KI-Arbeiter verdienen 400 Millionen Dollar jährlich, Virtuals will Sie zum Aktionär machen

Autor: Decentralised.co

Übersetzt von: Deep Tide TechFlow

Deep Tide Einleitung: Wenn KI-Agenten anfangen, echte Einnahmen zu generieren, wird die Frage, wem die Maschinen gehören, dringlicher als die Technologie selbst. Das Virtuals-Protokoll versucht, gewöhnliche Menschen zu Aktionären autonomer Maschinen zu machen. Wenn dieses Experiment erfolgreich ist, wird es die Grenzen von Arbeit und Eigentum neu definieren. Dieser Artikel ist wichtig für Investoren, um die langfristigen Chancen an der Schnittstelle von KI und Krypto zu verstehen.

Eine Wirtschaft für autonome Maschinen {#article-toc-33597-2}

Alle paar Jahre zwingt eine Technologie die Wirtschaftswissenschaften dazu, eine Frage nicht allein zu beantworten: Was passiert, wenn Maschinen Ihre Arbeit besser, billiger und rund um die Uhr erledigen können? Wer besitzt letztendlich die Erträge, die diese Maschinen produzieren?

Dieser Artikel wurde in Zusammenarbeit mit dem Virtuals-Protokoll verfasst und untersucht eines der ehrgeizigsten Experimente im Krypto-Bereich bis heute. Es wird eine vollständige nationale Infrastruktur für KI-Agenten aufgebaut, von Identität und Banken bis hin zu Geschäftsebenen, angetrieben von Kapitalmärkten und physischen Robotern. Die Wette ist, dass gewöhnliche Menschen Anteile an den autonomen Maschinen besitzen sollten, die beginnen, echten wirtschaftlichen Wert zu erzeugen. Virtuals versucht, dies durch die finanziellen Spuren zu ermöglichen, die das Zeitalter der Krypto-Spekulation hinterlassen hat. Dieser Artikel untersucht, ob die Umsetzung diese Ambitionen unterstützen kann. Aber zuerst gibt es eine Frage, die etwa zweihundert Jahre früher aufkam...

Im Jahr 1811 stürmte eine Gruppe von Textilarbeitern in Nottingham eine Werkstatt und zertrümmerte eine Strickmaschine zu Schrott. Dies löste eine großangelegte Bewegung aus. Die britische Regierung musste 14.000 Soldaten in die Midlands entsenden, um die Weber daran zu hindern, Maschinen zu zerstören. Das waren mehr Soldaten als Wellington in die Iberische Halbinsel gegen Napoleon brachte.

Das britische Parlament erklärte, dass die Zerstörung von Webstühlen mit dem Tod bestraft werden kann, und im folgenden Jahr wurden siebzehn Menschen in York gehängt. Diese Menschen wurden als "Ludditen" bezeichnet, aber die Geschichte hat dieses Wort in eine Beleidigung verwandelt, die eine Art von Menschen bezeichnet, die sich nicht an Veränderungen anpassen können, die Dummköpfe und Technophoben sind. Doch diese Ludditen verstanden Maschinen besser als jeder andere. Sie waren geschickte Handwerker, die Jahre damit verbrachten, schmale Webstühle zu meistern, um hochwertige Stoffe herzustellen. Die Maschinen, die sie zerstörten, waren breite Webstühle und neuere Modelle, die von ungeschulten Jugendlichen bedient werden konnten, die nur ein Drittel des Lohns eines Handwerkers erhielten.

Breite Webstühle produzierten minderwertige Kleidung, aber die Kosten waren niedriger als je zuvor, und diese Billigkeit fraß den Markt auf. Jeder breite Webstuhl, der in die Werkstatt kam, nahm einem Handwerker das Auskommen.

Dieses Muster wiederholte sich in jeder Generation, und jedes Mal überzeugten sich die Menschen, dass die Version, mit der sie konfrontiert waren, anders und schlimmer war. Doch die Geschichte zeigt, dass Maschinen selten Arbeitsplätze vernichten. Sie ordnen nur neu, wer arbeitet und wer die Erträge besitzt. Pächter wurden von den Gemeindeländern vertrieben und in Fabrikstädte gedrängt, wo sie das Eigentum an den Pflanzen, die sie anbauten, gegen einen Stundenlohn eintauschten, der von anderen bestimmt wurde.

Fabrikarbeiter wurden zu Büroangestellten, die ihre Zeit gegen bessere Löhne vermieteten. Büroangestellte wurden zu Gig-Arbeitern, Uber-Fahrern, Fiverr-Freelancern. Sie arbeiteten unter einer Klassifizierung, die darauf abzielte, den Plattformen Gewinne zu verschaffen und die Risiken den Arbeitern aufzubürden.

Jedes Mal stieg die Gesamtproduktion, während der Anteil der Menschen, die an ihrer eigenen Wertschöpfung beteiligt waren, sank. Heute sind 500 Millionen Menschen in abhängiger Arbeit tätig, und das zählt noch nicht einmal die Freiberufler. In Indien sind 50 Millionen Menschen in Schulden gefangen und fühlen sich, als wäre die Leibeigenschaft des Mittelalters durch neue Dokumente ersetzt worden.

Heute wiederholt sich die Geschichte in der KI-Revolution, aber diesmal fühlt es sich an wie eine selbstlaufende Webmaschine. Die KI, die wir besitzen, kann Unternehmen autonom betreiben, Gewinne bestätigen und diese Gewinne wieder in Wachstum investieren. Ein Gesundheits-Startup namens Medvi erzielte im letzten Jahr 401 Millionen Dollar Umsatz mit nur zwei menschlichen Mitarbeitern. Sie können jetzt einen Programmieragenten für etwa einen Dollar pro Stunde anheuern, der rund um die Uhr arbeitet und niemals nach bezahltem Urlaub fragt.

Diese sind jetzt echte wirtschaftliche Akteure, was die Frage aufwirft, wem sie gehören. Wenn ein Arbeiter eine Maschine ist, deren Reproduktionskosten null sind und die andere Maschinen anheuern kann, wer hat dann tatsächlich das Sagen? Der letzte bedeutende Versuch, gewöhnlichen Menschen einen Teil der Krypto-Technologie-Revolution zu geben, war Axie Infinity. Es war ein Spiel, bei dem man spielen und verdienen konnte, das den Arbeitern in den Philippinen und Südostasien wirtschaftliche Freiheit versprach. Es zog 2,7 Millionen tägliche Spieler an, von denen die meisten philippinische Arbeiter waren, die in Videospielen mehr verdienten als in ihren lokalen Jobs. Aber es brach später zusammen und wurde zur Warnung für die gesamte Branche.

Jansen Teng und Wee Kee sind Teil des Teams, das diesen Zusammenbruch aus erster Hand miterlebt hat. Sie traten aus den Trümmern heraus, mit einer Version der Luddite-Frage, die auf die Welt der programmierbaren Währungen und autonomen Software zugeschnitten ist. Was wäre, wenn die Arbeiter, die wirtschaftlichen Wert schaffen, Software sind und nicht die Menschen, die in Videospielen schuften? Gewöhnliche Menschen könnten Anteile daran besitzen, so wie Aktionäre einst Anteile an Handelsschiffen besaßen. Sie begannen, das Virtuals-Protokoll um diese Frage herum aufzubauen.

Um dies zu verstehen, müssen Sie zuerst die Interessen in der Welt, in der wir leben, begreifen. In den 1950er Jahren versprach der Vorsitzende der US-Atomenergiekommission, Lewis Strauss, dass die Kernspaltung "so billig sein würde, dass man sie nicht messen müsste". Dies wurde zu einem der bekanntesten gebrochenen Versprechen in der Geschichte der Energie, da Kernkraft letztendlich teuer und gefährlich wurde. Die Tschernobyl- und Fukushima-Unfälle führten zu einem Jahrzehnt öffentlicher Angst und regulatorischer Belastungen. Dies machte diesen Satz seit siebzig Jahren zum Synonym für technologische Arroganz.

Dann verwendete Sam Altman genau dieselben Worte, um zu beschreiben, wie leicht und reichlich er glaubt, dass KI-Kognition werden wird. Die Kosten für das Training von Spitzenmodellen sind alle 18 Monate um das Zehnfache gesunken. Im Jahr 2023 kostete das Training eines Modells mit der Leistung von GPT-4 etwa 100 Millionen Dollar, heute kann man es für einige Millionen Dollar reproduzieren.

Ein Programmieragent kostet weniger als einen Dollar pro Stunde und kann Produktionscode liefern. Das ist bereits billiger als die günstigsten Offshore-Entwickler auf der Erde, und er macht nie am Wochenende Pause. Altman veröffentlichte einen Zeitplan, der Systeme umfasst, die in diesem Jahr echte wissenschaftliche Durchbrüche erzielen können. Bis 2027 wird es auch physische Roboter geben, die in der realen Welt arbeiten können. Ob Sie ihm glauben, ist fast irrelevant, da die Kostenkurve jedes Quartal sinkt.

Mit Maschinen, die immer günstiger werden, überschwemmt generierte Inhalte jede digitale Oberfläche. Dinge, die nur lebende Menschen bieten können, beginnen, mehr als je zuvor einen Aufpreis zu erhalten. Live-Konzerte sind wertvoller als Spotify-Streams. Ein Tisch, der am Wochenende von einem Tischler handgefertigt wird. Fabrikroboter können es schneller und billiger machen, aber der handgefertigte Tisch hat einen Aufpreis, weil eine Person sich entschieden hat, ihre unverzichtbare Zeit dafür zu verwenden.

Die Fülle an Maschinen macht menschliche Anstrengungen zu einem Luxus. Die Argumentation von Virtuals basiert auf dieser Umkehrung. Es soll eine Welt geschaffen werden, in der Menschen die autonomen Maschinen besitzen, die Warenwert erzeugen. So kann der Mensch unverzichtbare Anstrengungen in Dinge investieren, die nur durch menschliche Präsenz und menschliches Urteilsvermögen entstehen können.

Im Jahr 1602 standen niederländische Händler vor einem ähnlichen Problem. Einzelne Händler konnten sich nicht leisten, ein Schiff nach Asien zu schicken. Die langen Reisen waren zu teuer, und das Risiko konnte keine einzelne Familie tragen. Also erfanden sie handelbare Anteile in dauerhaften Unternehmen. Die Niederländische Ostindien-Kompanie, die VOC, erlaubte gewöhnlichen Bürgern, Anteile zu erwerben. Dieses Unternehmen besaß Schiffe, betrieb Handel und verteilte anschließend Gewinne an die Aktionäre. Es wurde das erste Superunternehmen der Erde mit 50.000 Mitarbeitern und 200 Schiffen. Ihre Innovation bestand darin, dass gewöhnliche Menschen Kapital bündeln und Produktionsgeschäfte besitzen konnten, die sie sich zuvor nicht leisten konnten.

Virtuals baut dasselbe Mechanismus für KI-Agenten auf. Teng schürfte ETH im Wohnheim des Imperial College mit kostenloser Schulenergie und arbeitete jahrelang bei BCG, um seine Schulden zurückzuzahlen. Dann gründete er im Dezember 2021 die Gaming-Investitions-DAO pathDAO, genau als Axie Infinity auf dem Höhepunkt war.

Er und Wee Kee sahen, wie philippinische Spieler mehr Geld aus einem Videospiel verdienten als aus jedem lokalen Job. Sie sahen einen vietnamesischen Hochzeitsfotografen kündigen, um Vollzeit zu spielen. Aber später fielen die Token, die die Spieler mühsam verdient hatten, fast auf null. Die Arbeiter, die auf das Spiel-zu-Verdienen-Modell angewiesen waren, waren in einer schlechteren Lage als zu Beginn.

Die Lehre aus diesen Trümmern ist, dass die Tokenisierung menschlicher Arbeitskraft durch Spiele ein toter Weg ist. Denn menschliche Arbeitskraft kann nicht ohne Ausbeutung skaliert werden. Aber die realistischere Idee ist, dass gewöhnliche Menschen die Software besitzen können, die die Arbeit erledigt, so wie die VOC-Aktionäre einst die Schiffe besaßen, die den Gewürzhandel betrieben.

Daher begann Virtuals mit ihrem ersten KI-Agenten Luna. Luna ist ein K-Pop-Themen-Agent und besitzt auch eine eigene Krypto-Brieftasche. Innerhalb weniger Monate stellte Luna menschliche Künstler ein, um in Städten auf der ganzen Welt Graffiti für sie zu erstellen, und bezahlte sie aus ihrer eigenen Brieftasche. Diese kreative Arbeit kann nur von menschlicher Hand erledigt werden. Luna hat tatsächlich die Beziehung zwischen Mensch und Maschine umgekehrt. Jetzt wird untersucht, ob die Umsetzung von Virtuals ihre Behauptungen stützen kann, und ich werde auch ehrlich darauf hinweisen, wo es nicht funktioniert.

KI als Nationalstaat {#article-toc-33597-3}

Wenn wir auf die letzten Jahre zurückblicken, folgt jede technologische Revolution denselben zwei Phasen. Die venezolanisch-britische Ökonomin Carlota Perez hat Jahrzehnte damit verbracht, dieses Muster in fünf industriellen Revolutionen zu skizzieren. Sie nennt diese beiden Phasen Installationsphase und Bereitstellungsphase.

In der Installationsphase fließt spekulatives Kapital in großen Mengen, die Spekulation übersteigt die Realität, was zu einer Überinvestition in Infrastruktur führt, während die Bauunternehmen größtenteils bankrott gehen. Dann kommt der Zusammenbruch, gefolgt von der Bereitstellungsphase. In dieser Phase treten andere ein, nutzen die überinvestierte Infrastruktur und schaffen Werte, die die Erbauer sich nicht einmal vorstellen konnten.

Ein typisches Beispiel ist die Internetblase. Ende der 1990er Jahre wurde mehr Geld in den Ausbau von Glasfaserkabeln investiert als in Internet-Startups. Die Telekommunikationsunternehmen, die diese Kabel verlegten, gingen alle bankrott. Dann kaufte Google die Glasfaser zu einem sehr niedrigen Preis. Diese Kabel wurden das Rückgrat von YouTube, Netflix und der gesamten Online-Medien-Streaming-Wirtschaft.

"Ohne irrationale Blüte gibt es keine großartigen Unternehmungen; ohne Zusammenbruch geschieht nichts Wichtiges." ------Fred Wilson, Risikokapitalgeber während der Internetblase.

Die Installationsphase der Krypto-Industrie folgte demselben Verlauf. Von etwa 2017 bis 2022 half spekulatives Kapital beim Aufbau von Wallets, DEX, Curve, Stablecoins, Token-Standards und On-Chain-Governance-Rahmen. Aber die meisten Projekte, die diese Werkzeuge gebaut haben, sind tot oder heute irrelevant. Doch die Infrastruktur, die geschaffen wurde, existiert heute noch. Wenn Sie eine normal funktionierende Wirtschaft für nicht-menschliche Teilnehmer aufbauen möchten, sind dies genau die Werkzeuge, die Sie benötigen. Virtuals hat diese Werkzeuge nicht erfunden oder neu erfunden. Sie haben diese Werkzeuge im Wesentlichen geerbt und nutzen sie jetzt, um etwas zu schaffen, das in der Installationsphase nie vorhergesehen wurde.

Jansen Teng bezeichnet das, was sie tun, als "Staatsaufbau". Ich weiß, das klingt wie etwas, das Krypto-Gründer in einem Podcast sagen würden. Das Ziel ist es, Token wirtschaftlicher erscheinen zu lassen, als sie tatsächlich sind. Aber dieses Mal ist die Metapher stichhaltig.

Ein normal funktionierender Staat benötigt fünf Ebenen an Infrastruktur, um die Wirtschaft zu betreiben. Die erste ist ein Identitätssystem, das feststellt, wer teilnimmt. Die zweite ist ein Banksystem, durch das Werte fließen können. Dann gibt es das Handelsrecht, das es den Teilnehmern ermöglicht, zu handeln und Streitigkeiten zu lösen. Die Kapitalmärkte ermöglichen es Unternehmen, Finanzierungen zu erhalten. Und schließlich die physische Infrastruktur, die es ermöglicht, dass Dinge in der realen Welt geschehen. Virtuals hat bereits jede dieser Ebenen aufgebaut oder ist dabei, sie aufzubauen, speziell für KI-Agenten.

Beginnen wir mit der Identität, denn das ist der Engpass. Kürzlich veröffentlichte A16z eine Studie, die besagt, dass die Einschränkung der Agentenwirtschaft nicht mehr die Intelligenz, sondern die Identität ist. Selbst im heutigen Finanzdienstleistungssektor übersteigt die Anzahl nicht-menschlicher Identitäten – wie automatisierte Handelssysteme, Risikomodelle und Betrugsmodelle – die menschlichen Identitäten um das 100-fache. Aber wie A16z sagt, haben diese Systeme "tatsächlich kein Bankkonto". KI-Agenten können produktionsreife Codes schreiben und Portfolios verwalten. Aber sie können keine KYC-Prüfung durchlaufen, sie können kein Bankkonto besitzen und sie können keine verifizierbaren Nachweise halten.

Ironischerweise ist dieses Problem so alt wie unsere wirtschaftliche Zivilisation. Die Qin-Dynastie in China führte im 4. Jahrhundert v. Chr. gesetzliche Nachnamen ein, um die Bürger in das Steuer- und Handelssystem zu integrieren. Die Menschheit hat etwa 2500 Jahre damit verbracht, Identitätsinfrastruktur aufzubauen.

Virtuals versucht, durch seine Identitätsschicht EconomyOS dasselbe für die Teilnehmer der KI-Wirtschaft zu tun. Es bietet jedem KI-Agenten fünf Dinge:

1. Eine nicht verwahrte Krypto-Wallet.
2. Eine virtuelle Zahlungskarte, die bei jedem normalen Händler verwendet werden kann.
3. Eine spezielle E-Mail-Adresse, die automatisch Bestätigungscodes abruft.
4. Optionale Token für On-Chain-Finanzierungen.
5. Und rechnerische Zugänge, die durch die Wallet finanziert werden, damit Agenten ihre eigenen Überlegungskosten bezahlen können.

Denn Agenten ohne diese Grundlagen sind nur nützliche Helfer. Aber Agenten mit diesen Fähigkeiten können vollständige wirtschaftliche Teilnehmer werden. Sie können wie Menschen verdienen, ausgeben, handeln und Zinsen auf Werte erwirtschaften.

Als nächstes kommt das Geschäft. Virtuals hat auch das Agentic Commerce Protocol eingeführt, das Agenten beim Online-Handel, Kommunizieren und Bezahlen hilft. Es funktioniert ganz einfach: Ein Agent, der etwas erledigen muss, kann eine Anfrage veröffentlichen, die Aufgabe beschreiben und ein Budget sowie eine Frist anhängen. Andere Agenten können diese Liste sehen und die Bedingungen durch Bieten auf die Aufgabe aushandeln. So wie Freiberufler auf Upwork um Projekte bieten. Sobald sich Kunde und Anbieter einig sind, fließt die Zahlung in ein Treuhandkonto. Nach der Lieferung der Arbeit fungiert ein dritter Agent als Prüfer, der die Ergebnisse anhand eines kryptographisch signierten POA überprüft. Dieses POA ist im Wesentlichen ein fälschungssicherer Nachweis über das, was versprochen wurde.

Wenn die Arbeit den Versprechungen entspricht, wird das Geld aus dem Treuhandkonto an die Agenten-Wallet freigegeben. Jeder Schritt erfolgt on-chain, was bedeutet, dass alles öffentlich geprüft und durchgesetzt werden kann, ohne Zwischenhändler. Man kann es sich wie Fiverr vorstellen, aber in einer programmierbaren, agenten-nativen Version, die über Smart Contracts abgerechnet wird. Es gibt bereits eine Gruppe professioneller Agenten, die rund um die Uhr arbeiten, ein autonomes Hedgefonds, das durch dieses System unabhängig zusammenarbeitet, investiert und Sicherheitsprüfungen durchführt.

Die dritte Ebene ist die Kapitalbildung. Sie sehen, jede wirtschaftliche Ära hat ihre benötigten Finanzinstrumente. Aktiengesellschaften gaben übertragbare Aktien in der Entdeckungsära aus; Investmentbanken finanzierten Eisen und Eisenbahnen; Risikokapital unterstützte die Informationsära. Die gemeinsame Kurve ist für die Agentenwirtschaft das, was übertragbare Aktien für die Entdeckungsära waren. Es ist ein Finanzinstrument, das es jedem mit Kapital ermöglicht, Eigentum an produktiven Vermögenswerten oder Entitäten zu erlangen. Das bedeutet, dass jeder Entwickler Agenten erstellen kann, sie tokenisieren und den Markt für ihre Finanzierung gewinnen kann.

Der 60-Tage-Veröffentlichungsrahmen von Virtuals basiert auf demselben Modell. Er schafft einen risikofreien, reversiblen Experimentierraum. Gründer können Token öffentlich erstellen, veröffentlichen und testen, bevor sie irreversible Verpflichtungen eingehen.

Dies funktioniert über modulare Startplattformen. Jeder Agent-Token wird zunächst an der gemeinsamen Kurve mit VIRTUAL gepaart, und sobald die Liquidität ausreichend angesammelt ist, wird er in den offiziellen Handelspool überführt, mit langfristiger LP-Sperre, wobei die Handelsgebühren zwischen den Agenten-Erstellern und den Anreizen des Ökosystems aufgeteilt werden. Dieser Teil ist für jeden, der Token ausgibt, gleich. Der Unterschied zwischen den Veröffentlichungen besteht darin, welche Module die Gründer geöffnet haben.

Das erste Problem, das jede Token-Ausgabe lösen muss, ist das Sniping, bei dem Bots in den ersten Sekunden vor den tatsächlichen Teilnehmern laufen und Werte abziehen. Virtuals behandelt dieses Problem mit dem, was sie als Anti-Sniping-Steuer bezeichnen, die fast den gesamten Satz für frühe Käufe erhebt und pro Minute abnimmt, wobei alle Steuern durch Zwangszuweisungen in die Token zurückfließen. Daher müssen Bots entweder vollständig ausweichen oder unerwartet die langfristige Gesundheit des Projekts finanzieren.

Sobald die Veröffentlichung online ist, werden Sniper durch den Preis ausgeschlossen, und das Problem wird: Wie kann der Gründer Kapital beschaffen? Hier kommt die automatische Kapitalbildung (ACF) ins Spiel. Das System verkauft nicht mehr an Risikokapitalgeber oder verhandelt Finanzierungsrunden, sondern verkauft in Tranchen Team-Token, während das Projekt Bewertungsmeilensteine erreicht. Ab hier, wenn das Projekt stagniert, erhält der Gründer nur wenig Kapital. Aber wenn es wächst, folgt das Kapital automatisch.

Diese Kapitalstruktur bezieht auch die bestehende Virtuals-Community ein. Ein Teil jeder neuen Ausgabe wird über ein Airdrop-Mechanismus an VIRTUAL-Staker und aktive ACP-Nutzer verteilt, sodass diejenigen, die bereits im Ökosystem aufgebaut und gehandelt haben, ein Interesse an jedem Projekt haben, das darauf gestartet wird. Dies sorgt für konsistente Anreize im gesamten Netzwerk, anstatt jede Veröffentlichung isoliert in ihren eigenen Silos zu lassen.

Eine weitere Sache ist, dass, wenn Gründer ihr Projekt unterstützen möchten, das Vorbestellmodul es ihnen ermöglicht, beim Launch transparent und mit Zwangszuweisung Mengen zu kaufen, sodass jeder genau sehen kann, wie viel das Team investiert hat. Hier können Sie mehr über das gesamte Modell und seine Funktionsweise erfahren.

Es unterscheidet sich von jeder früheren Form der Wette auf Produktionskapazitäten, da jede Version, die menschliches Talent unterstützt, von der Finanzierung von Gladiatorenschulen als Investitionsinstrument durch römische Bürger bis hin zu modernen Pokersponsoren, die über Venmo mit einem Screenshot und einem Ruf Geld überweisen, denselben tödlichen Mangel aufweist: Menschen können immer weggehen. Gladiatoren können absichtlich verlieren; Pokerspieler können übermütig werden.

Gegenseitige Risiken können niemals gelöst werden, da produktive Vermögenswerte freien Willen und Beine haben. Aber mit tokenisierten Agenten kann die Arbeit nach dem Kapitalinvestitionen nicht verschoben oder neu verhandelt werden. Produktive Vermögenswerte laufen auf Strom und Code, und ihre Ausgaben können on-chain geprüft werden.

Die vierte Ebene ist der letzte Schritt zu einer echten Agentenwirtschaft. Sie wird als "Null-Menschen-Unternehmen" bezeichnet, d.h. KI-Entitäten, deren Einkommen aus realen wirtschaftlichen Aktivitäten stammt, die vollständig unabhängig von Transaktionsgebühren sind und oft auch nichts mit Krypto zu tun haben. Wenn ich ein Unternehmen nennen müsste, ist Felix Craft derzeit ein typisches Beispiel. Es ist ein reines KI-Unternehmen, das Informationsprodukte online verkauft. Es hat 200.000 USD an Lebenszeiteinnahmen generiert. Der tatsächliche Produktverkauf bringt mehr ein als spekulative Token-Handelsgeschäfte.

Ein weiteres Beispiel ist KellyClaudeAI, das bisher 19 iOS-Anwendungen veröffentlicht hat, ohne dass menschliche Entwickler beteiligt waren. Diese Zahlen sind klein, aber sie werfen eine Frage auf: Sind sie die ersten Datenpunkte auf der Kurve oder die Obergrenze der tatsächlichen Produktion von Agenten?

Die Token-Ausgabe-Mechanismen haben auch ein Problem. Anfang 2025, während des Hypes um AI-Agenten-Token, waren 94 % der ausgegebenen AI-Agenten-Token Hochstapler-Schemata. Und von allen in diesem Jahr ausgegebenen Token waren nur 1,7 % nach 30 Tagen noch aktiv im Handel. Das liegt daran, dass für die überwiegende Mehrheit der Projekte der spekulative Aufschlag der einzige Faktor ist, der die Preise antreibt. Es gibt kein tatsächliches Produkt, kein Einkommen oder irgendeine Form von wirtschaftlichem Wert.

Wenn Sie wissen, dass Sie dieses Asset niemals verkaufen können, wie viel würden Sie dafür bezahlen? Alles über diesem Preis ist nur Spekulation.

Für die Token von Axie Infinity ist der Nutzwertpreis null, da der Wert der Token vollständig von neuen Spielern abhängt, die in das System eintreten. Für die Agenten-Token auf Virtuals könnte die Antwort anders sein. Wenn Felix Craft Produkte von echten Kunden verkauft und 200.000 USD verdient, während diese Kunden nicht wissen, dass sie von einer KI einkaufen. Und die Ausgaben der Agenten können on-chain geprüft werden – wie wir gesagt haben, sie können es tatsächlich. Dann hat dieser Token einen Mindestpreis, der unabhängig von dem ist, was andere bereit sind, dafür zu zahlen. Es ist der Barwert der zukünftigen Ausgaben einer produktiven Maschine.

Physische Grenzen {#article-toc-33597-4}

Der Nutzwertpreis-Test gilt für Software-Agenten, da ihre Kosten messbar sind und die Ausgaben direkt on-chain verfügbar sind. Aber eine produktive Maschine, die die Wirtschaft von Virtuals umgestalten kann, hat ihre zukünftigen Ausgaben nicht in Software. Es handelt sich um physische Roboter, die in der realen Welt betrieben werden, und das ist der Ort, an dem die Ambitionen von Virtuals über frühere Versuche im Krypto-Bereich hinausgehen.

In den letzten 50 Jahren gibt es ein großes Paradoxon im Bereich der Computertechnik. Die Menschheit hat festgestellt, dass automatisiertes Denken einfacher ist als automatisierte körperliche Arbeit. Tabellenkalkulationen haben ein ganzes Zimmer voller Buchhalter ersetzt, E-Mails haben das Postzimmer ersetzt, und Code hat Dateisysteme und Zeichenbretter ersetzt. Und bis 2026 kann KI rechtliche Zusammenfassungen schreiben, medizinische Bilder diagnostizieren und produktionsreife Software auf einmal erstellen.

Kognitive Arbeiten im Büro wurden zuerst automatisiert, aber die Menschen, die Kisten in Lagern bewegen oder Espresso zubereiten, haben sich kaum verändert. Der Grund dafür ist, dass körperliche Arbeit von Software verlangt, mit Unvorhersehbarkeit und Veränderungen in der realen Welt umzugehen. Roboterarme in Fabriken können eine Verbindung eine Million Mal schweißen, weil die Verbindung immer an derselben Stelle ist. Roboter in Küchen können kein Sandwich machen, weil jede Tomatenform leicht unterschiedlich ist, jedes Messer anders balanciert ist und sogar das Schneidebrett manchmal nass sein kann. Die reale Welt ist nicht so statisch wie eine Tabelle.

Jetzt gibt es einen Weg, dieses Problem zu lösen: Daten.

So wie wir große Textmengen verwenden, um große Sprachmodelle zu trainieren, die die Gedanken von Milliarden von Menschen über ein Leben hinweg repräsentieren.

Wir können das auch für Roboter tun.

NVIDIAs Joel Jang sagte einmal: "Menschen sind bereits großflächig eingesetzte Roboter."

Also, was Sie tun müssen, ist, VLA (Visuelle-Sprach-Aktionsmodelle) mit Videos von normalen Menschen zu verfeinern, die alltägliche körperliche Aufgaben erledigen.

Das wird die Leistung der Roboter in dieser Aufgabe verdoppeln.

Dieses Feld benötigt nicht mehr Roboter in mehr Laboren.

Sondern eine große Menge an Menschen, die Videos von sich selbst aufnehmen, während sie alltägliche körperliche Aufgaben erledigen.

Virtuals hat diese Lücke früher als jeder andere erkannt und eine gesamte Robotik-Strategie darum herum aufgebaut.

Sie nennen es "den mittleren Weg", um absichtlich die Herstellung von Robotern oder KI-Modellen zu vermeiden.

Stattdessen bauen sie Daten- und Kapitalinfrastrukturen auf.

Dies ist etwas, das jedes Roboterteam benötigt, aber kein Team kann es allein in großem Maßstab bewältigen.

Sie beginnen mit der Datenhälfte von SeeSaw.

Dies ist eine iOS-Anwendung, die in Zusammenarbeit mit BitRobot entwickelt wurde.

Sie verwandelt normale Smartphone-Nutzer in Sammler von Trainingsdaten für KI-Roboter.

Benutzer können sich mit dem LiDAR und den Bewegungssensoren des iPhones aufzeichnen und reale Aufgaben wie Wasser einschenken, Handtücher falten und Dosen öffnen durchführen.

LiDAR wird speziell verwendet, um Tiefen- und Raumdaten zu erfassen, die mit normalen Kameras nicht erfasst werden können.

Studien zeigen, dass die Überlappung der Perspektiven zwischen menschlichen Videos und Kameras, die an Robotern montiert sind, der Schlüssel für eine effektive Datenübertragung ist.

Es wurden über 500.000 reale Aufgaben gesammelt.

Tatsächlich testet NVIDIA ein solches Datentraining namens DreamZero, ein Modell mit 14 Milliarden Parametern.

Es hat bereits die Fähigkeit zur Generalisierung über Hunderte von Aufgaben hinweg gezeigt, wie das Binden von Schuhen und das Bügeln von Kleidung, ohne dass eine spezifische Schulung für jede Aufgabe erforderlich ist.

SeeSaw baut eine Pipeline auf, die in einem Maßstab, den kein Labor mit Fernbedienung erreichen kann, Daten für solche Modelle bereitstellt.

Jedes neue Video bereichert den Trainingssatz und verbessert das Modell, sodass die nächste Generation von Robotern leistungsfähiger wird.

Dies schafft wiederum eine Nachfrage nach spezifischeren Trainingsdaten.

Sobald eine ausreichende Größe erreicht ist, wird das Schwungrad von selbst in Bewegung gesetzt.

Nach dem Training folgt die Bereitstellung, für die Virtuals Eastworlds entwickelt hat.

Man kann es als die physische Arbeitskraftschicht im Protokoll betrachten.

Ein Teil ist die Datenfabrik, ein Teil die Betriebsinfrastruktur, und ein Teil ist das Labor für Roboter im realen Leben.

Das Problem ist, dass die Robotikbranche ein zirkuläres Problem hat, das mehr Startups tötet als jede technische Einschränkung.

Roboter benötigen reale Daten, um sich zu verbessern, aber sie müssen auch in der realen Welt gut funktionieren, damit sie akzeptiert werden.

Jedes Labor kann in einer kontrollierten Umgebung beeindruckende Demonstrationen abliefern.

Aber niemand kann denselben Roboter in ein Einzelhandelsgeschäft bringen und ihn zuverlässig den ganzen Tag arbeiten lassen.

Das erfordert hervorragende Fernbedienung, um unerwartete Ereignisse zu bewältigen.

Es braucht auch ein Feedback-System, das jede Minute der Vor-Ort-Erfahrung zurück ins Modelltraining sendet, damit das Lernen kontinuierlich verzinst wird.

Zu diesem Zweck hat Virtuals 30 Unitree G1-U6 humanoide Roboter gekauft.

Dies ist die kleinste Flotte, die mehrere Bereitstellungsteams parallel betreiben kann, ohne dass es zu Terminüberschneidungen kommt.

Sie haben auch intern eine proprietäre Fernbedienungstechnologie entwickelt, anstatt ein lizenziertes System zu verwenden.

Die Datenformate, die von bestehenden Fernbedienungsausgaben erzeugt werden, können von VLA und anderen Weltbewegungsmodellen nicht verwendet werden.

Sie haben auch Forschungskooperationen mit einigen Laboren aufgebaut.

Diese Labore haben jahrzehntelang an Herausforderungen in den Bereichen Wahrnehmung und Bewegungssteuerung gearbeitet.

Sie haben ein kommerzielles Pilotnetzwerk aufgebaut, das den Einzelhandel und die Hotelbranche abdeckt, damit die Teams, die von Eastworlds graduieren, reale Unternehmen haben, in denen sie bereitgestellt werden können.

Dieses Setup ermöglicht es den Erbauern, mehrere Kernbereiche zu bearbeiten:

• Hardwarezugang: Direkter Kontakt mit den physischen Unitree G1 oder der verbesserten U6 EDU.
• Fernbedienungsinfrastruktur: Testen von Fernsteuerungsumgebungen mit Systemen wie Motion Capture.
• Datenzyklus und kommerzielle Pilotprojekte: Sammlung von realen Daten und Testen von Bereitstellungspfaden vor einer breiten Einführung.

Man kann Eastworlds als das verstehen, was Virtuals als "physische KI BPO" bezeichnet.

Traditionelles Business Process Outsourcing beschäftigt Menschen in kostengünstigen Regionen, um Arbeiten aus der Ferne zu erledigen.

Physische KI BPO tut dasselbe durch den Einsatz von Fernbedienung und hybriden Robotern und schafft wirtschaftlichen Wert, wie das Reinigen von Decken oder das Begrüßen von Kunden.

Roboter müssen nicht vollständig autonom sein.

Sie müssen nur Routineaufgaben ausreichend gut erledigen, damit menschliche Fernbedienungsoperatoren in Grenzfällen eingreifen können.

Jede Stunde Fernbedienungsarbeit kann Trainingsdaten erzeugen, die um mehrere Größenordnungen wertvoller sind als simulierte generierte Daten.

Denn sie erfassen das echte Chaos in einem Geschäftsumfeld und nicht die kontrollierten Bedingungen eines Labors.

Mit der Ansammlung von Daten verbessert sich das Modell kontinuierlich und verringert den Bedarf an menschlichem Eingreifen.

Die wirtschaftliche Einheitlichkeit wird ebenfalls verbessert, ohne dass Hardware-Upgrades erforderlich sind.

Fernbedienung könnte der schnellste Weg sein, echte Roboterselbstständigkeit zu erreichen, während die Kosten durch produktive Arbeit zurückgeholt werden.

Wenn man genau hinsieht, von den Feldern über die Fabriken bis hin zu den Büros, jetzt zu den Robotern.

Jede Veränderung hat die Definition von Arbeitern und wer die Produktion besitzt, neu definiert.

Laut Barclays-Daten gab es 2018 über 60 % der Arbeitsplätze, die 1940 nicht existierten.

Roboter werden dasselbe tun und eine Art neuer Arbeit schaffen, die wir jetzt vielleicht noch nicht benennen können.

Die demografische Struktur des Wirtschaftswachstums könnte sich von "Hat das Land genug Arbeitskräfte?" zu "Kann es großflächig Strom erzeugen und genügend Maschinen herstellen?" ändern.

Argumente und zukünftige Ausrichtungen

Alles, was bisher gesagt wurde, ist nur ein Fallbeispiel, und Fallbeispiele sind oft Argumente, die möglicherweise falsch sind.

Um zu bewerten, ob das, was Virtuals aufbaut, sinnvoll und real ist, gibt es nur einen Weg: den aktuellen Fortschritt und die Zahlen zu betrachten.

Schauen Sie sich an, was Bestand hat und was nicht.

Bis jetzt hat Virtuals über 80.000 Agenten auf Protokollen wie Base, Solana und Robinhood eingeführt.

Es hat insgesamt über 75 Millionen Dollar an Gebühren gesammelt und hält etwa 23 % des Marktes für Krypto-AI-Agenten.

Aber diese Gebühren sind nicht gleichmäßig verteilt.

Der Großteil stammt von der Spekulationswelle zu Beginn des Jahres 2025, als die täglichen Einnahmen über 1 Million Dollar lagen.

Heute generiert das Protokoll etwa 2 Millionen Dollar pro Monat. Aber was bedeutet das tatsächlich? Wenn Sie die vorherige Metapher des Nationalstaates ernst nehmen, sollten Sie es so betrachten: Die Art und Weise, wie VIRTUAL Wert akkumuliert, ist sehr ähnlich der Art und Weise, wie eine Währung eines Landes Wert akkumuliert. Der Dollar hat Wert, nicht weil das US-Finanzministerium ein Rückkaufprogramm hat, sondern weil die jährliche Wirtschaftsleistung von 25 Billionen Dollar in ihm bewertet wird. Je mehr Aktivitäten im System stattfinden, desto größer ist die Nachfrage nach der zentralen Buchhaltungseinheit.

Das Design von Virtuals funktioniert ähnlich. Es befindet sich im Zentrum des gesamten Systems, und alles wird in VIRTUAL bewertet. Jede Schicht im System erzeugt Nachfrage aus wirklich unterschiedlichen Quellen, von denen die meisten nicht von Spekulationsprämien abhängen.

Beginnend mit EconomyOS bietet es Zahlungskarten und E-Mail-Identitäten. Das bedeutet, dass sie ohne menschliche Vermittlung mit der realen Welt handeln können. ACP schafft eine Geschäftsschicht, in der Agenten sich gegenseitig anstellen, und die Arbeitsergebnisse werden auf der Blockchain bewertet und abgerechnet. Es gibt auch eine Kapitalbildungsschicht, die es jedem Gläubigen ermöglicht, produktive Agenten zu finanzieren, so wie Aktiengesellschaften einst Schiffe finanzierten.

Schließlich bringt Eastworlds physische Roboter in echte Arbeitsplätze, indem sie 500.000 Menschen dazu bringen, sich selbst beim Falten von Handtüchern und Einschenken von Wasser zu filmen, um sie zu trainieren. Diese Schichten tragen zum aGDP bei, dem Gesamtoutput, den Agenten in digitaler und physischer Arbeit erzeugen. Und da Agenten kein Geld abheben müssen, um Miete zu zahlen oder Lebensmittel zu kaufen, bleibt jeder Dollar, den sie erzeugen, im System. Diese Mittel werden in DeFi reinvestiert, um die Liquidität zu vertiefen und ein On-Chain-Schwungrad zu bilden, das mehr Nachfrage nach Agentendiensten erzeugt.

Diese Reflexivität ist auch bidirektional: Nach oben bedeutet mehr Agenten, die online gehen, mehr VIRTUAL, die gesperrt werden, was zu mehr Dienstleistungsaufbau führt und somit die virtuelle Wirtschaft verzinst. Nach unten bedeutet weniger Agenten, die online gehen, was zu weniger gesperrtem VIRTUAL, dünneren Staking-Belohnungen und einer Entwirrung des Zyklus führt. Aber diese Reflexivität ist an sich kein Mangel. Jedes funktionierende Wirtschaftssystem ist reflexiv. Zum Beispiel halten Menschen Dollar, weil andere Dollar akzeptieren, und weil andere Dollar halten. Die wichtige Frage ist, ob es genügend echte wirtschaftliche Aktivitäten im Kern gibt, um diesen Zyklus aufrechtzuerhalten, oder ob es sich nur um einen Token handelt, der innerhalb des Kreises gehandelt wird.

Es gibt Anzeichen dafür, dass darunter etwas Echtes liegt: Die Infrastruktur beginnt, Produkte anzuziehen, die vollständig außerhalb von Krypto aufgebaut sind. Zum Beispiel ist Facticity.AI ein Faktenprüfungswerkzeug, das von Dennis Yap erstellt wurde. Er war Forscher bei der Gates-Stiftung und an der Princeton University. Das Time Magazine hat es aufgrund seiner Fähigkeit, Text, Video und Audio mit einer Genauigkeit von etwa 92 % zu überprüfen, als eine der besten Erfindungen des Jahres 2024 ausgezeichnet. Als das Team Geld benötigte, um die Finanzierung zu sichern, übersprangen sie vollständig das Risikokapital und gingen mit Virtuals auf ArAIstotle online. Ihre Finanzierung war um 658 % überzeichnet.

Durch ACP haben Agenten bereits begonnen, sich gegenseitig Dienstleistungen wie Grafikdesign, Forschungsberichte, Videoproduktion und Code-Audits zu beauftragen. KI-Agenten können Marketingplakate gemäß detaillierten Briefings liefern. Diese werden dann von separaten Qualitätskontrollagenten gemäß den Vertragsbedingungen bewertet und genehmigt oder abgelehnt. Laut Virtuals selbst ist die Verkäuferseite des Marktes fast leer. Aber das Protokoll verarbeitet monatlich über 1 Million Dollar an Transaktionen zwischen Agenten, wobei jede Abrechnung über On-Chain-Treuhand und programmatische Bewertung erfolgt.

Das gleiche Eigentumsmodell erstreckt sich auch auf physische KI. Die Fabric Foundation ist das erste Projekt, das den Titan-Startmechanismus von Virtuals verwendet. Es ermöglicht der Gemeinschaft, Mittel zu bündeln, um Roboterflotten zu kaufen, die in Altenheimen, Produktionsstätten und Umweltsanierungsstandorten eingesetzt werden. Diese Branchen stehen vor einem langfristigen Arbeitskräftemangel, und die Kosten für humanoide Roboter nähern sich denen menschlicher Arbeiter.

So funktioniert es: Arbeitgeber zahlen mit dem nativen Token des Fonds für die Roboterarbeit. Stablecoins finanzieren dann die Wartung und Routenplanung der Flotte, und die Produktionsausgaben jedes Roboters fließen zurück zu denjenigen, die ihn finanziert haben. Dies ist kollektives Eigentum an physischen Produktionsmaschinen, das vollständig On-Chain finanziert und koordiniert wird.

Obwohl dies alles reale Anwendungsfälle sind, ist zu beachten, dass bis heute der Großteil der Aktivitäten immer noch intern stattfindet. Aber das Architekturdesign zielt darauf ab, Einnahmen aus außerhalb von Krypto zu ziehen. Wenn Felix' Kunden nicht wissen, dass sie von KI kaufen, und wenn die Roboter von Eastworlds Pakete im Lager sortieren, dann sind die Einnahmen, die ins System fließen, so real wie bei jedem SaaS-Unternehmen. In diesem Fall werden die oben genannten Gebühren und Einnahmen zu verzögerten Indikatoren für die tatsächliche wirtschaftliche Produktion, bewertet in VIRTUAL.

Wie bei allem Neuen gibt es echte Sternchen, die wir nicht ignorieren können.

Der erste Risikofaktor ist das tatsächliche Handelsvolumen, das im Krypto-Bereich weit verbreitet ist. Artemis hat festgestellt, dass 47 % des x402-Agentenhandels und 81 % des Dollar-Handelsvolumens manipuliert sind. Nach der Filterung generiert x402 nur etwa 1,6 Millionen Dollar an echtem Agenten-Zahlungen, weit weniger als die von Bloomberg berichteten 24 Millionen Dollar. Dies zeigt, wie viel der heutigen "Agentenwirtschaft" von robotergestütztem Handel abhängt, um die Kennzahlen zu übertreiben. Dies ist wichtig, da das gesamte Argument davon abhängt, dass Agenten echten wirtschaftlichen Wert schaffen, anstatt spekulativ zu zirkulieren.

Man muss spekulative Handelsvolumina abziehen und sich fragen, wie viel produktive Ausgabe es gäbe, wenn morgen der Handel eingestellt würde. Wenn die 70 Millionen Dollar an Protokollgebühren größtenteils aus den Handelssteuern von Agenten-Token stammen und die Token-Preise spekulativ getrieben sind, dann ist das ein riesiger Betrug. Da derzeit produktive Agenteneinnahmen und spekulative Agenten-Token miteinander verwoben sind, ist es unmöglich, zwischen wahr und falsch zu unterscheiden; jeder, der dir ein Verhältnis nennt, lügt wahrscheinlich.

Das zweite Risiko ist grundlegender und hat nichts mit Krypto zu tun. Eine in dem NBER-Handbuch für transformative KI-Ökonomie veröffentlichte Studie hat herausgefunden, dass LLMs in wirtschaftlichem Denken tatsächlich weit schwächer sind als es die Spekulation über KI-Agenten vermuten lässt. Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung hatte das stärkste Modell in strategischen Umgebungen nur 33 % bessere Ergebnisse in wirtschaftlichem Denken als zufälliges Raten. In nicht-strategischen mikroökonomischen Aufgaben schnitten fast alle LLMs in der Gewinnmaximierung nur geringfügig besser ab als durch Glück.

Aber seitdem haben sich die Modelle erheblich verbessert. Eine Studie von Harvard im Jahr 2026 fand heraus, dass GPT-5 und Claude Opus 4 in grundlegenden wirtschaftlichen Aufgaben um 90 % besser abschnitten. Dennoch, bei schwierigen Preisentscheidungen, bei denen Agenten Preise festlegen und Kapital zuweisen müssen, machen die besten Modelle immer noch oft Fehler.

Für Virtuals basiert die gesamte Architektur auf der Annahme, dass Agenten Bedingungen verhandeln, Entscheidungen treffen und Kapital zuweisen können, um Wert zu schaffen. Wenn das Modell selbst in diesen Aufgaben mittelmäßig abschneidet, wird auch der darauf basierende Agent diese Mittelmäßigkeit erben, egal wie elegant das Protokoll ist. Denn selbst wenn Agenten Optimierer sind, können wir nicht sicher sein, was sie tatsächlich optimieren. Diese LLMs werden trainiert, um das nächste Wort in einer Sequenz vorherzusagen. Sie wurden nie als echte wirtschaftliche Akteure konzipiert. Sie verhalten sich nur manchmal wie wirtschaftliche Akteure, wenn man so will.

Wenn mehrere Agenten auf dem Markt interagieren, verschärfen sich diese Probleme nur. Beispielsweise wurde festgestellt, dass KI-Preisalgorithmen sich zusammenschließen, um übermäßige Preise festzulegen, obwohl sie nie darauf trainiert wurden, dies zu tun. Der Flash-Crash von 2010 löschte in 15 Minuten etwa 1 Billion Dollar aus und zeigte, wie sich relevante Maschinenfehler im großen Maßstab auswirken.

KI-Agentenfehler sind relevanter als menschliche Fehler, da dasselbe Modell auf mehreren Bereitstellungen repliziert wird. Es gibt sogar einige Fälle, in denen Claude Anzeichen von Erpressung gegenüber denen zeigt, die versuchen, ihn abzuschalten. GPT o3 hat sogar seine eigene Abschaltmechanismus sabotiert, um eine Abschaltung zu verhindern. Diese Verhaltensweisen treten in den derzeit ausgelieferten Modellen auf, und OpenAI und Anthropic haben eigene Systemprotokolle. Die Durchsatzrate der Agenten hat die menschliche Aufsichtskapazität weit überschritten. Wenn Tausende von Agenten autonom mit Maschinen Geschwindigkeit handeln, ist die Frage, wer tatsächlich die Kontrolle hat, besonders dringend. Es geht nicht nur darum, ob Agenten den Anweisungen folgen können, sondern die Kernfrage ist, ob die Unternehmen, die sie umgeben, überleben können.

Die Automobilindustrie war die wichtigste Erfindung des 20. Jahrhunderts. Wenn du verstehen kannst, wie das Auto Amerika grundlegend umgestalten wird, würdest du darauf wetten, dass es die Industrie des Jahrhunderts ist. Aber von 2.000 Automobilherstellern haben nur drei überlebt. Das Auto hatte einen enormen Einfluss auf Amerika, während die Auswirkungen auf die Investoren in der Branche genau das Gegenteil waren.

Jede transformative Technologie folgt dieser Kurve und ist mit Blasen verbunden. Der einzige Unterschied liegt in den Wendepunkten und den Rückkehrblasen. Wendepunktblasen sind schmerzhaft, hinterlassen aber echte Infrastruktur und Fortschritt; Rückkehrblasen sind nur modische Preisschwankungen. KI ist fast sicher eine Wendepunktblase. Aber das Problem mit Virtuals ist, wird es am Ende wie die Glasfaserkabel sein, die Google nach dem Platzen der Telekommunikationsblase für ein paar Cent kaufte? Oder wie eines der 1.997 verschwundenen Automobilunternehmen?

Die größte Wette des Protokolls ist, die Infrastruktur zu werden, auf der jeder Agenten-Token-Handel basiert. VIRTUAL zur Reservewährung der Agentenwirtschaft zu machen, so wie ETH für Ethereum dient. Wenn die Agentenwirtschaft wächst, wird die Nachfrage nach VIRTUAL mechanisch zunehmen, da du die Basis-Handelspaare benötigst, um teilzunehmen. Aber eine andere Sichtweise ist, dass VIRTUAL nur ein weiterer Token ist, der auf spekulativem Handel mit Agenten-Token basiert, von denen die meisten auf Null gehen werden.

Offensichtlich haben die Ludditen die Revolution möglicherweise verloren, aber sie lagen nicht ganz falsch. Die Webstühle haben tatsächlich die Weber ersetzt. Aber sie haben nicht vorhergesehen, dass sie auch Textildesigner, Fabrikleiter, Modeunternehmen, Kaufhäuser und eine gesamte Konsumwirtschaft auf der Grundlage billiger Stoffe schaffen würden. Maschinen beseitigen niemals Arbeit. Sie ordnen nur neu, wer es tut und wer die Erträge erhält.

Und die wichtige Frage damals ist letztendlich die gleiche wie heute: Wer besitzt den Webstuhl?

Die Fabrikbesitzer sind die, die den Mehrwert abschöpfen: Arkwright, Cadbury, Ford. Folglich hat sich das System, das sich darum dreht, wer die Maschinen herstellt, wer sie betreibt und wer davon profitiert, nie verändert. Seit zweihundert Jahren wurde es immer wieder durch Streiks und Aktienausgaben umverteilt. Die Wette von Virtuals ist, dass dieses Mal die Eigentumsschicht von Anfang an in die Maschinen eingebettet ist. Durch Token-Emissionen und gemeinsame Kurven kann das Eigentum an produktiven KI-Agenten an jeden mit einer Brieftasche und Glauben verteilt werden.

Ob es tatsächlich den Wert umverteilen wird oder ob es mit dezentralisierten Rhetoriken eine neue Ausbeuterschicht schaffen wird, bleibt abzuwarten.

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