# Сопутствующие статьи по теме ИИ-нативный

Новостной центр HTX предлагает последние статьи и углубленный анализ по "ИИ-нативный", охватывающие рыночные тренды, новости проектов, развитие технологий и политику регулирования в криптоиндустрии.

Ян Гэри: Агентская экономика и AI-субмикроэкономика

В статье «Агентная экономика и AI-субмикроэкономика» Ян Гэ Гэри (Gary) обсуждает формирование новой экономической парадигмы, управляемой автономными AI-агентами. К 2026 году развитие AI достигло «сингулярности», что привело к появлению «цивилизационного разрыва» между регионами. Хотя многие компании в настоящее время сосредоточены на H2A (Human-to-Agent) экономике, ориентированной на человека, будущее лежит в подлинно нативной для AI A2A (Agent-to-Agent) экономике, где агенты самостоятельно создают и обмениваются ценностью. Ключевые вызовы включают стандартизацию AI-платежных протоколов, преодоление разрыва между традиционными финансовыми системами (TradFi, DeFi) и зарождающейся AI-финансовой (AIFi) экосистемой, а также разработку AI-native правил (AI Protocol), которые в конечном итоге сольются с Crypto Protocol. Автор вводит концепцию «AI-субмикроэкономики», проводя аналогию с биологическими системами (клетки, мембраны, обмен веществ), чтобы описать поведение, управляемое эффективностью и энергетической ценностью, а не человеческими эмоциями. В заключение подчеркивается, что переход к AI-native парадигме является фундаментальным сдвигом, а не простым «AI+» обновлением. Такие инфраструктурные проекты, как FinChip, стремятся создать основу для автономной экономики агентов, где ценность определяется и обменивается самими AI-агентами согласно принципам первопричинности и максимальной эффективности.

marsbit06/08 02:07

Ян Гэри: Агентская экономика и AI-субмикроэкономика

marsbit06/08 02:07

Нажмите на паузу в кодировании вибра: «Жгут токены» дороже, чем сотрудники.

Корпорация Microsoft сворачивает широкий внутренний доступ к инструменту разработки на основе ИИ Claude Code, установив крайний срок на 30 июня. Несмотря на первоначальное внедрение и популярность среди сотрудников, компания столкнулась с неприемлемо высокими затратами на токены. Эта ситуация иллюстрирует более широкую проблему «режима второго пилота», когда ИИ используется для повышения производительности существующих сотрудников, что приводит не к снижению, а к росту общих затрат (зарплата + токены). В то же время, венчурные инвесторы, такие как Y Combinator, пропагандируют иной подход: создание AI-нативных компаний, где небольшое количество сотрудников, выступающих в ролях индивидуальных исполнителей и ответственных лиц, работают в тандеме с ИИ-агентами. Здесь высокие счета за токены компенсируются радикальным сокращением фонда заработной платы, что делает модель экономически жизнеспособной. Ключевой вывод заключается в структурной трансформации. Для традиционных компаний простое добавление ИИ к старым рабочим процессам ведет к росту издержек. Будущая эффективность заключается в переосмыслении организации: переход от человеко-центричных процессов к созданию систем, где ключевые знания и процессы формализованы в машиночитаемых активах (документация, интерфейсы), а ИИ и люди выполняют четко разделенные, синергичные роли.

marsbit05/26 08:53

Нажмите на паузу в кодировании вибра: «Жгут токены» дороже, чем сотрудники.

marsbit05/26 08:53

活动图片