เขียนโดย Zuo Ye
ย้อนกลับไป 500 ปี ความขัดแย้งระหว่างแรงงานและทุนภายใต้ระบบทุนนิยม มักถูกกำหนดโดยชัยชนะอย่างต่อเนื่องของทุน
ในด้านการผลิต ระดับการมีส่วนร่วมของแรงงานค่อยๆ ลดลงเหลือเพียงการดำเนินการเครื่องจักร ในด้านการบริโภค คุณค่าของผู้ใช้อยู่ที่การผลิตข้อมูลการใช้งานให้กับแพลตฟอร์ม
ทั้งสองอย่างร่วมกันใช้เพื่อสนับสนุนการประเมินมูลค่าของบริษัทในตลาดทุน
แต่รูปแบบการจัดองค์กรของมนุษย์ยังไม่สามารถวัดค่าได้อย่างสมบูรณ์ในระยะยาว KPI/OKR ของพนักงานออฟฟิศยังคงเป็นระบบชั้นบรรดาศักดิ์ รายได้ปีละล้านหยวนและค่าจ้างตามชิ้นงานต่างก็เป็นรูปแบบย่อยของเทเลอร์
ไม่มีสูตรที่ชัดเจน ทุนจึงไม่สามารถประเมินมูลค่าได้ ซึ่งส่งผลต่อประสิทธิภาพของทุน ไม่แน่ชัดว่าอัลกอริธึมสแตเบิลโคินจะเป็นพระกริ่งของ DeFi หรือไม่ แต่ความสามารถในการคำนวณขององค์กรนั้นแน่นอนคือถ้วยวัดแรงเหวี่ยงทางการเงิน
แบบจำลองขนาดใหญ่ตัดสินใจใช้จำนวนโทเค็นในการถอดรหัสแบบแรงๆ การล่มสลายของ SaaS ด้านความปลอดภัยเป็นเพียงปรากฏการณ์ภายนอก ผลิตภัณฑ์ที่ออกแบบใหม่กำลังอยู่ในเส้นทาง การแทนที่ทักษะเฉพาะทางที่มีผู้ใช้น้อย และการขยายขนาดให้ใหญ่ขึ้นคือหัวใจสำคัญ นวัตกรรมกำลังเข้าสู่พื้นที่ที่ไม่มีใครเคยไป
สิ่งนี้ให้แรงบันดาลใจอันไม่สิ้นสุด โดยเฉพาะอย่างยิ่งในขณะที่รูปแบบ DAO ของ DeFi ค่อยๆ พังทลาย และเศรษฐศาสตร์ของโทเค็นค่อยๆ ล้มละลาย
ทำไมรูปแบบการจัดองค์กรของ AI และรูปแบบ Token ถึงมีประสิทธิภาพมากกว่า DeFi?
ทั้งหมดนี้เริ่มต้นขึ้นได้อย่างไร?
การลดราคาโทเค็น การใช้งานเอเจนต์ให้เป็นประโยชน์
เพื่อผลกำไร 300% ทุนนิยมจะขายเชือกแขวนคอของตัวเอง;
เพื่อรักษางานปัจจุบัน พนักงานสามารถเขียนทักษะให้กับ Agent
ในระดับทุน ตัวแทนที่ได้รับการสนับสนุนจาก Skill มีสถานะศักดิ์สิทธิ์เทียบเท่ากับกำไร
ตัวแทนแทน “ความสามารถของมนุษย์” ที่ถูกหลอมรวมเป็นทักษะ ไม่เพียงเท่านั้น องค์กรของมนุษย์ยังถูกเปลี่ยนเป็นโซ่พิธีกรรมที่มีตัวแทนเป็นศูนย์กลาง
ทุกอย่างตั้งแต่ Prompt, Context จนถึงงานของ Harness ล้วนเป็นการเปลี่ยนรูปแบบการจัดการของมนุษย์ให้กลายเป็นพื้นที่ว่างเปล่า อย่างน้อยก็ต้องลดจำนวนคน
เพื่อนร่วมงานคนถัดไปของคุณ ไม่ใช่หุ่นยนต์ แต่อาจเป็น “ความสามารถ” ตามสัญชาตญาณ
นี่ไม่ใช่ความฝัน กฎหมายการขยายขนาดในระดับข้อมูลค่อยๆ สูญเสียประสิทธิภาพ แต่การรวบรวมและผลิตข้อมูลไม่ได้สำคัญอีกต่อไป ก่อนที่ AGI จะประสบความสำเร็จ จำเป็นต้องมีสินทรัพย์ในการประเมินมูลค่าใหม่
คำอธิบายรูปภาพ: เนื้อหาไม่มีค่าอีกต่อไป
ข้อมูลรวม: @ARKInvest
ตั้งแต่ Claude เลือกโดเมนการเขียนโปรแกรมเพื่อเป็นขั้นตอนแรกในการบรรลุ AGI AI ก็ได้ก้าวพ้นโหมดความบันเทิงในช่องแชท และเข้าสู่ตลาดที่มีอยู่แล้วในโลกแห่งความเป็นจริง เช่น การเขียนโปรแกรม ความปลอดภัย และการออกแบบที่เพิ่งเปิดตัว
การสร้างนวัตกรรมแบบทำลายล้างนี้ สุดท้ายจะสร้างการเติบโตทางเศรษฐกิจใหม่ หรือดึงเศรษฐกิจเข้าสู่รูปแบบการจ้างงานต่ำถาวรที่มีโทเค็นเข้ามาทำงาน แต่มนุษย์ถูกปลดออก เรากำลังได้เห็นกระบวนการนี้
แต่การที่โทเค็นในปัจจุบันมีราคาถูกลง ได้ถ่ายโอนความสามารถที่เคยถูกผูกขาดโดยบริษัทขนาดใหญ่เพียงไม่กี่แห่งไปยังธุรกิจขนาดเล็กและขนาดย่อม ซึ่งนำไปสู่การสร้างบุคคลที่มีพลังเหนือกว่า ไม่ใช่เพียงจินตนาการ
ตัวอย่างเช่นในจีน ปริมาณการเรียกใช้โทเค็นเพิ่มขึ้นจาก 1 แสนล้านต่อวันในปี 2024 เป็น 100 ล้านล้านต่อวันปลายปี 2025 และปัจจุบันอยู่ที่ 140 ล้านล้านต่อวัน การผลิตเนื้อหาและข้อมูลกำลังจะเข้าสู่ยุคที่ต้นทุนเป็นศูนย์
โปรดสังเกตว่า ความขาดแคลนพลังการคำนวณเป็นสถานการณ์ที่สัมพัทธ์ บริษัทขนาดใหญ่ไม่ได้ผูกขาด “ความสามารถ” อีกต่อไป แต่ยังคงพยายามผูกขาด “พลังการคำนวณ” เพื่อรักษาข้อได้เปรียบเดิมของตน อย่างไรก็ตาม ไม่สามารถขัดขวางแนวโน้มที่ไม่อาจหลีกเลี่ยงได้ของการลดค่าของโทเค็นโดยรวม
รูปแบบการเปรียบเทียบโมเดลพื้นฐานมีหลากหลาย แต่การพัฒนาของ “AI จะช่วยมนุษย์ได้อย่างไร” ตลอดระยะเวลานาน กลับไม่ได้รับความสนใจมากนัก
ในมุมมองของฉัน Harness เป็นรูปแบบเชิงพื้นที่ที่ทำให้ Agent สามารถมุ่งเน้นไปที่งานภายในขอบเขตเป็นครั้งแรก โดยใช้กลยุทธ์แบบลึกก่อน ซึ่งต่างจากกลยุทธ์แบบกว้างก่อนที่ใช้ในประเภทคำถามและคำตอบ
คำอธิบายรูปภาพ: ประวัติการวิวัฒนาการของ Agent
ที่มาของรูปภาพ: @zuoyeweb3
ตั้งแต่ปุ่ม Tab ถูกใช้ครั้งแรกเพื่อเติมโค้ด มนุษย์ก็แค่เรื่องของเวลาที่จะกลายเป็นชั้นป้อนข้อมูลของ AI
ต้นทุนของการทดลองลดลงแบบก้าวกระโดด ทำให้รูปแบบการร่วมมือของมนุษย์สามารถทดลองสิ่งใหม่ๆ ที่น่าสนใจได้มากขึ้น:
- ซอฟต์แวร์: SaaS ความสามารถของมนุษย์ไม่ได้มาจากการเป็นมนุษย์อีกต่อไป แต่มาจากการเกิดขึ้นของ Agent
- ฮาร์ดแวร์: บัตรพลังการคำนวณ + HBM ศูนย์ข้อมูลให้บริการความต้องการของ AI โดยตรงเป็นครั้งแรก
- พื้นที่: Harness ไม่ใช่พื้นที่ทางกายภาพที่มนุษย์ร่วมมือกัน แต่เป็นพื้นที่ดิจิทัลที่ Agent โต้ตอบกัน
- การโต้ตอบ: โดว์บาโอโทรศัพท์ล้มเหลว โกเกิลสนับสนุน GUI Agent ที่ระดับพื้นฐานของ Android
ความสามารถในการพูดของ AI ไม่มีมูลค่าทางธุรกิจสูงนัก เพราะต้นทุนในการสร้างข้อความสำหรับมนุษย์นั้นต่ำมาก แต่ “การกระทำ” จะทำให้ปริมาณการใช้โทเค็นเกินกว่าการสร้างภาพและวิดีโอ เหมือนกับ AWS ที่ไม่ได้ขายเซิร์ฟเวอร์ แต่ขายเวลาการใช้งาน
AI ไม่ได้ขาย Token แต่ขาย “ความสามารถในการทำงาน” นี่คือต้นเหตุของความกลัวในอุตสาหกรรม SaaS น่าเสียดายที่ DeFi ได้กลายเป็น SaaS แทนที่จะเป็นโมเดลขนาดใหญ่
การแปลงโปรโตคอล DeFi เป็นรูปแบบ SaaS
DeFi ไม่ล้าสมัย แต่เจริญเกินไป
ปัญญาประดิษฐ์กำลังสร้างการเปลี่ยนแปลงใหม่ให้กับวิศวกรรมซอฟต์แวร์ ไม่ใช่แค่ SaaS เท่านั้นที่ถูกแทนที่ แต่ SaaS 无疑เป็นตัวอย่างที่เด่นชัดที่สุด
แม้แต่ Bloomberg Terminal คุณค่าทางธุรกิจที่สำคัญที่สุดของมันไม่ได้อยู่ที่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี แต่อยู่ที่ความน่าเชื่อถือของข้อมูล ซึ่งความน่าเชื่อถือนี้ถูกสะสมมาตลอดหลายทศวรรษจากเครือข่ายอุตสาหกรรม ความสัมพันธ์ และข้อมูลที่ไม่เป็นมาตรฐานอื่นๆ
ตัวแทนเสนอทางเลือกหนึ่งที่สามารถคาดการณ์อนาคตจากข้อมูล แม้ขั้นตอนถัดไปจะมีความเสี่ยง ก็ยังอาจก้าวข้ามคู่แข่งและทำกำไรเล็กน้อย
คำอธิบายรูปภาพ: SaaS กำลังล่ม
ที่มาของรูปภาพ: @zuoyeweb3
คุณสามารถเข้าใจว่า Agent ใช้ประโยชน์จากธรรมชาติของทุนที่แสวงหาผลกำไรอย่างชาญฉลาด คุณสามารถรอข้อมูลจาก Bloomberg Terminal อย่างสมบูรณ์ หรือใช้ข้อมูลที่รวมกันและไม่แม่นยำเพื่อเสี่ยงเพื่อผลตอบแทน
นี่ไม่ใช่เรื่องใหม่ โทมัส ปีเตอร์ฟี ผู้ก่อตั้ง IBKR เป็นผู้คิดค้นหรือประกอบอุปกรณ์การซื้อขายทางกายภาพครั้งแรกในวงการการเงิน ซึ่งทั้งหมดเริ่มต้นจากเครื่อง P101 ที่ไม่ได้ใช้งาน
หากวิธีการใช้ข้อมูลใดๆ สามารถสร้างกำไรได้มากขึ้น คุณจะได้รับข้อมูลเพิ่มเติม และวงจรหมุนเวียนก็เริ่มต้นขึ้น
การผูกขาด SaaS อยู่ในอดีต การขายด้วย AI คืออนาคต
น่าเสียดายที่เราต้องเข้าสู่ DeFi แล้ว จำได้ไหมว่ามีกำแพงค่าบริการ API ของ Dune/DeFiLlama หรือการปิดตัวลงสุดท้ายของ Arkham Exchange
ข้อมูลในอุตสาหกรรมสกุลเงินดิจิทัลไม่เคยมีค่า
แต่ในอุตสาหกรรมสกุลเงินดิจิทัล ซึ่งเป็นระบบการเงินแบบเปิดโดยตรง ข้อมูลที่เกิดขึ้นสามารถเรียนรู้ซ้ำได้ แม้ก่อนหน้าที่จะมี AI ความเร็วในการแยกโครงการก็ลดลงเหลือเป็นเดือนแล้ว และโครงการ Meme แบบเลียนแบบของ PumpFun สามารถบีบอัดได้ถึงระดับวินาที
มีข้อสรุปที่ขัดกับความเข้าใจทั่วไปที่ว่า DeFi เป็นระบบการเงินที่ใช้เป็นสถานีทดสอบเบื้องต้น สิ่งที่เราลองวันนี้คือ AI + DeFi จะกลายเป็นแบบจำลองสำหรับการพัฒนาทางการเงินในอนาคต
ตัวอย่างเช่น ก่อนวิกฤตการเงินปี 2008 LIBOR ซึ่งเป็นอัตราดอกเบี้ยที่ไม่มีหลักประกัน “ก่อให้เกิด” พายุการเงิน ต่อมาจึงถูกแทนที่ด้วยดัชนี SOFR ที่เกิดจากการซื้อขายพันธบัตรสหรัฐฯ แต่ cơ chếการประกันเกินมูลค่ารับประกันความแน่นอนของการ liquidate ใน DeFi
ตัวอย่างเช่น ผู้ผลิตโมเดลขนาดใหญ่ไม่ต้องการขายโทเค็นตามปริมาณการใช้งาน แต่ต้องการจัดการตลาดแบบแบ่งระดับ ปรับแต่งความสามารถ และปรับปรุงเฉพาะทาง เศรษฐศาสตร์ของโทเค็นได้บิดเบือน “คุณค่าในการใช้งาน” จนเป็นเกลียว
Crypto Token มุ่งเน้นที่คุณค่าในการใช้งาน AI Token มุ่งเน้นที่คุณค่าทางเศรษฐกิจ
ในมุมมองนี้ การโจมตีแบบแฮกเกอร์ใน DeFi ไม่ใช่อะไรอื่นนอกจากการทดสอบความเครียดแบบปกติ ซึ่งเป็นเอนโทรปีภายนอกที่ระบบเปิดไม่สามารถซ่อมแซมข้อบกพร่องของตัวเองได้
ความขบขันแบบสีดำคล้ายกฎทหารข้อที่ 22: ไม่มีสัญญาณภายนอกกระตุ้น ระบบเข้ารหัสจะถือว่าสภาพแวดล้อมปัจจุบันปลอดภัย และเมื่อเกิดวิกฤตความปลอดภัย จะยุบตัวลงสู่ระบบประมวลผลแบบศูนย์กลาง
ตัวอย่างเช่น ในเหตุการณ์ของ Drift ผู้ที่ถูกกล่าวหากลับกลายเป็น Circle ที่ดำเนินการระงับช้า
คำอธิบายรูปภาพ: รหัสไม่สามารถแก้ไขปัญหาด้านความปลอดภัยได้
ที่มาของรูปภาพ: @zuoyeweb3
สามารถพูดได้ว่า ก่อนที่ความสามารถของ AI จะก้าวกระโดด DeFi ได้เสร็จสิ้นกระบวนการเป็นแบบ SaaS แล้ว และสามารถเรียกเก็บค่าบริการได้เฉพาะตามจำนวนการซื้อขายเท่านั้น ไม่สามารถย้าย “การเงิน” ไปยังบล็อกเชนได้โดยตรง
RWA บนบล็อกเชนขาดสภาพคล่อง และ DeFi ไม่มีวิธีแก้ไขที่ดีสำหรับปัญหานี้
แต่การพัฒนาความสามารถของเอเจนต์ ทำให้การเขียนกฎใหม่ของ DeFi ดูเหมือนมีแสงสว่างที่ยังไม่ชัดเจน
เศรษฐศาสตร์ของโทเค็น: กระจายการใช้งานผ่านช่องทางต่างๆ ตามหลัก “ประสิทธิภาพของทุน”
ข้อกำหนด: Mythos ให้ความสมบูรณ์แบบทางความปลอดภัย และกำแพงป้องกัน AI ต่อสู้กับภัยคุกคามวันศูนย์
การจัดการของมนุษย์: เยี่ยมมาก DeFi ตั้งแต่แรกก็มีคนไม่กี่คนจัดการเงินหลายร้อยพันล้านแล้ว
การฟื้นตัวของเรื่องเล่าทางวิศวกรรม
ความปลอดภัยมาจากการกำหนดของเครื่องทัวริง ความเสี่ยงมาจากการมีความเป็นไปได้ไม่สิ้นสุด
ยัง แกร์รี แทน กล่าวว่า “ทักษะที่แข็งแรง โครงสร้างที่เรียบง่าย” ทำให้ฉันเห็นด้วยอย่างยิ่ง โดยแก่นแท้คือการกำหนดกฎพื้นฐานให้ชัดเจน ซึ่งเป็น “อิสระที่อิงตามระเบียบ”
เครื่องทัวริงสามารถรวมกันได้ไม่จำกัด สถาปัตยกรรมฟอน นีแมนมีช่วงเวลาที่แตกต่างกันระหว่างการจัดเก็บและการประมวลผล โมเดลขนาดใหญ่ก็ไม่สามารถสร้างตัวเลขสุ่มแท้ได้
ในอนาคตที่ข้อมูลไม่มีค่า 仅有พฤติกรรมของมนุษย์เท่านั้นที่จะทำให้การไหลเวียนของเงินทุนเกิดคุณค่า
แต่พฤติกรรมของมนุษย์ยังต้องใช้เวลาเพื่อให้ AI สามารถเรียนรู้อย่างสมบูรณ์ และแปลงเป็นรูปแบบที่สามารถวิศวกรรมและเขียนเป็นโค้ดได้
การตามไล่สิ่งที่ไม่มีที่สิ้นสุดด้วยสิ่งที่มีขีดจำกัด ย่อมไม่อาจบรรลุผลได้ LLM ไม่สามารถขจัดภาพหลอนได้อย่างสมบูรณ์ ต้องเข้าใกล้ถึงระดับที่ “ไม่ใช่สิ่งที่ AI หรือมนุษย์จะทำได้” จึงจะทำให้กลไกตลาดสามารถกำหนดราคาให้กับมันได้ และเราจึงจะสามารถเชื่อถือสัญญาอัจฉริยะได้อย่างแท้จริง
สัญญาอัจฉริยะในปัจจุบันยังไม่สามารถเรียกได้ว่าประสบความสำเร็จ การแยกสายของ The DAO ข้อผิดพลาดของภาษาโปรแกรมของ Curve และแม้แต่การใช้ลายเซ็นหลายรายของ Drift ต่างพิสูจน์ว่า “มนุษย์มีอำนาจควบคุมสุดท้ายเหนือโค้ด”
การสอบสวนทางศีลธรรมไม่มีคุณค่าทางเศรษฐกิจ รูปแบบความร่วมมือในโดเมน DeFi ที่ลดลงจาก DAO เป็นกองทุนและ “ทีมงาน” เกิดขึ้นเพราะความต้องการจริงในการอัปเกรดสัญญาและการร่วมมือทางธุรกิจ
แต่มนุษย์ไม่สามารถเขียนโค้ดที่ปลอดภัยถาวรและอัปเกรดได้แบบไดนามิกได้ โปรดจดจำว่ามันเป็นไปไม่ได้โดยสิ้นเชิง
หากไม่เคยอัปเกรด Curve จะแสดงให้เห็นว่าสแต็กการพึ่งพาเทคโนโลยีก็สามารถเกิดปัญหาได้
การตัดสินใจในตอนนี้กำหนดอดีต อดีตกำหนดอนาคต
ตั้งแต่กองทุน Simons Medal ไปจนถึง Numerai ที่ใช้กลยุทธ์ AI AI ไม่ใช่เรื่องแปลกในวงการการเงิน อีกตัวอย่างที่ขัดกับความเข้าใจทั่วไปคือ สัญญาณการซื้อขายกลับช่วยให้ AI พัฒนาตัวเอง
คำอธิบายรูปภาพ: AI และ DeFi 10 ปี
ที่มาของรูปภาพ: @zuoyeweb3
โมเดล AI ยังคงเป็นระบบคอมพิวเตอร์แบบเดิม ซึ่งเป็นเครื่องจักรสถานะที่รับสัญญาณเข้า หากไม่มีสัญญาณภายนอก จะไม่มีความสามารถในการจำลองโลกภายนอก การที่ยัง เลคุน และหลี่ ฟียี่ ลงทุนในโมเดลโลก มีความหมายอยู่ที่เส้นทางนี้
แต่จากมุมมองของ DeFi การให้ AI ทำการซื้อขายด้วยตนเองนั้นขึ้นอยู่กับการที่ Agent เรียนรู้เจตนาของมนุษย์ผ่านพฤติกรรม ซึ่งเป็นจุดสำคัญที่มนุษย์มีต่อ AI แม้ว่า Agent จะแทนที่แรงงานมนุษย์ แต่ก็ยังคงเป็นการเลียนแบบและสรุปพฤติกรรมของมนุษย์
แม้แต่คนก็ไม่สามารถสุ่มได้อย่างตั้งใจ เพราะการตั้งใจเล็กน้อยก็จะสร้างรูปแบบทางสถิติ แม้แต่คุณสมบัติทางสรีระของมนุษย์ต่างหากที่มีความสุ่ม เช่น “ฉันชอบกลยุทธ์การตลาดของ Ethena ด้วยร่างกายของตัวเอง แต่เกลียดกลยุทธ์การซื้อขายแบบสุ่มของ XX” ซึ่งกลับแสดงถึงความชอบที่คลุมเครือ
แน่นอนว่า การทำให้บล็อกเชน/DeFi เป็นโครงสร้างพื้นฐานของ AI ได้ล้มเหลวอย่างน่าเศร้าในช่วงสิบปีที่ผ่านมา และ deAI/deAgent/deOpenclaw จะเผชิญกับชะตากรรมที่คล้ายกัน
ใช้โมเดลขนาดใหญ่ล่าสุดโดยตรง เพื่อปรับปรุงโครงสร้างต่างๆ ของ DeFi เช่น สัญญาหลังการทดสอบ Mythos จะมีความปลอดภัยโดยค่าเริ่มต้น การเปลี่ยนแปลงใดๆ จะถูกตรวจจับแบบเรียลไทม์ ทำให้ระดับความเสี่ยงเพิ่มขึ้น
ในแง่ขององค์กรของมนุษย์ การเลือกของ AI คือ “ไม่ต้องการมนุษย์” แต่ต้องการ “ความสามารถ” ของมนุษย์ DeFi เป็นอุตสาหกรรมที่เหมาะสมที่สุดสำหรับสิ่งนี้ ไม่มีอื่นใดเลย หลังจากออกแบบกฎเกณฑ์แล้ว DeFi จะเพิ่มประสิทธิภาพทุนเท่านั้นภายใต้เงื่อนไขด้านความปลอดภัย โดยอ้างอิงจากการจัดระดับ L1/2/3/4 ของรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ จะต้องผ่านกระบวนการทีละขั้นตอน: การให้สิทธิ์ข้อมูล → การใช้สิทธิ์เงินทุนอย่างจำกัด → การใช้สิทธิ์เงินทุนอย่างเต็มที่
หากเอเจนต์สามารถเรียนรู้อย่างต่อเนื่องถึงทักษะของนักเทรดที่มีระบบและการจัดการของคิวเรเตอร์ มันจะต้องสามารถเกินมนุษย์ในด้านการเทรดและผลตอบแทน แต่น่าเสียดายที่ข้อมูล DeFi ที่สะสมมา belum ถูกเรียนรู้และฝึกฝนอย่างเป็นระบบโดยระบบ AI ปัจจุบัน AI ในวงการคริปโตยังอยู่ในระยะการระดมทุน
แต่ฉันเชื่อมั่นอย่างยิ่งว่า การใช้เงินทุนอย่างแท้จริง จะเป็นคลื่นหลักถัดไปในการปรับปรุง DeFi ด้วย AI ซึ่งหลีกเลี่ยงไม่ได้
ดังนั้น หลังจากที่ความปลอดภัย (สัญญา) และการจัดองค์กร (มนุษย์) ได้รับการอัปเกรดใหม่ ระบบเศรษฐกิจของโทเค็นจะมีรูปแบบเป็นอย่างไร?
โทเค็นในยุค PoW เป็นหลักฐานการใช้พลังงานการคำนวณ ซึ่งคล้ายคลึงกับโทเค็น AI ในปัจจุบัน;
ในยุคของ PoS โทเค็นเป็นหลักฐานส่วนลดของผลตอบแทนที่คาดหวัง โทเค็น AI กำลังวิวัฒนาการไปในทิศทางนี้ (การให้ความสามารถแทนมนุษย์คือการแสดงออกทางเศรษฐกิจของ AI)
โทเค็นคริปโตในยุคปัญญาประดิษฐ์ได้ vượtพ้นขอบเขตการวิศวกรรมของเราแล้ว สามารถคาดการณ์ได้เพียงด้วยทฤษฎีอย่างไม่รับผิดชอบ
Sky ใช้ปริมาณการแจกจ่ายโทเค็นเพื่อควบคุม APY ของช่องทางต่างๆ ในขณะที่ Claude ใช้ปริมาณการใช้โทเค็นในการกำหนดราคาตามความสามารถของโมเดล โทเค็นคริปโตในอนาคตมีแนวโน้มจะเป็นหลักฐานของอัตราผลตอบแทนทุน
โปรดสังเกตความแตกต่าง: ในยุค PoS สำหรับโทเค็น เช่น ETH ผลตอบแทนที่คาดหวังเป็นเพียงสมมติฐานทางเศรษฐศาสตร์ ซึ่งเป็นการให้เหตุผลเชิงประสบการณ์จากข้อมูลเบื้องต้น แต่การออกแบบเชิงวิศวกรรมของ AI และพารามิเตอร์ต่างๆ ของ DeFi จะเข้าใกล้ความเป็นจริงอย่างไม่สิ้นสุด ผลตอบแทนและอัตราความเสี่ยงมีความน่าเชื่อถือสูงและได้รับการยืนยันแบบเรียลไทม์
นอกจากนี้ ผู้ใช้สามารถกำหนดราคาปัจจุบันของโทเค็นโดยอิงจากโมเดลขนาดใหญ่และเอเจนต์ที่ใช้ในโปรโตคอล DeFi รวมถึงคะแนนของตัวชี้วัดการปรับปรุงของ Harness โดยหากมองว่ามีแนวโน้มดี ก็ซื้อ หากมองว่ามีแนวโน้มลดลง ก็ขาย
ข้อสรุป
ความทุกข์ยากนับพันนับหมื่นที่ไม่อาจบรรยายได้ และอนาคตอันไม่สามารถคาดเดาได้ของมนุษย์
อนาคตของ DeFi แบ่งออกเป็นด้านเศรษฐกิจและด้านเทคโนโลยี ขณะนี้ยังไม่มีวิธีแก้ไขที่ดีสำหรับเศรษฐศาสตร์ของโทเค็น แต่ด้านความปลอดภัยเริ่มเห็นแสงสว่าง คลอดี ไมธอส สามารถคุกคามโลกได้ ในทางกลับกัน ก็หมายความว่ามันสามารถจัดการเงินได้
AlphaGo แก้ปัญหาโกได้อย่างสมบูรณ์, Claude แก้ปัญหาการเขียนโปรแกรมได้อย่างสมบูรณ์, สถานการณ์เช่นนี้ในอนาคตจะมีเพิ่มขึ้นอีกมากมาย hợp đồngของ DeFi องค์กรของมนุษย์ และแม้แต่หน่วยการวัดค่าทางเศรษฐกิจ ต่างก็มีพื้นที่เชิงทฤษฎีสำหรับการปรับปรุง
อย่างน้อยที่สุด มนุษย์ไม่ต้องกังวลว่าจะถูกแทนที่อย่างสมบูรณ์ ในยุคที่ข้อมูลไม่มีค่า การกระทำยังคงมีความหมายของตัวเอง อย่างน้อยในขณะนี้ การที่ตัวแทนเข้ามาแทนที่มนุษย์ยังคงอยู่ในรายละเอียดเล็กๆ เช่น “งานย่อย” และ “การจ่ายเงินย่อย” ซึ่งเป็นรายละเอียดที่ซ้ำๆ เราต้องทำให้การกระทำที่ซ้ำและลอกเลียนแบบเหล่านี้เกิดคุณค่า AI ทำให้คุณค่าของข้อมูลและเนื้อหาลดลงอย่างไม่สิ้นสุด เข้าใกล้ศูนย์ต้นทุน ในขณะเดียวกัน ค่าเศรษฐกิจต่อหน่วยของ AI Token และ Crypto Token ก็ลดลงอย่างต่อเนื่อง นี่คือแนวโน้มใหญ่
สามารถพูดได้ว่า นี่คือครั้งแรกที่เงินทองเปิดประตูให้กับบุคคลทั่วไป ไม่ว่าจะใช้สำหรับงาน AI หรือ Crypto สำหรับการใช้จ่าย