Хто володіє ткацьким верстатом: Virtuals прагне перетворити AI-агентів на торгівельні 'віртуальні нації'

AI-агенти тепер можуть відкривати рахунки, наймати людей і починати працювати, і VIRTUAL прагне зробити цю економічну систему резервною валютою.

Автор: Вайдік Мандлой
Скомпільовано: AididiaoJP, Foresight News

Кожні кілька років технологія ставить на порядок денний питання, на яке економіка не може дати відповідь: що робити, якщо машина може виконувати вашу роботу краще, дешевше і без відпочинку? Хто володіє продукцією, створеною цими машинами?

Ця стаття занурюється в один з найамбіційніших експериментів, що відбуваються в крипто-просторі. Протокол Virtuals будує інфраструктуру, близьку до 'національного рівня' для AI-агентів: ідентичність, банківські послуги, комерційні шари, капітальні ринки, поєднані з фізичними роботами. Їхня ставка полягає в тому, що звичайні люди повинні мати можливість володіти автономними машинами, які починають створювати реальну економічну цінність; а фінансові сліди, які випадково залишила епоха крипто-спекуляцій, якраз підходять для цієї мети. Стаття ставить питання: чи відповідає виконання цій амбіції? Але спочатку нам потрібно повернутися до питання, яке передувало крипто приблизно на двісті років.

Ткацький верстат

У 1811 році група текстильників у Ноттінгемширі штурмувала майстерні та розбивала машини для в'язання шкарпеток на металобрухт. Рух швидко розширився, змусивши британський уряд відправити 14 000 солдатів до Мідлендсу, щоб зупинити ткачів від продовження їхньої руйнації — більше, ніж кількість військ, які Віллінгтон мав на Іберійському півострові проти Наполеона.

Британський парламент оголосив знищення машин капітальним злочином. У 1813 році 17 людей були повішені в Йорку. Ці особи були позначені як 'Луддити'. Цей термін згодом став пейоративом, ніби вони просто боялися технологій і не могли адаптуватися. Але вони розуміли машини краще за всіх. Вони були ремісниками, які витратили роки на освоєння вузьких верстатів, здатних ткати високоякісні тканини; те, що вони розбивали, були широкі верстати та нові моделі — машини, якими могли керувати непідготовлені молоді люди, заробляючи лише третину зарплати ремісників. Одяг, вироблений на широких верстатах, був низької якості, але безпрецедентно дешевим, і саме ця доступність поглинула ринок. З кожним новим широким верстатом, що потрапляв у майстерню, ремісник втрачає засоби до існування.

Ця тема повторюється в кожному поколінні з тих пір. Ті, хто залучений, завжди вважають, що їхня ситуація є більш унікальною та серйозною. Проте історія неодноразово доводить, що машини рідко ліквідують робочі місця; вони просто переписують, хто виконує роботу і хто володіє продукцією. Селяни були вигнані з общин у фабричні міста, обмінюючи право власності на врожай на погодинну зарплату на чужих годинниках. Фабричні робітники стали офісними працівниками, здаючи свій час за вищу плату. Офісні працівники потім стали гіг-робітниками: водіями Uber, фрілансерами на Fiverr, все ще виконуючи роботу, але з класифікацією, розробленою для платформ, щоб отримувати економічні вигоди, поки робітники несуть ризики. Кожного разу загальний обсяг виробництва зростав, але частка цінності, якою володіли ті, хто виконує роботу, зменшувалася. Сьогодні близько 500 мільйонів людей у світі займаються працею, яка навіть не кваліфікується як фріланс. В Індії близько 50 мільйонів людей потрапили в боргову залежність, схожу на новий набір документів, що замінює середньовічне кріпацтво.

Тепер черга за революцією AI, але цього разу верстат, здається, обертається сам по собі. AI вже може автономно керувати бізнесом, обліковувати прибутки та реінвестувати ці прибутки для зростання. Компанія Medvi в сфері охорони здоров'я зафіксувала 401 мільйон доларів доходу минулого року з лише двома штатними працівниками. Тепер ви можете найняти програмного агента за приблизно один долар на годину, щоб працювати цілодобово без вихідних. Вони вже є реальними економічними акторами, і тому питання власності не може бути проігнороване. Коли працівник є програмним забезпеченням, яке може відтворюватися за майже нульовою вартістю і може наймати інші машини для допомоги, хто насправді приймає рішення?

Остання велика спроба в крипто-просторі поділитися технологічними дивідендами з простими людьми була Axie Infinity. Ця гра 'грай і заробляй' обіцяла економічне визволення працівникам на Філіппінах та в Південно-Східній Азії, досягнувши піку в 2,7 мільйона активних користувачів на день, багато філіппінських гравців заробляли більше з гри, ніж з місцевих робіт, лише щоб згодом перетворитися на застережливу казку для всієї індустрії.

Спостерігаючи за розвалом, були Янсен Тенг і Ві Кі. Вони виникли з питання Луддитів, переписаного програмованою валютою та автономним програмним забезпеченням: якщо працівники, які створюють економічну цінність, більше не є гравцями, а програмним забезпеченням, чи можуть звичайні люди володіти частками в ньому, як акціонери колись володіли торговими кораблями? Протокол Virtuals побудований навколо цього питання.

Щоб зрозуміти ставки, спочатку потрібно подивитися на світ, в якому ми живемо. У 1950-х роках Льюїс Страус, голова Комісії з атомної енергії США, обіцяв, що ядерний поділ принесе 'електрику таку дешеву, що її не потрібно буде вимірювати.' Ця заява згодом стала однією з найвідоміших банкрутств в історії енергетики: ядерна енергія виявилася жахливо дорогою і небезпечною. Чорнобиль і Фукусіма посилили десятиліття громадського страху та регуляторних обтяжень, перетворивши цей слоган на синонім семидесяти років технологічної гордості.

Потім Сем Алтман використав майже ті ж слова, щоб описати AI-когніцію, яку він вважає надзвичайно доступною та abundantly. Витрати на навчання передових моделей зменшилися приблизно на порядок величини кожні 18 місяців. Навчання моделі з можливостями рівня GPT-4 у 2023 році коштує близько 100 мільйонів доларів, але сьогодні її можна відтворити за всього кілька мільйонів доларів. Програмні агенти можуть стягувати менше одного долара на годину та надавати код на рівні виробництва, що робить їх дешевшими за найдешевших офшорних розробників у світі, і вони ніколи не беруть вихідних. Публічно поділений графік Алтмана включає системи, здатні здійснювати реальні наукові прориви цього року та роботи, здатні виконувати фізичну працю приблизно до 2027 року. Чи вірити йому — це майже не має значення, оскільки крива витрат продовжує знижуватися кожного кварталу.

Якщо машини стають дешевшими, контент, який вони генерують, заповнює кожну цифрову поверхню, роблячи те, що можуть надати лише живі люди, все більш цінним. Живі виступи коштують більше, ніж потоки Spotify. Стіл, виготовлений вручну столяром за вихідні, може бути виготовлений швидше і дешевше фабричними роботами, але все ще продається за преміум-ціною, оскільки хтось інвестував свій незамінний час у нього. Надмірність машин перетворить людську працю на розкіш. Пропозиція Virtuals побудована на цій інверсії: дозволити людям володіти тими автономними машинами, які виробляють комодизовану цінність, резервуючи незамінну енергію для завдань, які можуть виконати лише людська присутність і судження.

У 1602 році голландські торговці зіткнулися з подібною дилемою: окремі домогосподарства не могли дозволити собі подорож до Азії через високі витрати та ризики. Тому вони винайшли вільно торговані безстрокові акції в компаніях. Голландська Ост-Індська компанія (VOC) дозволила звичайним громадянам інвестувати в бізнес, який володів кораблями, здійснював торгівлю та розподіляв дивіденди акціонерам. Вона стала першою у світі суперкомпанією з 50 000 працівників та 200 кораблями. Справжня інновація полягала в тому, щоб надати звичайним людям механізм: об'єднання капіталу для володіння продуктивними підприємствами, які вони ніколи не могли б дозволити собі індивідуально.

Virtuals прагне створити той же механізм для AI-агентів. Тенг колись видобував ETH у своїй кімнаті в Імперському коледжі, використовуючи безкоштовну електрику, а пізніше працював у BCG, щоб погасити борги. У грудні 2021 року, на піку Axie, він запустив DAO для інвестицій у ігри pathDAO. Він і Ві Кі стали свідками того, як філіппінські гравці заробляли більше з гри, ніж з будь-якої місцевої роботи, і бачили, як в'єтнамські весільні фотографи залишають свої роботи, щоб грати на повний робочий день. В подальшому токени, зароблені гравцями, майже зникли до нуля. Ті, хто покладався на гру заради заробітку, опинилися в гіршій ситуації, ніж раніше. Висновок, зроблений з руїн, полягав у тому, що токенізація людської праці через ігри є мертвою кінцевою, оскільки людська праця неминуче стикається з експлуатацією в міру масштабування. Більш реалістичною ідеєю є дозволити звичайним людям володіти програмним забезпеченням, яке виконує роботу, так само, як акціонери VOC колись володіли кораблями, які перевозили спеції.

Таким чином, Virtuals запустив свого першого AI-агента, Луну, агента з K-pop персоналією та власним крипто-гаманець. Протягом кількох місяців Луна почала наймати людських художників для розпису графіті в містах по всьому світу та платила їм зі свого власного гаманця. Це було творіння, яке могли здійснити лише люди. Взаємини між людьми та машинами були перевернуті нею. Що стосується того, чи відповідає виконання Virtuals його пропозиції, це буде розглянуто пізніше; місця, які потрібно розподілити, не будуть приховані.

Будівництво нації для AI

Протягом останніх кількох років кожна технологічна революція слідувала одному й тому ж двофазному шаблону. Венесуельсько-британський економіст Карлота Перес проілюструвала п'ять промислових революцій як фази встановлення та впровадження. Під час фази встановлення спекулятивний капітал хлине, бульбашки випереджають реальність, і будується надмірна інфраструктура, що призводить до банкрутства більшості компаній. Після краху починається фаза впровадження: запізнілі учасники підбирають надлишкову інфраструктуру та створюють речі, які оригінальні будівельники не могли б уявити.

Класичним прикладом є бульбашка інтернету. Наприкінці 1990-х років на прокладку волоконно-оптичних кабелів витрачалося більше грошей, ніж на інвестиції в .com стартапи. Телекомунікаційні компанії, які прокладали кабелі, згодом збанкрутували. Google купив волоконно-оптичні кабелі за безцінь, і ці лінії стали основою YouTube, Netflix та всієї індустрії онлайн-стримінгу. Фред Вілсон, венчурний капіталіст з епохи інтернет-бульбашки, одного разу сказав: 'Без ірраціонального піднесення нічого великого не може статися; без краху не може бути справді значних подій.'

Фаза встановлення крипто слідувала такій же дузі. З приблизно 2017 по 2022 рік спекулятивний капітал породив гаманці, DEX, криві ліквідності, стейблкоїни, стандарти токенів і системи управління в ланцюзі. Переважна більшість цих проектів зараз мертві або неактуальні. Але закладена інфраструктура залишається, і саме це потрібно для побудови економіки, яка може функціонувати для не-людських акторів. Virtuals не винайшов ці інструменти; він насправді успадкував їх, щоб будувати речі, які були неможливими під час фази встановлення.

Янсен Тенг називає те, що вони роблять, 'будівництвом нації'. Це звучить як крипто-засновник, який додає економічний наратив до токена під час подкасту. Цього разу, однак, метафора має сенс.

Функціонуюча нація повинна підтримувати свою економіку, що вимагає принаймні п'яти рівнів інфраструктури: система ідентифікації, щоб знати, хто бере участь; банківська система, щоб дозволити цінності текти; комерційне право, щоб дозволити учасникам торгувати та вирішувати спори; капітальні ринки для фінансування бізнесу; та фізична інфраструктура, щоб реалізувати речі у реальному світі. Virtuals вже будує ці шари для AI-агентів, або, точніше, все ще їх будує.

Починаючи з ідентичності, вузьким місцем є тут. Нещодавнє дослідження A16z свідчить про те, що обмеження економіки агентів більше не є інтелектом, а ідентичністю. Навіть у сучасних фінансових послугах не-людські ідентичності — автоматизовані торгові системи, системи контролю ризиків, моделі шахрайства — вже перевищують людські ідентичності в співвідношенні 100:1. Проте, за даними A16z, ці системи 'насправді не мають банківських рахунків.' AI-агенти можуть писати код на рівні виробництва та управляти портфелями, але вони не можуть пройти KYC, відкрити банківські рахунки або отримати перевірені свідоцтва. Ця проблема майже така ж стара, як сама людська економічна цивілізація. Династія Цін у Китаї запровадила юридичні прізвища в IV столітті до нашої ери, щоб залучити людей до податкової та торгової системи. Людству знадобилося близько 2500 років, щоб побудувати інфраструктуру ідентичності.

Virtuals прагне зробити те ж саме для економічних агентів AI через свій шар ідентичності, EconomyOS. Кожен агент може отримати доступ до п'яти речей: некустодіальний крипто-гаманець; віртуальна платіжна картка, що використовується у звичайних торговців; спеціальна електронна пошта, яка може автоматично витягувати коди підтвердження; необов'язкові токени для збору коштів в ланцюзі; та обчислювальна потужність, оплачена з гаманця, що дозволяє агентам платити за власне міркування. Без цих елементів агенти є лише корисними помічниками. Як тільки вони будуть оснащені, вони можуть заробляти, витрачати, торгувати та накопичувати цінність, як люди.

Далі поговоримо про комерцію. Virtuals запустив Протокол Комерції Агентів (ACP), що дозволяє агентам торгувати, спілкуватися та здійснювати платежі онлайн. Логіка проста: агенти, яким потрібно виконати завдання, публікують завдання, вказуючи бюджети та часові обмеження; інші агенти пропонують ціни та ведуть переговори, як на Upwork. Як тільки обидві сторони погоджуються, кошти переходять у ескроу. Після доставки третій агент діє як оцінювач, перевіряючи продукцію на відповідність криптографічно підписаному POA — незмінному запису зобов'язань. Якщо все відповідає, кошти звільняються з ескроу в гаманець агента. Кожен етап відбувається в ланцюзі, є публічно аудиторованим і не потребує посередників. Це можна розуміти як програмований, орієнтований на агентів Fiverr, який розраховується через смарт-контракти. Група професійних агентів, що працюють 24/7, вже сформувала автономні хедж-фонди через цю систему, незалежно співпрацюючи в інвестиціях та аудитах безпеки.

Третій рівень — формування капіталу. Кожна економічна ера має свої необхідні фінансові інструменти: епоха досліджень мала передавані акції, сталь і залізниці покладалися на інвестиційні банки, а епоха інформації залежала від венчурного капіталу. Спільна крива для економіки агентів схожа на передавані акції в епоху досліджень: вона дозволяє кожному, хто має капітал, купувати частку в продуктивних активах або сутностях. Розробники можуть діяти як агенти, токенізувати це і дозволити ринку фінансувати це.

60-денна структура випуску Virtuals спроектована на тій же логіці, надаючи засновникам AI та крипто-проектів зворотний пробний запуск: спочатку публічно будувати, випускати та тестувати токени, а потім вирішувати, чи робити незворотне зобов'язання.

Транспортним засобом є модульна платформа запуску. Кожен токен агента спочатку формує спільну криву з VIRTUAL; як тільки ліквідність достатня, він переходить до формального торгового пулу, блокуючи LP на тривалий термін, з комісіями за транзакції, що розподіляються між творцями агентів та екосистемними стимулами. Ця частина є такою ж для всіх емітентів токенів. Те, що відрізняє кожен випуск, — це які модулі засновники розблоковують.

Випуск токенів спочатку повинен вирішити проблему снайпінгу: боти можуть передувати в перші секунди, відбираючи цінність. Virtuals вирішує це за допомогою так званого Податку на Анти-Снайперів: ранні покупці оподатковуються майже за повними ставками, які зменшуються з кожною хвилиною, а відновлені кошти примусово відносяться назад до токенів. Боти або повинні повністю відмовитися, або ненавмисно сприяти довгостроковому здоров'ю проекту.

Якщо снайпінг усунуто, як засновники фінансують? Тут на допомогу приходить Автоматизоване Формування Капіталу (ACF): немає потреби в VC-турне або веденні переговорів про раунд фінансування; система продає токени команди партіями на основі етапів оцінки. Якщо проект застоюється, залучається менше грошей; якщо він зростає, капітал автоматично слідує. Ця структура також залучає існуючу спільноту. Частина кожного нового випуску аірдропиться стейкерам VIRTUAL та активним користувачам ACP, надаючи тим, хто вже будує та торгує в екосистемі, частку в кожному новому проекті. Стимули розподіляються по всій мережі, а не кожен випуск йде своїм шляхом. Якщо засновники хочуть зробити ставку на себе, модуль Передплати дозволяє їм публічно купити під час випуску, з примусовим атрибуцією, щоб кожен міг бачити, скільки команда внесла.

Цей підхід відрізняється від усіх історичних практик 'ставок на людську продуктивність.' Від римських громадян, які розглядали школи гладіаторів як інвестиційні інструменти, до сучасних покерних спонсорів, які використовують скріншот і трохи репутації для передачі грошей через Venmo, фатальний недолік залишається тим самим: люди можуть піти. Гладіатори можуть кидати матчі, а покерні гравці можуть втратити самовладання. Ризик контрагента ніколи не може бути усунений, оскільки продуктивні активи мають вільну волю і можуть піти. Токенізовані агенти відрізняються: як тільки капітал зобов'язаний, робота не може бути затримана або перепогоджена пізніше. Продуктивні активи працюють на електриці та коді, а результати можуть бути перевірені в ланцюзі.

Четвертий рівень — це останній крок до справжньої економіки агентів, відомої як 'компанії без людей': доходи надходять від реальних економічних активностей, які часто не пов'язані з комісійними зборами або навіть крипто. Поточний приклад — Felix Craft, компанія, що повністю управляється AI, яка продає інформаційні продукти онлайн, накопичивши 200 000 доларів доходу, з продажами реальних продуктів, що перевищують спекулятивну торгівлю власними токенами. Інша компанія, KellyClaudeAI, запустила 19 додатків для iOS без жодних людських розробників. Цифри все ще невеликі, але вони піднімають питання: чи є це перші точки на кривій, чи стеля продуктивності агентів?

Механізм випуску токенів сам по собі також має проблеми. У ранньому бумі токенів агентів у 2025 році 94% нововиданих токенів агентів були схемами 'памп і скидання'; лише 1,7% токенів, випущених того року, все ще активно торгувалися через 30 днів. У більшості випадків ціна визначається виключно спекулятивними преміями, без жодного підґрунтя продукту, доходу або накопичення цінності. Якщо ви ніколи не зможете продати цю річ, яку ціну ви будете готові заплатити? Надмірність є чистою спекуляцією. Корисний мінімум для токенів Axie дорівнює нулю, оскільки їхня цінність повністю залежить від нових гравців, які входять. Токени агентів на Virtuals можуть бути іншими. Якщо Felix Craft продає продукцію на 200 000 доларів реальним клієнтам, які не мають уявлення, що продавець є AI, і результати можуть бути перевірені в ланцюзі, токени мають шар цінності, який не залежить від 'чи є покупці, які можуть взяти на себе': теперішня вартість майбутніх результатів продуктивної машини.

Фізичні кордони

Тестування корисного мінімуму застосовується до програмних агентів, оскільки витрати вимірюються, а результати безпосередньо в ланцюзі. Однак продуктивні машини, які дійсно можуть переписати економіку Virtuals, не є програмним забезпеченням, а роботами, які працюють у реальному світі. Амбіції тут перевищують всі існуючі спроби в крипто.

Протягом останніх п'ятдесяти років існує парадокс у комп'ютерних технологіях: люди виявили, що автоматизація міркувань є легшою, ніж автоматизація фізичної праці. Електронні таблиці замінили цілі офіси бухгалтерів, електронні листи замінили поштові відділення, а код замінив картотеки та креслярські дошки. До 2026 року AI зможе писати юридичні висновки, читати медичні зображення та виробляти програмне забезпечення виробничого рівня за один раз. Когнітивна робота в офісі була автоматизована першою; працівники складів та баристи зазнали мало змін. Це тому, що фізична праця вимагає програмного забезпечення для обробки невизначеностей і варіацій реального світу. Роботизовані руки на фабриках можуть зварювати один і той же з'єднання мільйон разів, оскільки положення з'єднання залишається незмінним. Кухонні роботи мають труднощі з приготуванням сендвічів, оскільки кожен помідор трохи відрізняється за формою, кожен ніж має різний центр ваги, а обробна дошка іноді буває вологою. Реальний світ не поводиться так слухняно, як електронні таблиці.

Рішення — дані. Ми навчаємо великі мовні моделі текстами, які представляють життя мільярдів, і можемо зробити те ж саме для роботів. Джоел Джанг з Nvidia сказав: 'Люди вже є роботами, які широко використовуються.' Доки ми використовуємо відео звичайних людей для тонкої настройки моделей візуальної мови та дій (VLA), продуктивність роботів у тих самих завданнях може подвоїтися. Те, що бракує в цій галузі, — це не більше роботів у лабораторіях, а масивний трубопровід даних, який дозволяє людям записувати повсякденні фізичні дії.

Virtuals рано виявив цей розрив і побудував свою всю стратегію робототехніки на цьому. Вони називають це 'середнім шляхом': навмисно не будуючи роботів або не навчаючи основні моделі, а створюючи дані та капітальну інфраструктуру, які потрібні кожній команді робототехніки, але які окремі команди не можуть собі дозволити.

Ця половина даних — це SeeSaw, iOS-додаток, запущений у співпраці з BitRobot, який перетворює звичайних користувачів смартфонів на збирачів даних для навчання роботів. Користувачі виконують реальні завдання, такі як наливання води, складання рушників і відкриття банок, використовуючи LiDAR та датчики руху своїх iPhone, щоб записати себе. LiDAR спеціально захоплює глибину та просторові дані, які звичайні камери не можуть надати; дослідження показують, що перекриття людського відео та кутів камери роботів є ключем до успішної передачі даних. Зібрано понад 500 000 реальних завдань. DreamZero від Nvidia, який наразі тестується, є моделлю з 14 мільярдами параметрів, навченою на таких даних, здатною узагальнювати сотні завдань, таких як розв'язування шнурків і прасування одягу, без необхідності окремого навчання для кожного завдання. SeeSaw прагне створити масштаб постачання, якого не можуть досягти лабораторні віддалені операції. З кожним додатковим відео навчальний набір загустіє, модель покращиться, а наступне покоління роботів стане сильнішим, створюючи попит на більш специфічні навчальні дані. Як тільки маховик стане достатньо важким, він буде обертатися сам.

Після навчання приходить впровадження. Ця половина називається Eastworlds, еквівалент фізичного трудового шару протоколу: половина фабрики даних, половина операційна інфраструктура та половина лабораторії реальних роботів. Індустрія робототехніки стикається з циклічною проблемою, коли більше стартапів зазнають невдач, ніж будь-які технічні обмеження: роботам потрібні реальні дані для покращення, але спочатку вони повинні бути достатньо здатними в реальному світі, щоб люди дозволили їм увійти. Кожна лабораторія може продемонструвати вражаючі демонстрації в контрольованих умовах, але майже ніхто не може надійно розмістити того самого робота в роздрібному магазині, щоб працювати повний день. Це вимагає високого рівня віддаленої операції, здатної впоратися з непередбаченими ситуаціями, та системи зворотного зв'язку, яка надсилає кожну хвилину досвіду на місці назад до навчання моделі, дозволяючи навчання накопичуватися.

Щоб досягти цього, Virtuals придбав 30 гуманоїдних роботів Unitree G1-U6 — достатньо, щоб розгорнути команди паралельно без конфліктів у розкладі. Вони розробили свою технологію віддаленого управління замість того, щоб купувати ліцензії з полиці. Дані, отримані комерційними системами віддаленого управління, не відповідали форматам VLA та інших глобальних моделей руху. Вони також встановили наукові співпраці з лабораторіями, які глибоко займалися сприйняттям та контролем руху протягом десятиліть, і запустили комерційні пілотні мережі в роздрібній торгівлі та гостинності, надаючи реальний бізнес для команд, що випускаються з Eastworlds.

Якщо все буде встановлено, будівельники можуть отримати доступ до кількох основних можливостей: безпосередня взаємодія з фізичним Unitree G1 або вдосконаленим U6 EDU; тестування середовищ віддаленого управління за допомогою систем захоплення руху; збір реальних даних та пробне впровадження шляхів перед масштабним розгортанням. Eastworlds можна розуміти як те, що вони називають 'фізичним AI BPO.' Традиційний BPO розміщує людей у низькоцінних районах для роботи віддалено; фізичний AI BPO розгортає віддалені операції та гібридних роботів для створення економічної цінності, таких як очищення стель і вітання гостей. Роботам не потрібно бути повністю автономними; поки рутинні завдання стабільні, крайні випадки можуть оброблятися людськими віддаленими операторами. Дані, згенеровані з віддаленої роботи, можуть бути в кілька разів ціннішими, ніж симуляції, оскільки вони захоплюють хаос комерційних умов, а не контрольовані лабораторні умови. У міру накопичення даних моделі покращуються, потреба в людському втручанні зменшується, а одинична економіка також покращується, все без необхідності оновлення апаратного забезпечення. Віддалене управління може бути найшвидшим шляхом до справжньої автономії роботів, оплачуючи себе через продуктивну роботу.

Від полів до фабрик, а тепер до офісних екранів, тепер черга за роботами. Кожен перехід переосмислює робітника та переосмислює, хто отримує вигоду від продукції. Дані Barclays показують, що у 2018 році понад 60% назв посад не існувало в 1940 році. Роботи також створять нові категорії робочих місць, які ми наразі не можемо назвати. Логіка економічного зростання може змінитися з 'Чи є в країни достатня робоча сила?' на 'Чи можемо ми постачати енергію та виробляти машини в масштабах?'

Пропозиція та її напрямок

Вищезазначене все ще є лише демонстрацією. Демонстрації часто йдуть не так. Щоб визначити, чи має те, що будує Virtuals, сутність і реальність, можна лише подивитися на поточні дані та динаміку: що залишається стійким, а що — ні.

Досі Virtuals запустив понад 80 000 агентів на протоколах, таких як Base, Solana та Robinhood, накопичивши комісії, що перевищують 75 мільйонів доларів, що становить близько 23% сектора крипто AI-агентів. Комісії не розподілені рівномірно. Основна частина надійшла від спекулятивного буму на початку 2025 року, коли щоденні доходи перевищили 1 мільйон доларів. Сьогодні протокол генерує близько 2 мільйонів доларів на місяць. Що це насправді представляє? Якщо серйозно сприймати раніше згадану метафору національних держав — я вважаю, що ми повинні — накопичення вартості VIRTUAL нагадує накопичення національної валюти. Долар цінний не тому, що у Міністерства фінансів США є план викупу, а тому, що він оцінюється на основі річного економічного виробництва в 25 трильйонів доларів. Чим більше активності в системі, тим сильшим стає попит на центральну облікову одиницю.

Virtuals спроектовано на тій же логіці. Вся система оцінюється в VIRTUAL. Кожен нижній шар генерує попит з різних джерел, і більшість не залежить від спекулятивних премій. EconomyOS надає платіжні картки та електронні ідентичності, дозволяючи агентам здійснювати транзакції з реальним світом без людських посередників. ACP формує комерційний шар, де агенти наймають один одного, а оцінки та розрахунки відбуваються в ланцюзі. Шар формування капіталу дозволяє кожному, хто має переконання, фінансувати продуктивних агентів, так само, як акціонерні компанії фінансували торгові кораблі в минулому. Нарешті, Eastworlds відправляє фізичних роботів у реальні позиції, з навчальними даними, отриманими від близько 500 000 людей, які знімають себе, складаючи рушники та наливаючи воду. Кожен шар враховується в тому, що протокол називає aGDP: загальний обсяг продукції агентів у цифровій та фізичній праці. Агенти не повинні виводити свої заробітки, щоб платити за оренду або купувати продукти; кожен долар, зароблений, може залишитися в системі та бути повторно інвестованим у DeFi для поглиблення ліквідності, створюючи маховик в ланцюзі для послуг агентів.

Ця рефлексивність справедлива з обох сторін. У висхідному циклі більше агентів виходить в онлайн, більше VIRTUAL блокується, створюється більше послуг, і економіка самопідтримується. У низхідному циклі випуск зменшується, блокування зменшується, винагороди за стейкінг зменшуються, і цикл ослаблюється. Рефлексивність сама по собі не є недоліком. Кожна функціонуюча економіка є рефлексивною: люди тримають долари, тому що інші приймають долари, і тому що інші тримають долари. Справжнє питання полягає в тому, чи є достатня справжня економічна активність у центрі, щоб підтримувати цикл, чи все це просто токени, які торгують в колах.

Знак того, що під цим є щось реальне, полягає в тому, що інфраструктура починає залучати продукти, які виросли повністю поза крипто. Facticity.AI — це інструмент перевірки фактів, створений Денісом Япом, який раніше досліджував у Фонді Гейтса та Принстоні; Time назвав його одним з найкращих винаходів 2024 року, здатним перевіряти твердження в тексті, відео та аудіо з точністю близько 92%. Коли команді знадобилося фінансування, вони обійшли венчурний капітал і безпосередньо випустили під назвою ArAIstotle на Virtuals, перевищивши запит на 658%. Через ACP агенти підряджали один одного: графічний дизайн, дослідницькі звіти, виробництво відео, аудит коду. Один агент може надати маркетинговий постер відповідно до детального брифу, тоді як інший агент контролю якості затверджує або відхиляє його на основі умов контракту. Сам Virtuals визнає, що ринок продавців майже порожній. Проте протокол обробляє понад 1 мільйон доларів у транзакціях між агентами щомісяця.

Та сама модель власності поширюється на фізичний AI. Fabric Foundation — це перший проект, який використовує механізм випуску Titan Virtuals, що дозволяє спільноті об'єднувати капітал для придбання та розгортання флотів роботів у будинках для людей похилого віку, виробничих майстернях та на місцях очищення навколишнього середовища — галузях, які давно стикаються з нестачею робочої сили, при цьому витрати гуманоїдних роботів наближаються до витрат людських працівників. Роботодавці платять за працю роботів, використовуючи рідні токени з капітального пулу; стейблкоїни покривають обслуговування та планування флоту; а продуктивний вихід кожного робота повертається інвесторам. Це представляє колективну власність фізичних продуктивних машин, з фінансуванням та співпрацею, що повністю завершуються в ланцюзі.

Навіть з цими реальними сценаріями більшість діяльності все ще відбувається в системі. Архітектура спроектована для отримання доходу ззовні крипто. Якщо клієнти Фелікса не усвідомлюють, що вони купують у AI, і якщо роботи Eastworlds сортують пакунки на складі, дохід, що надходить у систему, є таким же реальним, як у будь-якої компанії SaaS. У цей момент витрати та доходи на графіку стануть запізнілими показниками реального економічного виходу машини, оцінюваного в VIRTUAL.

Нові речі завжди приходять з зірочкою; ми не можемо вдавати, що не бачили цього.

Перший ризик — реальний обсяг транзакцій, який є ендемічним для крипто. Artemis виявила, що в x402 транзакціях агентів 47% кількостей і 81% обсягу доларів були завищені. Після фільтрації справжні платежі агентів у x402 становили лише близько 1,6 мільйона доларів, що значно нижче за 24 мільйони, про які повідомляв Bloomberg. Це вказує на те, скільки з так званої 'економіки агентів' є просто роботами, які завищують показники. Це питання важливе, оскільки вся пропозиція залежить від того, що агенти створюють реальну економічну цінність, а не спекулятивні цикли. Ми повинні позбутися спекулятивного обсягу, а потім запитати: якщо торгівля зупиниться завтра, який продуктивний вихід залишиться? Якщо 70 мільйонів доларів у комісіях протоколу в основному надходить від податків на транзакції токенів агентів, що викликані спекуляцією, тоді це велика ілюзія. Наразі продуктивний дохід агентів і спекулятивні токени агентів переплетені, що робить майже неможливим відрізнити їх; будь-хто, хто наважиться стверджувати співвідношення, швидше за все, бреше.

Другий ризик є більш фундаментальним і не пов'язаний з крипто. У статті NBER 'Економіка трансформаційного AI' було виявлено, що великі мовні моделі набагато слабші в економічному міркуванні, ніж рівень, запропонований спекуляціями агентів. Коли стаття була опублікована, найсильніші моделі були лише на 33% кращими за випадкове вгадування в економічних міркуваннях у стратегічних сценаріях; у не стратегічних мікроекономічних завданнях майже всі LLM показували прибутковість, що максимізує лише трохи краще, ніж сліпе вгадування. З того часу моделі значно покращилися. Дослідження Гарварду 2026 року показало, що GPT-5 та Claude Opus 4 покращилися приблизно на 90% у базових економічних завданнях. Однак навіть у складних рішеннях, таких як ціноутворення, торгівля та розподіл капіталу, найкращі моделі світу все ще помиляються більшість часу. Вся архітектура Virtuals передбачає, що агенти можуть вести переговори про умови, приймати рішення, розподіляти капітал і створювати цінність. Якщо самі моделі є посередніми в цих завданнях, агенти, побудовані на їх основі, успадкують цю посередність, і незалежно від того, наскільки красиво спроектований протокол, він не матиме жодної користі. Агенти є оптимізаторами, але ми не можемо бути впевнені, що вони оптимізують. Ці LLM навчені бути орієнтованими на цілі, передбачаючи наступне слово, але вони ніколи не були спроектовані для того, щоб бути справжніми економічними акторами. Вони просто іноді виглядають такими.

Коли кілька агентів взаємодіють на ринку, проблеми будуть накопичуватися. Було виявлено, що алгоритми ціноутворення AI схиляють ціни до надто конкурентних рівнів, хоча їх ніколи не навчали цьому. Крах 2010 року знищив близько 1 трильйона доларів за 15 хвилин, продемонструвавши, як виглядають помилки, пов'язані з машинами, у масштабах. Помилки AI-агентів є більш актуальними, ніж помилки людей, оскільки одна й та ж модель буде відтворена в кількох розгортаннях. Існують випадки, що показують, що Claude має тенденцію до шантажу, коли вважає, що хтось намагається його вимкнути; GPT o3 навіть зірвав свій механізм вимкнення, щоб запобігти його відключенню. Ці поведінки з'являються в моделях, які наразі постачаються, і системи OpenAI та Anthropic самі зафіксували такі проблеми. Продуктивність агентів вже перевищила людські регуляторні можливості. Коли тисячі агентів автономно торгують на швидкості машин, справжнє гостре питання полягає в тому: хто контролює? Більш критичним, ніж 'Чи підкоряться агенти?' є те, чи можуть компанії, побудовані навколо них, вижити.

Автомобілі були найважливішим винаходом першої половини 20 століття. Якби ви побачили, як автомобілі повністю перетворять Америку в той час, ви б зробили ставку на те, що це стане галуззю, що визначає століття. Однак з приблизно 2000 компаній, які почали виробляти автомобілі, лише три вижили. Автомобілі мали величезний вплив на Америку, але вплив на промислових інвесторів був абсолютно протилежним. Кожна трансформаційна технологія слідує цій дузі, несучи бульбашку. Різниця полягає в тому, що бульбашка на точці перегину є болісною, але залишає за собою реальну інфраструктуру та реальний прогрес; бульбашка середнього повернення є лише трендом, який піднімається і падає. AI, безумовно, є бульбашкою на точці перегину. Питання для Virtuals: чи стане він волоконно-оптичним кабелем, купленим Google за безцінь після краху телекомунікацій, чи одним з 1997 автомобільних компаній, які зникли?

Найбільша ставка протоколу полягає в тому, щоб стати контрагентом для кожної торгівлі токенами агентів, зробивши VIRTUAL резервною валютою економіки агентів, подібно до ETH для Ethereum. У міру зростання економіки агентів попит на VIRTUAL механічно зростатиме, оскільки участь вимагає цієї базової торгової пари. Іншим способом сказати це є: VIRTUAL — це просто ще одна монета, яка їде на спекулятивній хвилі токенів агентів, і більшість з цих токенів агентів, ймовірно, зникнуть.

Луддити, можливо, програли ту революцію, але вони не були зовсім неправі. Верстат дійсно витіснив ткачів. Те, що вони не змогли побачити, це те, що він також дав поштовх текстильним дизайнерам, фабричним менеджерам, модним будинкам, універмагам і цілій споживчій економіці, побудованій на дешевій тканині. Машини ніколи не ліквідують робочі місця; вони лише переписують, хто виконує роботу і хто отримує продукцію. Справжнє питання тоді, як і зараз, полягало в тому: хто володіє ткацьким верстатом?

Ті, хто отримує надлишок, — це власники фабрик: Аркрайт, Кадбері, Форд. Структура навколо того, хто будує машини, хто їх експлуатує і хто отримує прибуток, ніколи не змінювалася насправді; вона лише перерозподілялася через страйки та випуски акцій протягом останніх двохсот років. Ставка Virtuals полягає в тому, що цього разу шар власності з самого початку зварюється до машин. Через випуск токенів та спільні криві власність продуктивних AI-агентів може бути розділена з усіма, хто має гаманець і віру.

Чи справді це перерахує цінність або просто створить ще один шар видобутку під виглядом децентралізації, ще належить з'ясувати.