Blockchain Capital 合伙人：AI 正在重写劳动的基本单位

作者：Kinjal Shah

编译：佳欢，ChainCatcher

2024 年，山姆·奥特曼抛出了一个大胆的判断：随着人工智能的崛起，一家由单人创办的十亿美元公司很快就会出现。

核心的转变在于，人类第一次能够在那个始终限制着自己的维度上实现规模化，也就是时间。当智能不再受制于人类需要睡眠这一瓶颈，而是交由永不疲倦的机器来驱动，我们所熟悉的"创造与建设"会变成什么样子？

想象这样的画面：一个智能体委托另一个智能体去完成一项任务，收到成果后用 USDC 付款，整笔交易在 400 毫秒内完成链上结算，全程没有任何中介来验证。

又或者，一位运动员把自己标志性的达阵庆祝动作，授权给某个电子游戏的营销活动，由世界模型（world model）重新生成出来。再或者，一位科学家为了做一次实验去获取一份冷门数据集，并直接向当初采集数据的研究者付费。

我们离这一愿景的距离，比大多数人以为的要近得多。

而主导当下讨论的那种恐惧（人工智能正在抢走工作），其实错过了一个更有意思的结构性问题：当劳动力的基本单位本身发生改变时，会发生什么？

每一次变迁

关于公司为何存在，罗纳德·科斯在其 1937 年的论文《企业的性质》中给出了最清晰的解答：当通过市场来协调的成本高于直接雇人的成本时，公司就会把劳动力"收进内部"。

历史上每一次重大的劳动力转型，都是协调成本下降的直接结果。当寻找、支付和管理工作的摩擦变小，公司的边界就会随之移动，那些原本必须在公司内部完成的工作，就可以放到公司外部去做了。

过去的工匠依托多节点的供应链来运作，每个手艺人分走其中一部分价值，技艺则通过一代代师徒传承延续下去。工业革命把这种分布式模式压进了工厂，工厂靠着把协调集中在"同一个屋檐下"，攫取了绝大部分生产价值。

互联网和移动设备再一次降低了匹配和协调成本，催生了零工经济（Uber、DoorDash）和创作者经济：手里有一台相机、一根网线的普通人，开始做起过去只有工作室、出版商和经纪机构才能承接的活儿。

桥梁阶层

在能够捕获全部价值的基础设施出现之前，上述每一次转型都会先跑出一个"桥梁阶层"，由他们来证明新模式行得通。

工匠证明了分布式生产可行，随后工厂靠集中化把价值收走；创作者证明了个人也能大规模建立受众、创造收入，随后各大平台（YouTube、Instagram、Substack）拿走了大部分经济收益，并成为整个体系默认汇聚的谢林点。

桥梁阶层替新技术承担了风险，也验证了需求是真实存在的。等到基础设施跟上，一批新的机构就会大规模地把价值收入囊中。

零工经济和创作者经济，就是最近的两个桥梁阶层。它们证明了工作可以被拆解、分发，并在传统雇佣关系之外获得报酬。

但它们依然要靠平台来打包这套经济活动：用 Stripe 处理支付，用 YouTube 分发内容，用 Uber 撮合行程。协调成本是降了，却没有消失，因为支付和身份的基础设施，仍然默认交易双方都是人。

可编程劳动力遇上可编程货币

如今我们正处在下一场转型的早期阶段，而它取决于两样东西同时到位。

第一样是可编程劳动力。AI 智能体是一类全新的劳动力参与者，不受工时、人头和地域的限制，靠算力而不是靠招人来扩张规模。

一个顶层智能体可以拆解任务、委托专门的子智能体、评估它们的产出，再安排下一步，整个过程无需人类介入。此时，劳动力的基本单位不再是岗位、工时，甚至也不是交付物，而是任务本身。

过去，人类把任务打包成工作，把工作打包成职业，再把职业打包成公司，只是因为这是当时唯一可用的组织形态。而一旦你能直接给单个任务定价、直接把它派出去，"打包"就从一种结构性的必然，变成了一个可选项。

第二样是可编程货币。今天，稳定币已经是一个规模约 3000 亿美元的资产类别，多家机构的可信预测认为，未来几年它有望冲向 2 万亿美元。稳定币把整条支付供应链，压缩成了一笔可编程的交易。

零工经济之所以没能彻底拆分劳动力，是因为你在交易两端仍然离不开 Stripe、PayPal 或银行账户，而这些基础设施的前提，是已知的双方之间存在一段持续的关系。

而稳定币，可能正是为智能体这一新劳动力阶层准备的最佳方案。一个智能体可以按产出向另一个智能体付款，金额小到几分之一美分，结算在 500 毫秒内完成，无需开户、无需开票、也无需任何中介。

Meta 最近开始在 Polygon 和 Solana 上向创作者发放 USDC，AWS 则推出了支持稳定币微支付的 AgentCore，专门用于智能体之间的商业往来。这些都是早期信号，说明全球最大的科技公司，已经把稳定币看作下一代经济活动的结算层。

可编程劳动力和可编程货币加在一起，让历史上第一次出现了这样一种可能：一条没有组织实体的生产流水线，没有公司、没有薪酬体系、没有人力资源部门，只有一连串任务，在机器速度下被派发、执行、定价和结算。

这才是劳动力真正意义上的拆分。

实际应用场景

Merit Systems 做了一款叫 Poncho 的产品，把这一切变得很具体。Poncho 给 AI 智能体配了一个钱包。

有了它，智能体可以自己跨过付费墙、调用高级工具、为服务付费，而且只为真正用到的那部分用量买单。Poncho 接入了 x402、MPP 这类支付协议，它们把支付授权直接嵌进 HTTP 请求里：智能体看到价格，付款，然后拿到访问权限。

这代表着经济价值在互联网上流动的另一种方式。智能体不必再去订阅一大包可能用得上、也可能根本用不上的服务，而是可以精确地为完成某项具体任务所需的那份数据、那次 API 调用或那点算力付费。

早期互联网曾打着"微交易"的旗号探索过这个思路，但始终没能落地。原因之一，是信用卡手续费在经济上根本撑不起这种小额支付，何况还有一堆别的难题，当时也没有一条互联网原生的支付轨道。

稳定币则借助 Solana、以太坊这样的基础设施，只花几分之一美分就能即时完成结算，这意味着定价终于可以和工作的颗粒度对上了。

重新打包

如果你顺着这个假设往下想，工作会越来越多地由智能体按任务付费给其他智能体来完成，那么公司的形态也会随之改变。你不再需要把每一项职能都收进内部。

你真正需要擅长的，是定义清楚要做什么、用什么标准衡量质量，以及如何让这些产出叠加成一个大于各部分之和的整体。

这一点同样延伸到创作者经济。点对点的打赏一直都做不太起来，Clubhouse 和 Farcaster 都印证了它的局限。但微交易特别适合机器与机器之间的互动：小额付款既没有社交上的尴尬，也不带任何"礼尚往来"的期待。

如果智能体成为数字内容的主要消费者，那么长期主导互联网的订阅制和付费墙，可能会让位给由程序自动执行的按次计费。

随着 AI 生成的内容在各个渠道泛滥，人类判断力和手艺的溢价只会越来越高，而最有意思的商业模式，将出现在人类品味与机器执行的交汇处。

在一个由智能体驱动的经济里，人类的角色是把劳动力重新打包。你是那个编排者。你的工作，是设计出一套系统，让不同的智能体按特定的配置各司其职，转出一个飞轮，把你想要的结果一点点推出来。

你的价值就在于：知道该把什么活儿派出去、如何评估它，以及如何把它们组合成能产生复利的东西。

公司不会消失，但未来的公司，会越来越不像一个盛放劳动力的容器，而更像是一层架设在全球可编程劳动力市场之上的智能层。