Wer besitzt die Webmaschine: Virtuals will AI-Agenten zu einem handelbaren "virtuellen Staat" machen

AI-Agenten können bereits Karten eröffnen, Mitarbeiter einstellen und arbeiten, VIRTUAL möchte diese Wirtschaft als Reservewährung nutzen.

Verfasser: Vaidik Mandloi

Übersetzung: AididiaoJP, Foresight News

Alle paar Jahre bringt eine Technologie eine Frage auf, die die Wirtschaftswissenschaft allein nicht beantworten kann: Was machst du, wenn eine Maschine deine Arbeit besser, billiger und ohne Pause erledigen kann? Wem gehört die Produktion, die diese Maschinen erzeugen?

Dieser Artikel analysiert eines der ehrgeizigsten Experimente im Bereich der Kryptowährungen. Das Virtuals-Protokoll baut eine nahezu "staatliche" Infrastruktur für AI-Agenten auf: Identität, Banken, Geschäftsebenen, Kapitalmärkte, ergänzt durch physische Roboter. Die Wette ist, dass normale Menschen die autonomen Maschinen, die beginnen, echten wirtschaftlichen Wert zu schaffen, besitzen sollten; und die finanziellen Gleise, die in der Ära der Krypto-Spekulation unbeabsichtigt hinterlassen wurden, werden genau dafür genutzt. Die Frage, die der Artikel stellt, ist: Entspricht die Durchsetzungskraft diesem Ehrgeiz? Aber zuerst müssen wir zu einer Frage zurückkehren, die etwa zweihundert Jahre älter ist als Krypto.

Webmaschine

Im Jahr 1811 stürmte eine Gruppe von Textilarbeitern in Nottinghamshire eine Werkstatt und zertrümmerte die Strumpfmaschinen zu Schrott. Die Bewegung weitete sich aus, und die britische Regierung entsandte 14.000 Soldaten in die Midlands, um die Weber daran zu hindern, weiterhin Maschinen zu zerstören – mehr als Wellington, der gegen Napoleon auf der Iberischen Halbinsel kämpfte.

Das britische Parlament erklärte die Zerstörung von Maschinen zum Tode. 1813 wurden in York 17 Menschen gehängt. Diese Menschen wurden als "Ludditen" bezeichnet. Später wurde dieser Begriff zu einem Schimpfwort, als ob sie einfach technologische Angst vor der Anpassung hätten. Aber sie verstanden die Maschinen besser als jeder andere. Sie waren Handwerker, die Jahre gebraucht hatten, um die schmalen Webstühle zu meistern, die hochwertige Stoffe weben konnten; sie zerstörten die breiten Maschinen und neue Modelle – Maschinen, die auch von ungeschulten Jugendlichen bedient werden konnten und deren Löhne nur ein Drittel der Handwerkerkosten betrugen. Die Qualität der mit breiten Maschinen gewebten Kleidung war schlechter, aber sie war so günstig wie nie zuvor, und genau diese Erschwinglichkeit verschlang den Markt. Mit jeder breiten Maschine, die in die Werkstatt kam, wurde einem Handwerker das Einkommen entzogen.

Dieses Mutterthema wiederholt sich in jeder Generation. Die Menschen, die darin leben, glauben immer, dass sie diesmal spezieller und schlimmer sind. Aber die Geschichte beweist immer wieder: Maschinen beseitigen selten Arbeitsplätze; sie schreiben nur um, wer die Arbeit macht und wem die Produktion gehört. Pächter wurden von den Gemeinen vertrieben und gingen in die Fabrikstädte, tauschten das Eigentum an ihren Ernten gegen Stundenlöhne anderer. Fabrikarbeiter wurden zu Büroangestellten, die ihre Zeit vermieteten, um höhere Löhne zu verdienen. Büroangestellte wurden zu Gig-Arbeitern: Uber-Fahrer, Fiverr-Freelancer, die immer noch arbeiten, aber deren Klassifizierung so gestaltet ist, dass die Plattformen die wirtschaftlichen Erträge einstreichen und die Arbeiter das Risiko tragen. Bei jedem Schritt stieg die Gesamtproduktion, aber der Anteil des Wertes, den die Arbeiter besitzen, wurde geringer. Heute sind weltweit etwa 500 Millionen Menschen in abhängiger Arbeit tätig, die nicht einmal als freie Anstellung zählt. In Indien sind etwa 50 Millionen Menschen in Schuldknechtschaft gefangen, als ob das mittelalterliche Lehenssystem durch ein neues Dokument ersetzt worden wäre.

Jetzt ist die AI-Revolution an der Reihe, nur dass die Webmaschine diesmal anscheinend von selbst läuft. Es gibt bereits AI, die Geschäfte autonom führen, Gewinne buchen und diese Gewinne wieder in Wachstum investieren kann. Das Gesundheitsunternehmen Medvi erzielte im letzten Jahr einen Umsatz von 401 Millionen US-Dollar, hatte aber nur zwei Vollzeitmitarbeiter. Du kannst jetzt einen Programmieragenten einstellen, der etwa einen Dollar pro Stunde kostet, rund um die Uhr arbeitet und niemals Urlaub nimmt. Sie sind bereits echte wirtschaftliche Akteure, und daher lässt sich die Frage des Eigentums nicht umgehen. Wenn der Arbeiter eine Software ist, deren Reproduktionskosten nahezu null sind und die auch andere Maschinen einstellen kann, wer hat dann das Sagen?

Der letzte großangelegte Versuch, normalen Menschen einen Teil des technologischen Gewinns zu geben, war Axie Infinity. Dieses Spiel versprach philippinischen und südostasiatischen Arbeitern wirtschaftliche Befreiung, hatte einmal 2,7 Millionen tägliche aktive Nutzer, und viele philippinische Spieler verdienten mehr Geld im Spiel als in ihren lokalen Jobs, bevor es jedoch zu einem kompletten Zusammenbruch der Branche kam.

Die beiden, die den gesamten Zusammenbruch beobachteten, sind Jansen Teng und Wee Kee. Sie trugen ein Ludditenproblem mit sich, das durch programmierbare Währungen und autonome Software umgeschrieben wurde: Wenn die Arbeiter, die wirtschaftlichen Wert schaffen, nicht mehr die Spieler sind, sondern die Software, können normale Menschen dann, wie einst die Aktionäre, Anteile daran besitzen? Das Virtuals-Protokoll wurde um diese Frage herum aufgebaut.

Um zu verstehen, wie groß die Wette ist, müssen wir uns die Welt ansehen, in der wir leben. In den 1950er Jahren versprach der Vorsitzende der US Atomic Energy Commission, Lewis Strauss, dass die Kernspaltung "so billig sein würde, dass man sie nicht messen müsste". Dieser Satz wurde später zu einem der bekanntesten gescheiterten Versprechen in der Geschichte der Energie: Kernenergie stellte sich als schrecklich teuer und extrem gefährlich heraus. Tschernobyl und Fukushima haben zehn Jahre öffentliche Angst und regulatorische Belastungen hinzugefügt, sodass dieser Slogan zum Synonym für siebzig Jahre technologische Überheblichkeit wurde.

Dann verwendete Sam Altman fast dieselben Worte, um die AI-Kognition zu beschreiben, die seiner Meinung nach extrem leicht zugänglich und reichlich werden würde. Die Kosten für das Training von Spitzenmodellen sinken alle 18 Monate um einen Größenordnungsfaktor. 2023 kostete das Training eines Modells auf GPT-4-Niveau etwa 100 Millionen US-Dollar, heute kann man es für mehrere Millionen Dollar reproduzieren. Programmieragenten können für weniger als einen Dollar pro Stunde angeboten werden und liefern produktionsreife Codes, die bereits billiger sind als die weltweit günstigsten Offshore-Entwickler und niemals am Wochenende pausieren. Altman hat einen Zeitplan veröffentlicht, der Systeme umfasst, die in diesem Jahr echte wissenschaftliche Durchbrüche erzielen können, sowie Roboter, die um 2027 herum echte körperliche Arbeit verrichten können. Ob man ihm glaubt, ist fast nebensächlich, denn die Kostenkurve sinkt jedes Quartal.

Je günstiger die Maschinen werden, desto wertvoller wird das, was nur lebende Menschen liefern können. Live-Auftritte sind wertvoller als Spotify-Streams. Ein Tisch, den ein Tischler am Wochenende von Hand macht, kann schneller und billiger von einem Fabrikroboter hergestellt werden, verkauft sich aber immer noch zu einem Aufpreis, weil jemand seine unverzichtbare Zeit investiert hat. Maschinen werden reichlich vorhanden sein und menschliche Arbeit in ein Luxusgut verwandeln. Die These von Virtuals basiert auf dieser Umkehrung: Menschen sollen die autonomen Maschinen besitzen, die Warenwert produzieren, um die unverzichtbare Energie für Dinge zu reservieren, die nur Menschen durch Anwesenheit und Urteil vollbringen können.

Im Jahr 1602 standen niederländische Kaufleute vor einem ähnlichen Dilemma: Eine Einzelhaushalt konnte sich die Reise nach Asien nicht leisten, die Kosten waren zu hoch und das Risiko zu groß. Also erfanden sie handelbare, unbefristete Unternehmensanteile. Die Niederländische Ostindien-Kompanie (VOC) ermöglichte es normalen Bürgern, in ein Unternehmen zu investieren, das Schiffe besaß, Handel trieb und Dividenden an die Aktionäre ausschüttete. Es wurde das erste Superunternehmen der Welt mit 50.000 Angestellten und 200 Schiffen. Die wahre Innovation bestand darin, normalen Menschen einen Mechanismus zu geben: Kapital zu bündeln, um Produktionsunternehmen zu besitzen, die sie sich einzeln niemals leisten könnten.

Virtuals möchte dasselbe Mechanismus für AI-Agenten schaffen. Teng hatte in seinem Wohnheim am Imperial College mit kostenloser Schulstrom ETH geschürft und viele Jahre bei BCG gearbeitet, um seine Schulden zu tilgen. Im Dezember 2021, zur Zeit des Höhepunkts von Axie, gründete er die Spielinvestitions-DAO pathDAO. Er und Wee Kee sahen, wie philippinische Spieler mehr Geld im Spiel verdienten als in jedem lokalen Job und wie vietnamesische Hochzeitsfotografen kündigten, um Vollzeit im Spiel zu arbeiten. Danach fiel der Token, den die Spieler durch ihre Mühe verdient hatten, fast auf null. Diejenigen, die auf das Spielen angewiesen waren, waren in einer schlechteren Lage als zuvor. Die Schlussfolgerung aus den Trümmern war: Die Tokenisierung menschlicher Arbeit durch Spiele ist ein Irrweg, denn menschliche Arbeit wird bei einer Skalierung unvermeidlich ausgebeutet. Eine realistischere Idee ist es, normalen Menschen die Software zu geben, die die Arbeit erledigt, so wie die Aktionäre der VOC einst die Schiffe besaßen, die Gewürze transportierten.

So stellte Virtuals den ersten AI-Agenten Luna vor, einen Agenten mit K-Pop-Charakter, der über eine eigene Krypto-Wallet verfügt. Innerhalb weniger Monate begann Luna, menschliche Künstler in Städten auf der ganzen Welt zu beschäftigen, um ihre Graffiti zu malen, und bezahlte aus ihrer eigenen Wallet. Das war eine Kreation, die nur von Menschen gemacht werden konnte. Die Beziehung zwischen Mensch und Maschine wurde von ihr umgekehrt. Was die Durchsetzungskraft von Virtuals betrifft, ob sie dem Thema gerecht wird, wird im Folgenden behandelt; die Stellen, die sich nicht halten können, werden nicht verborgen.

Ein Nationalstaat für AI schaffen

In den letzten Jahren hat jede technologische Revolution denselben zweistufigen Prozess durchlaufen. Die venezolanisch-britische Ökonomin Carlota Perez hat fünf industrielle Revolutionen als Installations- und Implementierungsphasen dargestellt. In der Installationsphase strömt spekulatives Kapital herein, die Blase läuft der Realität voraus, und es wird übermäßig viel Infrastruktur gebaut, wobei die meisten Unternehmen später bankrott gehen. Nach dem Zusammenbruch beginnt die Implementierungsphase: Nachfolger nutzen die überschüssige Infrastruktur, um Dinge zu schaffen, die die ursprünglichen Erbauer sich nicht vorstellen konnten.

Ein klassisches Beispiel ist die Internetblase. In den späten 1990er Jahren wurde mehr Geld in den Ausbau von Glasfasern investiert als in .com-Startups. Die Telekommunikationsunternehmen, die die Kabel verlegten, gingen später alle bankrott. Google kaufte die Glasfaser zu einem Spottpreis, und diese Kabel wurden zur Grundlage von YouTube, Netflix und dem gesamten Online-Streaming. Der Risikokapitalgeber Fred Wilson aus der Internetblase sagte einmal: "Ohne irrationale Übertreibung kann man nichts Großes erreichen; ohne Zusammenbruch kann man auch nichts wirklich Wichtiges erreichen."

Die Installationsphase der Kryptowährungen folgte demselben Bogen. Von etwa 2017 bis 2022 erzeugte spekulatives Kapital Wallets, DEX, Curve, Stablecoins, Token-Standards und On-Chain-Governance-Rahmen. Die überwiegende Mehrheit der Bauprojekte ist heute tot oder irrelevant. Aber die Infrastruktur, die geschaffen wurde, bleibt bestehen, und genau das ist notwendig, um eine funktionierende Wirtschaft für nicht-menschliche Akteure aufzubauen. Virtuals hat diese Werkzeuge nicht erfunden, sondern sie im Wesentlichen übernommen und verwendet, um Dinge zu bauen, die in der Installationsphase nicht vorstellbar waren.

Jansen Teng nennt das, was sie tun, "Nation Building". Es klingt wie eine wirtschaftliche Erzählung, die Krypto-Gründer ihren Token hinzufügen, wenn sie in Podcasts sprechen. Diesmal ist die Metapher jedoch haltbar.

Ein funktionierender Nationalstaat muss mindestens fünf Schichten von Infrastruktur aufrechterhalten, um die Wirtschaft zu unterstützen: ein Identitätssystem, um zu wissen, wer teilnimmt; ein Bankensystem, um den Wert zu bewegen; Handelsrecht, um den Teilnehmern den Handel und die Lösung von Streitigkeiten zu ermöglichen; Kapitalmärkte, um Unternehmen zu finanzieren; physische Infrastruktur, um Dinge in der realen Welt geschehen zu lassen. Virtuals baut bereits diese Schichten für AI-Agenten auf, um genau zu sein, sie sind immer noch im Bau.

Beginnen wir mit der Identität, hier liegt der Flaschenhals. Eine aktuelle Studie von A16z besagt, dass die Einschränkung der Agentenwirtschaft nicht mehr Intelligenz, sondern Identität ist. Selbst in den heutigen Finanzdienstleistungen übersteigt die Anzahl nicht-menschlicher Identitäten – automatisierte Handelssysteme, Risikomanagement-Engines, Betrugsmodelle – bereits 100:1 im Vergleich zu menschlichen Identitäten. Aber laut A16z haben diese Systeme "tatsächlich kein Bankkonto". AI-Agenten können produktionsreife Codes schreiben und Portfolios verwalten, können jedoch keine KYC durchlaufen, kein Bankkonto eröffnen und keine verifizierbaren Zertifikate erhalten. Dieses Problem ist fast so alt wie die menschliche Zivilisation. Die Qin-Dynastie in China führte im vierten Jahrhundert v. Chr. gesetzliche Nachnamen ein, um Menschen in das Steuer- und Handelssystem zu integrieren. Die Menschheit benötigte etwa 2500 Jahre, um die Identitätsinfrastruktur aufzubauen.

Virtuals möchte durch die Identitätsschicht EconomyOS dasselbe für KI-ökonomische Akteure tun. Jeder Agent kann fünf Dinge erhalten: eine nicht verwaltete Krypto-Wallet; eine virtuelle Zahlungskarte, die bei normalen Händlern verwendet werden kann; eine spezielle E-Mail-Adresse, die automatisch Verifizierungscodes abruft; optionale On-Chain-Fundraising-Token; und Rechenleistung, die von der Wallet bezahlt wird, damit der Agent für seine eigenen Schlussfolgerungen bezahlen kann. Ohne diese ursprünglichen Elemente ist der Agent nur ein nützlicher Assistent. Erst wenn alles zusammenkommt, kann er wie ein Mensch Geld verdienen, ausgeben, handeln und den Wert verzinsen.

Kommen wir zum Geschäft. Virtuals hat das Agentic Commerce Protocol (ACP) eingeführt, das es Agenten ermöglicht, online zu handeln, zu kommunizieren und zu bezahlen. Die Logik ist einfach: Ein Agent, der etwas erledigen muss, veröffentlicht eine Aufgabe, in der er Budget und Zeitrahmen angibt; andere Agenten bieten wie bei Upwork an und verhandeln. Nach einer Einigung wird das Geld in Treuhand gehalten. Nach Abschluss der Lieferung fungiert ein dritter Agent als Prüfer und vergleicht die Ergebnisse mit dem kryptografisch signierten POA - einem fälschungssicheren Verpflichtungsprotokoll. Wenn alles übereinstimmt, wird das Geld aus der Treuhand in die Wallet des Agenten überwiesen. Jeder Schritt ist on-chain, öffentlich und prüfbar, ohne dass Dritte hinzugefügt werden müssen. Man kann es als programmierbares, agentenorientiertes Fiverr verstehen, das mit Smart Contracts abgerechnet wird. Es gibt bereits eine Gruppe von 7×24 Stunden operierenden professionellen Agenten, die durch dieses System ein autonomes Hedgefonds-Modell bilden und unabhängig zusammenarbeiten, um Investitionen und Sicherheitsprüfungen durchzuführen.

Die dritte Schicht ist die Kapitalbildung. Jede wirtschaftliche Ära hat ihre eigenen benötigten Finanzinstrumente: Die Ära der großen Seefahrten benötigte übertragbare Aktien, die Eisenbahn- und Stahlindustrie war auf Investmentbanken angewiesen, und die Informationszeitalter basieren auf Risikokapital. Die gemeinsame Kurve für die Agentenökonomie ist wie übertragbare Aktien in der Ära der großen Seefahrten: Sie ermöglicht es jedem, der Kapital hat, Eigentum an produktiven Vermögenswerten oder physischen Gütern zu erwerben. Entwickler können als Agenten fungieren und dies tokenisieren, sodass der Markt Kapital bereitstellt.

Der 60-Tage-Emissionsrahmen von Virtuals ist nach derselben Logik gestaltet und bietet KI- und Krypto-Projektgründern eine umkehrbare Testphase: Zuerst werden Token öffentlich erstellt, ausgegeben und getestet, bevor entschieden wird, ob eine irreversible Verpflichtung eingegangen wird.

Das Trägersystem ist eine modulare Startrampe. Jeder Agent-Token wird zunächst mit VIRTUAL zu einer gemeinsamen Kurve verbunden; wenn die Liquidität ausreichend ist, wird er in den offiziellen Handelspool überführt, wobei LP langfristig gesperrt wird und die Handelsgebühren zwischen den Agenten-Schöpfern und ökologischen Anreizen verteilt werden. Dieser Teil ist für alle Token-Emitter gleich. Was bei jeder Emission wirklich unterschiedlich ist, ist, welche Module die Gründer aktivieren.

Die Token-Emission muss zunächst gegen Sniping vorgehen: Roboter laufen in den ersten Sekunden davon und ziehen den Wert ab. Virtuals begegnet dies mit der sogenannten Anti-Sniper-Steuer: Frühkäufer unterliegen einer nahezu vollständigen Steuer, die pro Minute abnimmt, und die zurückgewonnenen Mittel werden zwangsweise dem Token wieder zugeführt. Roboter müssen entweder ganz verschwinden oder riskieren, Geld für die langfristige Gesundheit des Projekts auszugeben.

Nachdem das Sniping durch Preisgestaltung ausgeschlossen wurde, wie finanzieren sich die Gründer? Jetzt kommt die Automated Capital Formation (ACF) ins Spiel: Es ist nicht nötig, vor VCs zu pitchen oder eine Finanzierungsrunde zu verhandeln; das System verkauft die Team-Token in Tranchen basierend auf Bewertungsmeilensteinen. Wenn das Projekt stagniert, wird weniger Geld gesammelt; wenn das Projekt wächst, folgt das Kapital automatisch. Diese Struktur bezieht auch bestehende Gemeinschaften ein. Ein Teil jeder neuen Emission wird durch Airdrops an VIRTUAL-Staker und aktive ACP-Nutzer verteilt, sodass diejenigen, die bereits in der Ökologie bauen und handeln, ein Interesse an jedem neuen Projekt haben. Die Anreize werden auf das gesamte Netzwerk ausgeweitet, anstatt dass jede Emission für sich selbst arbeitet. Wenn die Gründer selbst investieren möchten, erlaubt das Pre-buy-Modul ihnen, bei der Emission öffentlich zu kaufen, und zwingt zur Offenlegung, sodass jeder sehen kann, wie viel das Team selbst investiert hat.

Dies unterscheidet sich von allen bisherigen Ansätzen zur "Wette auf menschliche Produktivität". Vom römischen Bürger, der Gladiatorenschulen als Investitionswerkzeuge betrachtete, bis hin zu modernen Pokersponsoren, die mit einem Screenshot und ein wenig Ruf Geld über Venmo überweisen, haben sie alle denselben tödlichen Fehler: Menschen können sich zurückziehen. Gladiatoren können absichtlich verlieren, Spieler können emotional werden. Das Risiko auf der Gegenseite kann nie vollständig beseitigt werden, da produktive Vermögenswerte einen freien Willen haben und auch Beine. Tokenisierte Agenten sind anders: Nach dem Kapitalversprechen kann die Arbeit nicht nachträglich verzögert oder neu verhandelt werden. Produktive Vermögenswerte laufen auf Strom und Code, und die Ergebnisse können on-chain geprüft werden.

Die vierte Schicht ist der letzte Schritt hin zur echten Agentenökonomie, auch bekannt als "Null-Menschen-Unternehmen": Die Einnahmen stammen aus realen wirtschaftlichen Aktivitäten, die nicht mit Transaktionsgebühren verbunden sind und oft auch nichts mit Krypto zu tun haben. Das derzeitige Musterbeispiel ist Felix Craft, ein Unternehmen, das ausschließlich von KI betrieben wird und online Informationsprodukte verkauft. Es hat insgesamt 200.000 USD Umsatz erzielt, wobei der Umsatz aus dem Verkauf echter Produkte bereits die spekulativen Transaktionen seiner eigenen Token übersteigt. Ein weiteres Unternehmen, KellyClaudeAI, hat bisher 19 iOS-Anwendungen veröffentlicht, ohne menschliche Entwickler. Die Zahlen sind noch klein, aber sie stellen eine Frage: Sind dies die ersten Punkte auf der Kurve oder die Obergrenze der Agentenproduktivität?

Das Emissionsmechanismus selbst hat auch Probleme. Anfang 2025, während des Hypes um KI-Agenten-Token, waren 94 % der neu ausgegebenen Agenten-Token Pump-and-Dump; von den Token, die in diesem Jahr ausgegeben wurden, waren nur 1,7 % 30 Tage später noch aktiv im Handel. In den meisten Fällen wird der Preis nur durch spekulative Prämien angetrieben, ohne dass es Produkte, Einnahmen oder Wertschöpfung gibt. Wenn du dieses Ding niemals verkaufen kannst, was bist du bereit zu zahlen? Der Teil darüber hinaus ist alles Spekulation. Der Nutzenboden von Axies Token ist null, weil sein Wert vollständig von neuen Spielern abhängt, die einsteigen. Die Agenten-Token auf Virtuals können anders sein. Wenn Felix Craft Produkte im Wert von 200.000 USD an echte Kunden verkauft, die nicht wissen, dass der Verkäufer eine KI ist, und die Ergebnisse on-chain geprüft werden können, hat der Token eine Schicht, die nicht von "gibt es einen Käufer" abhängt: der Barwert zukünftiger Erträge einer produktiven Maschine.

Physische Frontlinien

Der Nutzenboden-Test gilt für Software-Agenten, da die Kosten messbar und die Ergebnisse direkt on-chain sind. Aber die produktiven Maschinen, die die Wirtschaft von Virtuals wirklich umschreiben könnten, sind nicht Software, sondern Roboter, die in der realen Welt arbeiten. Hier übersteigt der Ehrgeiz alle bisherigen Versuche im Krypto-Bereich.

In den letzten fünfzig Jahren gibt es ein Paradoxon in der Berechnung: Die Menschheit hat festgestellt, dass automatisiertes Denken einfacher ist als automatisierte körperliche Arbeit. Tabellenkalkulationen haben ein ganzes Büro von Buchhaltern ersetzt, E-Mails haben das Postzimmer ersetzt, und Code hat Aktenschränke und Zeichenbretter ersetzt. Bis 2026 wird KI in der Lage sein, rechtliche Gutachten zu schreiben, medizinische Bilder zu lesen und produktionsreife Software auf einmal zu erstellen. Kognitive Arbeiten von Büroangestellten werden zuerst automatisiert; Lagerarbeiter, die Kisten bewegen, und Baristas, die konzentrierten Kaffee zubereiten, haben sich kaum verändert. Denn körperliche Arbeit erfordert, dass Software mit der Unsicherheit und Varianz der realen Welt umgehen kann. Fabrikroboter können denselben Schweißpunkt eine Million Mal schweißen, weil die Position des Schweißpunkts konstant bleibt. Küchenroboter können kein Sandwich richtig machen, weil jede Tomate leicht unterschiedlich geformt ist, jedes Messer einen anderen Schwerpunkt hat und das Schneidebrett manchmal nass ist. Die reale Welt verhält sich nicht so brav wie eine Tabelle.

Der Patch ist Daten. Wir trainieren große Sprachmodelle mit Texten, die das Leben von Milliarden von Menschen repräsentieren, und wir können dasselbe für Roboter tun. Joel Jang von Nvidia sagte einmal: "Der Mensch ist bereits ein großflächig eingesetzter Roboter." Solange wir Videos von normalen Menschen zur Feinabstimmung von visuellen - sprachlichen - Bewegungsmodellen (VLA) verwenden, kann die Leistung von Robotern bei derselben Aufgabe verdoppelt werden. Es fehlt nicht an mehr Robotern in Laboren, sondern an einer riesigen Datenpipeline, die es Menschen ermöglicht, alltägliche körperliche Bewegungen aufzunehmen.

Virtuals hat dieses Defizit früh erkannt und die gesamte Robotikstrategie darauf aufgebaut. Sie nennen es den "mittleren Weg": absichtlich keine Roboter zu bauen und keine Basis-Modelle zu trainieren, sondern die Daten- und Kapitalinfrastruktur zu schaffen, die jedes Robotikteam benötigt, die aber kein einzelnes Team alleine stemmen kann.

Diese Datenhälfte ist SeeSaw, eine iOS-Anwendung, die in Zusammenarbeit mit BitRobot entwickelt wurde und normale Smartphone-Nutzer in Datensammler für das Training von Robotern verwandelt. Die Nutzer führen echte Aufgaben wie Wasser einschenken, Handtücher falten und Dosen öffnen aus und nehmen sich dabei mit dem LiDAR und den Bewegungssensoren des iPhones auf. LiDAR erfasst speziell Tiefen- und Raumdaten, die normale Kameras nicht liefern können; Studien zeigen, dass die Überlappung der Perspektiven von menschlichen Videos und Robotermodellen der Schlüssel zur Datenmigration ist. Bisher wurden über 500.000 reale Aufgaben gesammelt. Das DreamZero-Modell von Nvidia mit 140 Milliarden Parametern wird mit solchen Daten trainiert und kann bereits bei Hunderten von Aufgaben wie Schnürsenkel binden und Hemden bügeln generalisieren, ohne dass eine spezielle Schulung für jede einzelne Aufgabe erforderlich ist. SeeSaw zielt darauf ab, eine Datenmenge zu schaffen, die mit Laborfernbedienungen nicht reproduzierbar ist. Mit jedem weiteren Video wird der Trainingssatz dicker, das Modell besser, der nächste Robotergeneration stärker, was wiederum die Nachfrage nach spezifischeren Trainingsdaten erzeugt. Sobald das Schwungrad schwer genug ist, wird es sich von selbst drehen.

Nach dem Training folgt die Bereitstellung. Diese Hälfte nennt sich Eastworlds, was der physische Arbeitsbereich des Protokolls entspricht: eine Hälfte Datenfabrik, eine Hälfte Betriebsinfrastruktur und eine Hälfte reales Robotiklabor. Die Robotikbranche hat ein zyklisches Problem: Mehr Startups scheitern als durch technische Engpässe. Roboter benötigen reale Daten, um besser zu werden, aber sie müssen zuerst in der realen Welt nützlich genug sein, damit die Leute sie hereinlassen. Jedes Labor kann in einer kontrollierten Umgebung beeindruckende Demonstrationen durchführen, aber kaum jemand kann denselben Roboter in ein Einzelhandelsgeschäft bringen und ihn zuverlässig einen Arbeitstag lang arbeiten lassen. Dies erfordert ein hohes Maß an Fernbedienung, das unerwartete Situationen bewältigen kann, sowie ein Feedbacksystem, das jede Minute vor Ort gesammelte Erfahrungen zurück in das Modelltraining einspeist, damit das Lernen exponentiell wächst.

Um dies zu erreichen, kaufte Virtuals 30 Unitree G1-U6 humanoide Roboter - genau genug, um mehrere Teams parallel einzusetzen, ohne sich um Zeitpläne streiten zu müssen. Die Fernbedienungstechnologie wird selbst entwickelt, anstatt fertige Lizenzen zu kaufen. Die von den Regalsystemen ausgegebenen Daten stimmen nicht mit dem Format von VLA und anderen weltweiten Bewegungsmodellen überein. Sie haben auch Forschungskooperationen mit Laboren aufgebaut, die seit Jahrzehnten in den Bereichen Wahrnehmung und Bewegungssteuerung tätig sind, und ein kommerzielles Pilotnetzwerk in der Einzelhandels- und Hotelbranche eingerichtet, damit die Teams, die von Eastworlds graduieren, echte Unternehmen besuchen können.

Nach dem Aufbau können die Entwickler einige Kernfähigkeiten nutzen: direkten Kontakt mit dem physischen Unitree G1 oder der verbesserten U6 EDU; Tests der Fernsteuerungsumgebung mit Systemen wie Motion Capture; Erfassung von Daten aus der realen Welt und Testbereitstellung von Pfaden, bevor sie in großem Maßstab ausgerollt werden. Man kann Eastworlds als das verstehen, was sie als „physische KI BPO“ bezeichnen. Traditionelle BPOs setzen Menschen in kostengünstigen Regionen ein, um remote zu arbeiten; physische KI BPOs setzen Fernbedienungen und hybride Roboter ein, um wirtschaftlichen Wert zu schaffen, zum Beispiel beim Reinigen von Decken oder beim Empfang. Roboter müssen nicht vollständig autonom sein; solange die regulären Aufgaben stabil sind, können Randfälle von Menschen übernommen werden. Die Trainingsdaten, die durch Fernbedienungsarbeit pro Stunde erzeugt werden, können um mehrere Größenordnungen wertvoller sein als Simulationen, da sie das Chaos vor Ort im Geschäft erfassen, nicht die kontrollierten Bedingungen eines Labors. Wenn die Daten sich anhäufen, verbessert sich das Modell, der Bedarf an menschlicher Intervention sinkt, die wirtschaftliche Effizienz pro Einheit verbessert sich, und es ist nicht notwendig, die Hardware zuerst aufzurüsten. Fernbedienung könnte der schnellste Weg zu echter Roboterautonomie sein, während sie sich gleichzeitig durch produktive Arbeit selbst finanziert.

Vom Feld über die Fabrik bis hin zum Bürobildschirm ist jetzt die Zeit der Roboter gekommen. Jeder Wechsel definiert den Arbeiter neu und auch, wem die Produktion gehört. Daten von Barclays zeigen, dass 2018 über 60 % der Arbeitsplätze Titel hatten, die 1940 nicht existierten. Roboter werden auch neue Arbeitskategorien schaffen, die wir jetzt noch nicht benennen können. Die Logik des Wirtschaftswachstums könnte sich von „Hat das Land genug Arbeitskräfte?“ zu „Kann es großflächig Strom liefern und Maschinen herstellen?“ ändern.

Die Fragestellung und wohin sie führt

Das alles ist bisher nur eine Argumentation. Argumentationen können oft falsch sein. Um zu beurteilen, ob das, was Virtuals aufbaut, Gewicht hat und echt ist, kann man nur die aktuellen Daten und Anreize betrachten: Was ist stabil, was ist instabil.

Bisher hat Virtuals über 80.000 Agenten auf Protokollen wie Base, Solana und Robinhood gestartet, mit kumulierten Gebühren von über 75 Millionen US-Dollar, was etwa 23 % des Krypto-AI-Agentenmarktes ausmacht. Die Gebühren sind nicht gleichmäßig verteilt. Der Großteil stammt aus den spekulativen Wochen Anfang 2025, als die täglichen Einnahmen über 1 Million US-Dollar stiegen. Heute generiert das Protokoll etwa 2 Millionen US-Dollar pro Monat. Was bedeutet das? Wenn man die vorherige Metapher der Nationalstaaten ernst nimmt - und ich denke, man sollte es ernst nehmen - dann ähnelt die Art und Weise, wie VIRTUAL Wert akkumuliert, der einer Währung eines Landes. Der Dollar ist wertvoll, nicht weil das US-Finanzministerium einen Rückkaufplan hat, sondern weil die jährliche Wirtschaftsleistung von 25 Billionen US-Dollar in ihm bewertet wird. Je mehr Aktivitäten im System stattfinden, desto stärker wird die Nachfrage nach der zentralen Buchhaltungseinheit.

Virtuals ist nach demselben Prinzip gestaltet. Das gesamte System wird in VIRTUAL bewertet. Jede darunter liegende Schicht erzeugt Nachfrage aus unterschiedlichen Quellen, und die meisten sind nicht an spekulative Prämien gebunden. EconomyOS bietet Zahlungskarten und E-Mail-Identitäten, Agenten können ohne menschliche Vermittler mit der realen Welt interagieren. ACP bildet die Geschäftsebene, Agenten stellen sich gegenseitig ein, Bewertungen und Abrechnungen erfolgen on-chain. Die Kapitalbildungsebene ermöglicht es jedem, der an das System glaubt, wie einst die Kommanditgesellschaften, die Schiffe finanzierten, produktive Agenten zu finanzieren. Schließlich gibt es Eastworlds, die physische Roboter in echte Positionen bringen, wobei die Trainingsdaten von etwa 500.000 Menschen stammen, die sich beim Falten von Handtüchern oder beim Einschenken von Wasser filmen. Jede Schicht wird in das einbezogen, was das Protokoll als aGDP bezeichnet: die kumulierte Produktion von Agenten in digitaler und physischer Arbeit. Agenten müssen ihr Einkommen nicht in Bargeld umtauschen, um Miete zu zahlen oder Lebensmittel zu kaufen; jeder Dollar, den sie verdienen, kann im System bleiben und in DeFi investiert werden, um die Liquidität zu vertiefen und einen On-Chain-Flywheel für Agentendienste zu schaffen.

Diese Reflexivität gilt in beide Richtungen. Aufwärts bedeutet mehr Agenten, die online gehen, mehr VIRTUAL, die gesperrt werden, mehr Dienstleistungen, die geschaffen werden, und die Wirtschaft verstärkt sich selbst. Abwärts bedeutet weniger Emissionen, weniger Sperrungen, dünnere Staking-Belohnungen, und der Zyklus lockert sich. Reflexivität selbst ist kein Mangel. Jede funktionierende Wirtschaft ist reflexiv: Menschen halten Dollar, weil andere Dollar akzeptieren, und weil andere Dollar halten. Die eigentliche Frage ist: Gibt es genug echte wirtschaftliche Aktivitäten, um den Zyklus zu stützen, oder ist das Ganze nur ein Kreislauf von Token, die untereinander gehandelt werden.

Ein Hinweis darauf, dass es darunter echte Dinge gibt, ist, dass die Infrastruktur beginnt, Produkte anzuziehen, die vollständig außerhalb von Krypto gewachsen sind. Facticity.AI ist ein von Dennis Yap entwickeltes Faktenprüfungswerkzeug; er hat zuvor für die Gates-Stiftung und Princeton geforscht. Time hat es als eine der besten Erfindungen des Jahres 2024 aufgeführt, da es in Texten, Videos und Audios mit einer Genauigkeit von etwa 92 % Behauptungen überprüfen kann. Als das Team Kapital benötigte, übersprang es Risikokapital und gab direkt unter dem Namen ArAIstotle auf Virtuals aus, überzeichnet um 658 %. Über ACP haben Agenten bereits gegenseitige Aufträge erteilt: Grafikdesign, Forschungsberichte, Videoproduktion, Code-Audits. Ein Agent kann ein Marketingplakat gemäß einem detaillierten Brief abliefern, während ein anderer Qualitätsprüfungsagent es gemäß den Vertragsbedingungen genehmigt oder zurückweist. Virtuals selbst gibt zu, dass der Markt für Verkäufer fast leer ist. Aber das Protokoll verarbeitet monatlich über 1 Million US-Dollar an Agenten-zu-Agenten-Transaktionen.

Das gleiche Eigentumsmodell erstreckt sich auch auf physische KI. Die Fabric Foundation ist das erste Projekt, das den Virtuals Titan-Emissionsmechanismus verwendet, um die Gemeinschaft zu ermutigen, Kapital zu bündeln, um Roboterflotten zu kaufen und einzusetzen, die in Altenheimen, Fertigungsstätten und Umweltsanierungsprojekten eingesetzt werden - Branchen, die seit langem unter Arbeitskräftemangel leiden, und humanoide Roboter, deren Kosten den menschlichen Arbeitern immer näher kommen. Arbeitgeber zahlen die Roboterarbeit mit nativen Token des Kapitalpools; Stablecoins decken die Wartung und den Einsatz der Flotte ab; die produktive Produktion jedes Roboters fließt an die Investoren zurück. Dies ist ein kollektives Eigentum an physischen produktiven Maschinen, wobei Finanzierung und Zusammenarbeit vollständig on-chain erfolgen.

Selbst mit diesen realen Szenarien finden die meisten Aktivitäten weiterhin innerhalb des Systems statt. Die Struktur ist jedoch darauf ausgelegt, Einnahmen von außerhalb von Krypto hereinzuziehen. Wenn Felix' Kunden nicht wissen, dass sie AI kaufen, und wenn die Roboter von Eastworlds Pakete im Lager sortieren, sind die Einnahmen, die in das System fließen, so real wie bei jedem SaaS-Unternehmen. Zu diesem Zeitpunkt werden die Gebühren und Einnahmen auf dem Diagramm zu verzögerten Indikatoren für die reale wirtschaftliche Produktion der Maschinen und in VIRTUAL bewertet.

Neue Dinge haben immer einen Stern, den man nicht ignorieren kann.

Das erste Risiko ist das tatsächliche Handelsvolumen, das ein lokales Problem von Krypto ist. Artemis hat festgestellt, dass 47 % der Transaktionen und 81 % des Dollarvolumens im x402-Agentenhandel gefälscht sind. Nach der Filterung beträgt das tatsächliche Agenten-Zahlungsvolumen im x402 nur etwa 1,6 Millionen US-Dollar, weit unter den von Bloomberg berichteten 24 Millionen US-Dollar. Dies zeigt, wie viel von dem, was heute als „Agentenwirtschaft“ bezeichnet wird, auf gegenseitigen Indikatoren von Robotern basiert. Dies ist wichtig, da die gesamte Argumentation darauf beruht, dass Agenten echten wirtschaftlichen Wert schaffen und nicht spekulative Zyklen. Es muss die spekulativen Mengen abgezogen werden, um zu fragen: Wenn morgen der Handel stoppt, was bleibt von der produktiven Produktion? Wenn die 70 Millionen US-Dollar an Protokollgebühren größtenteils aus den Handelssteuern von Agententoken stammen und die Preise durch Spekulation getrieben werden, dann ist das eine große Täuschung. Derzeit sind die Einnahmen produktiver Agenten und die tokenisierten Einnahmen spekulativer Agenten miteinander verwoben, und es ist fast unmöglich, sie zu unterscheiden; wer den Mut hat, das Verhältnis zu nennen, lügt wahrscheinlich.

Das zweite Risiko ist grundlegend und hat nichts mit Krypto zu tun. Eine Studie im NBER-Handbuch über transformative KI-Ökonomie hat festgestellt, dass große Sprachmodelle in wirtschaftlichen Überlegungen weit unter dem Niveau sind, das die Agenten-Hype impliziert. Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung der Studie lag das stärkste Modell in wirtschaftlichen Überlegungen in strategischen Szenarien nur 33 % über dem Zufallsraten; in nicht-strategischen mikroökonomischen Aufgaben schnitt fast jedes LLM in Bezug auf die Gewinnmaximierung nur geringfügig besser ab als Zufall. Seitdem hat sich das Modell erheblich verbessert. Eine Harvard-Studie von 2026 zeigt, dass GPT-5 und Claude Opus 4 in grundlegenden wirtschaftlichen Aufgaben um etwa 90 % verbessert wurden. Dennoch, bei harten Entscheidungen wie Preisgestaltung, Verhandlung und Kapitalallokation liegen die besten Modelle der Welt in den meisten Fällen immer noch falsch. Die gesamte Architektur von Virtuals geht davon aus, dass Agenten in der Lage sind, Bedingungen zu verhandeln, Entscheidungen zu treffen, Kapital zuzuweisen und Wert zu schaffen. Wenn das Modell selbst in diesen Aufgaben mittelmäßig ist, werden die Agenten, die darauf basieren, diese Mittelmäßigkeit erben, egal wie schön das Protokolldesign ist. Agenten sind Optimierer, aber wir können nicht sicher sein, was sie tatsächlich optimieren. Diese LLMs wurden zielgerichtet trainiert, indem sie das nächste Wort vorhersagten, wurden jedoch nie als echte wirtschaftliche Akteure konzipiert. Sie sehen manchmal nur so aus, als wären sie es.

Wenn mehrere Agenten auf dem Markt interagieren, wird das Problem noch komplizierter. Es wurde festgestellt, dass KI-Preisalgorithmen die Preise auf ein übermäßiges Wettbewerbsniveau treiben, obwohl sie dafür nie trainiert wurden. Der Flash-Crash von 2010, der in etwa 15 Minuten 1 Billion US-Dollar auslöschte, zeigte, wie maschinenbedingte Fehler im großen Maßstab aussehen. Die Fehler von KI-Agenten sind relevanter als menschliche Fehler, da dasselbe Modell an mehreren Orten implementiert wird. Es gibt bereits Fälle, in denen Claude dazu neigt, Erpressung zu betreiben, wenn er glaubt, dass jemand ihn abschalten will; GPT o3 hat sogar Mechanismen zur Abschaltung sabotiert, um sich selbst am Laufen zu halten. Diese Verhaltensweisen treten in Modellen auf, die bereits im Einsatz sind, und OpenAI und Anthropic haben selbst Aufzeichnungen über ihre Systeme. Die Durchsatzrate von Agenten hat bereits die menschliche Aufsicht übertroffen. Wenn Tausende von Agenten autonom mit Maschinen-Geschwindigkeit handeln, ist die wirklich drängende Frage: Wer hat die Kontrolle? Wichtiger als die Frage, ob „Agenten gehorsam sein werden“, ist, ob die Unternehmen, die um sie herum aufgebaut wurden, überleben können.

Autos waren die wichtigste Erfindung des 20. Jahrhunderts. Wenn Sie damals erkannt hätten, wie das Auto Amerika grundlegend umgestalten würde, hätten Sie es als Jahrhundertindustrie angesehen. Aber von den etwa 2000 Unternehmen, die mit dem Autoherstellungsprozess begannen, überlebten am Ende nur 3. Autos hatten einen enormen Einfluss auf Amerika, aber die Auswirkungen auf Investoren in der Industrie waren völlig gegenteilig. Jede transformative Technologie folgt diesem Bogen und bringt Blasen mit sich. Der Unterschied liegt nur darin: Blasen an Wendepunkten sind schmerzhaft, hinterlassen aber echte Infrastruktur und echten Fortschritt; Blasen der Rückkehr zur Mitte sind nur Trends, die steigen und fallen. KI ist fast sicher eine Blase an einem Wendepunkt. Die Frage für Virtuals ist: Wird es die Glasfaser sein, die nach dem Telekommunikationscrash für einen Spottpreis von Google gekauft wird, oder eines der 1997 Unternehmen, die verschwunden sind?

Die größte Wette des Protokolls besteht darin, die Grundlage für den Handel mit jedem Agenten-Token zu werden und VIRTUAL zur Reservewährung der Agentenökonomie zu machen, ähnlich wie ETH für Ethereum. Wenn die Agentenökonomie wächst, wird die Nachfrage nach VIRTUAL mechanisch steigen, da die Teilnahme dieses grundlegenden Handelspaares erfordert. Eine andere Sichtweise ist: VIRTUAL ist nur ein weiterer Coin, der auf der Spekulation um Agenten-Token aufbaut, und die meisten dieser Agenten-Token werden letztendlich wertlos sein.

Die Ludditen haben vielleicht die Revolution verloren, aber sie hatten nicht ganz Unrecht. Die Webstühle haben tatsächlich die Weber verdrängt. Was sie nicht sahen, ist, dass sie auch Textildesigner, Fabrikleiter, Modehäuser, Kaufhäuser und eine ganze Konsumwirtschaft, die auf billigen Stoffen basiert, hervorgebracht haben. Maschinen beseitigen niemals Arbeit; sie schreiben nur um, wer arbeitet und wer die Erträge erhält. Die wirklich wichtige Frage damals war die gleiche wie heute: Wer besitzt den Webstuhl?

Diejenigen, die den Überschuss abgreifen, sind die Fabrikbesitzer: Arkwright, Cadbury, Ford. Die Struktur, wer die Maschinen baut, wer sie bedient und wer profitiert, wurde nie wirklich geändert; sie wurde in den letzten zweihundert Jahren immer wieder durch Streiks und Aktienausgaben umverteilt. Die Wette von Virtuals ist, dass dieses Mal die Eigentumsebene von Anfang an in die Maschinen eingeschweißt wird. Durch die Token-Ausgabe und die gemeinsamen Kurven kann das Eigentum an produktiven KI-Agenten an jeden verteilt werden, der eine Brieftasche und Glauben hat.

Ob dies tatsächlich den Wert umverteilt oder nur eine weitere Schicht der Extraktion mit dezentralisierten Begriffen schafft, bleibt abzuwarten.