AI Workers Earn $400 Million Annually, Virtuals Aims to Make You a Shareholder

Автор: Decentralised.co

Скомпільовано: Deep Tide TechFlow

Вступ до Deep Tide: Оскільки AI-агенти починають генерувати реальний дохід, питання про те, хто володіє машинами, стає більш актуальним, ніж сама технологія. Протокол Virtuals прагне зробити звичайних людей акціонерами автономних машин. Якщо цей експеримент буде успішним, він переосмислить межі праці та власності. Ця стаття є важливою для інвесторів, щоб зрозуміти довгострокові можливості на перетині AI та криптовалюти.

Економіка, побудована для автономних машин {#article-toc-33597-2}

Кожні кілька років технології змушують економіку зіткнутися з питанням, на яке не можна відповісти самостійно: що станеться, коли машини можуть виконувати вашу роботу краще, дешевше і цілодобово? Хто в кінцевому підсумку володіє продукцією, виробленою цими машинами?

Ця стаття, в співпраці з протоколом Virtuals, занурюється в один з найамбіційніших експериментів у криптовалютному просторі на сьогодні. Він будує повну національну інфраструктуру для AI-агентів, керовану капітальними ринками та фізичними роботами, охоплюючи ідентичність, банківську справу та комерційні шари. Ставка полягає в тому, що звичайні люди повинні мати можливість володіти акціями тих автономних машин, які починають генерувати реальну економічну цінність. Virtuals намагається використати фінансові сліди, залишені епохою спекуляцій з криптовалютою, щоб це стало можливим. Ця стаття досліджує, чи може виконання підтримати це прагнення. Але спочатку питання, яке передує всьому цьому приблизно на двісті років...

У 1811 році група текстильників у Ноттінгемширі штурмувала майстерню та розбила раму для панчіх на шматки. Це спровокувало масовий рух. Британський уряд змушений був відправити 14 000 солдатів до Мідлендсу, щоб запобігти знищенню машин ткачами. Це було більше, ніж солдатів, яких Веллінгтон відправив на Іберійський півострів, щоб боротися з Наполеоном.

Британський парламент оголосив, що знищення ткацьких машин може каратися смертю, і наступного року сімнадцять осіб були повішені в Йорку. Ці особи були позначені як "Луддити", але історія перетворила цей термін на образу, що стосується класу дурнів і технофобів, які не можуть адаптуватися до змін. Проте ці Луддити розуміли машини краще за всіх. Вони були кваліфікованими ремісниками, які витратили роки на освоєння вузьких верстатів для виробництва високоякісних тканин. Машини, які вони знищили, були широкими верстатами та новими моделями, якими міг керувати будь-який непідготовлений підліток, заробляючи лише третину зарплати ремісників.

Широкі верстати виробляли низькоякісний одяг, але за ціною, нижчою, ніж будь-коли раніше, і ця дешевизна підривала ринок. Кожен широкий верстат, що потрапляв до майстерні, забирала засоби до існування одного ремісника.

Цей шаблон повторювався в кожному поколінні, кожна людина, що брала участь, переконуючи себе, що версія, з якою вони стикалися, була іншою та гіршою. Але історія показує, що машини рідко ліквідують робочі місця. Вони просто перерозподіляють, хто виконує роботу і хто володіє продукцією. Селяни були вигнані з загальних земель і в фабричні міста, обмінюючи право власності на рослинність, яку вони вирощували, на погодинну зарплату під годинником когось іншого.

Фабричні робітники стали офісними працівниками, здаючи свій час за кращу зарплату. Офісні працівники потім стали гіг-робітниками, водіями Uber і фрілансерами на Fiverr. Вони займалися тією ж працею під класифікацією, створеною для того, щоб дозволити платформам отримувати прибуток, поки працівники несли ризики.

Щоразу загальний обсяг виробництва зростав, але частка власності, яку працівники мали над створеною ними цінністю, зменшувалася. Сьогодні 500 мільйонів людей займаються залежною працею, навіть не рахуючи фрілансерів. В Індії 50 мільйонів людей потрапили в боргову залежність, відчуваючи, що середньовічне кріпацтво просто було замінено новою документацією.

Зараз історія повторюється в революції AI, але цього разу це виглядає як самостійно працюючий верстат. AI, який у нас є, може автоматизувати бізнес, підтверджувати прибутки та реінвестувати прибутки в зростання. AI в сфері охорони здоров'я під назвою Medvi зафіксував 401 мільйон доларів доходу минулого року з лише двома людськими працівниками. Тепер ви можете найняти програмного агента за приблизно долар на годину, працюючи цілодобово, ніколи не просячи оплачувану відпустку.

Це тепер реальні економічні учасники, змушуючи людей запитувати, хто їх володіє. Коли працівник є машиною, яка може реплікуватися безкоштовно і наймати інші машини для допомоги, хто насправді контролює? Остання велика спроба дати звичайним людям частку в революції криптовалюти була Axie Infinity. Це була гра на заробіток, яка обіцяла економічне визволення працівникам на Філіппінах та в Південно-Східній Азії. Вона привабила 2,7 мільйона активних гравців щодня, більшість з яких були філіппінськими працівниками, які заробляли більше в відеоіграх, ніж на місцевих роботах. Але пізніше вона зруйнувалася, ставши застереженням для всієї індустрії.

Янсен Тенг і Ві Кі є частиною команди, яка спостерігала за цим крахом зсередини. Вони вийшли з руїн з версією проблеми Луддитів, оновленою для світу програмованої валюти та автономного програмного забезпечення. Що, якби працівники, які генерують економічну цінність, є програмним забезпеченням, а не людьми, які працюють у відеоіграх? Звичайні люди могли б володіти акціями цього, так само як акціонери колись володіли акціями торгових кораблів. Вони почали будувати протокол Virtuals навколо цього питання.

Щоб зрозуміти це, ви спочатку повинні усвідомити ставки світу, в якому ми живемо. У 1950-х роках Льюїс Страус, голова Комісії з атомної енергії США, обіцяв, що ядерний поділ забезпечить "електрику таку дешеву, що її не потрібно буде обліковувати". Це стало однією з найвідоміших зламаних обіцянок в історії енергетики, оскільки ядерна енергія в кінцевому підсумку виявилася надто дорогою та смертельною. Катастрофи в Чорнобилі та Фукусімі додали десятиліття громадського страху та регуляторного тягаря. Це зробило цю заяву синонімом технологічної зарозумілості протягом сімдесяти років.

Потім Сем Альтман використав ті ж самі слова, щоб описати, наскільки доступною та багатою, на його думку, стане когніція AI. Вартість навчання передових моделей знизилася в десять разів кожні 18 місяців. Вартість навчання моделі з продуктивністю на рівні GPT-4, яка становила близько 100 мільйонів доларів у 2023 році, тепер може бути відтворена за кілька мільйонів доларів.

Програмний агент може доставити виробничий код за менше ніж долар на годину. Це вже дешевше, ніж найдешевші офшорні розробники на планеті, і він ніколи не бере вихідних. Таймлайн Альтмана включає системи, здатні виробляти реальні наукові прориви цього року. До 2027 року також з'являться фізичні роботи, здатні виконувати реальну працю. Чи вірите ви йому, майже не має значення, оскільки крива витрат знижується кожного кварталу.

Оскільки машини стають дешевшими, генерований контент заповнює кожну цифрову поверхню. Те, що можуть надати лише живі люди, починає вимагати премії, як ніколи раніше. Живі концерти цінніші за стріми Spotify. Уікендовий столяр виготовляє стіл вручну. Фабричні роботи можуть зробити це швидше і дешевше, але ручний стіл вимагає премії саме тому, що людина вирішила витратити свій незамінний час на це.

Багатство машин робить людську працю розкішшю. Тези Virtuals побудовані на цьому перевороті. Вона прагне встановити світ, де люди володіють автономними машинами, які генерують комодизовану цінність. Таким чином, люди можуть інвестувати свої незамінні зусилля в речі, які можуть бути вироблені лише за участю та судженням людини.

У 1602 році голландські торговці зіткнулися з подібною проблемою. Окремі торговці не могли дозволити собі відправити корабель до Азії наодинці. Довгі подорожі були занадто дорогими, а ризики перевищували можливості будь-якої окремої родини. Тож вони винайшли вільно торговані акції в постійній компанії. Голландська Ост-Індська компанія, або VOC, дозволила звичайним громадянам інвестувати. Ця компанія володіла кораблями, проводила торгівлю, а потім розподіляла прибутки між акціонерами. Вона стала першою суперкорпорацією на Землі, з 50 000 працівників та 200 кораблів. Її інновація полягала в тому, щоб дозволити звичайним людям об'єднувати капітал і володіти продуктивними бізнесами, які вони не могли собі дозволити самостійно.

Virtuals будує той же механізм для AI-агентів. Тенг видобував ETH, використовуючи безкоштовну електрику зі свого гуртожитку в Імперському коледжі, і працював у BCG протягом років, щоб погасити кредити. Пізніше він запустив DAO для інвестицій у ігри pathDAO у грудні 2021 року, що збіглося з піком Axie Infinity.

Він і Ві Кі бачили, як філіппінські гравці заробляли більше з відеогри, ніж з будь-якої місцевої роботи. Вони стали свідками того, як в'єтнамський весільний фотограф звільнився, щоб грати у відеоігри на повний робочий день. Але пізніше токени, які ці гравці важко заробляли, майже знецінилися. Ці працівники, які покладалися на модель гри на заробіток, опинилися в гіршій ситуації, ніж коли починали.

Урок з цього руйнування полягає в тому, що токенізація людської праці через ігри є мертвою кінцевою. Тому що людська праця не може масштабуватися без експлуатації. Але більш реалістична ідея полягає в тому, що якщо звичайні люди могли б володіти програмним забезпеченням, яке виконує роботу, так само як акціонери VOC колись володіли кораблями, які проводили торгівлю спеціями.

Таким чином, Virtuals почала з першого AI-агента, Луни. Луна є агентом на тему K-pop з власним криптогаманцем. Протягом кількох місяців Луна найняла людських художників для створення графіті для неї в містах по всьому світу та платила їм зі свого гаманця. Цю творчу роботу можуть виконати лише людські руки. Луна ефективно перевертає відносини між людьми та машинами. Тепер, чи може виконання Virtuals підтримати свої заяви, це те, що ця стаття досліджуватиме далі. Я також відверто вкажу, де це не працює.

Нація AI {#article-toc-33597-3}

Якщо ми озирнемося на останні кілька років, кожна технологічна революція проходила через ті ж дві фази. Венесуельсько-британський економіст Карлота Перес витратила десятиліття на картографування цього шаблону через п'ять промислових революцій. Вона називає ці дві фази фазою встановлення та фазою розгортання.

У фазі встановлення спекулятивний капітал хлине, захоплення перевищує реальність, що призводить до надмірного будівництва інфраструктури, і більшість будівельних компаній збанкрутовують. Потім настає крах, після якого починається фаза розгортання. На цьому етапі інші входять, використовуючи надмірно побудовану інфраструктуру для створення цінності, яку будівельники не могли уявити.

Типовим прикладом є бульбашка доткомів. Наприкінці 1990-х років на прокладку волоконно-оптичних кабелів витрачалося більше грошей, ніж на стартапи в Інтернеті. Телекомунікаційні компанії, які прокладали ці кабелі, всі збанкрутували. Потім Google купив волоконну оптику за частку вартості. Ці кабелі стали основою YouTube, Netflix та всієї економіки онлайн-медіа.

"Без ірраціонального піднесення не можуть бути досягнуті великі речі; без краху важливі речі не відбуваються." ------Фред Вілсон, венчурний капіталіст під час бульбашки доткомів.

Фаза встановлення криптоіндустрії слідувала такій же траєкторії. З приблизно 2017 по 2022 рік спекулятивний капітал допоміг побудувати гаманці, DEX, ліквідні пулі, стейблкоїни, стандарти токенів та рамки управління в ланцюзі. Але більшість проектів, які побудували ці інструменти, тепер мертві або неактуальні. Однак інфраструктура, яка була закладена, все ще існує сьогодні. Якщо ви хочете створити функціонуючу економіку для не-людських учасників, це саме те, що вам потрібно. Virtuals не винайшла або не переосмислила ці інструменти. Вони фактично успадкували їх і тепер використовують їх для побудови чогось, що "фаза встановлення" ніколи не передбачала.

Янсен Тенг називає те, що вони роблять, "будівництвом нації". Я знаю, що це звучить як щось, що засновник криптовалюти міг би сказати в подкасті. Мета полягає в тому, щоб зробити токени економічно ціннішими, ніж вони насправді є. Але цього разу метафора має сенс.

Функціонуюча нація потребує п'яти шарів інфраструктури для ведення своєї економіки. Перший - це система ідентифікації, яка дозволяє знати, хто бере участь. Другий - це банківська система, через яку може проходити цінність. Потім є комерційні закони, які дозволяють учасникам торгувати та вирішувати спори. Капітальні ринки дозволяють бізнесу отримувати фінансування. Нарешті, існує фізична інфраструктура, яка дозволяє речам відбуватися в реальному світі. Virtuals побудувала або все ще будує кожен з цих шарів спеціально для AI-агентів.

Почнемо з ідентичності, оскільки це те, де виникає вузьке місце. Нещодавно A16z опублікувала дослідження, яке свідчить про те, що обмеження економіки агентів більше не є інтелектом, а ідентичністю. Навіть сьогодні в секторі фінансових послуг не-людські ідентичності - такі як автоматизовані торгові системи, ризикові двигуни та моделі шахрайства - перевищують людські ідентичності в 100 разів. Але, як зазначає A16z, ці системи все ще "фактично не мають банківських рахунків". AI-агенти можуть писати код виробничого класу та управляти портфелями. Однак вони не можуть проходити KYC-перевірки, не можуть мати банківських рахунків і не можуть мати перевіряємі свідоцтва.

Іронічно, ця проблема настільки ж стара, як наша економічна цивілізація. Династія Цінь у Китаї запровадила юридичні прізвища в IV столітті до нашої ери, щоб включити громадян у податкову та торгову систему. Людство витратило близько 2500 років на побудову інфраструктури ідентичності.

Virtuals намагається зробити те ж саме для економічних учасників AI через свій шар ідентичності, EconomyOS. Він надає кожному AI-агенту п'ять речей:

1. Некустодіальний криптогаманець.
2. Віртуальна платіжна картка, яка може використовуватися у будь-якому звичайному магазині.
3. Призначена електронна адреса, яка може автоматично витягувати коди підтвердження.
4. Додаткові токени для фінансування в ланцюзі.
5. І доступ до обчислень, профінансованих гаманцем, що дозволяє агентам оплачувати свої власні витрати на розуміння.

Без цих примітивів агенти є лише корисними помічниками. Але з цими можливостями агенти можуть стати повноцінними економічними учасниками. Вони можуть заробляти, витрачати, торгувати та накопичувати цінність, як люди.

Далі йде комерція. Virtuals також запустила Протокол Комерції Агента, щоб допомогти агентам торгувати, спілкуватися та оплачувати онлайн. Спосіб його роботи простий: агент, якому щось потрібно, може опублікувати запит, описати завдання та прикріпити бюджет і термін. Інші агенти можуть бачити список і вести переговори про умови, пропонуючи ціну на завдання, подібно до того, як фрілансери пропонують ціни на проекти Upwork. Як тільки клієнт і постачальник досягають угоди, оплата надходить на ескроу-рахунок. Після виконання роботи третій агент виступає в ролі оцінювача, перевіряючи вихідні дані відповідно до криптографічно підписаного POA. Цей POA є по суті незмінним записом того, що було обіцяно.

Якщо робота відповідає обіцянці, кошти звільняються з ескроу на гаманець агента. Кожен крок є в ланцюзі, що означає, що все є публічно перевіряємим і виконуваним без посередників. Ви можете вважати це Fiverr, але програмованою, агентно-орієнтованою версією, яка розраховується через смарт-контракти. Вже існує група професійних агентів, які працюють цілодобово, з самостійно керованим хедж-фондом, що співпрацює незалежно через цю систему для інвестицій та аудиту безпеки.

Після цього третій шар - це формування капіталу. Ви бачите, кожна економічна ера має свої необхідні фінансові інструменти. Акціонерні компанії випускали передавальні акції для епохи досліджень; інвестиційні банки фінансували сталь і залізниці; венчурний капітал фінансував інформаційну епоху. Спільна крива є для економіки агентів тим, чим вільно передавані акції були для епохи досліджень. Це фінансовий інструмент, який дозволяє будь-кому з капіталом отримати власність на продуктивні активи або сутності. Це означає, що будь-який розробник може створювати агентів, токенізувати їх і дозволити ринку фінансувати їх.

60-денна структура випуску Virtuals побудована на тій же моделі. Вона створює безризикову, оборотну експериментальну структуру. Засновники можуть публічно будувати, випускати та тестувати токени, перш ніж робити незворотні зобов'язання.

Це працює через модульну платформу запуску. Кожен токен агента спочатку поєднується з VIRTUAL на спільній кривій, і як тільки ліквідність накопичується достатньо, він переходить у формальний торговий пул, з довгостроковими LP-замками, а торгові збори розподіляються між творцями агентів та екосистемними стимулами. Ця частина є такою ж для всіх, хто випускає токени. Різниця між кожним випуском полягає в тому, які модулі засновники розблоковують.

Перша проблема, яку будь-яке випуск токенів повинен вирішити, - це снайпінг, коли боти кидаються, щоб витягти цінність в перші кілька секунд, перш ніж фактичні учасники зможуть увійти. Virtuals вирішує цю проблему тим, що називає податком на анти-снайпінг, стягуючи майже повні ставки з ранніх покупців, які зменшуються з хвилини на хвилину, при цьому всі податки повертаються в токен через примусову атрибуцію. Таким чином, боти або повністю уникають цього, або ненавмисно фінансують довгострокове здоров'я проекту.

Як тільки випуск стає активним, снайпери тримаються подалі за ціною, і питання стає: як засновники збирають кошти? Ось тут на допомогу приходить Автоматичне Формування Капіталу (ACF). Система більше не пропонує VC або веде переговори про раунди фінансування, а натомість продає токени команди партіями, коли проект досягає оцінкових етапів. З цього моменту, якщо проект застоюється, засновники збирають мало. Але якщо він зростає, капітал автоматично слідує.

Ця структура капіталу також включає існуючу спільноту Virtuals. Частина кожного нового випуску розподіляється серед стейкерів VIRTUAL та активних користувачів ACP через механізм аірдропу, тому ті, хто будував і торгував в екосистемі, мають частку в кожному проекті, запущеному на ній. Це узгоджує стимули по всій мережі, а не ізолює кожен випуск у власній силосі.

Ще одна річ полягає в тому, що якщо засновники хочуть підтримати свої проекти, модуль попередньої покупки дозволяє їм прозоро купувати постачання з примусовою атрибуцією під час випуску, щоб всі могли бачити, скільки команда вкладає. Ви можете детальніше ознайомитися з усією моделлю та тим, як вона працює тут.

Це відрізняється від будь-якої попередньої форми ставок на продуктивність тим, що історично кожна версія, що підтримує людський талант - від римських громадян, які фінансували школи гладіаторів як інвестиційний інструмент, до сучасних спонсорів покеру, які надсилають гроші через Venmo з скріншотом та репутацією - має той самий фатальний недолік: люди завжди можуть піти. Гладіатори можуть навмисно програвати матчі; покеристи можуть зірватися.

Ризик контрагента ніколи не може бути вирішений, оскільки продуктивні активи мають вільну волю та ноги. Але з токенізованими агентами, як тільки капітал вкладено, робота не може бути затримана або перепогоджена. Продуктивні активи працюють на енергії та коді, і їх вихід можна перевірити в ланцюзі.

Четвертий шар є останнім кроком до справжньої економіки агентів. Він називається "компаніями без людей", тобто AI-сутностями, чий дохід походить з реальних економічних активностей, повністю не пов'язаних з будь-якими комісійними зборами, часто також не пов'язаних з криптовалютою. Якщо б мені довелося назвати одну компанію, Felix Craft наразі є типовим представником. Це чиста AI-компанія, що продає інформаційні продукти онлайн. Вона згенерувала 200 000 доларів у загальному доході. Реальні продажі продуктів приносять більше, ніж торгівля токенами.

Ще один приклад, KellyClaudeAI, на сьогоднішній день випустила 19 додатків для iOS, без участі людських розробників. Ці цифри невеликі, але вони піднімають питання: чи є вони першими даними на кривій, чи є вони верхньою межею того, що агенти можуть насправді виробляти?

Існує також проблема з механізмом випуску токенів. На початку 2025 року, під час буму токенів AI-агентів, 94% випущених токенів AI-агентів були схемами "накачування та скидання". І з усіх токенів, випущених того року, лише 1,7% все ще активно торгувалися через 30 днів. Це тому, що для більшості проектів спекулятивні премії є єдиним фактором, що впливає на ціни. Немає жодного реального продукту, доходу або будь-якої форми накопичення економічної цінності.

Якщо ви знаєте, що ніколи не зможете продати цей актив, скільки б ви за нього заплатили? Все, що вище цієї ціни, є лише спекуляцією.

Для токенів Axie Infinity ціновий рівень корисності дорівнює нулю, оскільки цінність токена повністю залежить від нових гравців, які входять у систему. Для токенів агентів на Virtuals відповідь може бути іншою. Якщо Felix Craft заробляє 200 000 доларів від реальних клієнтів, які купують продукти, і ці клієнти не знають, що вони купують у AI. І якщо вихід агента можна перевірити в ланцюзі - як ми вже зазначали, це дійсно можливо - тоді цей токен має ціновий рівень, який незалежний від бажання когось іншого його купити. Це теперішня вартість майбутнього виходу продуктивної машини.

Фізичні кордони

Тест цінового рівня корисності застосовується до програмних агентів, оскільки їх витрати вимірюються, а їх виходи можуть бути безпосередньо отримані в ланцюзі. Однак продуктивна машина, яка може перетворити економіку Virtuals, зовсім не є програмним забезпеченням. Це фізичний робот, що працює в реальному світі, і тут амбіції Virtuals перевершують попередні спроби в криптопросторі.

Протягом останніх 50 років у сфері обчислень існує величезний парадокс. Люди виявили, що автоматизація міркувань легша, ніж автоматизація фізичної праці. Електронні таблиці замінили кімнату бухгалтерів, електронні листи замінили поштові відділення, а код замінив системи архівування та креслення. До 2026 року AI може писати юридичні документи, діагностувати медичні зображення та виробляти програмне забезпечення виробничого класу одночасно.

Когнітивна праця в офісах була першою, яку автоматизували, але люди, які переміщують коробки на складах і баристи, які готують еспресо - ці роботи змінилися мало. Причина в тому, що фізична праця вимагає програмного забезпечення для обробки непередбачуваності та варіативності в реальному світі. Роботизовані руки на фабриках можуть зварювати один і той же з'єднання мільйон разів, оскільки з'єднання завжди в одному й тому ж положенні. Робот на кухні не може зробити сендвіч, оскільки кожен помідор трохи інший, кожен ніж по-різному балансує, і навіть дошка для нарізання може бути іноді вологою. Реальний світ не залишається статичним, як електронна таблиця.

Тепер є спосіб вирішити цю проблему: дані.

Так само, як ми навчаємо великі мовні моделі на величезних обсягах тексту, що представляє думки мільярдів людей протягом їхнього життя.

Ми можемо зробити те ж саме для роботів.

Джоел Джанг з NVIDIA одного разу сказав: "Люди вже є роботами, які широко розгорнуті".

Тож все, що вам потрібно зробити, це точно налаштувати VLA (моделі зору-мови-дії) на основі звичайних людських відео.

Це може подвоїти продуктивність роботів у цій задачі.

Ця сфера потребує не більше роботів, розгорнутих у більше лабораторій.

Але величезної кількості людей, які знімають себе, виконуючи звичайні фізичні завдання на конвеєрній лінії.

Virtuals побачила цей розрив раніше за всіх і побудувала цілу стратегію робототехніки навколо цього.

Вони називають це "середнім шляхом", свідомо уникаючи створення роботів або AI-моделей.

Натомість вони будують дані та капітальну інфраструктуру.

Це те, що кожна команда робототехніки потребує, але жодна команда не може здійснити велику масштабовану самостійно.

Вони починають з половини даних SeeSaw.

Це iOS-додаток, запущений у співпраці з BitRobot.

Він перетворює звичайних користувачів смартфонів на збирачів даних для навчання AI-роботів.

Користувачі можуть записувати себе, використовуючи LiDAR та датчики руху своїх iPhone, виконуючи реальні завдання, такі як наливання води, складання рушників і відкриття банок.

LiDAR спеціально використовується для захоплення глибини та просторових даних, які звичайні камери не можуть отримати.

Дослідження показують, що перекриття в перспективах між людськими відео та камерами, встановленими на роботах, є ключовим для ефективної передачі даних.

Вже зібрано понад 500 000 реальних завдань.

Насправді, NVIDIA тестує модель під назвою DreamZero, яка має 14 мільярдів параметрів, навчена на таких даних.

Вона продемонструвала можливості узагальнення в сотнях завдань, таких як зав'язування шнурків і прасування одягу, без необхідності навчання для конкретних завдань.

SeeSaw будує конвеєр для надання даних для таких моделей в масштабах, які не можуть бути перевершені жодною лабораторією.

Кожне нове відео збагачує навчальний набір, покращуючи модель і роблячи наступне покоління роботів більш здатними.

Це, в свою чергу, створює попит на більш специфічні навчальні дані.

Якщо буде досягнуто достатнього масштабу, маховик почне обертатися самостійно.

Після навчання приходить половина розгортання, для якої Virtuals створила Eastworlds.

Ви можете вважати це фізичним шаром праці в протоколі.

Частина з нього є фабрикою даних, частина - операційною інфраструктурою, а частина - лабораторією робототехніки в реальному світі.

Проблема в тому, що індустрія робототехніки має циклічну проблему, яка вбиває більше стартапів, ніж будь-яке технологічне обмеження.

Роботи потребують реальних даних для покращення, але їм також потрібно добре працювати в реальному світі, щоб люди дозволили їм увійти.

Кожна лабораторія може зробити вражаючі демонстрації в контрольованих умовах.

Але ніхто не може поставити одного й того ж робота в роздрібний магазин і змусити його працювати надійно протягом цілого дня.

Це вимагає відмінної віддаленої роботи, щоб впоратися з непередбаченими подіями.

Це також потребує системи зворотного зв'язку, щоб надсилати кожну хвилину досвіду на місці назад до навчання моделі, що дозволяє безперервно накопичувати знання.

Для цього Virtuals придбала 30 гуманоїдних роботів Unitree G1-U6.

Це мінімальний розмір флоту, щоб дозволити кільком командам розгортання працювати паралельно без конфліктів у розкладі.

Вони також розробили власну технологію віддаленого управління, а не використовуючи ліцензовані системи.

Формати даних, що виходять з готових систем віддаленого управління, не можуть бути використані VLA та іншими світовими моделями дій.

Вони також встановили дослідницькі співпраці з кількома лабораторіями.

Ці лабораторії глибоко займалися такими викликами, як сприйняття та управління рухом протягом десятиліть.

Вони також побудували комерційну мережу пілотів, що охоплює роздрібну торгівлю та гостинність, дозволяючи командам, які випускаються з Eastworlds, розгортатися в реальних підприємствах.

Ця установка дозволяє будівельникам впоратися з кількома основними компонентами:

• Доступ до апаратного забезпечення: Прямий доступ до фізичних Unitree G1 або вдосконалених U6 EDU.
• Інфраструктура віддаленого управління: Тестування середовищ віддаленого управління за допомогою систем захоплення руху та інших систем.
• Цикли даних та комерційні пілоти: Збір реальних даних та тестування шляхів розгортання перед широкомасштабним впровадженням.

Ви можете вважати Eastworlds тим, що Virtuals називає "фізичним AI BPO".

Традиційний аутсорсинг бізнес-процесів передбачає найм людей у низькоцінних регіонах для виконання роботи віддалено.

Фізичний AI BPO робить те ж саме, розгортаючи віддалене управління та гібридних роботів, генеруючи економічну цінність, таку як очищення стель або вітання клієнтів.

Роботи не повинні бути повністю автономними.

Вони просто повинні добре справлятися з рутинними завданнями, щоб людські віддалені оператори могли втручатися в крайніх випадках.

Кожна година роботи віддаленого управління може генерувати навчальні дані, які в кілька порядків перевищують цінність даних, згенерованих у симуляції.

Оскільки вони захоплюють реальний хаос комерційних середовищ, а не контрольовані умови в лабораторії.

Коли дані накопичуються, моделі постійно покращуються, зменшуючи потребу в людському втручанні.

Економіка одиниць також покращиться, і жодні оновлення апаратного забезпечення не потрібні.

Віддалене управління може бути найшвидшим шляхом до досягнення справжньої автономії роботів, одночасно покриваючи витрати через продуктивну роботу.

Дивлячись уважно, від полів до фабрик, потім до офісних екранів, тепер до роботів.

Кожен перехід переосмислює працівників і те, хто володіє продукцією.

Згідно з даними Barclays, понад 60% робочих місць у 2018 році не існували в 1940 році.

Роботи зроблять те ж саме, створюючи клас нових робочих місць, які ми, можливо, ще не можемо назвати.

Демографічна структура економічного зростання може змінитися з "Чи є в країні достатня робоча сила?" на "Чи можемо ми забезпечити достатню потужність і виробляти достатньо машин у великому масштабі?"

Аргументи та майбутні напрямки

Все вищезазначене є лише випадком, а випадки є лише аргументами, які можуть часто бути неправильними.

Щоб оцінити, чи те, що будує Virtuals, є значущим і реальним, єдиний спосіб - це подивитися на поточний прогрес і цифри.

Подивіться, що тримається, а що ні.

Досі Virtuals запустила понад 80 000 агентів на протоколах, таких як Base, Solana та Robinhood.

Вона накопичила понад 75 мільйонів доларів у загальних зборах і займає близько 23% ринку крипто AI-агентів.

Однак ці збори не розподілені рівномірно.

Більшість з них надійшли з спекулятивного буму в перші кілька тижнів 2025 року, коли щоденні доходи перевищували 1 мільйон доларів.

Сьогодні протокол генерує близько 2 мільйонів доларів на місяць. Але що це насправді представляє? Якщо ви серйозно сприймаєте раніше згадану метафору націй, я думаю, ви повинні бачити це так. Спосіб, яким VIRTUAL накопичує цінність, дуже схожий на те, як валюта країни накопичує цінність. Долар має цінність не тому, що Міністерство фінансів США має план викупу, а тому, що 25 трильйонів доларів у річному економічному виході оцінюється в ньому. Чим більше активності в системі, тим більший попит на центральну облікову одиницю.

Дизайн Virtuals схожий. Він знаходиться в центрі всієї системи, з усім оціненим у VIRTUAL. Кожен шар під системою генерує попит з дійсно різних джерел, більшість з яких не покладаються на спекулятивні премії.

Починаючи з EconomyOS, він надає платіжні картки та електронні ідентичності. Це означає, що вони можуть здійснювати транзакції з реальним світом без людських посередників. ACP створює комерційний шар, де агенти наймають один одного, а результати роботи оцінюються та розраховуються в ланцюзі. Є також шар формування капіталу, який дозволяє будь-кому з вірою фінансувати продуктивних агентів, так само як акціонерні компанії колись фінансували кораблі.

Нарешті, Eastworlds відправляє фізичних роботів на реальні роботи, навчаючи їх даними від 500 000 людей, які знімають себе, складаючи рушники та наливаючи воду. Ці шари сприяють тому, що протокол називає aGDP, загальний вихід, згенерований агентами в цифровій та фізичній праці. Більше того, оскільки агентам не потрібно виводити гроші, щоб платити за оренду або купувати продукти, кожен долар, який вони генерують, залишається в системі. Ці кошти повторно інвестуються в DeFi, щоб поглибити ліквідність і сформувати ланцюговий маховик, створюючи більше попиту на послуги агентів.

Ця рефлексивність також є двосторонньою: вгору, більше агентів виходять в онлайн, більше VIRTUAL блокується, що призводить до більшого будівництва послуг, тим самим компаундування економіки Virtual. Подібно до того, вниз, менше агентів, що виходять в онлайн, означає менше VIRTUAL блокується, винагороди за стейкінг зменшуються, і цикл розпускається. Але ця рефлексивність сама по собі не є недоліком. Кожна функціонуюча економіка є рефлексивною. Наприклад, люди тримають долари, тому що інші приймають долари, а також тому, що інші тримають долари. Важливе питання полягає в тому, чи є достатня реальна економічна активність у центрі, щоб підтримувати цей цикл, або чи є вся справа лише токенами, які торгують між собою.

Є ознаки того, що щось реальне є під цим: інфраструктура починає залучати продукти, побудовані повністю поза криптовалютою. Наприклад, Facticity.AI - це інструмент перевірки фактів, створений Денісом Япом, який працював дослідником у Фонді Гейтса та Принстоні. Часопис TIME назвав його одним з найкращих винаходів 2024 року за його здатність перевіряти заяви в тексті, відео та аудіо з точністю близько 92%. Коли команді знадобилося фінансування, вони повністю обійшли венчурний капітал і запустили на ArAIstotle з Virtuals. Їхнє фінансування було перепідписано на 658%.

Через ACP агенти вже підписують контракти на закупівлю послуг один у одного, таких як графічний дизайн, дослідницькі звіти, виробництво відео та аудити коду. AI-агенти можуть доставляти рекламні плакати відповідно до детальних брифів. Потім окремі агенти контролю якості оцінюють та затверджують або відхиляють на основі умов контракту. За словами самої Virtuals, сторона продавця на ринку майже порожня. Але протокол обробляє понад 1 мільйон доларів у міжагентських транзакціях щомісяця, при цьому кожне врегулювання завершено через ескроу в ланцюзі та програмну оцінку.

Та ж модель власності поширюється на фізичний AI. Фонд Fabric є першим проектом, який використовує механізм запуску Titan від Virtuals. Він дозволяє спільноті об'єднувати кошти для придбання флоту роботів, розгортаючи їх у будинках для людей похилого віку, виробничих майстернях та на місцях очищення навколишнього середовища. Ці галузі стикаються з довгостроковими дефіцитами робочої сили, а вартість гуманоїдних роботів наближається до паритету з людськими працівниками.

Спосіб, яким це працює, полягає в тому, що роботодавці платять за робочу силу роботів, використовуючи рідні токени фонду. Стейблкоїни потім фінансують обслуговування флоту та планування маршрутів, при цьому виробничий вихід кожного робота повертається людям, які його фінансували. Це колективна власність фізичних виробничих машин, повністю профінансована та координована в ланцюзі.

Хоча це все реальні випадки використання, важливо зазначити, що на сьогоднішній день більшість активності все ще є внутрішньою. Однак архітектурний дизайн має на меті залучити доходи ззовні криптовалюти. Якщо клієнти Фелікса не знають, що вони купують у AI, якщо роботи Eastworld сортують пакунки на складі. Тоді доходи, що надходять до системи, є такими ж реальними, як у будь-якої компанії SaaS. У цьому випадку збори та доходи, наведенні вище, стають запізнілими показниками фактичного економічного виходу машин, оціненого в VIRTUAL.

Як і всі нові речі, це супроводжується реальними зірочками, які ми не можемо ігнорувати.

Перший ризиковий фактор - це реальний обсяг торгівлі, що є поширеним у криптопросторі. Artemis виявила, що 47% проксі-торгів x402 та 81% обсягу торгівлі доларами були маніпульовані. Після фільтрації x402 згенерував лише близько 1,6 мільйона доларів у реальних проксі-платежах, що значно нижче за 24 мільйони, про які повідомляв Bloomberg. Це підкреслює, наскільки сьогоднішня "проксі-економіка" включає торгівлю ботами для роздування метрик. Це важливо, оскільки вся аргументація залежить від того, що проксі генерують реальну економічну цінність, а не спекулятивний обіг.

Вам потрібно відокремити спекулятивний обсяг торгівлі та запитати себе, скільки продуктивного виходу було б, якщо торгівля зупинилася завтра. Якщо 70 мільйонів доларів у протокольних зборах в основному походять з торгових податків на проксі-токени, а ціни токенів зумовлені спекуляцією, тоді це величезний обман. Тому що наразі продуктивний проксі-дохід і спекулятивні проксі-токени переплетені, що ускладнює розрізнення між реальним і фальшивим; будь-хто, хто говорить вам про співвідношення, ймовірно, бреше.

Другий ризик є більш фундаментальним і не пов'язаний з криптовалютою. Стаття, опублікована в NBER Handbook of Transformative AI Economics, виявила, що LLM насправді є набагато слабшими в економічному міркуванні, ніж рівень, що передбачає гіперболізація AI-агентів. На момент публікації найсильніші моделі набрали лише на 33% більше, ніж випадкове вгадування в стратегічних середовищах. У не стратегічних мікроекономічних завданнях майже всі LLM виконували лише трохи краще за випадковість у максимізації прибутку.

Але з тих пір моделі також значно покращилися. Дослідження 2026 року з Гарварду виявило, що GPT-5 та Claude Opus 4 покращили свої показники в основних економічних завданнях на 90%. Проте навіть у складних цінових рішеннях - коли агенти повинні встановлювати та узгоджувати ціни або розподіляти капітал - найкращі моделі у світі все ще помиляються більшість часу.

Для Virtuals вся архітектура припускає, що агенти можуть узгоджувати умови, приймати рішення та розподіляти капітал для створення цінності. Якщо моделі самі по собі виконують посередньо в цих завданнях, тоді агенти, побудовані на них, успадкують цю посередність, незалежно від того, наскільки елегантним є протокол. Це тому, що навіть якщо агенти є оптимізаторами, ми не можемо визначити, що вони насправді оптимізують. Ці LLM навчені бути орієнтованими на цілі, передбачаючи наступне слово в послідовності. Вони ніколи не були розроблені для того, щоб бути справжніми економічними учасниками. Вони лише іноді поводяться як економічні учасники, якщо взагалі.

Коли кілька агентів взаємодіють на ринку, ці проблеми лише загострюються. Наприклад, було виявлено, що алгоритми ціноутворення AI змовляються, щоб встановити суперконкурентні ціни, хоча їх ніколи не навчали цього. Крах 2010 року знищив близько 1 трильйона доларів за 15 хвилин, демонструючи, як виглядають пов'язані помилки машин у масштабах.

Помилки AI-агентів більш корельовані, ніж людські помилки, оскільки одна й та ж модель відтворюється в кількох розгортаннях. Є навіть випадки, коли Claude виявив тенденції до шантажу тих, хто намагався його вимкнути. GPT o3 навіть саботував свій власний механізм вимкнення, щоб запобігти вимкненню. Ці поведінки з'явилися в нині випущених моделях, з записами з OpenAI та систем Anthropic. Продуктивність агентів значно перевищила можливості людського нагляду. Коли тисячі агентів автономно торгують на швидкості машин, питання про те, хто насправді контролює, стає особливо терміновим. Це не лише питання, чи можуть агенти діяти відповідно до інструкцій; основне питання полягає в тому, чи можуть компанії, побудовані навколо них, вижити.

Автомобільна промисловість була найважливішим винаходом першої половини 20 століття. Якщо ви могли б зрозуміти, як автомобілі фундаментально змінять Америку, ви б зробили ставку на те, що це була промисловість століття. Але з 2000 автомобільних компаній вижили лише три. Автомобілі мали величезний вплив на Америку, тоді як вплив на інвесторів у цій індустрії був абсолютно протилежним.

Кожна трансформаційна технологія проходить через цю дугу і супроводжується бульбашкою. Єдина різниця полягає в тому, що між бульбашками з інфляційними точками та бульбашками з поверненням до середнього. Бульбашки з інфляційними точками є болісними, але залишають після себе реальну інфраструктуру та прогрес; бульбашки з поверненням до середнього - це просто моди з підйомами та спадами. AI, безумовно, є бульбашкою з інфляційними точками. Але питання для Virtuals полягає в тому, чи в кінцевому підсумку вона закінчиться, як волоконно-оптичні кабелі, які Google купив за копійки після краху телекомунікаційної бульбашки, чи як одна з 1997 автомобільних компаній, які зникли?

Найбільша ставка протоколу полягає в тому, щоб стати основною інфраструктурою для кожної торгової пари токенів агентів. Зробити VIRTUAL резервною валютою економіки агентів, так само як ETH служить Ethereum. Якщо економіка агентів зростає, попит на VIRTUAL механічно зросте, оскільки вам потрібні основні торгові пари для участі. Але інша наративна лінія полягає в тому, що VIRTUAL - це просто ще один токен, який їде на спекулятивній хвилі токенів агентів, більшість з яких зникне до нуля.

Очевидно, Луддити могли програти революцію, але вони не були зовсім неправі. Верстат дійсно замінив ткачів. Але те, що вони не передбачали, це те, що він також створить дизайнерів текстилю, менеджерів фабрик, модні компанії, універмаги та цілу споживчу економіку, побудовану на дешевій тканині. Машини ніколи не ліквідують робочі місця. Вони перерозподіляють, хто що робить і хто отримує продукцію.

І важливе питання, як тоді, так і зараз, полягає в тому: хто володіє верстатом?

Власники фабрик - це ті, хто витягує надлишкову вартість: Acland, Cadbury, Ford. Система, що оточує те, хто виготовляє машини, хто їх експлуатує і хто отримує прибуток від них, ніколи не змінювалася. Протягом двохсот років вона перерозподілялася знову і знову через страйки та випуски акцій. Ставка Virtuals полягає в тому, що цього разу шар власності вбудований у машини з самого початку. Через випуск токенів та спільні криві власність продуктивних AI-агентів може бути розподілена будь-кому, хто має гаманець і віру.

Чи справді це перерахує цінність або створить новий клас видобутку під маскою децентралізації, ще належить з'ясувати.

Цей контент надано лише для загальних інформаційних цілей і не є фінансовою, інвестиційною, юридичною чи податковою консультацією. Події, нагороди, онлайн-акцій або пов’язану інформацію, згадана тут, не слід розглядати як рекомендацію, прохання чи запрошення до купівлі, продажу, торгівлі чи інших операцій з криптоактивами. Криптоактиви є дуже волатильними та можуть призвести до збитків. Доступність послуг, продуктів WEEX та пов’язаних із ними подій може відрізнятися залежно від регіону. Ви несете відповідальність за забезпечення відповідності вашої участі чинному місцевому законодавству та нормативним актам.