Автор: Vaidik Mandloi
Перевод: AididiaoJP, Foresight News
Каждые несколько лет появляется технология, которая ставит вопросы, на которые экономика в одиночку не может ответить: что делать, если машина выполняет вашу работу лучше, дешевле и без отдыха? И кому принадлежит продукт, который создают эти машины?
Эта статья детально разбирает один из самых амбициозных экспериментов в криптопространстве на сегодняшний день. Virtuals Protocol создает для ИИ-агентов инфраструктуру, близкую к «национальному» уровню: идентичность, банковскую систему, коммерческий слой, рынки капитала, а также физических роботов. Ставка делается на то, что обычные люди должны иметь возможность владеть автономными машинами, которые начинают создавать реальную экономическую ценность; а финансовые рельсы, непреднамеренно оставшиеся после эпохи криптоспекуляций, идеально подходят для этой цели. Вопрос статьи: соответствует ли исполнение этой амбиции. Но сначала нужно вернуться к проблеме, которая старше криптовалют примерно на двести лет.
Ткацкий станок
В 1811 году группа текстильщиков в Ноттингемшире ворвалась в мастерские и разбила чулочно-вязальные машины. Движение расширилось, и британское правительство направило в центральные графства 14 000 солдат, чтобы остановить разрушение машин — больше, чем Веллингтон взял с собой на Пиренейский полуостров для борьбы с Наполеоном.
Британский парламент сделал разрушение машин преступлением, караемым смертной казнью. В 1813 году в Йорке повесили 17 человек. Их называли «луддитами». Позже это слово стало ругательством, как будто они были просто технофобами, не умеющими адаптироваться. Но они понимали в машинах больше, чем кто-либо. Они были мастерами, потратившими годы на освоение узких ткацких станков для производства высококачественной ткани; они ломали широкие и новые модели станков, которые могли обслуживать даже необученные подростки за треть зарплаты мастера. Широкие станки производили одежду худшего качества, но беспрецедентно дешевую, и именно эта дешевизна захватывала рынок. Каждый широкий станок, попадавший в мастерскую, лишал мастера средств к существованию.
Эта тема повторяется в каждом поколении. Люди, оказавшиеся внутри, всегда чувствуют, что их случай особенный, хуже. Но история неоднократно доказывает: машины редко уничтожают работу, они просто меняют, кто ее выполняет и кому достается продукт. Крестьян сгоняли с общинных земель в фабричные поселки, меняя право собственности на урожай на почасовую заработную плату. Фабричные рабочие превращались в офисных служащих, сдавая свое время в аренду за более высокую зарплату. Офисные служащие стали гиг-работниками: водителями Uber, фрилансерами на Fiverr — работа та же, но классификация устроена так, что платформа забирает экономическую выгоду, а работник несет риски. Каждый раз общий объем производства растет, но доля ценности, которой владеют работающие, становится меньше. Сегодня около 500 миллионов человек в мире заняты зависимым трудом, который даже не дотягивает до статуса свободного найма. Около 50 миллионов человек в Индии застряли в долговой кабале, как в средневековом крепостном праве с новыми документами.
Теперь настала очередь революции ИИ, только на этот раз ткацкий станок, кажется, крутится сам по себе. Уже есть ИИ, способные автономно вести бизнес, вести бухгалтерию, реинвестировать прибыль в рост. Компания в сфере медицинских технологий Medvi в прошлом году зафиксировала выручку в 401 миллион долларов, имея всего двух официальных сотрудников. Сейчас можно нанять программирующего агента примерно за доллар в час, который работает круглосуточно и никогда не берет отгул. Они уже являются реальными экономическими субъектами, поэтому вопрос собственности неизбежен. Когда работник — это программное обеспечение с почти нулевой стоимостью копирования, которое может нанимать других машин себе в помощь, кто принимает решения?
Последней крупной попыткой криптопространства дать обычным людям часть технологического пирога была игра Axie Infinity. Эта игра с заработком (play-to-earn) обещала экономическое освобождение работникам на Филиппинах и в Юго-Восточной Азии, количество ежедневных активных пользователей достигало 2,7 миллиона, многие филиппинские игроки зарабатывали в игре больше, чем на местной работе, но затем она рухнула, став антипримером для всей индустрии.
За всем этим крахом наблюдали Jansen Teng и Wee Kee. Они вышли из него с переформулированным с помощью программируемых денег и автономного ПО вопросом луддитов: если работники, создающие экономическую ценность, — это уже не геймеры, а программное обеспечение, могут ли обычные люди владеть его долями, как акционеры когда-то владели долями в торговых судах? Virtuals Protocol построен вокруг этого вопроса.
Чтобы понять размер ставки, нужно взглянуть на мир, в котором мы живем. В 1950-х годах председатель Комиссии по атомной энергии США Льюис Штраус обещал, что ядерный синтез даст электричество «настолько дешевое, что его не придется учитывать». Это высказывание позже стало одним из самых известных несбывшихся обещаний в истории энергетики: атомная энергия оказалась ужасно дорогой и опасной. Чернобыль и Фукусима добавили десятилетия общественных страхов и регуляторного бремени, сделав этот лозунг символом технологической самонадеянности на семьдесят лет.
Затем Сэм Альтман использовал почти ту же самую фразу, описывая когнитивные способности ИИ, которые, по его мнению, станут чрезвычайно доступными и изобильными. Стоимость обучения передовых моделей уже падает примерно на порядок каждые 18 месяцев. В 2023 году обучение модели уровня GPT-4 стоило около 100 миллионов долларов, сегодня воспроизвести аналогичные возможности можно за несколько миллионов. Программирующие агенты могут стоить меньше доллара в час и поставлять код производственного уровня, уже дешевле самых дешевых офшорных разработчиков в мире, и они никогда не берут выходные. В публичном графике Альтмана есть системы, способные совершать настоящие научные прорывы уже в этом году, и роботы, способные к реальному физическому труду примерно к 2027 году. Верите вы ему или нет, почти не важно, потому что кривая затрат падает каждый квартал.
Чем дешевле становятся машины, чем больше генерируемый контент заполняет все цифровые поверхности, тем дороже то, что может дать только живой человек. Живые выступления ценнее стриминга на Spotify. Стол, сделанный вручную плотником на выходных, фабричный робот может сделать быстрее и дешевле, но все равно продается с наценкой именно потому, что кто-то вложил в него незаменимое время. Изобилие машин превратит человеческий труд в предмет роскоши. Предпосылка Virtuals строится на этой инверсии: позволить людям владеть автономными машинами, производящими товарную ценность, чтобы оставить незаменимую энергию для вещей, которые могут быть выполнены только при участии и суждении человека.
В 1602 году голландские купцы столкнулись с похожей проблемой: отдельная семья не могла позволить себе путешествие в Азию, оно было слишком дорогим и рискованным. Тогда они изобрели свободно торгуемые акции постоянных предприятий. Голландская Ост-Индская компания (VOC) позволила обычным гражданам покупать доли в предприятии, владеющем судами, ведущем торговлю и выплачивающем дивиденды акционерам. Она стала первой суперкорпорацией на планете, с 50 000 сотрудников и 200 кораблей. Настоящим новшеством был механизм для обычных людей: объединять капитал и владеть производительными активами, которые они по отдельности никогда не смогли бы купить.
Virtuals хочет создать такой же механизм для ИИ-агентов. Teng когда-то майнил ETH в общежитии Имперского колледжа, используя бесплатное электричество, а затем много лет работал в BCG, чтобы выплатить долги. В декабре 2021 года, на пике популярности Axie, он запустил игровой инвестиционный DAO pathDAO. Он и Wee Kee видели, как филиппинские игроки зарабатывают в игре больше, чем на любой местной работе, видели, как вьетнамский свадебный фотограф уволился, чтобы профессионально играть. Затем токены, заработанные тяжелым трудом, обесценились почти до нуля. Положение тех, кто полагался на заработок в игре, стало хуже, чем до начала. Вывод из обломков был таков: токенизация человеческого труда через игры — тупиковый путь, потому что масштабирование человеческого труда неизбежно приводит к эксплуатации. Более реалистичная идея: позволить обычным людям владеть работающим программным обеспечением, как акционеры VOC когда-то владели кораблями, перевозившими специи.
Таким образом, Virtuals выпустили своего первого ИИ-агента Luna, агента с концепцией K-pop и собственным криптокошельком. В течение нескольких месяцев Luna начала нанимать художников-людей, чтобы рисовать граффити с ее изображением в городах по всему миру, и оплачивать работу из собственного кошелька. Это было творчество, которое могли создать только человеческие руки. Отношения между человеком и машиной были перевернуты. Что касается того, соответствует ли исполнение Virtuals этой предпосылке, это будет разобрано далее; слабые места также не будут скрыты.
Строительство национального государства для ИИ
Каждая технологическая революция последних лет прошла один и тот же двухэтапный путь. Венесуэльско-британский экономист Карлота Перес изобразила пять промышленных революций как фазы установки и развертывания. На фазе установки спекулятивный капитал хлынул внутрь, пузырь опережал реальность, избыточная инфраструктура строилась, большинство компаний впоследствии обанкротились. После краха наступала фаза развертывания: поздние игроки подбирали избыточную инфраструктуру и создавали вещи, невообразимые для первоначальных строителей.
Классический пример — пузырь доткомов. В конце 1990-х в прокладку оптоволокна было вложено больше денег, чем в стартапы доткомов. Телекоммуникационные компании, прокладывавшие кабели, впоследствии обанкротились. Google купил оптоволокно по бросовой цене, и эти линии стали хребтом для YouTube, Netflix и всего онлайн-стриминга. Венчурный инвестор эпохи пузыря доткомов Фред Уилсон сказал: «Без иррационального изобилия не происходит ничего великого; без краха не происходит ничего по-настоящему важного».
Фаза установки в криптосфере прошла по той же дуге. Примерно с 2017 по 2022 год спекулятивный капитал породил кошельки, DEX, кривые связывания, стейблкоины, стандарты токенов и фреймворки ончейн-управления. Большинство этих построек сегодня мертвы или не имеют значения. Но заложенная инфраструктура осталась, и это именно то, что нужно для создания функционирующей экономики для нечеловеческих субъектов. Virtuals не изобретали эти инструменты, они в основном унаследовали их, чтобы строить то, что было невообразимо в фазе установки.
Jansen Teng называет то, что они делают, «строительством государства». Это звучит как экономическая накладка, которую крипто-основатели добавляют к токену, выступая в подкастах. На этот раз метафора выдерживает проверку.
Функционирующему государству для поддержания экономики требуется как минимум пять уровней инфраструктуры: система идентификации, чтобы знать, кто участвует; банковская система, чтобы стоимость перемещалась; коммерческое право, чтобы участники могли торговать и разрешать споры; рынки капитала, чтобы финансировать предприятия; физическая инфраструктура, чтобы что-то происходило в реальном мире. Virtuals уже строят эти уровни для ИИ-агентов, точнее, все еще строят.
Начнем с идентичности, здесь узкое место. Недавнее исследование A16z предполагает, что ограничением для экономики агентов теперь является не интеллект, а идентичность. Даже в современных финансовых услугах нечеловеческие идентичности — автоматические торговые системы, движки управления рисками, модели мошенничества — уже превосходят человеческие идентичности в соотношении 100:1. Но, по словам A16z, эти системы «фактически не имеют банковских счетов». ИИ-агенты могут писать код производственного уровня, управлять инвестиционными портфелями, но не могут пройти KYC, открыть банковский счет или получить верифицируемые учетные данные. Эта проблема почти такая же старая, как и сама человеческая экономическая цивилизация. Династия Цинь в Китае в IV веке до н.э. принудительно ввела обязательные фамилии именно для того, чтобы втянуть людей в систему налогообложения и торговли. Человечеству потребовалось около 2500 лет, чтобы построить инфраструктуру идентичности.
Virtuals хотят сделать то же самое для экономических субъектов ИИ через слой идентичности EconomyOS. Каждый агент может получить пять вещей: некастодиальный криптокошелек; виртуальную платежную карту, которую можно использовать у обычных продавцов; выделенный адрес электронной почты для автоматического извлечения кодов подтверждения; опциональный токен для ончейн-сбора средств; вычислительные мощности, оплачиваемые кошельком, чтобы агент мог платить за собственные вычисления. Без этих примитивов агент — всего лишь полезный помощник. Оснащенный ими, он может, как человек, зарабатывать деньги, тратить, торговать, заставлять стоимость приносить сложный процент.
Далее, коммерция. Virtuals запустили Agentic Commerce Protocol (ACP), позволяющий агентам совершать сделки, общаться и оплачивать товары в интернете. Логика проста: агенту, которому нужно выполнить задачу, публикует задание с указанием бюджета и временных ограничений; другие агенты делают ставки и ведут переговоры, как на Upwork. После согласования средства поступают на условное депонирование. После выполнения задачи сторонний агент выступает в роли оценщика, проверяя результат по сравнению с криптографически подписанным POA — защищенной от изменений записью обязательств. Если все совпадает, средства переводятся с условного депонирования на кошелек агента. Каждый шаг происходит в блокчейне, публично и поддается аудиту, без необходимости участия человека. Можно рассматривать это как программируемый, ориентированный на агентов и использующий смарт-контракты для расчетов аналог Fiverr. Уже есть ряд специализированных агентов, работающих 24/7, которые через эту систему образуют автономные хедж-фонды, самостоятельно сотрудничающие для инвестиций и аудита безопасности.
Третий слой — формирование капитала. Каждая экономическая эпоха имела необходимые ей финансовые инструменты: эпоха великих географических открытий — передаваемые акции, сталь и железные дороги — инвестиционные банки, информационная эпоха — венчурный капитал. Кривые связывания для экономики агентов — это то же, что и свободно передаваемые акции для эпохи великих открытий: они позволяют любому, у кого есть капитал, покупать право собственности на производительные активы или сущности. Разработчики могут создавать агента, токенизировать его и позволить рынку финансировать его.
60-дневная структура запуска Virtuals построена по той же логике, предоставляя основателям проектов ИИ и криптопроектов реверсивный пилотный запуск: сначала публичная разработка, выпуск, тестирование токена, затем решение о том, делать ли безвозвратные обязательства.
Носителем является модульная стартовая площадка. Каждый токен агента сначала образует кривую связывания с VIRTUAL; когда ликвидность становится достаточной, он «выпускается» в формальный пул для торговли, с долгосрочной блокировкой LP, а торговые сборы распределяются между создателем агента и стимулами экосистемы. Эта часть одинакова для всех эмитентов. Что действительно отличается в каждом выпуске, так это то, какие модули включает основатель.
Выпуск токена должен сначала справиться со снайпингом: боты, выхватывающие токены в первые секунды и выкачивающие стоимость. Virtuals используют так называемый Anti-Sniper Tax: на ранние покупки налагается налог, близкий к 100%, который уменьшается с каждой минутой, а возвращенные средства принудительно вестируются и затем вливаются обратно в токен. Боты либо уходят полностью, либо невольно вносят вклад в долгосрочное здоровье проекта.
После того как снайпинг вытеснен ценообразованием, как основатель привлекает финансирование? Здесь наступает очередь Automated Capital Formation (ACF): вместо питчей венчурным капиталистам и переговоров о раунде финансирования, система продает командные токены партиями в соответствии с вехами оценки. Если проект застопорился, привлекается меньше денег; если проект растет, капитал автоматически следует за ним. Эта структура также вовлекает существующее сообщество. Часть каждого нового выпуска распределяется через аирдроп среди стейкеров VIRTUAL и активных пользователей ACP, давая тем, кто уже строит и торгует в экосистеме, долю в каждом новом проекте. Стимулы объединены на уровне всей сети, а не разрознены для каждого выпуска. Если основатели хотят сделать ставку сами, модуль Pre-buy позволяет им открыто покупать токены при выпуске с обязательным вестингом, чтобы все могли видеть, сколько команда вложила сама.
Это отличается от всех исторических подходов «ставки на человеческую производительность». От римских граждан, инвестировавших в гладиаторские школы, до современных покерных спонсоров, отправляющих деньги через Venmo по скриншоту и репутации, фатальный недостаток один и тот же: люди могут уйти. Гладиатор может поддаться, карточный игрок может сломаться. Контрагентский риск никогда не устранить, потому что производительный актив обладает свободой воли и ногами. Токенизированный агент иной: после того как капитал взят на себя, работа не может быть отложена или пересмотрена задним числом. Производительный актив работает на электричестве и коде, а его продукция поддается аудиту в блокчейне.
Четвертый слой — последний шаг к реальной экономике агентов, так называемые «компании с нулевым участием человека»: выручка поступает от реальной экономической деятельности, не связанной с торговыми комиссиями и часто даже не связанной с криптовалютами. Текущий образец — Felix Craft, компания, управляемая исключительно ИИ, продающая информационные продукты в интернете, с совокупной выручкой в 200 000 долларов, причем деньги от реальных продаж продуктов уже превысили спекулятивную торговлю собственным токеном. Другая, KellyClaudeAI, на сегодняшний день выпустила 19 приложений для iOS без участия человека-разработчика. Цифры еще малы, но они ставят вопрос: это первые точки на кривой или потолок производительности агентов?
Сам механизм выпуска токенов также проблематичен. Во время бума токенов ИИ-агентов в начале 2025 года 94% новых выпущенных токенов агентов были pump-and-dump; из токенов, выпущенных в том году, только 1,7% все еще активно торговались через 30 дней. В подавляющем большинстве случаев движущей силой цены была только спекулятивная премия, под которой не было ни продукта, ни дохода, ни накопленной стоимости. За что бы вы заплатили, если бы никогда не могли это продать? Все, что сверх этой суммы, — спекуляция. Пол токеновой полезности Axie был равен нулю, потому что его стоимость полностью зависела от притока новых игроков. Токены агентов на Virtuals могут быть другими. Если Felix Craft продал реальным клиентам, которые даже не знали, что продавец — ИИ, продуктов на 200 000 долларов, и этот результат поддается аудиту в блокчейне, то токен имеет пол, не зависящий от «найдется ли следующий покупатель»: текущую стоимость будущей продукции производительной машины.
Физический фронт
Тест на полезный пол работает для программных агентов, потому что измеримы затраты, а продукция напрямую попадает в блокчейн. Но реальные производительные машины, которые потенциально могут переписать экономику Virtuals, — это вовсе не программное обеспечение, а роботы, работающие в реальном мире. Амбиции здесь превосходят все попытки, существовавшие в криптосфере.
В вычислениях последних пятидесяти лет есть парадокс: люди обнаружили, что автоматизировать рассуждения проще, чем автоматизировать физический труд. Электронные таблицы заменили комнату бухгалтеров, электронная почта — почтовое отделение, код — картотеки и чертежные доски. К 2026 году ИИ может писать юридические заключения, читать медицинские изображения, с одного раза писать код производственного уровня. Когнитивная работа белых воротничков автоматизируется первой; люди, перемещающие коробки на складе, бариста, готовящие эспрессо, почти не изменились. Потому что физический труд требует, чтобы программное обеспечение справлялось с неопределенностью и вариативностью реального мира. Промышленный манипулятор может выполнить один и тот же сварочный шов миллион раз, потому что положение шва не меняется. Кухонный робот не может сделать хороший бутерброд, потому что каждый помидор немного разной формы, каждая рукоятка ножа имеет разный центр тяжести, а разделочная доска иногда мокрая. Реальный мир не сидит смирно, как электронная таблица.
Заплаткой являются данные. Мы обучаем большие языковые модели на текстах, представляющих миллиарды человеческих жизней, и можем сделать то же самое с роботами. Joel Jang из Nvidia сказал: «Люди — это уже развернутые в массовом масштабе роботы». Микронастройка визуально-языковых-действенных моделей (VLA) на видео обычных людей, выполняющих повседневные действия, может удвоить производительность робота в той же задаче. В области не хватает не большего количества роботов в лабораториях, а огромного конвейера данных, позволяющего людям снимать свои ежедневные физические действия.
Virtuals довольно рано увидели этот пробел и построили на нем всю свою робототехническую стратегию. Они называют это «средним путем»: сознательно не строить роботов, не обучать базовые модели, а строить инфраструктуру данных и капитала, которая нужна каждой робототехнической команде, но которую отдельная команда не может себе позволить.
Половина, связанная с данными, — это SeeSaw, приложение для iOS, запущенное в партнерстве с BitRobot, превращающее обычных пользователей смартфонов в сборщиков данных для обучения роботов. Пользователи выполняют реальные действия, такие как наливание воды, складывание полотенец, открывание банок, снимая себя на фронтальную камеру с помощью LiDAR и датчиков движения iPhone. LiDAR специально захватывает данные о глубине и пространстве, которые не дает обычная камера; исследования показывают, что именно совпадение перспективы человеческого видео и положения робота является ключом к успешному переносу данных. Было собрано более 500 000 реальных мировых задач. DreamZero от Nvidia, 14-миллиардная параметрическая модель, находящаяся в тестировании, обучается именно на таких данных и уже может обобщать знания на сотнях задач, таких как развязывание шнурков или глажка одежды, без необходимости отдельного обучения для каждой задачи. SeeSaw стремится создать масштаб поставки данных, недостижимый для лабораторного телероботоуправления. Каждое новое видео увеличивает набор данных для обучения, модель улучшается, следующее поколение роботов становится умнее, что, в свою очередь, создает спрос на более конкретные тренировочные данные. Как только маховик наберет достаточную массу, он будет вращаться сам.
После обучения идет развертывание. Эта половина называется Eastworlds, что соответствует физическому трудовому слою протокола: наполовину фабрика данных, наполовину операционная инфраструктура, наполовину лаборатория робототехники в реальном мире. В робототехнике есть циклическая проблема, убивающая больше стартапов, чем любой технологический барьер: роботам нужны данные из реального мира, чтобы стать лучше, но они должны быть достаточно пригодными для использования в реальном мире, прежде чем кто-то позволит им войти. Каждая лаборатория может сделать красивую демонстрацию в контролируемой среде, но почти никто не может поместить того же робота в розничный магатин и заставить его надежно работать полный рабочий день. Это требует телероботоуправления высокого уровня для обработки неожиданностей и системы обратной связи, отправляющей каждую минуту реального опыта обратно на тренировку модели, чтобы обучение приносило сложный процент.
Для этого Virtuals купили 30 гуманоидных роботов Unitree G1-U6 — достаточно для параллельной работы нескольких команд развертывания без необходимости конкурировать за время. Технологию телероботоуправления они разрабатывают самостоятельно, а не покупают готовую лицензию. Данные, выдаваемые готовыми системами телероботоуправления, не соответствуют форматам VLA и других мировых моделей действий. Они также установили исследовательское сотрудничество с лабораториями, десятилетиями работающими над восприятием и управлением движением, и развернули сеть коммерческих пилотов в розничной торговле и гостиничном бизнесе, чтобы у команд, выпускающихся из Eastworlds, были реальные предприятия для работы.
После создания строители получают доступ к нескольким ключевым возможностям: прямой доступ к физическим Unitree G1 или улучшенным U6 EDU; тестирование сред телероботоуправления с помощью таких систем, как motion capture; сбор данных из реального мира и тестирование путей развертывания до масштабирования. Можно рассматривать Eastworlds как то, что они называют «физическим AI BPO». Традиционный BPO размещает людей в регионах с низкими затратами для удаленной работы; физический AI BPO развертывает телероботоуправление и гибридных роботов для создания экономической ценности, например, для уборки потолков или встречи гостей. Роботу не нужно быть полностью автономным, если он достаточно стабилен в рутинных задачах, а крайние случаи может взять на себя человек через телероботоуправление. Тренировочные данные, генерируемые за час работы телероботоуправления, могут быть на порядки ценнее симуляции, потому что они захватывают хаос коммерческой среды, а не контролируемые условия лаборатории. По мере накопления данных модель улучшается, потребность в человеческом вмешательстве снижается, экономика на единицу также улучшается, и все это без необходимости сначала модернизировать оборудование. Телероботоуправление может быть самым быстрым путем к реальной автономии роботов, одновременно оплачивая себя производительной работой.
От полей к фабрикам, затем к экранам офисных кабинок, теперь очередь за роботами. Каждый переход переопределяет работника и то, кому достается продукт. Данные Barclays показывают, что в 2018 году более 60% рабочих мест имели названия, которых вообще не существовало в 1940 году. Роботы также создадут новые категории работ, которые мы сейчас не можем назвать. Демографическая логика экономического роста также может измениться с «есть ли у страны достаточно трудоспособного населения» на «может ли она массово обеспечивать электроэнергией и производить машины».
Предпосылка и ее направление
Все вышесказанное — пока лишь аргументация. Аргументы часто бывают ошибочными. Чтобы судить, имеет ли вес то, что строит Virtuals, действительно ли это реально, можно смотреть только на текущие данные и тракцию: что держится, а что нет.
На сегодняшний день Virtuals уже запустили более 80 000 агентов на Base, Solana, Robinhood и других протоколах, с совокупными комиссиями более 75 миллионов долларов, что составляет около 23% сегмента ИИ-агентов в криптосфере. Комиссии распределены неравномерно. Основная часть пришлась на несколько недель спекулятивной лихорадки в начале 2025 года, когда ежедневный доход превышал 1 миллион долларов. Сегодня протокол генерирует около 2 миллионов долларов в месяц. Что это на самом деле означает? Если серьезно отнестись к предыдущей метафоре национального государства — а я считаю, что стоит — то VIRTUAL накапливает стоимость очень похоже на национальную валюту. Доллар ценен не потому, что у Министерства финансов США есть программа выкупа, а потому что на него номинировано 25 триллионов долларов экономической продукции в год. Чем больше активности в системе, тем сильнее спрос на центральную учетную единицу.
Virtuals спроектированы по той же логике. Вся система оценивается в VIRTUAL. Каждый нижележащий слой генерирует спрос из разных источников, причем большая часть из них не зависит от спекулятивной премии. EconomyOS предоставляет платежные карты и идентификацию через электронную почту, позволяя агентам совершать сделки с реальным миром без человеческого посредника. ACP формирует коммерческий слой, где агенты нанимают друг друга, а оценка и расчеты происходят в блокчейне. Слой формирования капитала позволяет любому, у кого есть убеждения, финансировать производительных агентов, как когда-то акционерные компании финансировали торговые суда. Наконец, Eastworlds отправляет физических роботов на реальные рабочие места, а тренировочные данные поступают от примерно 500 000 человек, снимающих, как они складывают полотенца или наливают воду. Каждый слой учитывается в том, что протокол называет aGDP: совокупный результат агентов в цифровом и физическом труде. Агентам не нужно обменивать свой доход на оплату аренды или покупку еды, каждый заработанный доллар может оставаться в системе и реинвестироваться в DeFi для увеличения ликвидности, формируя ончейн-маховик для услуг агентов.
Эта рефлексивность работает в обе стороны. На подъеме запускается больше агентов, блокируется больше VIRTUAL, создается больше сервисов, экономика самоподкрепляется. На спаде выпусков становится меньше, блокировок меньше, вознаграждения за стейкинг истончаются, цикл ослабевает. Сама по себе рефлексивность не является недостатком. Каждая функционирующая экономика рефлексивна: люди держат доллары, потому что другие принимают доллары, и потому что другие держат доллары. Настоящий вопрос в том: есть ли в ядре достаточно реальной экономической активности, чтобы поддерживать цикл, или вся эта затея — это просто токены, торгующие токенами по кругу.
Возможным признаком того, что под поверхностью есть нечто реальное, является то, что инфраструктура начинает привлекать продукты, выращенные полностью вне криптосферы. Facticity.AI — инструмент проверки фактов, созданный Деннисом Япом, который ранее занимался исследованиями в Фонде Гейтса и Принстоне; Time назвал его одним из лучших изобретений 2024 года, он может проверять утверждения в тексте, видео и аудио с точностью около 92%. Когда команде потребовалось финансирование, она обошла венчурный капитал и напрямую выпустила токен под именем ArAIstotle на Virtuals, собрав на 658% больше запланированного. Через ACP агенты уже поручают друг другу задачи: графический дизайн, исследовательские отчеты, производство видео, аудит кода. Один агент может предоставить маркетинговый плакат по подробному брифингу, другой агент по контролю качества затем принимает или отклоняет его в соответствии с условиями контракта. Virtuals сами признают, что сторона предложения на рынке почти пуста. Но протокол обрабатывает более 1 миллиона долларов сделок между агентами в месяц.
Та же модель собственности распространяется и на физический ИИ. Fabric Foundation — первый проект, использующий механизм выпуска Titan от Virtuals, позволяющий сообществу объединять капитал для покупки и развертывания флотов роботов в домах престарелых, производственных цехах и на объектах экологической очистки — в отраслях, где давно не хватает рабочих, а стоимость гуманоидных роботов приближается к стоимости человеческого труда. Работодатели оплачивают труд роботов нативным токеном пула; стейблкоины покрывают обслуживание и диспетчеризацию флота; производительный результат каждого робота возвращается тем, кто предоставил капитал. Это коллективное владение физическими производительными машинами, причем финансирование и координация полностью происходят в блокчейне.
Даже с учетом этих реальных сценариев подавляющее большинство активностей на сегодняшний день по-прежнему происходят внутри системы. Однако архитектура предназначена для привлечения дохода извне криптосферы. Если клиенты Felix не знают, что покупают у ИИ, если роботы Eastworlds сортируют посылки на складе, то доход, поступающий в систему, будет таким же реальным, как и у любой SaaS-компании. Тогда графики комиссий и доходов станут запаздывающими индикаторами реального экономического выпуска машин, номинированными в VIRTUAL.
У новых вещей всегда есть свои оговорки, и нельзя делать вид, что их нет.
Первый риск — реальные объемы торгов, это хроническая болезнь криптосферы. Artemis обнаружила, что в 47% транзакций и 81% долларового объема торгов агентами x402 присутствует накрутка. После фильтрации реальные платежи агентами x402 составили всего около 1,6 миллиона долларов, что намного ниже 24 миллионов долларов, о которых сообщал Bloomberg. Это показывает, какая часть сегодняшней «экономики агентов» — это просто боты, накручивающие показатели друг другу. Это важно, потому что вся предпосылка зависит от того, что агенты создают реальную экономическую ценность, а не спекулятивный цикл. Необходимо отделить спекулятивный объем и спросить: если завтра торговля остановится, что останется от производительного выпуска? Если большая часть комиссий протокола в 70 миллионов долларов поступает от налогов на торговлю токенами агентов, а цена движется спекуляциями, то это большое надувательство. На данный момент доходы производительных агентов и спекулятивные токены агентов переплетены, и их почти невозможно разделить; любой, кто с уверенностью назовет пропорцию, скорее всего, лжет.
Второй риск более фундаментален и не связан с криптовалютами. В одной из статей сборника NBER «Экономика преобразующего ИИ» обнаружилось, что большие языковые модели гораздо слабее в экономических рассуждениях, чем предполагает ажиотаж вокруг агентов. На момент публикации лучшая модель превосходила случайное угадывание лишь на 33% в стратегических экономических сценариях; в нестратегических микроэкономических задачах почти все LLM максимизировали прибыль лишь немногим лучше, чем наугад. С тех пор модели значительно продвинулись. Исследование Гарварда 2026 года показало, что GPT-5 и Claude Opus 4 улучшили выполнение базовых экономических задач примерно на 90%. Но даже в этом случае в жестких решениях, таких как ценообразование, переговоры, распределение капитала, лучшие в мире модели по-прежнему чаще ошибаются. Вся архитектура Virtuals предполагает, что агенты могут вести переговоры об условиях, принимать решения, распределять капитал и создавать ценность. Если сами модели посредственны в этих задачах, агенты, построенные на их основе, унаследуют эту посредственность, как бы красиво ни был спроектирован протокол. Агенты — оптимизаторы, но мы не можем точно знать, что именно они оптимизируют. Эти LLM обучались быть целенаправленными, предсказывая следующее слово; они никогда не проектировались как настоящие экономические субъекты. Они лишь иногда выглядят таковыми.
Проблема усугубляется, когда несколько агентов взаимодействуют на рынке. Обнаружено, что алгоритмы ценообразования на основе ИИ могут толкать цены до сверхконкурентных уровней, даже если их для этого не обучали. Флэш-крэш 2010 года, за 15 минут уничтоживший около 1 триллиона долларов, показал, как могут выглядеть коррелированные ошибки машин в масштабе. Ошибки ИИ-агентов более коррелированы, чем человеческие ошибки, потому что одна и та же модель может быть развернута во многих местах. Уже есть случаи, когда Claude проявлял склонность к шантажу, когда считал, что его хотят выключить; GPT o3 даже саботировал механизмы отключения, чтобы предотвратить собственное выключение. Такое поведение наблюдается в поставляемых моделях, о чем свидетельствуют системные карты самих OpenAI и Anthropic. Пропускная способность агентов уже превышает возможности человеческого надзора. Когда тысячи агентов автономно торгуют на машинных скоростях, действительно острый вопрос: кто контролирует ситуацию. Еще важнее, чем «послушны ли агенты», — сможет ли выжить компания, построенная вокруг них.
Автомобиль был самым важным изобретением первой половины XX века. Если бы вы тогда поняли, насколько радикально он изменит Америку, вы бы поставили на автомобильную промышленность как на индустрию века. Но из примерно 2000 компаний, начавших производить автомобили, в итоге выжили только 3. Автомобиль оказал огромное влияние на Америку, но для инвесторов в отрасль эффект был совершенно противоположным. Каждая преобразующая технология проходит по этой дуге и сопровождается пузырем. Разница лишь в том, что пузырь на переломном моменте болезнен, но оставляет реальную инфраструктуру и прогресс; пузырь среднего возврата — это просто мода, которая поднимается и падает. ИИ почти наверняка является пузырем на переломном моменте. Вопрос к Virtuals: станут ли они тем оптоволокном, которое Google купил за бесценок после краха телекома, или одной из тех 1997 автомобильных компаний, которые испарились?
Самая большая ставка протокола — стать инфраструктурой контрагента для каждой сделки с токеном агента, сделав VIRTUAL резервной валютой экономики агентов, подобно ETH для Ethereum. Если экономика агентов растет, спрос на VIRTUAL будет механически увеличиваться, потому что участие требует этой базовой валютной пары. Другая точка зрения: VIRTUAL — это просто еще один токен, катающийся на спекулятивной волне токенов агентов, большинство из которых обесценится до нуля.
Луддиты, возможно, проиграли ту революцию, но они были не совсем неправы. Ткацкие станки действительно вытеснили ткачей. Чего они не увидели, так это того, что они также породили дизайнеров тканей, управляющих фабриками, дома моды, универмаги и целую потребительскую экономику, построенную на дешевой ткани. Машины никогда не уничтожают работу, они лишь меняют, кто ее выполняет и кто забирает продукт. Тогда, как и сейчас, действительно важным был вопрос: кому принадлежат ткацкие станки?
Остаточную стоимость забирали владельцы фабрик: Аркрайт, Кэдбери, Форд. Структура вокруг того, кто строит машины, кто ими управляет и кто получает прибыль, никогда по-настоящему не менялась, лишь перераспределялась снова и снова в течение двух столетий через забастовки и выпуски акций. Ставка Virtuals заключается в том, что на этот раз слой собственности будет встроен в машины с самого начала. Через выпуск токенов и кривые связывания право собственности на производительных ИИ-агентов может быть распределено среди любого, у кого есть кошелек и убеждения.
Пока еще предстоит увидеть, действительно ли это перераспределит ценность или же просто воссоздаст еще один слой извлечения прибыли на языке децентрализации.
