
Então, após a segurança (contrato) e a organização (humana) serem atualizadas, como será a forma da economia do token?
Os tokens da era PoW são comprovantes de consumo de poder de processamento, basicamente iguais aos tokens de IA atuais;
Os tokens da era PoS são comprovantes de desconto de rendimento esperado; os tokens de IA estão evoluindo nessa direção (fornecer capacidade de substituir humanos é a expressão econômica dessa IA);
Os tokens Crypto da era da IA já ultrapassaram nossa esfera de engenharia e só podem ser previstos irresponsavelmente por meio de teorias.
O Sky usa a alocação de tokens para controlar o APY de cada canal, enquanto o Claude define o preço da capacidade do modelo com base no consumo de tokens; os futuros tokens de cripto provavelmente serão certificados de retorno sobre capital.
Observe a distinção aqui: nos tempos de PoS, tokens como o ETH têm retornos esperados baseados em uma hipótese econômica, um raciocínio empírico a priori; porém, o design engenhoso da IA e os parâmetros do DeFi se aproximam infinitamente da realidade, com taxas de retorno e risco altamente confiáveis e verificadas em tempo real.
Além disso, os usuários podem determinar o preço atual do token com base nos grandes modelos e agentes utilizados pelos protocolos DeFi, bem como nas pontuações dos indicadores de otimização do Harness; se a perspectiva for positiva, compram, e se for negativa, vendem.
Conclusão
Incontáveis preocupações e um futuro humano imprevisível.
O futuro do DeFi, dividido em aspectos econômicos e técnicos: a tokenomics ainda não tem uma solução satisfatória, mas a segurança mostra um vislumbre de esperança; Claude Mythos pode ameaçar o mundo, mas, pensando ao contrário, pode também administrar o dinheiro.
O AlphaGo resolveu completamente o problema do Go, o Claude resolveu completamente o problema da programação; cenários como esses serão cada vez mais comuns no futuro. Contratos DeFi, organizações humanas e até unidades de contagem econômica possuem espaço teórico para otimização.
Pelo menos, as pessoas não precisam se preocupar em ser totalmente substituídas; mesmo na era em que os dados não têm valor, o comportamento ainda possui significado — pelo menos por enquanto. A substituição do ser humano pelo agente ainda se limita a detalhes como “microtarefas” e “micropagamentos”, repetições constantes. Precisamos fazer com que essas ações repetitivas e copiadas gerem valor. A IA está reduzindo infinitamente o valor dos dados e do conteúdo, aproximando-se do custo zero, enquanto o valor econômico unitário dos tokens de IA e dos tokens criptográficos também está em constante queda — esta é a tendência geral.
Pode-se até dizer que, pela primeira vez, o dinheiro está verdadeiramente abrindo suas portas para indivíduos, seja para trabalho em IA ou para consumo em Crypto.