Автор: Зоє
Поглядаючи назад на 500 років, протиріччя між працею і капіталом у рамках капіталістичної системи завжди відзначалося постійними перемогами капіталу.
З боку виробництва рівень участі працівників поступово зменшується до рівня управління машинами, з боку споживання цінність користувача полягає у створенні даних про використання для платформи.
Обидва разом використовуються для підтримки оцінки компанії на ринку капіталу.
Але людські організаційні моделі довгий час не можуть бути повністю квантифіковані; KPI/OKR для працівників офісу залишаються ієрархічними, а річна заробітна плата в мільйони доларів і оплата за виробленням є різновидами тейлоризму.
Без чіткої формули капітал не може бути оцінений, що впливає на ефективність капіталу; чи є алгоритмічні стабільні монети святим граалем DeFi, поки що невідомо, але обчислюваність організацій дійсно є мірним посудом фінансового важеля.
Великі моделі вирішили використовувати обсяг токенів для насильницького злому; крах безпечного SaaS — лише поверхневий симптом; проектування продуктів вже в дорозі; суть полягає у масштабуванні заміни вузьких професійних навичок; інновації вступили в невідому зону.
Це дає нам безліч висновків, особливо зараз, коли модель DAO у DeFi поступово руйнується, а токеноміка — розпадається.
Чому організаційна модель AI та модель токенів ефективніші, ніж DeFi?
Як це все почалося?
Токенізація здешевлюється, агенти стають практичними.
Щоб отримати 300% прибутку, капіталіст готовий продати власну петлю.
Щоб зберегти поточну роботу, працівники можуть писати навички для агента.
На капіталівському рівні агенти з підтримкою Skill мають такий же священний статус, як і прибуток.
Агент представляє «людську здатність», перетворену на навичку, крім того, людська організація перетворюється на інтерактивний ланцюг ритуалів, центром якого є агент.
Такі поняття, як Prompt, Context та сучасні інженерні рішення Harness, спрямовані на перетворення людських структур у безлюдні зони, мінімізуючи роль людини.
Твій наступний колега — не робот, а може бути «здатністю» інтуїції.
Це не фантазія: закони масштабування на рівні даних поступово втрачають ефективність, але збір і виробництво даних більше не є ключовими — до успішного створення AGI знадобляться нові об’єкти оцінки.
Підпис до зображення: Контент більше не має ціни
Загальна інформація: @ARKInvest
З моменту, коли Claude обрав програмування як область для реалізації першого кроку до AGI, ШІ вийшов за межі розважального режиму чат-ботів і ввійшов у існуючі ринки реального світу, такі як програмування, безпека та недавно опублікований дизайн.
Ця руйнівна інновація в кінцевому підсумку створить новий економічний зростання чи втягне економіку у постійний режим низької зайнятості, коли токени займають робочі місця, а люди залишаються без роботи — ми зараз стаємо свідками цього процесу.
Але поточна дешевізація токенів переносить здатність, яка раніше була монополізована кількома великими корпораціями, до малих і середніх підприємств, формуючи суперіндивідууми — це не фантазія.
Наприклад, у Китаї обсяг викликів токенів зрос з 100 мільярдів на день у 2024 році до 100 трильйонів на день кінець 2025 року — зараз — 140 трильйонів на день. Виробництво контенту та даних наближається до ери нульових витрат.
Варто зауважити, що дефіцит потужності є відносним станом: великі компанії більше не монополізують «здатність», але все ще прагнуть підтримувати свої існуючі переваги шляхом монополізації «потужності», проте не можуть зупинити неухильний тренд на загальне подешевшання токенів.
Підходи до оцінки базових великих моделей різноманітні, але еволюція питання «як штучний інтелект може допомогти людині» довгий час не отримувала достатньо уваги.
На мою думку, Harness — це просторова форма, яка дозволяє агенту вперше зосередитися на завданні всередині меж, використовуючи стратегію глибинного пошуку, на відміну від ширинного пошуку, характерного для запитань-відповідей.
Підпис до зображення: Історія еволюції Agent
Джерело зображення: @zuoyeweb3
З моменту, коли клавішу Tab вперше використовували для автодоповнення коду, людство стало вхідним шаром для ШІ — це лише питання часу.
Витрати на експерименти зменшуються експоненційно, що дозволяє розробити більше цікавих моделей співпраці:
- Програмне забезпечення: SaaS, джерелом здібностей людини більше не є людина, а емерджентні агенти
- Обладнання: карта обчислювальної потужності + HBM, центр обробки даних вперше безпосередньо задовольняє потреби ШІ
- Простір: Harness — це не фізичний простір для співпраці людей, а цифровий простір для взаємодії агентів
- Взаємодія: Дожуба вимкнена на мобільному пристрої, Google підтримує GUI Agent на рівні ядра Android
Здатність ІШ говорити не має великої комерційної цінності, оскільки витрати на генерацію тексту для людей дуже низькі, але «робити щось» призведе до того, що споживання токенів перевищить генерацію зображень та відео, подібно до того, як AWS продає не сервери, а час використання.
Штучний інтелект продає не токени, а «здатність виконувати роботу» — це корінь страху SaaS-індустрії. На жаль, DeFi вже став SaaS, а не великою моделлю.
SaaS-ізація DeFi-протоколів
DeFi не застарів, але надто передовий.
Штучний інтелект перетворює інженерію програмного забезпечення, і хоча під загрозою виявляються не лише SaaS, саме він є найбільш типовим прикладом.
Навіть термінал Bloomberg, найважливіша комерційна цінність якого полягає не у технологічній передовості, а у авторитетності інформації, яка накопичилася протягом десятиліть через нетипові дані, такі як галузеві зв’язки та людські контакти.
Агент запропонував варіант, який дозволяє передбачати майбутнє на основі даних, навіть якщо наступний крок є ризикованим — він може допомогти перевершити конкурентів і отримати невеликий прибуток.
Підпис до зображення: SaaS зазнає краху
Джерело зображення: @zuoyeweb3
Можна сказати, що агент мудро використав схильність капіталу до отримання прибутку — можна чекати повної інформації від терміналу Bloomberg, а можна скористатися неповними або неточними даними, щоб спробувати отримати прибуток.
Це не є чимось новим: засновник IBKR Томас Петерфі вперше в індустрії фінансів «винайшов» або зібрав фізичний термінал для торгівлі, і все це почалося з незадіяного P101.
Якщо певний спосіб використання даних дозволяє отримувати більший прибуток, ви отримуєте більше даних — і цей ефект починає працювати як енергетичний колесо.
SaaS-монополія минулого, AI-продажі майбутнього.
На жаль, ми маємо вступити до DeFi, пам’ятаєте платну стіну API Dune/DeFiLlama, коли тримають золоті дані і просять про їжу, або остаточне закриття Arkham Exchange.
Дані криптовалютної галузі ніколи не коштують нічого.
Але в криптоіндустрії, яка є відкритою фінансовою системою, дані, що генеруються, можна вивчати повторно; навіть до появи ШІ швидкість створення форків знизилася до місяців, а подібні Meme-проекти PumpFun можуть бути створені за секунди.
Існує протилежне інтуїції висновок: DeFi є попереднім тестовим середовищем фінансової системи, і те, що ми сьогодні пробуємо з AI+DeFi, стане шаблоном для майбутньої еволюції фінансів.
Наприклад, перед фінансовою кризою 2008 року беззабезпечні LIBOR-угоди «спричинили» фінансовий ураган, після чого їх замінили індекс SOFR, що генерується угодами з державними облігаціями США, але механізм надмірного забезпечення забезпечує кінцевість клірингу в DeFi.
Наприклад, виробники великих моделей не хочуть продавати токени за обсягом використання, а вимагають сегментування ринку, індивідуальну налаштування функціоналу та професійну модифікацію — економіка токенів вже перетворила «корисність» на гирлянду.
Криптовалютний токен зосереджений на використанні, а токен AI — на економічній цінності.
З цієї точки зору хакерські атаки на DeFi — це просто регулярне тестування на стійкість, зовнішній ентропійний фактор, який відкриті системи не можуть виправляти самостійно.
Чорний гумор, подібний до парадоксу 22-ї статті: без зовнішніх сигналів система криптовалют вважає поточне середовище безпечним, але при виникненні безпекової кризи миттєво колапсує до централизованої системи обробки.
Наприклад, у події Drift обвинувачення звернулися до Circle за повільне заморожування.
Підпис до зображення: Код не може вирішити проблеми безпеки
Джерело зображення: @zuoyeweb3
Можна сказати, що до стрибка в можливостях ШІ DeFi вже здійснив переход на модель SaaS, і може стягувати плату лише за кількість транзакцій, не можучи безпосередньо перенести «фінанси» на ланцюг.
RWA на ланцюзі має недостатню ліквідність, і DeFi не має добрих рішень для цього.
Але еволюція здібностей агента дає зрозуміти, що переписування правил DeFi здається незначною сподіванням.
Економіка токена: розподіл використання через канали за принципом «капітальної ефективності»;
Налаштування правил: Mythos забезпечує безпечну фінальність, AI-стіна бореться з нульовими загрозами;
Організація людей: Чудово, DeFi вже давно керується кількома людьми, управляючи сотнями мільярдів.
Відродження інженерного розповідання
Звідки береться безпека? Визначеність машини Тьюринга. Звідки береться небезпека? Безмежні можливості.
YC Garry Tan сказав: «Fat Skill, Thin Harness» — це точно моє бачення: сутність у встановленні базових правил, тобто «вільності на основі порядку».
Машина Тюринга може мати нескінченну кількість комбінацій, архітектура фон Неймана завжди має часовий розрив між збереженням та обчисленням, а великі моделі не можуть генерувати справжні випадкові числа.
У майбутньому, де дані не мають цінності, лише поведінка людей може надати цінність грошовим потокам.
Але поведінка людини потребує часу, щоб її повністю вивчив штучний інтелект, а потім інтегрувати як інженерний, кодований вираз.
Намагатися виміряти нескінченне обмеженим — це завжди буде неможливо. LLM не може повністю видалити галюцинації; лише наблизившись до стану «це не досяжно ні для AI, ні для людини», ми зможемо дозволити ринковому механізму визначити його ціну, і тоді ми зможемо справді довіряти смарт-контрактам.
Сучасні смарт-контракти важко назвати успішними: форк The DAO, баг у мові програмування Curve та навіть мультипідпис Drift підтверджують, що «люди мають остаточний контроль над кодом».
Моральне розслідування не має економічної цінності; співпраця в сфері DeFi, яка зменшилася від DAO до фондів і «команд», пояснюється реальними потребами в оновленні контрактів та бізнес-співпраці.
Але люди не можуть написати код, який завжди безпечний та може динамічно оновлюватися, пам’ятайте — це абсолютно неможливо.
Якщо ніколи не оновлювати, то Curve своїм досвідом показує, що стек технологічних залежностей також може виникнути проблеми.
Зараз визначає минуле, минуле визначає майбутнє.
Від фонду Simmons Medalion до Numerai, де запускаються AI-стратегії, AI у фінансах — не рідкість. Ще один неочікуваний приклад: торгові сигнали допомагають AI розвиватися.
Підпис до зображення: Штучний інтелект та DeFi через 10 років
Джерело зображення: @zuoyeweb3
Моделі ШІ залишаються комп’ютерною парадигмою — становим автоматом, що обробляє сигнали; якщо немає зовнішніх сигналів, вони не мають здатності симулювати зовнішній світ. Ставка Яна Лекуна та Лі Фейфей на моделі світу саме в цьому.
Але з точки зору DeFi, передумовою для того, щоб AI здійснював автономні угоди, є те, що наміри людини вивчаються агентом через поведінку — саме це й є важливість людини для AI: навіть якщо агент замінює людські зусилля, він лише імітує та узагальнює поведінку людини.
Навіть людина не може бути свідомо випадковою: навіть найменші наміри створюють статистичні закономірності. Навіть фізіологічні характеристики людини є випадковими — наприклад, «я просто фізіологічно схильний до стратегії маркет-мейкінгу Ethena і не люблю арбітражну стратегію XX» — це виражає нечіткі уподобання.
Дуже впевнений, що спроби зробити блокчейн/DeFi інфраструктурою для ШІ протягом останнього десятиліття зазнали жалюгідної невдачі; deAI/deAgent/deOpenclaw зазнають подібної долі.
Використовуйте найновішу велику модель, щоб перетворити всі структури DeFi, наприклад, після тестування Mythos контракти за замовчуванням мають безпеку, будь-які зміни виявляються в реальному часі, що підвищує рівень небезпеки.
Щодо людських організацій, вибір ШІ — «не потрібні люди», а лише їхні «здібності». DeFi — це найбільш підходяща галузь для цього, і навіть не має конкурентів. Після розробки правил DeFi підвищує ефективність капіталу лише за умови безпеки. Як і в випадку з автономними автомобілями з класифікацією L1/L2/L3/L4, цей процес обов’язково пройде етапи: авторизація інформації → обмежене право використання коштів → повне право використання коштів.
Якщо агент постійно вивчає інженерні навички трейдерів та здатність кураторів до управління, то він обов’язково перевершить людей у торгівлі та прибутковості, але на жаль, накопичені дані DeFi ще не були систематично вивчені та навчені AI-системами — поточний AI в криптовалютному середовищі все ще перебуває на етапі збору коштів.
Але я дуже впевнений, що реальне використання коштів — це наступна велика хвиля, якою ШІ перетворює DeFi, і це неминуче.
Тоді, після оновлення безпеки (контракт) та організації (людський фактор), якого вигляду набуде токеноміка?
Токени епохи PoW є підтвердженням споживання обчислювальних потужностей, що практично збігається з поточними AI-токенами;
Токени епохи PoS — це сертифікати з дисконтом до очікуваного доходу; AI-токени розвиваються у цьому напрямку (здатність замінювати людину — це AI-вираз цієї економічної вартості);
Токени Crypto в еру AI вже вийшли за межі нашої інженерії й можуть передбачатися лише теоретично, без відповідальності.
Sky використовує розподіл токенів для контролю APY різних каналів, Claude визначає ціну на здібності моделі за допомогою споживання токенів, і майбутні крипто-токени, ймовірно, стануть сертифікатами «доходності капіталу».
Зверніть увагу на різницю: у епоху PoS токени, такі як ETH, мають очікувану дохідність, яка є економічною гіпотезою, заснованою на апріорному досвіді, але інженерний дизайн AI та параметри DeFi наближаються до реальності, їхня дохідність і ризик високо надійні та підтверджуються в реальному часі.
Навіть користувачі можуть визначати поточну ціну токена на основі моделей та агентів, що використовуються дефі-протоколами, та оцінок оптимізаційних показників Harness: якщо перспективи позитивні — купувати, якщо негативні — продавати.
Висновок
Мільйони невисловлених страждань і непередбачуване майбутнє людства.
Майбутнє DeFi розділене на економічний і технічний аспекти: наразі немає добрих рішень щодо токеноміки, але в безпеці з’явилася трохи надії — Claude Mythos може загрожувати світу, але, з іншого боку, це означає, що він може ефективно керувати грошима.
AlphaGo повністю вирішила проблему го, Claude повністю вирішила проблему програмування — такі сценарії в майбутньому стануть частішими; контракти DeFi, людські організації та навіть економічні одиниці обліку мають теоретичний простір для оптимізації.
Щонайменше, людям не треба хвилюватися про повну заміну: у епоху, коли дані не мають ціни, дії все ще мають сенс — принаймні наразі. Захоплення людської ролі агентами все ще обмежується дрібними завданнями, мікроплатежами та постійно повторюваними деталями. Ми повинні зробити так, щоб ці повторювані та копіювані дії створювали цінність. Штучний інтелект постійно знижує цінність даних та контенту, наближаючи їх до нульової вартості, а одинична економічна вартість (витрати) AI-токенів та крипто-токенів також безперервно знижується — це великий тренд.
Можна навіть сказати, що це перший раз, коли гроші справді відкрили двері для окремих осіб — як для роботи з AI, так і для витрат у сфері Crypto.