Автор: Kinjal Shah
Компиляция: Цзя Хуань, ChainCatcher
В 2024 году Сэм Альтман высказал смелое суждение: с подъемом искусственного интеллекта скоро появится компания на миллиард долларов, основанная одним человеком.
Ключевое изменение заключается в том, что впервые в истории человечество смогло масштабироваться в измерении, которое всегда его ограничивало, — времени. Когда интеллект больше не скован узким местом человеческой потребности во сне, а приводится в действие неустанными машинами, во что превратится привычное нам «созидание и строительство»?
Представьте себе картину: один агент ИИ поручает задачу другому агенту ИИ, получает результат и оплачивает его USDC, причем вся транзакция финализируется в блокчейне за 400 миллисекунд без какого-либо посредника для верификации.
Или же атлет лицензирует свою фирменную позу празднования тачдауна для маркетинговой кампании видеоигры, где она заново генерируется с помощью мировой модели (world model). Или ученый, чтобы провести эксперимент, получает редкий набор данных и напрямую платит исследователю, который их собрал.
Мы гораздо ближе к этому видению, чем думает большинство.
А страх, доминирующий в текущих дискуссиях (ИИ забирает рабочие места), на самом деле упускает более интересный структурный вопрос: что происходит, когда меняется сама базовая единица рабочей силы?
Каждый переход
Самое ясное объяснение, почему существуют компании, дал Рональд Коуз в своей статье 1937 года «Природа фирмы»: компания «интернализирует» рабочую силу, когда стоимость координации через рынок выше стоимости найма людей напрямую.
Каждое значительное преобразование рабочей силы в истории было прямым результатом снижения стоимости координации. Когда трение, связанное с поиском, оплатой и управлением работой, уменьшается, границы фирмы смещаются, и работа, которую раньше приходилось выполнять внутри фирмы, может быть вынесена вовне.
Старые мастера работали на основе многоузловых цепочек поставок, где каждый ремесленник забирал часть ценности, а навыки передавались через поколения учеников. Промышленная революция втиснула эту распределенную модель на фабрики, которые, сконцентрировав координацию «под одной крышей», захватили львиную долю производственной ценности.
Интернет и мобильные устройства снова снизили затраты на сопоставление и координацию, породив экономику фриланса (Uber, DoorDash) и экономику создателей: обычные люди с камерой и подключением к интернету начали делать работу, которую раньше могли выполнять только студии, издательства и агентства.
Переходный класс
До появления инфраструктуры, способной захватить всю ценность, каждый из этих переходов порождал «переходный класс», который доказывал жизнеспособность новой модели.
Мастера доказали, что распределенное производство возможно, а затем фабрики централизованно забрали ценность; создатели доказали, что человек может в одиночку создавать аудиторию и доход в масштабе, после чего крупные платформы (YouTube, Instagram, Substack) забрали большую часть экономической выгоды и стали точкой Шеллинга, к которой по умолчанию стекается вся система.
Переходный класс брал на себя риск новых технологий и подтверждал реальность спроса. Как только появлялась необходимая инфраструктура, новые институты в массовом порядке забирали ценность.
Экономика фриланса и создателей — два самых последних переходных класса. Они доказали, что работу можно разбивать, распределять и оплачивать вне традиционных трудовых отношений.
Но им по-прежнему нужны платформы для упаковки этой экономической активности: Stripe для платежей, YouTube для распространения контента, Uber для сопоставления поездок. Стоимость координации снизилась, но не исчезла, потому что инфраструктура платежей и идентификации по-прежнему предполагает, что участниками сделки являются люди.
Программируемая рабочая сила встречает программируемые деньги
Сейчас мы находимся на ранней стадии следующего перехода, который зависит от одновременного наличия двух вещей.
Первое — это программируемая рабочая сила. Агенты ИИ — это новый класс участников рабочей силы, не ограниченный рабочими часами, численностью сотрудников или географией, масштабирующиеся за счет вычислительных мощностей, а не найма людей.
Агент верхнего уровня может разбить задачу, делегировать ее специализированным суб-агентам, оценить их результаты и спланировать следующие шаги — все без вмешательства человека. Теперь базовой единицей рабочей силы становится не должность, не рабочий час и даже не результат, а сама задача.
Раньше люди упаковывали задачи в работу, работу — в профессии, а профессии — в компании просто потому, что это была единственно доступная на тот момент организационная форма. Но если вы можете напрямую назначать цену за отдельную задачу и напрямую ее распределять, «упаковка» из структурной необходимости превращается в опцию.
Вторая вещь — программируемые деньги. Сегодня стейблкоины — это класс активов объемом около 3000 миллиардов долларов, и, по надежным прогнозам ряда учреждений, в ближайшие несколько лет он может вырасти до 2 триллионов долларов. Стейблкоины сжимают всю цепочку поставок платежей в одну программируемую транзакцию.
Экономика фриланса не смогла полностью раздробить рабочую силу, потому что на обеих сторонах сделки все еще требовались Stripe, PayPal или банковский счет, а эта инфраструктура предполагала существование постоянных отношений между известными сторонами.
А стейблкоины, возможно, и есть оптимальное решение для этого нового класса рабочей силы — агентов ИИ. Один агент может платить другому агенту за результат работы, суммы могут быть микроскопическими — доли цента, расчеты завершаются за 500 миллисекунд, без открытия счетов, без выставления счетов и без каких-либо посредников.
Meta недавно начала выплачивать создателям USDC в сетях Polygon и Solana, а AWS выпустила AgentCore с поддержкой микроплатежей стейблкоинами, специально для коммерческих взаимодействий между агентами. Это ранние сигналы того, что крупнейшие в мире технологические компании уже рассматривают стейблкоины как расчетный слой для экономической активности следующего поколения.
Программируемая рабочая сила и программируемые деньги вместе впервые в истории делают возможным появление производственной цепочки без организационного субъекта: без компании, без системы вознаграждения, без отдела кадров — только поток задач, которые распределяются, выполняются, оцениваются и рассчитываются на машинных скоростях.
Это и есть настоящее, фундаментальное дробление рабочей силы.
Практические сценарии применения
Компания Merit Systems создала продукт под названием Poncho, который делает все это очень конкретным. Poncho дает агенту ИИ кошелек.
С ним агент может самостоятельно пересекать платный доступ, вызывать продвинутые инструменты, платить за услуги, причем оплачивая только тот объем использования, который реально потребовался. Poncho интегрирован с такими платежными протоколами, как x402, MPP, которые встраивают авторизацию платежа прямо в HTTP-запрос: агент видит цену, платит и получает доступ.
Это представляет собой новый способ движения экономической ценности в интернете. Агентам не нужно подписываться на большой набор услуг, которые могут пригодиться, а могут и нет. Вместо этого они могут точно платить за те данные, тот вызов API или те вычислительные ресурсы, которые нужны для выполнения конкретной задачи.
Ранний интернет пытался исследовать эту идею под флагом «микросделок», но так и не реализовал ее. Одна из причин — комиссии по кредитным картам экономически не могли поддержать такие микроплатежи, не говоря уже о множестве других проблем; тогда также не было нативной платежной рельсы для интернета.
Стейблкоины же, используя инфраструктуру вроде Solana, Ethereum, позволяют мгновенно завершать расчеты стоимостью в доли цента, что означает, что ценообразование наконец-то может соответствовать гранулярности работы.
Переупаковка
Если продолжить рассуждение в рамках этой гипотезы — что работа все чаще будет выполняться агентами ИИ, которые платят другим агентам ИИ за отдельные задачи, — то и форма компании изменится. Больше не нужно будет интернализировать каждую функцию.
Теперь нужно по-настоящему научиться четко определять, что нужно сделать, по каким стандартам оценивать качество и как складывать эти результаты в нечто большее, чем сумма отдельных частей.
То же самое распространяется и на экономику создателей. P2P-донаты (чаевые) никогда особо не работали, что подтвердили Clubhouse и Farcaster. Но микросделки идеально подходят для взаимодействий между машинами: небольшие платежи не несут социальной неловкости и не предполагают никаких ожиданий «ты — мне, я — тебе».
Если агенты станут основными потребителями цифрового контента, то подписки и платный доступ, долгое время доминировавшие в интернете, могут уступить место оплате по мере использования, автоматически выполняемой программами.
По мере того как контент, сгенерированный ИИ, будет заполонять все каналы, премиальность человеческого суждения и мастерства будет только расти, а самые интересные бизнес-модели появятся на стыке человеческого вкуса и машинного исполнения.
В экономике, управляемой агентами, роль человека заключается в переупаковке рабочей силы. Вы — постановщик. Ваша работа — спроектировать систему, в которой различные агенты, расположенные в определенной конфигурации, выполняют свои роли, раскручивая маховик, который постепенно выдает желаемый результат.
Ваша ценность заключается в том, чтобы знать, какую работу делегировать, как ее оценивать и как комбинировать ее во что-то, способное создавать сложный процент.
Компании не исчезнут, но будущая компания все меньше будет похожа на контейнер для размещения рабочей силы и все больше — на интеллектуальный слой, надстроенный над глобальным рынком программируемой рабочей силы.
