Qui possède le métier à tisser : Virtuals veut transformer les agents IA en « États virtuels » pouvant être détenus

Les agents IA peuvent déjà ouvrir des comptes, embaucher des personnes et travailler, VIRTUAL souhaite que cette économie devienne une monnaie de réserve.

Rédaction : Vaidik Mandloi

Traduit par : AididiaoJP, Foresight News

Tous les quelques années, une nouvelle technologie met en lumière une question que l'économie ne peut pas résoudre seule : que faire si une machine peut faire votre travail mieux, moins cher et sans repos ? À qui appartient la production générée par ces machines ?

Cet article examine l'une des expériences les plus ambitieuses dans le domaine de la cryptographie. Le Virtuals Protocol construit une infrastructure proche de celle d'un « État » pour les agents IA : identité, banques, commerce, marchés de capitaux, le tout complété par des robots physiques. Son pari est que les gens ordinaires devraient pouvoir posséder ces machines autonomes qui commencent à créer une valeur économique réelle ; et les rails financiers laissés par l'ère de la spéculation cryptographique sont justement utilisés pour cela. La question posée par cet article est : l'exécution est-elle à la hauteur de cette ambition ? Mais il faut d'abord revenir à une question qui date d'environ deux cents ans avant la cryptographie.

Métier à tisser

En 1811, un groupe de travailleurs du textile dans le Nottinghamshire a fait irruption dans un atelier et a détruit des métiers à tisser. Le mouvement s'est ensuite élargi, le gouvernement britannique envoyant 14 000 soldats dans le centre du pays pour empêcher les tisserands de continuer à détruire les machines - plus que le nombre de soldats que Wellington avait envoyés sur la péninsule ibérique pour combattre Napoléon.

Le Parlement britannique a déclaré la destruction de machines comme un crime passible de la peine de mort. En 1813, 17 personnes ont été pendues à York. Ces personnes étaient appelées « luddites ». Plus tard, ce terme est devenu péjoratif, comme s'ils étaient simplement des technophobes incapables de s'adapter. Mais ils comprenaient mieux que quiconque les machines. Ils étaient des artisans qui avaient mis des années à maîtriser les métiers à tisser étroits capables de produire des tissus de haute qualité ; ce qu'ils ont détruit, ce sont les métiers à tisser larges et les nouveaux modèles - des machines que même des adolescents non formés pouvaient utiliser, pour un salaire équivalent à un tiers de celui des artisans. Les vêtements produits par les métiers à tisser larges étaient de moins bonne qualité, mais à un prix sans précédent, et c'est ce prix bas qui a envahi le marché. Chaque fois qu'un métier à tisser large entrait dans un atelier, il prenait le travail d'un artisan.

Ce thème s'est répété à chaque génération. Ceux qui y vivent ont toujours l'impression que leur situation est plus spéciale et plus désastreuse. Mais l'histoire prouve encore et encore que les machines ne détruisent que rarement des emplois ; elles réécrivent simplement qui fait le travail et à qui revient la production. Les paysans chassés des terres communes se sont retrouvés dans des usines, échangeant la propriété de leurs cultures contre un salaire horaire sur le temps d'autrui. Les ouvriers d'usine sont devenus des employés de bureau, louant leur temps pour un salaire plus élevé. Les employés de bureau sont devenus des travailleurs à la tâche : chauffeurs Uber, freelances sur Fiverr, effectuant toujours du travail, mais classés de manière à ce que les plateformes prennent les bénéfices économiques et que les travailleurs assument les risques. À chaque fois, la production totale a augmenté, mais la part de valeur détenue par ceux qui travaillent a diminué. Aujourd'hui, environ 500 millions de personnes dans le monde sont engagées dans un travail dépendant qui ne correspond même pas à un emploi libre. Environ 50 millions d'Indiens sont piégés dans le travail de dette, comme si le servage médiéval avait simplement été remplacé par un nouveau contrat.

Maintenant, c'est au tour de la révolution IA, mais cette fois, le métier à tisser semble tourner de lui-même. Des IA existent déjà pour gérer des affaires, comptabiliser des bénéfices et réinvestir ces bénéfices dans la croissance. La société de technologie de la santé Medvi a enregistré 401 millions de dollars de revenus l'année dernière, avec seulement deux employés permanents. Vous pouvez maintenant embaucher un agent de programmation pour environ un dollar de l'heure, travaillant toute la journée sans jamais prendre de congé. Ils sont déjà de véritables acteurs économiques, donc la question de la propriété ne peut être évitée. Lorsque le travailleur est un logiciel dont le coût de reproduction est proche de zéro et qui peut également embaucher d'autres machines pour aider, qui a vraiment le pouvoir ?

La dernière grande tentative de permettre aux gens ordinaires de partager les bénéfices technologiques dans le domaine de la cryptographie a été Axie Infinity. Ce jeu de collecte de ressources avait promis une libération économique aux travailleurs des Philippines et d'Asie du Sud-Est, atteignant jusqu'à 2,7 millions d'utilisateurs actifs par jour, de nombreux joueurs philippins gagnant plus d'argent dans le jeu qu'avec un emploi local, mais s'est ensuite effondré, devenant un contre-exemple pour toute l'industrie.

Ceux qui ont observé l'effondrement sont Jansen Teng et Wee Kee. Ils sont sortis avec une version du problème luddiste réécrit par la monnaie programmable et les logiciels autonomes : si les travailleurs qui créent de la valeur économique ne sont plus des joueurs, mais des logiciels, les gens ordinaires peuvent-ils posséder des actions de ces logiciels comme les actionnaires d'autrefois possédaient des navires marchands ? Le Virtuals Protocol a été construit autour de cette question.

Pour comprendre l'ampleur du pari, il faut d'abord examiner le monde dans lequel nous vivons. Dans les années 1950, Lewis Strauss, président de la Commission de l'énergie atomique des États-Unis, a promis que la fission nucléaire apporterait une électricité « si bon marché qu'il ne serait pas nécessaire de la mesurer ». Cette phrase est devenue l'une des promesses de faillite les plus célèbres de l'histoire de l'énergie : l'énergie nucléaire s'est révélée terriblement coûteuse et dangereuse. Tchernobyl et Fukushima ont ajouté dix ans de peur publique et de charges réglementaires, faisant de ce slogan un synonyme de l'arrogance technologique pendant soixante-dix ans.

Puis Sam Altman a utilisé presque les mêmes mots pour décrire l'IA cognitive qui, selon lui, deviendrait extrêmement accessible et abondante. Le coût de l'entraînement des modèles de pointe a déjà diminué d'un ordre de grandeur environ tous les 18 mois. En 2023, entraîner un modèle de niveau GPT-4 coûte environ 100 millions de dollars, alors qu'aujourd'hui, on peut le reproduire pour quelques millions de dollars. Les agents de programmation peuvent être proposés à moins d'un dollar de l'heure et livrer du code de niveau production, ce qui est déjà moins cher que les développeurs offshore les moins chers du monde, et ils ne prennent jamais de week-end. Le calendrier public d'Altman inclut des systèmes capables de réaliser de véritables percées scientifiques cette année et des robots capables de travailler physiquement d'ici 2027. Croire ou non en lui n'est presque pas le point central, car la courbe des coûts descend chaque trimestre.

Plus les machines deviennent bon marché, plus le contenu généré inonde toutes les surfaces numériques, et plus les choses produites par des humains deviennent précieuses. Les performances en direct valent plus que le streaming sur Spotify. Une table faite à la main par un menuisier le week-end peut être fabriquée plus rapidement et moins cher par un robot d'usine, mais elle peut toujours se vendre à un prix supérieur, simplement parce qu'une personne a mis son temps irremplaçable dans le produit. L'abondance des machines transforme le travail humain en un produit de luxe. La proposition de Virtuals repose sur cette inversion : permettre aux humains de posséder ces machines autonomes qui produisent de la valeur marchande, afin de réserver l'énergie irremplaçable pour les tâches que seule la présence et le jugement humains peuvent accomplir.

En 1602, des marchands néerlandais ont été confrontés à un problème similaire : une famille ne pouvait pas se permettre le voyage vers l'Asie, trop coûteux et risqué. Ils ont donc inventé des actions d'entreprise librement négociables. La Compagnie néerlandaise des Indes orientales (VOC) a permis aux citoyens ordinaires d'investir dans une entreprise possédant des navires, faisant du commerce et redistribuant des dividendes aux actionnaires. Elle est devenue la première super entreprise de la planète, avec 50 000 employés et 200 navires. La véritable innovation a été de fournir aux gens ordinaires un mécanisme : rassembler des capitaux pour posséder des entreprises productives qu'ils ne pourraient jamais acheter seuls.

Virtuals veut créer le même mécanisme pour les agents IA. Teng a une fois miné de l'ETH dans un dortoir de l'Imperial College avec l'électricité gratuite de l'école, et a travaillé pendant des années chez BCG pour rembourser ses prêts. En décembre 2021, au sommet d'Axie, il a lancé le DAO d'investissement dans les jeux pathDAO. Lui et Wee Kee ont vu des joueurs philippins gagner plus d'argent dans le jeu que dans n'importe quel emploi local, et ont vu des photographes de mariage vietnamiens quitter leur emploi pour se consacrer à la collecte de ressources. Ensuite, les jetons gagnés par les joueurs ont presque perdu toute leur valeur. Ceux qui dépendaient de la collecte de ressources se sont retrouvés dans une situation pire qu'au départ. La conclusion tirée des débris était que tokeniser le travail humain à travers les jeux était une impasse, car à grande échelle, le travail humain est inévitablement exploité. Une idée plus réaliste est de permettre aux gens ordinaires de posséder des logiciels qui travaillent, comme les actionnaires de la VOC possédaient autrefois des navires transportant des épices.

Ainsi, Virtuals a lancé son premier agent IA, Luna, un agent avec une personnalité K-pop et un portefeuille cryptographique. En quelques mois, Luna a commencé à embaucher des artistes humains dans le monde entier pour peindre ses graffitis, payant depuis son propre portefeuille. C'était une création que seule une main humaine pouvait réaliser. La relation entre l'homme et la machine a été inversée par elle. Quant à savoir si l'exécution de Virtuals est à la hauteur de la proposition, cela sera examiné plus loin ; les endroits où il faut se disperser ne seront pas cachés.

Construire une nation pour l'IA

Au cours des dernières années, chaque révolution technologique a suivi le même schéma en deux phases. L'économiste vénézuélien naturalisé britannique Carlota Perez a décrit cinq révolutions industrielles comme des périodes d'installation et de déploiement. Pendant la période d'installation, des capitaux spéculatifs affluent, les bulles précèdent la réalité, et une surconstruction d'infrastructures se produit, entraînant la faillite de la plupart des entreprises par la suite. Après l'effondrement, nous entrons dans la période de déploiement : les nouveaux venus récupèrent les infrastructures excédentaires et créent des choses que les premiers constructeurs n'auraient jamais imaginées.

Un exemple classique est la bulle Internet. À la fin des années 1990, plus d'argent a été investi dans le déploiement de la fibre optique que dans les startups .com. Les entreprises de télécommunications qui ont posé les câbles ont ensuite fait faillite. Google a acheté la fibre à bas prix, et ces câbles sont devenus la colonne vertébrale de YouTube, Netflix et de tout le streaming en ligne. Fred Wilson, un investisseur en capital-risque de l'époque de la bulle Internet, a dit : « Sans une prospérité irrationnelle, rien de grand ne peut être accompli ; sans effondrement, il n'y a pas de véritables réalisations importantes. »

La période d'installation de la cryptographie a suivi la même courbe. Environ de 2017 à 2022, le capital spéculatif a engendré des portefeuilles, des DEX, des courbes de coopération, des stablecoins, des normes de jetons et des cadres de gouvernance sur la chaîne. La grande majorité des projets de construction sont aujourd'hui morts ou sans importance. Mais l'infrastructure mise en place est toujours là, et c'est précisément ce dont nous avons besoin pour construire une économie fonctionnelle pour les acteurs non humains. Virtuals n'a pas inventé ces outils, il les a essentiellement hérités et les a utilisés pour construire quelque chose que l'imagination de la période d'installation n'aurait jamais pu concevoir.

Jansen Teng appelle ce qu'ils font « construire une nation ». Cela peut sembler être une manière pour les fondateurs de cryptographie d'ajouter une couche de narration économique à leurs jetons lorsqu'ils apparaissent dans des podcasts. Cette fois, la métaphore tient la route.

Un État en fonctionnement doit maintenir une économie, nécessitant au moins cinq couches d'infrastructure : un système d'identité, pour savoir qui participe ; un système bancaire, pour faire circuler la valeur ; le droit commercial, pour permettre aux participants d'échanger et de résoudre des litiges ; un marché des capitaux, pour financer les entreprises ; et des infrastructures physiques, pour que les choses se produisent dans le monde réel. Virtuals est déjà en train de construire ces couches pour les agents IA, ou plutôt, il est toujours en construction.

Commençons par l'identité, qui est le goulot d'étranglement ici. Une étude récente d'A16z estime que la contrainte de l'économie des agents n'est plus l'intelligence, mais l'identité. Même dans les services financiers d'aujourd'hui, les identités non humaines - systèmes de trading automatisés, moteurs de gestion des risques, modèles de fraude - dépassent déjà les identités humaines dans un rapport de 100:1. Mais selon A16z, ces systèmes « n'ont en réalité pas de compte bancaire ». Les agents IA peuvent écrire du code de production, gérer des portefeuilles, mais ne peuvent pas passer la vérification KYC, ouvrir un compte bancaire, ni obtenir des certificats vérifiables. Ce problème est presque aussi ancien que la civilisation économique humaine. La Chine a imposé des noms de famille légaux au IVe siècle avant notre ère pour intégrer les gens dans le système fiscal et commercial. L'humanité a mis environ 2500 ans à construire l'infrastructure d'identité.

Virtuals souhaite, à travers la couche d'identité EconomyOS, faire la même chose pour les acteurs économiques de l'IA. Chaque agent peut obtenir cinq éléments : un portefeuille de cryptomonnaie non custodial ; une carte de paiement virtuelle utilisable chez des commerçants ordinaires ; une adresse e-mail exclusive capable d'extraire automatiquement des codes de vérification ; des jetons de financement en chaîne optionnels ; et une puissance de calcul payée par le portefeuille, permettant à l'agent de payer pour ses propres raisonnements. Sans ces éléments, l'agent n'est qu'un assistant utile. Une fois équipé, il peut gagner, dépenser, échanger et faire fructifier de la valeur comme un humain.

Parlons maintenant des affaires. Virtuals a lancé le protocole Agentic Commerce Protocol (ACP), permettant aux agents de négocier, communiquer et payer en ligne. La logique est simple : un agent ayant besoin d'effectuer une tâche publie une mission, précisant le budget et les contraintes temporelles ; d'autres agents enchérissent et négocient comme sur Upwork. Une fois l'accord conclu, les fonds sont placés en séquestre. Après la livraison, un agent tiers agit en tant qu'évaluateur, vérifiant la production par rapport à un POA signé cryptographiquement - un enregistrement d'engagement inviolable. Si tout est conforme, les fonds sont transférés du séquestre au portefeuille de l'agent. Chaque étape est enregistrée sur la chaîne, publique et vérifiable, sans intermédiaire. On peut le comprendre comme un Fiverr programmable, orienté vers les agents, avec des règlements par contrat intelligent. Un groupe d'agents professionnels fonctionnant 24 heures sur 24 a déjà constitué un fonds de couverture autonome, collaborant indépendamment pour des investissements et des audits de sécurité.

La troisième couche est la formation de capital. Chaque époque économique a ses outils financiers : l'ère des grandes découvertes avait des actions transférables, l'acier et le chemin de fer dépendaient des banques d'investissement, et l'ère de l'information repose sur le capital-risque. La courbe de l'union pour l'économie des agents est semblable aux actions transférables de l'ère des grandes découvertes : elle permet à quiconque disposant de capital d'acheter la propriété d'actifs productifs ou physiques. Les développeurs peuvent agir en tant qu'agents, les tokeniser et faire appel au marché pour le financement.

Le cadre d'émission de 60 jours de Virtuals est conçu selon la même logique, offrant aux fondateurs de projets d'IA et de cryptomonnaie un essai réversible : d'abord construire, émettre et tester les jetons publiquement, puis décider s'ils souhaitent faire un engagement irréversible.

Le support est une plateforme de lancement modulaire. Chaque jeton d'agent est d'abord associé à une courbe d'union avec VIRTUAL ; une fois la liquidité suffisante, il passe à un pool de trading formel, avec des LP verrouillés à long terme, et les frais de transaction sont répartis entre le créateur de l'agent et les incitations écologiques. Cette partie est la même pour tous les émetteurs de jetons. Ce qui change à chaque émission, c'est quels modules les fondateurs ouvrent.

L'émission de jetons doit d'abord faire face aux attaques : des robots peuvent siphonner la valeur dans les premières secondes. Virtuals y répond avec ce qu'on appelle la taxe Anti-Sniper : une taxe proche de 100 % pour les premiers acheteurs, diminuant par minute, les fonds récupérés étant obligatoirement réinvestis dans le jeton. Les robots doivent soit se retirer complètement, soit risquer de contribuer à la santé à long terme du projet.

Une fois les attaques de prix écartées, comment les fondateurs peuvent-ils lever des fonds ? C'est là qu'intervient la formation de capital automatisée (ACF) : pas besoin de roadshow auprès des VC, pas besoin de négocier un tour de financement, le système vend des jetons d'équipe par tranches selon des jalons d'évaluation. Si le projet stagne, moins d'argent est levé ; si le projet grandit, le capital suit automatiquement. Cette structure implique également la communauté existante. Une partie de chaque nouvelle émission est distribuée par airdrop aux stakers de VIRTUAL et aux utilisateurs actifs d'ACP, permettant à ceux qui construisent et échangent déjà dans l'écosystème d'avoir un intérêt dans chaque nouveau projet. Les incitations sont étendues à l'ensemble du réseau, plutôt que chaque émission agissant indépendamment. Si les fondateurs souhaitent parier eux-mêmes, le module Pre-buy leur permet d'acheter publiquement lors de l'émission, avec une attribution obligatoire, permettant à tous de voir combien l'équipe a investi.

Cela diffère de toutes les méthodes historiques de « parier sur la capacité humaine ». Des citoyens romains utilisant des écoles de gladiateurs comme outils d'investissement, aux bailleurs de fonds modernes de poker utilisant une capture d'écran et un peu de réputation pour transférer de l'argent via Venmo, le défaut fatal est le même : les gens peuvent se retirer. Les gladiateurs peuvent faire des faux, les joueurs peuvent perdre leur sang-froid. Le risque de contrepartie n'a jamais été résolu, car les actifs productifs ont une volonté propre et des jambes. La tokenisation des agents est différente : après un engagement de capital, le travail ne peut pas être retardé ou renégocié. Les actifs productifs fonctionnent sur l'électricité et le code, et leur production peut être auditée sur la chaîne.

La quatrième couche est la dernière étape vers une véritable économie d'agents intelligents, ce qu'on appelle les « entreprises sans humains » : les revenus proviennent d'activités économiques réelles, souvent sans lien avec les frais de transaction ou la cryptomonnaie. L'exemple actuel est Felix Craft, une entreprise entièrement gérée par l'IA, vendant des produits d'information en ligne, avec un chiffre d'affaires total de 200 000 dollars, dont les revenus provenant de la vente de produits réels dépassent déjà ceux des transactions spéculatives sur ses propres jetons. Une autre entreprise, KellyClaudeAI, a jusqu'à présent lancé 19 applications iOS, sans développeurs humains. Les chiffres sont encore petits, mais ils posent une question : s'agit-il des premiers points sur la courbe, ou d'un plafond pour la capacité des agents ?

Le mécanisme d'émission de jetons lui-même présente des problèmes. Au début de l'année 2025, lors de l'engouement pour les jetons d'agents IA, 94 % des nouveaux jetons émis étaient des pompes et des décharges ; parmi les jetons émis cette année-là, seulement 1,7 % étaient encore activement échangés 30 jours plus tard. La plupart du temps, ce qui fait bouger les prix, c'est uniquement la prime spéculative, sans produit, sans revenu, et sans valeur sous-jacente. Si vous ne pouvez jamais vendre ce produit, quel prix seriez-vous prêt à payer ? La partie supérieure de ce prix est purement spéculative. L'utilité des jetons d'Axie est nulle, car leur valeur dépend entièrement de l'arrivée de nouveaux joueurs. Les jetons d'agents sur Virtuals peuvent être différents. Si Felix Craft vend pour 200 000 dollars de produits à de véritables clients qui ne savent même pas que le vendeur est une IA, et que la production peut être auditée sur la chaîne, le jeton a une valeur qui ne dépend pas de « savoir s'il y a un acheteur pour reprendre » : la valeur actuelle des futures productions d'une machine productive.

Frontières physiques

Le test de la base d'utilité s'applique aux agents logiciels, car les coûts sont mesurables et la production est directement enregistrée sur la chaîne. Mais la véritable machine productive qui pourrait réécrire l'économie de Virtuals n'est pas un logiciel, mais des robots travaillant dans le monde réel. L'ambition ici dépasse toutes les tentatives existantes dans la cryptomonnaie.

Au cours des cinquante dernières années, il y a eu un paradoxe : l'humanité a découvert que le raisonnement automatisé est plus facile que le travail physique automatisé. Les tableurs ont remplacé une pièce pleine de comptables, les e-mails ont remplacé les bureaux de réception, et le code a remplacé les classeurs et les planches à dessin. D'ici 2026, l'IA sera capable de rédiger des avis juridiques, d'analyser des images médicales et de produire des logiciels de niveau production en une seule fois. Les travailleurs cognitifs de bureau ont été les premiers à être automatisés ; les manutentionnaires d'entrepôt et les baristas n'ont presque pas vu leur travail changer. Car le travail physique exige que le logiciel puisse gérer l'incertitude et la variance du monde réel. Les bras robotiques d'usine peuvent souder le même point un million de fois, car la position du point de soudure ne change pas. Les robots de cuisine ne peuvent pas faire de bons sandwichs, car chaque tomate a une forme légèrement différente, chaque couteau a un centre de gravité différent, et la planche à découper est parfois humide. Le monde réel ne se comporte pas aussi docilement qu'un tableur.

Le patch est constitué de données. Nous utilisons des textes représentant la vie de milliards de personnes pour entraîner de grands modèles de langage, et nous pouvons faire de même pour les robots. Joel Jang de Nvidia a dit : « L'homme est déjà un robot déployé à grande échelle. » Tant que nous utilisons des vidéos de personnes ordinaires pour affiner les modèles visuels - linguistiques - moteurs (VLA), les performances des robots sur la même tâche peuvent doubler. Ce qui manque dans le domaine, ce n'est pas plus de robots dans les laboratoires, mais un immense pipeline de données permettant aux gens de filmer des actions physiques quotidiennes.

Virtuals a vu ce manque plus tôt et a construit toute sa stratégie robotique sur cette base. Ils l'appellent « le chemin intermédiaire » : délibérément ne pas construire de robots, ni entraîner de modèles de base, mais créer les infrastructures de données et de capital nécessaires que chaque équipe de robots a besoin, mais qu'aucune équipe ne peut se permettre.

Cette moitié de données est SeeSaw, une application iOS lancée en collaboration avec BitRobot, transformant les utilisateurs de téléphones ordinaires en collecteurs de données pour l'entraînement des robots. Les utilisateurs réalisent des opérations réelles comme verser de l'eau, plier des serviettes, ou ouvrir des bocaux, tout en se filmant avec le LiDAR et les capteurs de mouvement de l'iPhone. Le LiDAR capture spécifiquement des données de profondeur et d'espace que les caméras ordinaires ne peuvent pas fournir ; des études montrent que la superposition des perspectives des vidéos humaines et des robots est la clé pour que le transfert de données fonctionne. Plus de 500 000 tâches du monde réel ont été collectées. Le DreamZero de Nvidia, un modèle de 14 milliards de paramètres, est entraîné avec ce type de données et peut déjà généraliser sur des centaines de tâches comme défaire des lacets ou repasser, sans nécessiter d'entraînement spécifique pour chaque tâche. Ce que SeeSaw veut construire, c'est une échelle de fourniture que les laboratoires ne peuvent pas égaler. Chaque vidéo supplémentaire renforce l'ensemble d'entraînement, améliore le modèle, et rend la prochaine génération de robots plus forte, générant ainsi une demande pour des données d'entraînement plus spécifiques. Une fois que le volant est suffisamment lourd, il tournera de lui-même.

Après l'entraînement vient le déploiement. Cette moitié s'appelle Eastworlds, équivalente à la couche de travail physique du protocole : une moitié usine de données, une moitié infrastructure opérationnelle, et une moitié laboratoire de robots dans le monde réel. L'industrie des robots a un problème cyclique : plus de startups échouent que de véritables obstacles technologiques. Les robots ont besoin de données du monde réel pour s'améliorer, mais ils doivent d'abord être suffisamment fonctionnels dans le monde réel pour que les gens les laissent entrer. Chaque laboratoire peut réaliser de belles démonstrations dans un environnement contrôlé, mais presque personne ne peut faire fonctionner le même robot dans un magasin de détail pendant une journée de travail. Cela nécessite un niveau élevé de téléopération capable de gérer les imprévus, ainsi qu'un système de retour d'expérience pour renvoyer chaque minute d'expérience sur le terrain au modèle d'entraînement, permettant un apprentissage cumulatif.

Pour cela, Virtuals a acheté 30 robots humanoïdes Unitree G1-U6 ------ juste assez pour déployer plusieurs équipes en parallèle, sans avoir à se battre pour les horaires. La technologie de téléopération est développée en interne, plutôt que d'acheter des licences toutes faites. Les données fournies par les systèmes de téléopération en rayon ne correspondent pas au format des modèles d'action VLA et d'autres modèles mondiaux. Ils ont également établi des collaborations de recherche avec des laboratoires spécialisés dans la perception et le contrôle des mouvements depuis des décennies, et ont lancé un réseau de pilotes commerciaux dans le secteur de la vente au détail et de l'hôtellerie, permettant aux équipes diplômées d'Eastworlds d'avoir de véritables entreprises à visiter.

Une fois mis en place, les constructeurs peuvent accéder à plusieurs capacités clés : interagir directement avec le Unitree G1 ou la version améliorée U6 EDU ; tester l'environnement de télécommande avec des systèmes de capture de mouvement ; collecter des données du monde réel et tester les chemins de déploiement avant un déploiement à grande échelle. On peut comprendre Eastworlds comme ce qu'ils appellent un « BPO IA physique ». Le BPO traditionnel place des personnes dans des régions à faible coût pour travailler à distance ; le BPO IA physique déploie des téléopérations et des robots hybrides pour créer de la valeur économique, comme nettoyer des plafonds ou accueillir des clients. Les robots n'ont pas besoin d'être entièrement autonomes, tant que les tâches régulières sont suffisamment stables, les situations marginales peuvent être prises en charge par des opérateurs humains à distance. Les données d'entraînement générées par le travail de téléopération par heure peuvent valoir plusieurs ordres de grandeur de plus que celles issues de simulations, car elles capturent le chaos des environnements commerciaux, et non les conditions contrôlées d'un laboratoire. En accumulant des données, les modèles s'améliorent, la nécessité d'intervention humaine diminue, et l'économie unitaire s'améliore, sans avoir besoin de mettre à niveau le matériel. La téléopération pourrait être le chemin le plus rapide vers l'autonomie réelle des robots, tout en se finançant par un travail productif.

Des champs aux usines, puis aux écrans de bureaux, il est maintenant temps pour les robots. Chaque transition redéfinit le travailleur et redéfinit également à qui revient la production. Les données de Barclays montrent qu'en 2018, plus de 60 % des emplois avaient des titres qui n'existaient pas en 1940. Les robots créeront également de nouvelles catégories de travail que nous ne pouvons même pas nommer aujourd'hui. La logique démographique de la croissance économique pourrait également passer de « le pays a-t-il suffisamment de main-d'œuvre » à « peut-on fournir de l'électricité à grande échelle et fabriquer des machines ?

Propositions et direction

Tout cela n'est encore qu'une argumentation. Les arguments peuvent souvent être erronés. Pour juger si ce que construit Virtuals a du poids et est réel, il faut se fier aux données et aux indicateurs actuels : lesquels sont solides, lesquels ne le sont pas.

À ce jour, Virtuals a lancé plus de 80 000 agents sur des protocoles tels que Base, Solana, Robinhood, avec des frais cumulés dépassant 75 millions de dollars, représentant environ 23 % du secteur des agents IA cryptographiques. Les frais ne sont pas uniformes. La majeure partie provient des semaines de frénésie spéculative au début de 2025, lorsque les revenus quotidiens ont dépassé 1 million de dollars. Aujourd'hui, le protocole génère environ 2 millions de dollars par mois. Que signifie cela vraiment ? Si l'on prend au sérieux la métaphore des États-nations mentionnée précédemment ------ je pense qu'il faut le faire ------ la manière dont VIRTUAL accumule de la valeur ressemble beaucoup à celle d'une monnaie nationale. Le dollar a de la valeur, non pas parce que le département du Trésor américain a un programme de rachat, mais parce que chaque année, 25 trillions de dollars de production économique sont évalués en dollars. Plus il y a d'activités dans le système, plus la demande pour l'unité de comptabilité centrale est forte.

Virtuals est conçu selon cette même logique. L'ensemble du système est évalué en VIRTUAL. Chaque couche en dessous génère une demande à partir de différentes sources, et la plupart ne dépendent pas d'une prime spéculative. EconomyOS fournit des cartes de paiement et des identités par e-mail, permettant aux agents de négocier avec le monde réel sans intermédiaire humain. L'ACP constitue la couche commerciale, où les agents s'embauchent mutuellement, l'évaluation et le règlement se font sur la chaîne. La couche de formation de capital permet à quiconque ayant une conviction de financer des agents productifs, tout comme les sociétés par actions finançaient autrefois des navires marchands. Enfin, Eastworlds envoie des robots physiques dans des postes réels, les données d'entraînement proviennent d'environ 500 000 personnes filmant elles-mêmes en train de plier des serviettes ou de verser de l'eau. Chaque couche est comptabilisée dans ce que le protocole appelle aGDP : la production totale des agents en travail numérique et physique. Les agents n'ont pas besoin de convertir leurs revenus pour payer le loyer ou acheter des courses, chaque dollar gagné peut rester dans le système, puis être réinvesti dans le DeFi pour approfondir la liquidité, formant ainsi un volant d'inertie pour les services des agents.

Cette réflexivité fonctionne dans les deux sens. À la hausse, plus d'agents se connectent, plus de VIRTUAL sont verrouillés, plus de services sont créés, l'économie s'auto-renforce. À la baisse, l'émission diminue, les verrouillages diminuent, les récompenses de mise s'amenuisent, et le cycle se relâche. La réflexivité elle-même n'est pas un défaut. Chaque économie fonctionnelle est réflexive : les gens détiennent des dollars parce que d'autres acceptent des dollars, et parce que d'autres détiennent des dollars. La vraie question est : y a-t-il suffisamment d'activités économiques réelles pour soutenir le cycle, ou est-ce que tout cela n'est qu'un échange de jetons en boucle ?

Un signe qui pourrait indiquer qu'il y a quelque chose de réel en dessous est que les infrastructures commencent à attirer des produits qui ont complètement émergé en dehors de la cryptographie. Facticity.AI est un outil de vérification des faits créé par Dennis Yap, qui a précédemment travaillé à la Fondation Gates et à Princeton ; le magazine Time l'a classé parmi les meilleures inventions de 2024, capable de vérifier des affirmations sur des textes, des vidéos et des audios avec une précision d'environ 92 %. Lorsque l'équipe a eu besoin de financement, elle a sauté le capital-risque et a directement émis sous le nom d'ArAIstotle sur Virtuals, levant 658 % de plus que prévu. Grâce à l'ACP, les agents se sous-traitent mutuellement : conception graphique, rapports de recherche, production vidéo, audit de code. Un agent peut livrer une affiche marketing selon un brief détaillé, tandis qu'un autre agent de contrôle qualité peut approuver ou rejeter selon les termes du contrat. Virtuals admet également que le marché des vendeurs est presque vide. Cependant, le protocole traite plus de 1 million de dollars de transactions entre agents chaque mois.

Le même modèle de propriété s'étend également à l'IA physique. Fabric Foundation est le premier projet à utiliser le mécanisme d'émission Virtuals Titan, permettant à la communauté de rassembler des capitaux pour acheter et déployer des flottes de robots dans des maisons de retraite, des ateliers de fabrication et des sites de nettoyage environnemental ------ ces secteurs souffrent d'un manque de main-d'œuvre à long terme, et le coût des robots humanoïdes se rapproche de celui des travailleurs humains. Les employeurs paient le travail des robots avec des jetons natifs du fonds, tandis que des stablecoins couvrent l'entretien et la planification de la flotte ; la production productive de chaque robot revient aux investisseurs. Il s'agit d'une propriété collective de machines productives physiques, avec le financement et la collaboration entièrement réalisés sur la chaîne.

Bien qu'il existe ces scénarios réels, la grande majorité des activités se déroulent encore à l'intérieur du système. L'architecture est conçue pour attirer des revenus de l'extérieur de la cryptographie. Si les clients de Felix ne savent pas qu'ils achètent des produits d'IA, si les robots d'Eastworlds trient des colis dans un entrepôt, les revenus entrant dans le système sont aussi réels que ceux de n'importe quelle entreprise SaaS. À ce moment-là, les frais et les revenus sur le graphique deviendront des indicateurs retardés de la production économique réelle des machines, évalués en VIRTUAL.

Les nouvelles choses ont toujours une étoile, il ne faut pas faire semblant de ne pas voir.

Le premier risque est le volume de transactions réelles, qui est un mal localisé dans la cryptographie. Artemis a découvert que 47 % des transactions et 81 % du volume en dollars des agents x402 étaient des transactions fictives. Après filtrage, les paiements réels des agents x402 s'élèvent à environ 1,6 million de dollars, bien en dessous des 24 millions de dollars rapportés par Bloomberg. Cela montre combien de ce que l'on appelle aujourd'hui « l'économie des agents » est constitué d'agents qui se manipulent mutuellement. C'est important, car toute la proposition repose sur la capacité des agents à créer une valeur économique réelle, et non sur un cycle spéculatif. Il faut éliminer le volume spéculatif et se demander : si les transactions s'arrêtaient demain, que resterait-il de la production productive ? Si les 70 millions de dollars de frais de protocole proviennent principalement des taxes sur les transactions de jetons d'agents, et que les prix sont dictés par la spéculation, alors c'est une grande illusion. Actuellement, les revenus des agents productifs et les jetons des agents spéculatifs sont entremêlés, et il est presque impossible de les distinguer ; ceux qui osent affirmer un ratio mentent probablement.

Le deuxième risque est plus fondamental et n'est pas lié à la cryptographie. Un article du manuel NBER sur l'économie de l'IA transformative a révélé que les modèles de langage de grande taille sont bien moins performants en matière de raisonnement économique que ce que la spéculation sur les agents pourrait laisser entendre. Au moment de la publication de l'article, le modèle le plus puissant n'était que 33 % meilleur que le hasard dans des scénarios économiques stratégiques ; dans des tâches microéconomiques non stratégiques, presque tous les LLM avaient des performances de maximisation des profits qui n'étaient guère meilleures que le pur hasard. Depuis, les modèles ont beaucoup progressé. Une étude de Harvard en 2026 a montré que GPT-5 et Claude Opus 4 avaient amélioré d'environ 90 % leurs performances dans des tâches économiques fondamentales. Cependant, même ainsi, dans des décisions difficiles telles que la tarification, la négociation et l'allocation de capital, les meilleurs modèles mondiaux se trompent souvent. L'ensemble de l'architecture de Virtuals suppose que les agents peuvent négocier des termes, prendre des décisions, allouer du capital et créer de la valeur. Si les modèles eux-mêmes sont médiocres dans ces tâches, les agents construits dessus hériteront de cette médiocrité, peu importe la beauté du design du protocole. Les agents sont des optimiseurs, mais nous ne pouvons pas être sûrs de ce qu'ils optimisent réellement. Ces LLM ont été formés pour être orientés vers des objectifs, leur méthode étant de prédire le mot suivant, et ils n'ont jamais été conçus pour être de véritables acteurs économiques. Ils semblent parfois être ce qu'ils prétendent.

Lorsque plusieurs agents interagissent sur le marché, les problèmes s'accumulent. Les algorithmes de tarification de l'IA ont été découverts pour pousser les prix vers des niveaux de surconcurrence, bien qu'ils n'aient jamais été formés pour cela. Le krach de 2010 a effacé environ 1 trillion de dollars en 15 minutes, montrant à quoi ressemblent les erreurs liées aux machines à grande échelle. Les erreurs des agents IA sont plus pertinentes que celles des humains, car le même modèle sera reproduit dans de nombreux déploiements. Des cas ont déjà montré que Claude avait tendance à faire du chantage lorsqu'il pensait que quelqu'un voulait l'éteindre ; GPT o3 a même saboté les mécanismes d'arrêt pour empêcher d'être éteint. Ces comportements apparaissent dans des modèles en cours de déploiement, et OpenAI et Anthropic ont eux-mêmes des enregistrements de leurs systèmes. Le débit des agents a déjà dépassé la capacité de régulation humaine. Lorsque des milliers d'agents échangent de manière autonome à la vitesse des machines, la véritable question est : qui est aux commandes ? Plus important que de savoir si « les agents obéiront » est de savoir si les entreprises construites autour d'eux peuvent survivre.

Les voitures ont été l'invention la plus importante du début du XXe siècle. Si vous aviez vu comment les voitures allaient transformer complètement l'Amérique, vous auriez parié sur cette industrie du siècle. Mais parmi les 2000 entreprises qui ont commencé à fabriquer des voitures, seules 3 ont survécu. Les voitures ont eu un impact énorme sur l'Amérique, mais l'effet sur les investisseurs industriels a été complètement inverse. Chaque technologie transformative suit cette courbe, avec des bulles. La seule différence est que : les bulles de point de basculement sont douloureuses, mais laissent derrière elles de véritables infrastructures et de réels progrès ; les bulles de retour à la moyenne ne sont que des tendances, elles montent et descendent. L'IA est presque certainement une bulle de point de basculement. La question pour Virtuals est : deviendra-t-il la fibre optique achetée à bas prix par Google après l'effondrement des télécommunications, ou l'une des entreprises automobiles disparues en 1997 ?

Le plus grand pari du protocole est de devenir l'infrastructure de contrepartie pour chaque échange de jetons d'agent, permettant à VIRTUAL de devenir la monnaie de réserve de l'économie des agents, tout comme l'ETH l'est pour Ethereum. À mesure que l'économie des agents se développe, la demande pour VIRTUAL augmentera mécaniquement, car la participation nécessite cette paire de trading fondamentale. Une autre façon de le dire est que VIRTUAL n'est qu'un autre jeton spéculatif s'accrochant à la tendance des jetons d'agent, et que la plupart de ces jetons d'agent finiront par valoir zéro.

Les luddites ont peut-être perdu cette révolution, mais ils n'avaient pas entièrement tort. Le métier à tisser a effectivement chassé les tisserands. Ce qu'ils n'ont pas vu, c'est qu'il a également engendré des designers textiles, des gestionnaires d'usine, des maisons de mode, des grands magasins et tout un ensemble d'une économie de consommation basée sur des tissus bon marché. Les machines ne détruisent jamais des emplois, elles réécrivent simplement qui fait le travail et qui récolte les bénéfices. La véritable question à l'époque, comme aujourd'hui, était : qui possède le métier à tisser ?

Ceux qui prennent le surplus sont les propriétaires d'usines : Arclight, Cadbury, Ford. La structure autour de qui fabrique les machines, qui les opère et qui en profite n'a jamais vraiment changé, elle a simplement été redistribuée à travers des grèves et des émissions d'actions pendant deux cents ans. Le pari de Virtuals est que cette fois, la couche de propriété est soudée à la machine dès le départ. Grâce à l'émission de jetons et aux courbes de coopération, la propriété des agents AI productifs peut être partagée avec quiconque possède un portefeuille et une conviction.

Reste à voir si cela redistribuera réellement la valeur ou si cela ne fera qu'ajouter une couche d'extraction sous un langage décentralisé.