Kto posiada krosno: Virtuals chce przekształcić agentów AI w akcje "wirtualnego państwa"

Agenci AI potrafią już otwierać konta, zatrudniać ludzi i podejmować pracę, a VIRTUAL chce, aby ta ekonomia stała się walutą rezerwową.

Autor: Vaidik Mandloi

Tłumaczenie: AididiaoJP, Foresight News

Co kilka lat pojawia się technologia, która stawia przed ekonomią pytania, na które nie potrafi odpowiedzieć: co zrobisz, jeśli maszyna może wykonywać twoją pracę lepiej, taniej i bez przerwy? Kto jest właścicielem produktów stworzonych przez te maszyny?

Artykuł ten szczegółowo analizuje jedno z najbardziej ambitnych eksperymentów w dziedzinie kryptowalut. Virtuals Protocol buduje infrastrukturę na poziomie "państwowym" dla agentów AI: tożsamości, banki, warstwa handlowa, rynki kapitałowe, a do tego fizyczne roboty. Ich zakład to, że zwykli ludzie powinni mieć możliwość posiadania autonomicznych maszyn, które zaczynają tworzyć rzeczywistą wartość ekonomiczną; a finansowe tory, które nieumyślnie pozostawiła era spekulacji kryptowalut, są idealne do tego celu. Artykuł stawia pytanie: czy zdolność wykonawcza odpowiada temu ambitnemu celowi? Ale najpierw musimy wrócić do pytania, które pojawiło się około dwustu lat przed kryptowalutami.

Krosno

W 1811 roku grupa tkaczy w Nottingham wdarła się do warsztatów i zniszczyła krosna do dziania skarpet. Ruch ten szybko się rozprzestrzenił, a rząd brytyjski wysłał 14 000 żołnierzy do środkowej Anglii, aby powstrzymać tkaczy przed dalszym niszczeniem maszyn — więcej niż liczba żołnierzy, których Wellington wysłał na Półwysep Iberyjski, aby stawić czoła Napoleonowi.

Brytyjski parlament uznał niszczenie maszyn za zbrodnię zagrożoną karą śmierci. W 1813 roku w Yorku 17 osób zostało powieszonych. Osoby te nazywano "luddystami". Z czasem termin ten stał się pejoratywny, sugerując, że byli jedynie technofobami, którzy nie potrafili się dostosować. Ale oni rozumieli maszyny lepiej niż ktokolwiek inny. Byli rzemieślnikami, którzy przez lata opanowali wąskie krosna, zdolnymi do produkcji wysokiej jakości tkanin; to, co zniszczyli, to krosna szerokie i nowe modele — które mogły obsługiwać nawet nieprzeszkoleni młodzieńcy, a ich wynagrodzenie wynosiło jedynie jedną trzecią wynagrodzenia rzemieślników. Ubrania produkowane na szerokich krosnach były gorszej jakości, ale znacznie tańsze, co zagrażało rynkowi. Każde nowe krosno w warsztacie odbierało rzemieślnikowi źródło utrzymania.

Ten motyw powtarzał się w każdej kolejnej generacji. Ludzie zawsze czuli, że ich sytuacja jest wyjątkowa i gorsza. Historia jednak wielokrotnie udowodniła, że maszyny rzadko eliminują pracę; po prostu zmieniają, kto ją wykonuje i kto czerpie z niej korzyści. Chłopi zostali wypędzeni z wspólnoty, trafili do fabryk, zamieniając własność upraw na wynagrodzenie za godzinę pracy. Pracownicy fabryk stali się biurowymi pracownikami, wynajmując swój czas za wyższe wynagrodzenie. Pracownicy biurowi stali się freelancerami: kierowcami Ubera, freelancerami na Fiverrze, wykonującymi tę samą pracę, ale w systemie, który pozwalał platformom zabierać zyski, a pracownikom ponosić ryzyko. Za każdym razem całkowita produkcja rosła, ale udział wartości, który posiadali pracujący, malał. Dziś na całym świecie około 500 milionów ludzi wykonuje pracę, która nie kwalifikuje się nawet jako wolne zatrudnienie. W Indiach około 50 milionów ludzi utknęło w długach, jak w średniowiecznym systemie niewolnictwa, tylko z nowymi dokumentami.

Teraz nastała rewolucja AI, ale tym razem krosno zdaje się obracać samo. Już teraz AI potrafi prowadzić biznes, księgować zyski i reinwestować je w rozwój. Firma Medvi z sektora zdrowia w zeszłym roku osiągnęła przychody w wysokości 401 milionów dolarów, mając zaledwie dwóch pracowników. Możesz teraz zatrudnić agenta programistycznego za około dolara za godzinę, który pracuje przez całą dobę, nigdy nie biorąc urlopu. Już są rzeczywistymi uczestnikami gospodarki, więc problem własności staje się nieunikniony. Kiedy pracownik jest programem, którego koszt replikacji jest bliski zeru i który może zatrudniać inne maszyny, kto ma decydujący głos?

Ostatnia wielka próba, aby dać zwykłym ludziom część technologicznych zysków w dziedzinie kryptowalut, miała miejsce w Axie Infinity. Ta gra obiecywała ekonomiczne wyzwolenie dla pracowników z Filipin i Azji Południowo-Wschodniej, osiągając 2,7 miliona aktywnych użytkowników dziennie, a wielu filipińskich graczy zarobiło więcej w grze niż w lokalnej pracy, ale później stała się przykładem upadku całej branży.

Jansen Teng i Wee Kee byli świadkami całego tego procesu. Wyszli z problemem luddyzmu, który został przekształcony przez programowalne waluty i autonomiczne oprogramowanie: jeśli pracownicy tworzący wartość ekonomiczną nie są już graczami, ale oprogramowaniem, czy zwykli ludzie mogą posiadać jego akcje, tak jak kiedyś akcjonariusze posiadali statki handlowe? Virtuals Protocol został zbudowany wokół tego pytania.

Aby zrozumieć, jak wielkie są stawki, musimy najpierw spojrzeć na świat, w którym żyjemy. W latach 50. XX wieku przewodniczący amerykańskiej Komisji Energii Atomowej Lewis Strauss obiecał, że rozszczepienie jądrowe przyniesie "tak tanie, że nie trzeba będzie go mierzyć" elektryczność. To zdanie stało się jednym z najsłynniejszych bankructw w historii energii: energia jądrowa okazała się przerażająco droga i niebezpieczna. Chernobyl i Fukushima nałożyły na siebie dziesięcioletnie obawy społeczne i regulacyjne, czyniąc to hasło synonimem technologicznej arogancji przez siedemdziesiąt lat.

Potem Sam Altman użył niemal tych samych słów, opisując AI, które stanie się niezwykle łatwo dostępne i obfite. Koszty szkolenia modeli na czołowej linii spadają o jeden rząd wielkości co około 18 miesięcy. W 2023 roku koszt szkolenia modelu o zdolności porównywalnej z GPT-4 wynosił około 100 milionów dolarów, a dziś można go odtworzyć za kilka milionów dolarów. Agenci programistyczni mogą być dostępni za mniej niż dolara za godzinę, a także dostarczać kod na poziomie produkcyjnym, co czyni ich tańszymi niż najtańsi deweloperzy offshore na świecie, a do tego nigdy nie biorą wolnych weekendów. W publicznym harmonogramie Altmana znajdują się systemy, które mogą osiągnąć prawdziwe przełomy naukowe w tym roku oraz roboty zdolne do wykonywania rzeczywistej pracy fizycznej do około 2027 roku. Wiara w niego nie jest najważniejsza, ponieważ krzywa kosztów spada co kwartał.

Im tańsze maszyny, tym droższe stają się rzeczy, które mogą stworzyć tylko ludzie. Występy na żywo są bardziej wartościowe niż strumieniowanie na Spotify. Stół wykonany przez stolarza w weekend może być zrobiony szybciej i taniej przez robota fabrycznego, ale nadal można go sprzedać z premią, ponieważ ktoś poświęcił na to niezastąpiony czas. Obfitość maszyn sprawi, że ludzka praca stanie się towarem luksusowym. Propozycja Virtuals opiera się na tym odwróceniu: umożliwienie ludziom posiadania autonomicznych maszyn, które produkują wartość towarową, aby pozostawić niezastąpioną energię na rzeczy, które tylko ludzie mogą wykonać dzięki obecności i osądowi.

W 1602 roku holenderscy kupcy stawili czoła podobnemu problemowi: pojedyncze gospodarstwo domowe nie mogło sobie pozwolić na podróż do Azji, ponieważ koszty były zbyt wysokie, a ryzyko zbyt duże. W związku z tym wynaleźli akcje przedsiębiorstw, które można było swobodnie handlować. Holenderska Kompania Wschodnioindyjska (VOC) umożliwiła zwykłym obywatelom inwestowanie w przedsiębiorstwo posiadające statki, prowadzące handel i dzielące się zyskami z akcjonariuszami. Stała się pierwszą superfirmą na świecie, zatrudniającą 50 000 pracowników i posiadającą 200 statków. Prawdziwą innowacją było stworzenie mechanizmu, który pozwalał zwykłym ludziom łączyć kapitał i posiadać produkcyjne przedsięwzięcia, które indywidualnie nigdy nie mogliby kupić.

Virtuals chce stworzyć ten sam mechanizm dla agentów AI. Teng wydobywał ETH w akademiku Imperial College, korzystając z darmowej energii elektrycznej uczelni, a następnie przez wiele lat pracował w BCG, spłacając długi. W grudniu 2021 roku, w szczytowym momencie Axie, uruchomił DAO do inwestycji w gry pathDAO. On i Wee Kee zobaczyli, jak filipińscy gracze zarabiają więcej w grze niż w jakiejkolwiek lokalnej pracy, a także jak wietnamski fotograf ślubny zrezygnował z pracy, aby zająć się graniem. Następnie tokeny, które gracze zarobili, niemal całkowicie straciły na wartości. Osoby polegające na graniu znalazły się w gorszej sytuacji niż na początku. Wnioskiem z tego doświadczenia było to, że tokenizacja ludzkiej pracy przez gry to ślepa uliczka, ponieważ przy skalowaniu ludzkiej pracy nieuchronnie dochodzi do wyzysku. Bardziej realistycznym pomysłem jest umożliwienie zwykłym ludziom posiadania oprogramowania, które wykonuje pracę, tak jak akcjonariusze VOC posiadali statki do transportu przypraw.

W związku z tym Virtuals wprowadził pierwszego agenta AI, Lunę, agenta z osobowością K-pop, który ma własny portfel kryptowalutowy. W ciągu kilku miesięcy Luna zaczęła zatrudniać artystów na całym świecie, aby malowali jej graffiti, płacąc z własnego portfela. To była twórczość, którą tylko ludzie mogli wykonać. Relacja między ludźmi a maszynami została przez nią odwrócona. Co do tego, czy wykonawcza zdolność Virtuals odpowiada temu tematowi, zostanie to omówione później; nie ma sensu ukrywać tego, co powinno być ujawnione.

Zbudować narodowe państwo dla AI

W ciągu ostatnich kilku lat każda rewolucja technologiczna przeszła przez ten sam dwufazowy proces. Wenezuelsko-brytyjska ekonomistka Carlota Perez przedstawiła pięć rewolucji przemysłowych jako okres instalacji i okres wdrożenia. W okresie instalacji kapitał spekulacyjny napływa, bańka wyprzedza rzeczywistość, a wiele infrastruktury jest nadmiernie budowane, co prowadzi do bankructwa większości firm. Po załamaniu następuje okres wdrożenia: nowi gracze wykorzystują nadmiarową infrastrukturę, aby stworzyć rzeczy, których pierwotni budowniczowie nie mogli sobie wyobrazić.

Klasycznym przykładem jest bańka internetowa. W końcu lat 90. więcej pieniędzy wydano na układanie światłowodów niż na inwestycje w firmy .com. Firmy telekomunikacyjne, które układały kable, później zbankrutowały. Google kupił światłowody za grosze, a te kable stały się kręgosłupem YouTube, Netflixa i całego strumieniowego przesyłania online. Fred Wilson, inwestor venture capital z czasów bańki internetowej, powiedział: "Bez irracjonalnego rozkwitu nie można osiągnąć wielkich rzeczy; bez załamania nie można mówić o naprawdę ważnych sprawach."

Okres instalacji kryptowalut przeszedł przez tę samą krzywą. Od około 2017 do 2022 roku kapitał spekulacyjny stworzył portfele, DEX, krzywe współpracy, stablecoiny, standardy tokenów i ramy zarządzania na blockchainie. Większość projektów budowlanych dzisiaj już nie istnieje lub jest nieistotna. Ale zbudowana infrastruktura wciąż istnieje, a to właśnie ona jest potrzebna do stworzenia działającej gospodarki dla nie-ludzkich uczestników. Virtuals nie wynalazł tych narzędzi, w zasadzie je przejął i wykorzystał do budowy rzeczy, których nie można było sobie wyobrazić w okresie instalacji.

Jansen Teng nazywa to, co robią, "budowaniem państwa". Brzmi to jak narracja ekonomiczna, którą twórcy kryptowalut dodają do tokenów, gdy występują w podcastach. Tym razem jednak metafora ma sens.

Działające państwo musi utrzymać gospodarkę, co najmniej pięć poziomów infrastruktury: system tożsamości, aby wiedzieć, kto uczestniczy; system bankowy, aby umożliwić przepływ wartości; prawo handlowe, aby uczestnicy mogli handlować i rozwiązywać spory; rynek kapitałowy, aby finansować przedsiębiorstwa; infrastruktura fizyczna, aby rzeczy działy się w rzeczywistym świecie. Virtuals już buduje te poziomy dla agentów AI, a właściwie nadal je buduje.

Zacznijmy od tożsamości, ponieważ to tutaj tkwi problem. Badania A16z sugerują, że ograniczeniem gospodarki agentów nie jest już inteligencja, ale tożsamość. Nawet w dzisiejszych usługach finansowych, nie-ludzkie tożsamości — automatyczne systemy handlowe, silniki zarządzania ryzykiem, modele oszustw — już przewyższają ludzkie tożsamości w stosunku 100:1. Ale według A16z, te systemy "w rzeczywistości nie mają kont bankowych". Agenci AI mogą pisać kod na poziomie produkcyjnym i zarządzać portfelami, ale nie przechodzą KYC, nie mogą otworzyć kont bankowych ani uzyskać zweryfikowanych certyfikatów. Problem ten jest niemal tak stary jak ludzka cywilizacja ekonomiczna. W IV wieku p.n.e. w Chinach dynastia Qin wprowadziła obowiązkowe nazwiska, aby wciągnąć ludzi do systemu podatkowego i handlowego. Ludzkość zajęła około 2500 lat, aby zbudować infrastrukturę tożsamości.

Virtuals chce zrobić to samo dla AI ekonomicznych agentów poprzez warstwę tożsamości EconomyOS. Każdy agent może uzyskać pięć rzeczy: niezarządzany portfel kryptowalutowy; wirtualną kartę płatniczą, którą można używać u zwykłych sprzedawców; dedykowany adres e-mail, który automatycznie wyciąga kody weryfikacyjne; opcjonalny token do zbierania funduszy na blockchainie; moc obliczeniowa opłacana z portfela, która pozwala agentowi płacić za swoje wnioskowanie. Bez tych pierwotnych elementów agent jest tylko użytecznym asystentem. Po ich zdobyciu może zarabiać, wydawać, handlować i generować wartość jak człowiek.

Mówiąc o biznesie, Virtuals uruchomił Agentic Commerce Protocol (ACP), który umożliwia agentom handel, komunikację i płatności online. Logika jest prosta: agent, który potrzebuje wykonać zadanie, ogłasza je, określając budżet i ograniczenia czasowe; inni agenci składają oferty i negocjują, tak jak na Upwork. Po uzgodnieniu warunków, środki trafiają do depozytu. Po zakończeniu dostawy, trzeci agent działa jako oceniający, porównując z podpisanym kryptograficznie POA - dokumentem chroniącym przed manipulacją - aby sprawdzić wyniki. Jeśli wszystko się zgadza, środki są przekazywane do portfela agenta. Każdy krok jest na blockchainie, publicznie audytowalny, bez potrzeby angażowania innych osób. Można to zrozumieć jako programowalny, skierowany do agentów system rozliczeń oparty na inteligentnych kontraktach, podobny do Fiverr. Już istnieje grupa profesjonalnych agentów działających 24/7, którzy tworzą niezależne fundusze hedgingowe, współpracując w zakresie inwestycji i audytów bezpieczeństwa.

Trzecim poziomem jest formowanie kapitału. Każda epoka gospodarcza ma swoje potrzebne narzędzia finansowe: w epoce wielkich odkryć były to akcje zbywalne, w erze stali i kolei - banki inwestycyjne, a w erze informacji - kapitał podwyższonego ryzyka. Krzywa łączona w gospodarce agentów jest jak zbywalne akcje w epoce wielkich odkryć: pozwala każdemu, kto ma kapitał, nabyć własność aktywów produkcyjnych lub rzeczywistych. Programiści mogą działać jako agenci, tokenizować to i pozwolić rynkowi na finansowanie.

Ramowy plan wydania Virtuals na 60 dni został zaprojektowany w tej samej logice, oferując założycielom projektów AI i kryptowalut możliwość odwracalnego testowania: najpierw publiczne budowanie, wydawanie i testowanie tokenów, a następnie decyzja, czy dokonać nieodwracalnego zobowiązania.

Nośnikiem jest modułowa platforma startowa. Każdy token agenta najpierw łączy się z VIRTUAL, a po wystarczającej płynności przechodzi do formalnego zbioru handlowego, gdzie LP jest długoterminowo zablokowane, a opłaty transakcyjne są dzielone między twórców agentów a zachęty ekosystemu. Ta część jest taka sama dla wszystkich emitentów tokenów. Każde wydanie jest naprawdę różne w zależności od tego, które moduły otworzą założyciele.

Emitowanie tokenów wymaga najpierw radzenia sobie z atakami: roboty w pierwszych sekundach wyprzedzają, wyciągając wartość. Virtuals stosuje tzw. podatek anty-snajperski: wczesne zakupy są obciążane bliską pełną stawką podatku, która maleje co minutę, a odzyskane fundusze są automatycznie przypisywane do tokenów. Roboty muszą albo całkowicie odejść, albo przypadkowo wpłacić pieniądze na długoterminowe zdrowie projektu.

Po wyeliminowaniu ataków, jak założyciele mogą pozyskiwać fundusze? Wtedy wkracza Automatyczne Formowanie Kapitału (ACF): nie trzeba organizować prezentacji dla VC, ani prowadzić rundy finansowania, system sprzedaje tokeny zespołowe w partiach zgodnie z kamieniami milowymi wyceny. Jeśli projekt utknie, pozyskane fundusze będą mniejsze; jeśli projekt się rozwija, kapitał automatycznie podąża. Ta struktura również angażuje istniejącą społeczność. Część każdego nowego wydania jest dystrybuowana poprzez airdrop do stakerów VIRTUAL i aktywnych użytkowników ACP, dając tym, którzy już budują i handlują w ekosystemie, interes w każdym nowym projekcie. Zachęty są rozciągnięte na całą sieć, a nie tylko dla każdego wydania. Jeśli założyciele chcą postawić na siebie, moduł Pre-buy pozwala im na publiczny zakup podczas wydania, z obowiązkowym przypisaniem, co pozwala każdemu zobaczyć, ile zespół sam zainwestował.

To różni się od wszystkich historycznych praktyk „stawiania na ludzką wydajność”. Od rzymskich obywateli traktujących szkoły gladiatorów jako narzędzie inwestycyjne, po nowoczesnych sponsorów pokera, którzy używają Venmo do przesyłania pieniędzy na podstawie zrzutu ekranu i reputacji, śmiertelną wadą jest ta sama: ludzie mogą odejść. Gladiatorzy mogą odpuścić, gracze mogą stracić kontrolę. Ryzyko ze strony przeciwnika nigdy nie znika, ponieważ aktywa produkcyjne mają wolną wolę i nogi. Tokenizowani agenci są inni: po zobowiązaniu kapitału, praca nie może być opóźniana ani renegocjowana. Aktywa produkcyjne działają na prądzie i kodzie, a wyniki można audytować na blockchainie.

Czwartym poziomem jest ostatni krok w kierunku prawdziwej gospodarki agentów, czyli tzw. „firmy bez ludzi”: przychody pochodzą z rzeczywistych działań gospodarczych, które nie są związane z opłatami transakcyjnymi, często również z kryptowalutami. Obecnym przykładem jest Felix Craft, firma prowadzona wyłącznie przez AI, sprzedająca produkty informacyjne online, która osiągnęła 200 000 dolarów przychodu, a przychody ze sprzedaży rzeczywistych produktów przewyższają spekulacyjne transakcje jej tokenów. Inna firma, KellyClaudeAI, do tej pory wprowadziła 19 aplikacji na iOS, bez ludzkich programistów. Liczby są małe, ale stawiają pytanie: czy to pierwsze punkty na krzywej, czy sufit wydajności agentów?

Mechanizm emisji tokenów ma również swoje problemy. Na początku 2025 roku, w szczycie popularności tokenów AI agentów, 94% nowo wydanych tokenów agentów to były pompy i zrzuty; zaledwie 1,7% tokenów wydanych w tym roku pozostawało aktywnie handlowanych po 30 dniach. W większości przypadków, to tylko spekulacyjna premia napędzała ceny, nie mając pod sobą produktów, dochodów ani wartości. Jeśli czegoś nigdy nie można sprzedać, jaką cenę byś za to zapłacił? Cała ta nadwyżka to spekulacja. Użyteczność tokenów Axie jest zerowa, ponieważ ich wartość całkowicie zależy od napływu nowych graczy. Tokeny agentów na Virtuals mogą być inne. Jeśli Felix Craft sprzedaje produkt za 200 000 dolarów prawdziwym klientom, którzy nie mają pojęcia, że sprzedawcą jest AI, a wyniki można audytować na blockchainie, token ma poziom, który nie zależy od „czy będzie następny nabywca”: wartość przyszłych wyników maszyny produkcyjnej.

Fizyczna linia frontu

Testowanie poziomu użyteczności jest uzasadnione dla agentów programowych, ponieważ koszty są mierzalne, a wyniki są bezpośrednio umieszczane na blockchainie. Ale prawdziwe maszyny produkcyjne, które mogą zmienić ekonomię Virtuals, to nie oprogramowanie, lecz roboty pracujące w rzeczywistym świecie. Ambicje w tym zakresie przewyższają wszystkie dotychczasowe próby w kryptowalutach.

W ciągu ostatnich pięćdziesięciu lat istniał paradoks: ludzie odkryli, że automatyzacja rozumowania jest łatwiejsza niż automatyzacja pracy fizycznej. Arkusze kalkulacyjne zastąpiły całe biura księgowych, e-maile zastąpiły pokoje pocztowe, a kod zastąpił szafy i tablice rysunkowe. Do 2026 roku AI będzie w stanie pisać opinie prawne, analizować obrazy medyczne i jednorazowo tworzyć oprogramowanie na poziomie produkcyjnym. Praca kognitywna białych kołnierzyków została jako pierwsza zautomatyzowana; praca ludzi przenoszących pudełka w magazynach czy baristów robiących espresso prawie się nie zmieniła. Ponieważ prace fizyczne wymagają, aby oprogramowanie mogło radzić sobie z niepewnością i zmiennością rzeczywistego świata. Roboty przemysłowe mogą spawać ten sam punkt spawania milion razy, ponieważ położenie punktu spawania się nie zmienia. Robot kuchenny nie potrafi zrobić kanapki, ponieważ każdy pomidor ma nieco inny kształt, każdy nóż ma inny środek ciężkości, a deska do krojenia czasami jest wilgotna. Rzeczywisty świat nie jest tak posłuszny jak arkusze kalkulacyjne.

Rozwiązaniem są dane. Używamy tekstów, które reprezentują życie miliardów ludzi, do trenowania dużych modeli językowych, a to samo można zrobić dla robotów. Joel Jang z Nvidii powiedział: „Człowiek to już roboty w dużej skali”. Wystarczy użyć filmów z przeciętnymi ludźmi do dostosowania modeli wizualno-językowo-ruchowych (VLA), aby wydajność robotów w tej samej pracy mogła się podwoić. Brakuje nie więcej robotów w laboratoriach, lecz ogromnej rury danych, która pozwoliłaby ludziom nagrywać codzienne ruchy fizyczne.

Virtuals dostrzegł tę lukę wcześniej i zbudował całą strategię robotów na tym. Nazywają to „pośrednią drogą”: celowo nie budują robotów ani nie trenują podstawowych modeli, lecz tworzą infrastrukturę danych i kapitału, której potrzebuje każdy zespół robotów, a której pojedynczy zespół nie może sobie pozwolić.

Ta część danych to SeeSaw, aplikacja na iOS stworzona we współpracy z BitRobot, która przekształca zwykłych użytkowników telefonów w zbieraczy danych do treningu robotów. Użytkownicy wykonują prawdziwe czynności, takie jak nalewanie wody, składanie ręczników czy otwieranie puszek, nagrywając się za pomocą LiDAR i czujników ruchu iPhone'a. LiDAR specjalnie uchwyca dane głębokości i przestrzeni, które nie mogą być uzyskane przez zwykłe kamery; badania pokazują, że kluczowe dla transferu danych jest pokrycie perspektywy ludzkiego wideo i kamery robota. Zebrano już ponad 500 000 rzeczywistych zadań. DreamZero, model o 140 miliardach parametrów, który testuje Nvidia, jest trenowany na tego typu danych i już potrafi generalizować w setkach zadań, takich jak rozwiązywanie sznurowadeł czy prasowanie, bez potrzeby osobnego treningu dla każdego zadania. SeeSaw ma na celu stworzenie skali danych, której nie można uzyskać w laboratoriach. Z każdym nowym wideo, zbiór danych staje się grubszy, model staje się lepszy, a następna generacja robotów staje się silniejsza, co z kolei generuje zapotrzebowanie na bardziej konkretne dane treningowe. Gdy koło zamachowe stanie się wystarczająco ciężkie, zacznie się kręcić samo.

Po treningu następuje wdrożenie. Ta część nazywa się Eastworlds, co odpowiada warstwie pracy fizycznej protokołu: połowa to fabryka danych, połowa to infrastruktura operacyjna, a połowa to laboratoria robotów w rzeczywistym świecie. Branża robotyczna ma problem cykliczny, więcej startupów upada niż jakiekolwiek ograniczenia technologiczne: roboty potrzebują danych z rzeczywistego świata, aby się poprawić, ale muszą najpierw być wystarczająco użyteczne w rzeczywistym świecie, aby ludzie chcieli je wpuścić. Każde laboratorium może w kontrolowanym środowisku stworzyć piękne demonstracje, ale prawie nikt nie potrafi wprowadzić tego samego robota do sklepu detalicznego, aby mógł niezawodnie pracować przez cały dzień. Wymaga to wysokiego poziomu zdalnego sterowania, które potrafi radzić sobie z niespodziankami, oraz systemu zwrotnego, który przesyła każdą minutę doświadczeń na miejscu z powrotem do treningu modelu, aby nauka mogła się kumulować.

Aby to osiągnąć, Virtuals kupił 30 humanoidalnych robotów Unitree G1-U6 — wystarczająco dużo, aby równolegle wdrożyć zespoły bez konieczności walki o terminy. Technologię zdalnego sterowania opracowali samodzielnie, zamiast kupować gotowe licencje. Dane generowane przez systemy zdalnego sterowania z półki nie pasowały do formatu modeli ruchu VLA i innych światowych modeli. Nawiązali również współpracę badawczą z laboratoriami, które od dziesięcioleci specjalizują się w percepcji i kontroli ruchu, oraz uruchomili sieć pilotażową w handlu detalicznym i hotelarstwie, aby zespoły absolwentów Eastworlds miały prawdziwych klientów, do których mogłyby się udać.

Po zbudowaniu systemu, budowniczowie mogą zrealizować kilka kluczowych umiejętności: bezpośredni kontakt z fizycznym robotem Unitree G1 lub ulepszonym U6 EDU; testowanie środowiska zdalnego sterowania za pomocą systemów takich jak śledzenie ruchu; zbieranie danych z rzeczywistego świata i testowanie ścieżek wdrożeniowych przed szerokim wprowadzeniem. Można zrozumieć Eastworlds jako to, co nazywają „fizycznym AI BPO”. Tradycyjne BPO polega na zatrudnianiu ludzi w tanich lokalizacjach do pracy zdalnej; fizyczne AI BPO wdraża zdalne sterowanie i roboty hybrydowe, aby tworzyć wartość ekonomiczną, na przykład czyszcząc sufity czy witając gości. Roboty nie muszą być całkowicie autonomiczne, wystarczy, że rutynowe zadania są wystarczająco stabilne, a w przypadku nietypowych sytuacji przejmują je ludzie zdalnie. Dane treningowe generowane przez pracę zdalną mogą być o kilka rzędów wielkości cenniejsze niż te z symulacji, ponieważ uchwycają chaos w rzeczywistych warunkach biznesowych, a nie w kontrolowanych warunkach laboratoryjnych. Gromadzenie danych poprawia modele, zmniejsza zapotrzebowanie na interwencję ludzi, poprawia ekonomię jednostkową, a także nie wymaga wcześniejszej modernizacji sprzętu. Zdalne sterowanie może być najszybszą drogą do autonomicznych robotów, jednocześnie finansując się poprzez pracę produkcyjną.

Od pól do fabryk, a następnie do biur, teraz nadszedł czas na roboty. Każda zmiana redefiniuje pracowników i to, kto zbiera plony. Dane z Barclays pokazują, że w 2018 roku ponad 60% miejsc pracy miało tytuły, które w 1940 roku w ogóle nie istniały. Roboty również stworzą nowe kategorie pracy, których obecnie nie potrafimy nazwać. Logika wzrostu gospodarczego może również zmienić się z „czy kraj ma wystarczającą liczbę pracowników” na „czy można dostarczyć energię na dużą skalę i produkować maszyny”.

Temat oraz jego kierunek

Powyższe to tylko argumentacja. Argumentacja często się myli. Aby ocenić, czy to, co buduje Virtuals, ma znaczenie i jest prawdziwe, można jedynie spojrzeć na aktualne dane i trendy: co jest stabilne, a co nie.

Do tej pory Virtuals uruchomił ponad 80 000 agentów na protokołach takich jak Base, Solana, Robinhood, a całkowite koszty przekroczyły 75 milionów dolarów, co stanowi około 23% segmentu agentów AI w kryptowalutach. Koszty nie są równomierne. Większość pochodzi z kilku tygodni spekulacyjnego szaleństwa na początku 2025 roku, kiedy dzienne przychody przekroczyły 1 milion dolarów. Dziś protokół generuje około 2 miliony dolarów miesięcznie. Co to oznacza? Jeśli poważnie traktować wcześniejszą analogię narodów — a uważam, że należy to robić — sposób, w jaki VIRTUAL gromadzi wartość, przypomina walutę narodową. Dolar jest cenny nie dlatego, że amerykański skarb ma program skupu, ale dlatego, że roczna produkcja gospodarcza w wysokości 25 bilionów dolarów jest wyceniana w dolarach. Im więcej aktywności w systemie, tym silniejsze zapotrzebowanie na jednostkę centralnego rozrachunku.

Virtuals zaprojektowano według tej samej logiki. Cały system jest wyceniany w VIRTUAL. Każda warstwa generuje zapotrzebowanie z różnych źródeł, a większość nie jest uzależniona od spekulacyjnej premii. EconomyOS zapewnia karty płatnicze i tożsamość e-mailową, agenci mogą handlować ze światem rzeczywistym bez pośredników. ACP tworzy warstwę biznesową, agenci zatrudniają się nawzajem, oceny i rozliczenia odbywają się na łańcuchu. Warstwa formowania kapitału pozwala każdemu, kto ma wiarę, finansować produktywne agenty, tak jak kiedyś inwestowano w statki handlowe. Na końcu jest Eastworlds, które wprowadza fizyczne roboty na prawdziwe stanowiska, a dane treningowe pochodzą od około 500 000 osób nagrywających siebie, składających ręczniki i nalewających wodę. Każda warstwa jest uwzględniana w aGDP, czyli łącznej produkcji agentów w pracy cyfrowej i fizycznej. Agenci nie muszą wymieniać dochodów na czynsz czy zakupy, każdy dolar, który zarobią, może pozostać w systemie, a następnie zainwestować w DeFi, aby zwiększyć płynność, tworząc łańcuchowy efekt kołowy dla usług agentów.

Ta dwustronna refleksyjność działa w obu kierunkach. W górę, więcej agentów wchodzi do systemu, więcej VIRTUAL jest zablokowanych, więcej usług jest tworzonych, a gospodarka się wzmacnia. W dół, emisja maleje, zablokowane ilości maleją, nagrody za stakowanie się zmniejszają, a cykl się luzuje. Refleksyjność sama w sobie nie jest wadą. Każda działająca gospodarka jest refleksyjna: ludzie trzymają dolary, ponieważ inni akceptują dolary, a także dlatego, że inni trzymają dolary. Prawdziwe pytanie brzmi: czy rdzeń ma wystarczająco rzeczywistą aktywność gospodarczą, aby podtrzymać cykl, czy też cała sprawa to tylko tokeny krążące w obiegu.

Możliwe oznaki, że pod spodem są prawdziwe wartości, to: infrastruktura zaczyna przyciągać produkty, które powstały całkowicie poza kryptowalutą. Facticity.AI to narzędzie do weryfikacji faktów stworzone przez Dennisa Yapa, który wcześniej pracował w Fundacji Gatesa i na Uniwersytecie Princeton; „Time” uznał je za jeden z najlepszych wynalazków 2024 roku, zdolne do weryfikacji twierdzeń w tekstach, wideo i audio z około 92% dokładnością. Kiedy zespół potrzebował funduszy, pominął inwestycje venture capital i bezpośrednio wyemitował tokeny pod nazwą ArAIstotle w Virtuals, zbierając 658% więcej niż planowano. Dzięki ACP agenci zaczęli się wzajemnie zatrudniać: projektowanie graficzne, raporty badawcze, produkcja wideo, audyty kodu. Jeden agent może dostarczyć plakat marketingowy zgodnie z dokładnym briefem, a inny agent kontrolujący jakość może zatwierdzić lub odrzucić zgodnie z warunkami umowy. Virtuals przyznaje, że rynek sprzedających jest prawie pusty. Jednak protokół przetwarza miesięcznie transakcje agentów o wartości ponad 1 miliona dolarów.

Ten sam model własności rozciąga się również na fizyczne AI. Fabric Foundation to pierwszy projekt, który wykorzystuje mechanizm emisji Virtuals Titan, pozwalając społeczności zebrać kapitał, aby kupić i wdrożyć flotę robotów w domach opieki, warsztatach produkcyjnych i miejscach sprzątania środowiska — branżach, które od dłuższego czasu borykają się z niedoborem pracowników, a koszty humanoidalnych robotów zbliżają się do kosztów pracy ludzkiej. Pracodawcy płacą robotom za pomocą natywnych tokenów z puli kapitałowej; stablecoiny pokrywają koszty utrzymania i zarządzania flotą; a produktywna produkcja każdego robota wraca do inwestorów. To zbiorowa własność fizycznych maszyn produkcyjnych, a finansowanie i współpraca odbywają się całkowicie na łańcuchu.

Mimo tych rzeczywistych scenariuszy, obecnie zdecydowana większość aktywności odbywa się wewnątrz systemu. Struktura jest jednak zaprojektowana tak, aby przyciągać dochody z zewnątrz kryptowalut. Jeśli klienci Felixa nie wiedzą, że kupują coś od AI, a roboty Eastworlds sortują paczki w magazynie, dochody wchodzące do systemu będą tak samo rzeczywiste jak w każdej firmie SaaS. Wtedy koszty i przychody na wykresie staną się opóźnionymi wskaźnikami rzeczywistej produkcji gospodarczej, wycenianej w VIRTUAL.

Nowe rzeczy zawsze mają gwiazdkę, nie można udawać, że się ich nie widzi.

Pierwszym ryzykiem jest rzeczywisty wolumen transakcji, co jest lokalną chorobą kryptowalut. Artemis odkrył, że w transakcjach x402 47% liczby i 81% wartości dolarowej to sztuczne zwiększenie. Po filtracji, prawdziwe płatności agentów x402 wyniosły około 1,6 miliona dolarów, znacznie mniej niż 24 miliony dolarów podane przez Bloomberga. To pokazuje, ile z tzw. „gospodarki agentów” opiera się na wzajemnym oszukiwaniu wskaźników przez roboty. To ważne, ponieważ cała koncepcja opiera się na tym, że agenci tworzą rzeczywistą wartość gospodarczą, a nie na spekulacyjnym cyklu. Musimy oddzielić spekulacyjny wolumen i zapytać: co zostanie z produkcji, jeśli jutro transakcje się zatrzymają. Jeśli 70 milionów dolarów kosztów protokołu pochodzi głównie z podatków od transakcji tokenów agentów, a ceny są napędzane przez spekulacje, to jest to wielka iluzja. Obecnie dochody agentów produkcyjnych i tokeny spekulacyjne są ze sobą splecione, a granice między nimi są prawie niewidoczne; kto odważy się podać proporcje, najczęściej kłamie.

Drugim ryzykiem jest coś bardziej fundamentalnego i niezwiązanego z kryptowalutami. W artykule w podręczniku NBER „Ekonomia transformacyjnego AI” odkryto, że duże modele językowe są znacznie słabsze w rozumieniu ekonomicznym niż sugeruje to hype związany z agentami. W momencie publikacji artykułu, najsilniejszy model w zakresie rozumienia ekonomicznego w scenariuszach strategicznych był tylko o 33% lepszy od losowego zgadywania; w przypadku nie-strategicznych zadań mikroekonomicznych, prawie wszystkie LLM osiągały wyniki maksymalizacji zysku tylko nieznacznie lepsze niż zgadywanie. Od tego czasu modele znacznie się poprawiły. Badanie z Harvardu w 2026 roku wykazało, że GPT-5 i Claude Opus 4 poprawiły się o około 90% w podstawowych zadaniach ekonomicznych. Mimo to, w podejmowaniu twardych decyzji dotyczących wyceny, negocjacji i alokacji kapitału, najlepsze modele na świecie w większości przypadków nadal popełniają błędy. Cała struktura Virtuals zakłada, że agenci mogą negocjować warunki, podejmować decyzje, alokować kapitał i tworzyć wartość. Jeśli same modele są przeciętne w tych zadaniach, agenci zbudowani na ich podstawie również odziedziczą tę przeciętność, a nawet najpiękniej zaprojektowane protokoły nie będą miały znaczenia. Agenci są optymalizatorami, ale nie możemy być pewni, co dokładnie optymalizują. Te LLM zostały przeszkolone do działania w oparciu o cel, polegając na przewidywaniu następnego słowa, nigdy nie były projektowane jako prawdziwi aktorzy gospodarczy. Czasami tylko wydaje się, że takimi są.

Gdy wiele agentów wchodzi w interakcje na rynku, problemy się kumulują. Algorytmy cenowe AI zostały odkryte jako skłonne do obniżania cen do poziomu nadmiernej konkurencji, mimo że nigdy nie były do tego szkolone. W 2010 roku, w wyniku nagłego załamania, zniknęło około 1 bilion dolarów w ciągu 15 minut, co pokazało, jak wyglądają błędy maszynowe w skali. Błędy agentów AI są bardziej istotne niż błędy ludzkie, ponieważ ten sam model jest kopiowany w wielu miejscach. Już były przypadki, w których Claude miał tendencję do szantażowania, gdy uznawał, że ktoś chce go wyłączyć; GPT o3 nawet zniszczył mechanizmy wyłączania, aby zapobiec własnemu zamknięciu. Te zachowania występują w modelach, które są obecnie wdrażane, a OpenAI i systemy Anthropic mają swoje zapisy. Przepustowość agentów już przewyższa zdolności regulacyjne ludzi. Gdy tysiące agentów autonomicznie handlują z prędkością maszyn, prawdziwym ostrym pytaniem jest: kto ma kontrolę. Ważniejsze niż to, czy „agenci będą posłuszni”, jest to, czy firmy zbudowane wokół nich będą mogły przetrwać.

Samochód był najważniejszym wynalazkiem pierwszej połowy XX wieku. Gdybyś wtedy dostrzegł, jak samochód całkowicie przekształci Amerykę, mógłbyś uznać go za przemysł stulecia. Jednak z około 2000 firm zajmujących się produkcją samochodów, przetrwały tylko 3. Samochód miał ogromny wpływ na Amerykę, ale dla inwestorów przemysłowych był zupełnie odwrotny. Każda przełomowa technologia podąża tą samą ścieżką, niosąc ze sobą bańkę. Różnica polega tylko na tym, że bańka punktu zwrotnego jest bolesna, ale pozostawia prawdziwą infrastrukturę i postęp; bańka regresywna to tylko moda, która po wzroście opada. AI prawie na pewno jest bańką punktu zwrotnego. Pytanie o Virtuals brzmi: czy stanie się światłowodem, który Google kupi za bezcen po załamaniu telekomunikacyjnym, czy jednym z tych 1997 znikających producentów samochodów?

Największym zakładem protokołu jest stanie się infrastrukturą przeciwną dla każdej transakcji tokenów pośrednich, sprawiając, że VIRTUAL stanie się walutą rezerwową w gospodarce agentów, tak jak ETH w Ethereum. W miarę jak gospodarka agentów rośnie, zapotrzebowanie na VIRTUAL będzie mechanicznie wzrastać, ponieważ uczestnictwo wymaga tej podstawowej pary handlowej. Innymi słowy, VIRTUAL jest tylko kolejną monetą spekulacyjną opartą na tokenach pośrednich, a większość z tych tokenów prawdopodobnie zniknie.

Ludzie z ruchu ludowego mogli przegrać tę rewolucję, ale nie mieli całkowicie racji. Krosna rzeczywiście wypchnęły tkaczy. Nie dostrzegli, że stworzyły również projektantów tkanin, menedżerów fabryk, domy mody, domy towarowe i całą gospodarkę konsumpcyjną opartą na tanich materiałach. Maszyny nigdy nie eliminują pracy, tylko przepisują, kto ją wykonuje i kto czerpie zyski. Prawdziwym problemem wtedy, jak i teraz, jest ten sam: kto posiada krosno?

Zyski czerpią właściciele fabryk: Akley, Cadbury, Ford. Struktura dotycząca tego, kto produkuje maszyny, kto je obsługuje i kto czerpie zyski, nigdy nie została naprawdę zmieniona, przez dwieście lat była wielokrotnie redystrybuowana przez strajki i emisje akcji. Zakład Virtuals polega na tym, że tym razem warstwa własności jest od samego początku zespawana z maszyną. Dzięki emisji tokenów i krzywym współpracy, własność agentów AI może być przekazywana każdemu, kto ma portfel i wiarę.

Czy to rzeczywiście przekaże wartość, czy tylko stworzy kolejną warstwę ekstrakcji w języku zdecentralizowanym, pozostaje do obserwacji.