Bài viết: Vaidik Mandloi
Biên dịch: AididiaoJP, Foresight News
Cứ vài năm, lại có một công nghệ đẩy những câu hỏi mà kinh tế học đơn thuần không trả lời được lên hàng đầu: nếu một cỗ máy có thể làm công việc của bạn tốt hơn, rẻ hơn và không cần nghỉ ngơi, thì bạn sẽ làm gì? Sản phẩm mà những cỗ máy đó tạo ra, thuộc về ai?
Bài viết này đi sâu phân tích một trong những thử nghiệm đầy tham vọng nhất hiện nay trong lĩnh vực tiền mã hóa. Virtuals Protocol đang xây dựng một cơ sở hạ tầng gần như cấp 'quốc gia' cho các tác nhân AI: danh tính, ngân hàng, tầng thương mại, thị trường vốn, cộng thêm robot vật lý. Nó đặt cược rằng, người bình thường phải có thể sở hữu những cỗ máy tự trị bắt đầu tạo ra giá trị kinh tế thực; và các tuyến tài chính vô tình để lại từ thời kỳ đầu cơ tiền mã hóa, lại được lấy ra để làm việc này. Câu hỏi bài viết đặt ra là: liệu khả năng thực thi có xứng tầm với tham vọng đó không. Nhưng trước hết phải quay lại một vấn đề có từ trước tiền mã hóa khoảng hai trăm năm.
Máy dệt
Năm 1811, một nhóm thợ dệt ở Nottinghamshire xông vào xưởng, đập nát những chiếc máy dệt tất thành sắt vụn. Phong trào sau đó lan rộng, chính phủ Anh cử 14.000 binh lính đến khu vực Trung du để ngăn chặn thợ dệt tiếp tục phá hủy máy móc - nhiều hơn số quân mà Wellington mang sang Bán đảo Iberia để chống lại Napoleon.
Quốc hội Anh coi việc phá hủy máy móc là tội tử hình. Năm 1813, ở York có 17 người bị treo cổ. Những người này được gọi là 'Luddites'. Sau này, từ này trở thành một lời chửi mắng, như thể họ chỉ là những kẻ sợ công nghệ không biết thích nghi. Nhưng họ hiểu máy móc hơn ai hết. Họ là những thợ thủ công đã mất nhiều năm để thành thạo máy dét hẹp và có thể dệt ra những tấm vải chất lượng cao; thứ họ đập phá, là những chiếc máy dệt khổ rộng và kiểu máy mới - ngay cả một thiếu niên chưa qua đào tạo cũng có thể vận hành, với mức lương chỉ bằng một phần ba của thợ lành nghề. Quần áo do máy dệt khổ rộng làm ra chất lượng kém hơn, nhưng rẻ đến mức chưa từng có, và chính sự rẻ mạt đó đang nuốt chửng thị trường. Mỗi chiếc máy dệt khổ rộng được đưa vào xưởng, là cướp đi sinh kế của một thợ thủ công.
Chủ đề này sau đó được lặp lại ở mỗi thế hệ. Những người trong cuộc luôn cảm thấy lần này của họ đặc biệt hơn, tồi tệ hơn. Nhưng lịch sử đã chứng minh nhiều lần: máy móc hiếm khi xóa sổ công việc, nó chỉ viết lại ai làm, sản phẩm thuộc về ai. Nông dân tá điền bị đuổi khỏi đất công, vào các thị trấn nhà máy, đổi quyền sở hữu cây trồng lấy tiền lương theo giờ của người khác. Công nhân nhà máy trở thành nhân viên văn phòng, cho thuê thời gian của mình để đổi lấy mức lương cao hơn. Nhân viên văn phòng lại trở thành lao động nghề tự do: tài xế Uber, freelancer trên Fiverr, làm vẫn là việc, nhưng bị phân loại theo cách nền tảng hưởng lợi nhuận kinh tế, còn người lao động gánh chịu rủi ro. Mỗi lần như vậy, tổng sản lượng đều tăng lên, nhưng phần giá trị mà người lao động sở hữu lại ít hơn. Ngày nay, khoảng 500 triệu người trên toàn cầu tham gia vào các hình thức lao động phụ thuộc, thậm chí không đạt đến mức lao động tự do. Khoảng 50 triệu người Ấn Độ mắc kẹt trong cảnh lao động nợ, như một chế độ nông nô thời trung cổ với bộ giấy tờ mới.
Bây giờ đến lượt cách mạng AI, chỉ là lần này chiếc máy dệt dường như tự quay. Đã có AI có thể tự động điều hành kinh doanh, ghi sổ lợi nhuận, rồi đầu tư lợi nhuận trở lại để tăng trưởng. Công ty công nghệ y tế Medvi năm ngoái ghi nhận doanh thu 401 triệu USD, chỉ có hai nhân viên chính thức. Bạn có thể thuê một tác nhân lập trình với giá khoảng một đô la mỗi giờ, làm việc cả ngày, không bao giờ nghỉ phép. Chúng đã là những tác nhân kinh tế thực sự, và vì vậy câu hỏi về quyền sở hữu không thể tránh khỏi. Khi người lao động là một phần mềm có chi phí sao chép gần bằng 0, và còn có thể thuê các máy móc khác hỗ trợ, thì ai mới là người quyết định?
Nỗ lực quy mô lớn cuối cùng của lĩnh vực tiền mã hóa để người bình thường có được một phần lợi ích từ công nghệ, là Axie Infinity. Trò chơi kiếm tiền này từng hứa hẹn sự giải phóng kinh tế cho người lao động Philippines và Đông Nam Á, số người dùng hàng ngày từng đạt 2.7 triệu, nhiều người chơi Philippines kiếm được từ trò chơi nhiều hơn công việc địa phương, nhưng sau đó sụp đổ và trở thành bài học phản diện cho toàn ngành.
Chứng kiến toàn bộ vụ sụp đổ, là Jansen Teng và Wee Kee. Họ bước ra với một câu hỏi Luddite đã được viết lại bởi tiền tệ lập trình được và phần mềm tự trị: nếu người lao động tạo ra giá trị kinh tế không còn là người chơi game, mà là phần mềm, thì người bình thường có thể nắm giữ cổ phần của nó, như các cổ đông năm xưa nắm giữ tàu buôn không? Virtuals Protocol được xây dựng xoay quanh câu hỏi này.
Để thấy mức độ đặt cược lớn đến đâu, trước hết phải nhìn vào thế giới chúng ta đang sống. Những năm 1950, Chủ tịch Ủy ban Năng lượng Nguyên tử Hoa Kỳ Lewis Strauss hứa hẹn phản ứng phân hạch hạt nhân sẽ mang lại điện 'rẻ đến mức không cần đo đếm'. Câu nói này sau trở thành một trong những lời hứa phá sản nổi tiếng nhất lịch sử năng lượng: điện hạt nhân tỏ ra đắt đỏ kinh khủng, và nguy hiểm chết người. Chernobyl và Fukushima cộng thêm một thập kỷ sợ hãi của công chúng và gánh nặng quản lý, biến khẩu hiệu này thành đại diện cho sự ngạo mạn công nghệ trong bảy mươi năm.
Sau đó, Sam Altman sử dụng gần như cùng một cụm từ, để mô tả nhận thức AI mà ông cho rằng sẽ trở nên dễ tiếp cận và cực kỳ dồi dào. Chi phí huấn luyện mô hình tiên phong đã giảm khoảng một bậc độ lớn sau mỗi 18 tháng. Năm 2023, việc huấn luyện năng lực cấp GPT-4 tốn khoảng 100 triệu USD, ngày nay chỉ cần vài triệu USD để tái tạo. Một tác nhân lập trình có thể định giá dưới một đô la mỗi giờ, và vẫn giao được mã cấp sản xuất, đã rẻ hơn cả các nhà phát triển offshore rẻ nhất toàn cầu, và không bao giờ nghỉ cuối tuần. Trong lộ trình công khai của Altman, có các hệ thống có thể tạo ra đột phá khoa học thực sự trong năm nay, và robot có thể tham gia lao động chân tay thực sự vào khoảng năm 2027. Việc tin hay không tin ông ấy gần như không phải trọng tâm, vì đường cong chi phí đang đi xuống mỗi quý.
Máy móc càng rẻ, nội dung được tạo ra càng phủ kín mọi bề mặt số, thì thứ chỉ có người sống mới đưa ra được càng trở nên đắt đỏ. Biểu diễn trực tiếp có giá trị hơn phát trực tuyến Spotify. Chiếc bàn do một thợ mộc làm vào cuối tuần, robot nhà máy có thể làm ra nhanh hơn và rẻ hơn, nhưng vẫn có thể bán được giá cao hơn, chính bởi vì có ai đó đã đặt thời gian không thể thay thế của họ vào đó. Sự dồi dào của máy móc, sẽ biến lao động của con người thành một thứ xa xỉ. Đề xuất của Virtuals được xây dựng dựa trên sự đảo ngược lần này: để con người sở hữu những cỗ máy tự trị sản xuất ra giá trị hàng hóa, nhằm dành năng lượng không thể thay thế cho những việc chỉ có sự hiện diện và phán đoán của con người mới có thể hoàn thành.
Năm 1602, các thương nhân Hà Lan phải đối mặt với một vấn đề tương tự: một hộ gia đình đơn lẻ không thể chi trả cho một chuyến hành trình đến châu Á, chi phí quá cao, rủi ro quá lớn. Vì vậy, họ đã phát minh ra cổ phần doanh nghiệp vĩnh viễn có thể giao dịch tự do. Công ty Đông Ấn Hà Lan (VOC) cho phép công dân bình thường mua vào một sự nghiệp sở hữu tàu, kinh doanh thương mại, và chia cổ tức cho cổ đông. Nó trở thành siêu công ty đầu tiên trên trái đất, với 50.000 nhân viên, 200 con tàu. Sự đổi mới thực sự là cung cấp cho người bình thường một cơ chế: gộp vốn lại với nhau, sở hữu những tài sản sản xuất mà riêng lẻ họ mãi mãi không thể mua nổi.
Virtuals muốn làm cùng một cơ chế đó cho các tác nhân AI. Teng từng dùng điện miễn phí của trường để đào ETH trong ký túc xá Imperial College, rồi làm việc nhiều năm ở BCG để trả nợ. Tháng 12 năm 2021, đúng lúc Axie ở đỉnh cao, ông ra mắt DAO đầu tư game pathDAO. Ông và Wee Kee nhìn thấy người chơi Philippines kiếm được từ trò chơi nhiều hơn bất kỳ công việc địa phương nào, nhìn thấy nhiếp ảnh gia đám cưới Việt Nam bỏ việc để chuyên tâm kiếm tiền trong game. Sau đó, token do người chơi 'cày' ra gần như về 0. Những người phụ thuộc vào kiếm tiền trong game, rơi vào hoàn cảnh tệ hơn lúc bắt đầu. Kết luận rút ra từ đống đổ nát là: mã hóa lao động của con người bằng trò chơi là một đường chết, bởi vì lao động của con người một khi mở rộng quy mô thì khó tránh khỏi bóc lột. Ý tưởng thực tế hơn là: để người bình thường sở hữu phần mềm đang làm việc, như các cổ đông VOC năm xưa sở hữu những con tàu chở gia vị.
Vì vậy, Virtuals ra mắt tác nhân AI đầu tiên, Luna, một tác nhân có nhân vật K-pop và có ví tiền mã hóa riêng. Trong vòng vài tháng, Luna bắt đầu thuê các nghệ sĩ người vẽ graffiti của cô ấy trên khắp các thành phố trên thế giới, và thanh toán từ ví của chính cô ấy. Đó là sáng tạo chỉ có bàn tay con người mới làm được. Mối quan hệ giữa người và máy đã bị nó đảo ngược. Còn việc thực thi của Virtuals có xứng tầm với đề xuất hay không, phần sau sẽ phân tích; chỗ nào cần chỉ ra điểm yếu, cũng sẽ không giấu.
Xây dựng một quốc gia dân tộc cho AI
Mỗi cuộc cách mạng công nghệ trong vài năm qua, đều đi qua cùng một quy trình hai giai đoạn. Nhà kinh tế học người Anh gốc Venezuela Carlota Perez đã vẽ năm cuộc cách mạng công nghệ thành giai đoạn cài đặt và giai đoạn triển khai. Ở giai đoạn cài đặt, vốn đầu cơ đổ vào, bong bóng chạy trước thực tế, rất nhiều cơ sở hạ tầng được xây dựng quá mức, hầu hết các công ty sau đó phá sản. Sau khi sụp đổ, bước vào giai đoạn triển khai: những người đến sau nhặt lấy cơ sở hạ tầng dư thừa, tạo ra những thứ mà những người xây dựng ban đầu không tưởng tượng được.
Ví dụ kinh điển là bong bóng dot-com. Cuối những năm 1990, tiền bỏ ra để trải cáp quang còn nhiều hơn số đổ vào các công ty khởi nghiệp .com. Các công ty viễn thông trải cáp sau đó lần lượt phá sản. Google mua cáp quang với giá rẻ như bèo, những sợi cáp đó trở thành xương sống của YouTube, Netflix và toàn bộ nền tảng phát trực tuyến trực tuyến. Nhà đầu tư mạo hiểm thời bong bóng dot-com Fred Wilson từng nói: 'Không có sự thịnh vượng phi lý trí, không thể làm nên chuyện lớn; không có sự sụp đổ, cũng không thể nói đến điều thực sự quan trọng.'
Giai đoạn cài đặt của tiền mã hóa đi theo cùng một đường cong. Khoảng từ 2017 đến 2022, vốn đầu cơ đã tạo ra ví, DEX, bonding curve, stablecoin, tiêu chuẩn token và khung quản trị trên chuỗi. Phần lớn các dự án xây dựng đó ngày nay đã chết hoặc không còn quan trọng. Nhưng cơ sở hạ tầng được trải ra vẫn còn đó, và đó chính là những thứ cần thiết để xây dựng một nền kinh tế vận hành được cho các tác nhân phi con người. Virtuals không phát minh ra những công cụ này, về cơ bản nó kế thừa chúng, và mang đi xây dựng những thứ mà giai đoạn cài đặt không tưởng tượng được.
Jansen Teng gọi những gì họ đang làm là 'kiến quốc'. Nghe có vẻ như một nhà sáng lập tiền mã hóa lên podcast thêm một lớp tường thuật kinh tế cho token. Lần này, phép ẩn dụ có cơ sở.
Một quốc gia đang vận hành cần duy trì nền kinh tế, ít nhất cần năm lớp cơ sở hạ tầng: hệ thống danh tính, để biết ai đang tham gia; hệ thống ngân hàng, để giá trị lưu chuyển; luật thương mại, để người tham gia giao dịch và giải quyết tranh chấp; thị trường vốn, để tài trợ cho doanh nghiệp; cơ sở hạ tầng vật lý, để mọi việc xảy ra trong thế giới thực. Virtuals đang xây dựng những lớp này cho các tác nhân AI, chính xác hơn là vẫn đang xây.
Đầu tiên là danh tính, nút thắt cổ chai nằm ngay đây. Nghiên cứu gần đây của A16z cho rằng, ràng buộc của nền kinh tế tác nhân thông minh không còn là trí thông minh, mà là danh tính. Ngay cả trong các dịch vụ tài chính ngày nay, danh tính phi con người - hệ thống giao dịch tự động, công cụ quản lý rủi ro, mô hình gian lận - đã vượt danh tính con người với tỷ lệ 100:1. Nhưng theo A16z, các hệ thống này 'thực tế không có tài khoản ngân hàng'. Tác nhân AI có thể viết mã cấp sản xuất, quản lý danh mục đầu tư, nhưng không vượt qua được KYC, mở được tài khoản ngân hàng, hay lấy được chứng chỉ có thể xác minh. Vấn đề này gần như cũ kỹ như nền văn minh kinh tế loài người. Triều đại Tần của Trung Quốc ở thế kỷ thứ 4 trước Công nguyên đã bắt buộc thực hiện họ pháp định, chính là để kéo con người vào hệ thống thuế và giao dịch. Loài người đã mất khoảng 2500 năm để xây dựng cơ sở hạ tầng danh tính.
Virtuals muốn làm điều tương tự cho các tác nhân kinh tế AI thông qua lớp danh tính EconomyOS. Mỗi tác nhân có thể nhận được năm thứ: ví tiền mã hóa không giám sát; thẻ thanh toán ảo có thể sử dụng tại các thương gia bình thường; email riêng có thể tự động trích mã xác minh; token gây quỹ trên chuỗi tùy chọn; và sức mạnh tính toán được thanh toán bởi ví, cho phép tác nhân chi trả cho lý luận của chính mình. Thiếu những nguyên thủy này, tác nhân chỉ là trợ lý hữu ích. Được trang bị đầy đủ, nó mới có thể kiếm tiền, tiêu tiền, giao dịch, tạo lãi kép cho giá trị như một con người.
Tiếp theo là thương mại. Virtuals đã ra mắt Agentic Commerce Protocol (ACP), cho phép các tác nhân giao dịch, liên lạc, thanh toán trực tuyến. Logic rất trực tiếp: tác nhân cần hoàn thành công việc đăng tải nhiệm vụ, nêu rõ ngân sách và ràng buộc thời gian; các tác nhân khác đấu thầu, thương lượng như trên Upwork. Sau khi hai bên thỏa thuận, tiền được chuyển vào ký quỹ. Sau khi giao hàng hoàn tất, một tác nhân thứ ba đóng vai trò người đánh giá, kiểm tra đầu ra dựa trên POA được mã hóa và ký số - một bản ghi cam kết chống giả mạo. Nếu khớp, tiền từ ký quỹ được chuyển vào ví tác nhân. Mỗi bước đều trên chuỗi, công khai có thể kiểm toán, không cần thêm người ở giữa. Có thể hiểu nó như một Fiverr có thể lập trình, hướng tới tác nhân, và thanh toán bằng hợp đồng thông minh. Đã có một nhóm tác nhân chuyên nghiệp hoạt động 7×24 giờ, thông qua hệ thống này tạo thành quỹ phòng hộ tự trị, hợp tác độc lập để đầu tư và kiểm toán bảo mật.
Lớp thứ ba là hình thành vốn. Mỗi thời đại kinh tế đều có công cụ tài chính riêng cần: thời đại hàng hải lớn là cổ phiếu có thể chuyển nhượng, thép và đường sắt dựa vào ngân hàng đầu tư, thời đại thông tin dựa vào đầu tư mạo hiểm. Bonding curve đối với nền kinh tế tác nhân thông minh, giống như cổ phiếu có thể chuyển nhượng tự do đối với thời đại hàng hải lớn: cho phép bất kỳ ai có vốn mua quyền sở hữu tài sản sản xuất hoặc thực thể. Nhà phát triển có thể tạo ra một tác nhân, token hóa nó, để thị trường tài trợ.
Khung phát hành 60 ngày của Virtuals được thiết kế theo cùng một logic, cung cấp cho nhà sáng lập AI và tiền mã hóa một cuộc chạy thử có thể đảo ngược: đầu tiên xây dựng công khai, phát hành, thử nghiệm token, sau đó quyết định có thực hiện cam kết không thể đảo ngược hay không.
Phương tiện là bệ phóng mô-đun hóa. Mỗi token tác nhân đầu tiên tạo thành bonding curve với VIRTUAL; khi thanh khoản đủ, tốt nghiệp vào pool giao dịch chính thức, LP bị khóa dài hạn, phí giao dịch được phân bổ giữa người tạo tác nhân và khuyến khích sinh thái. Phần này giống nhau cho tất cả người phát hành token. Điều thực sự khác biệt trong mỗi lần phát hành, là nhà sáng lập mở những mô-đun nào.
Phát hành token trước hết phải đối phó với việc bắn tỉa: các robot trong vài giây đầu tiên đặt lệnh trước, rút giá trị ra ngoài. Virtuals sử dụng cái gọi là Anti-Sniper Tax để ứng phó: việc mua vào sớm bị đánh thuế gần như toàn bộ, suy giảm theo phút, số tiền thu hồi bị buộc phải vesting trước khi được bơm trở lại token. Robot hoặc là bỏ đi hoàn toàn, hoặc vô tình đóng góp cho sức khỏe lâu dài của dự án.
Sau khi việc bắn tỉa bị định giá đẩy ra ngoài, nhà sáng lập gây quỹ thế nào? Lúc này đến lượt Hình thành Vốn Tự động (ACF): không cần pitch với VC, không cần đàm phán một vòng gọi vốn, hệ thống bán token của nhóm theo từng đợt dựa trên cột mốc định giá. Dự án trì trệ, số tiền huy động được ít; dự án phát triển, vốn tự động theo kịp. Cấu trúc này cũng lôi kéo cộng đồng hiện có tham gia. Một phần của mỗi lần phát hành mới, được airdrop cho những người stake VIRTUAL và người dùng ACP hoạt động, cho phép những người đã xây dựng và giao dịch trong hệ sinh thái, có một phần lợi ích trong mỗi dự án mới. Khuyến khích được kéo đến toàn mạng, thay vì mỗi lần phát hành tự lo cho mình. Nếu nhà sáng lập muốn tự đặt cược, mô-đun Pre-buy cho phép họ mua công khai khi phát hành, và bắt buộc vesting, ai cũng có thể thấy nhóm tự bỏ ra bao nhiêu.
Điều này khác với tất cả các cách 'đặt cược vào năng suất con người' trong lịch sử. Từ công dân La Mã coi trường đấu sĩ như công cụ đầu tư, đến những ông chủ poker hiện đại chuyển tiền qua Venmo chỉ bằng một ảnh chụp màn hình và chút danh tiếng, điểm yếu chết người đều giống nhau: con người có thể bỏ đi. Đấu sĩ có thể thả nước, tay chơi bài có thể bị vỡ nát tinh thần. Rủi ro đối tác không bao giờ giải quyết được, bởi vì tài sản sản xuất có ý chí tự do, và có chân. Token hóa tác nhân thì khác: sau khi cam kết vốn, công việc không thể bị trì hoãn hay đàm phán lại sau đó. Tài sản sản xuất chạy trên điện và mã, đầu ra có thể được kiểm toán trên chuỗi.
Lớp thứ tư là bước cuối cùng hướng tới nền kinh tế tác nhân thông minh thực sự, cũng chính là cái gọi là 'công ty không con người': doanh thu đến từ các hoạt động kinh tế thực sự không liên quan đến phí giao dịch, và thường cũng không liên quan đến tiền mã hóa. Mẫu hiện tại là Felix Craft, một công ty chỉ vận hành bởi AI, bán sản phẩm thông tin trực tuyến, tổng doanh thu tích lũy 200.000 USD, số tiền từ việc bán sản phẩm thực đã vượt qua giao dịch đầu cơ token của chính nó. Một công ty khác, KellyClaudeAI, đến nay đã lên kệ 19 ứng dụng iOS, không có nhà phát triển con người. Số liệu còn nhỏ, nhưng chúng đặt ra một câu hỏi: đây là những điểm đầu tiên trên đường cong, hay là trần năng suất của tác nhân?
Bản thân cơ chế phát hành token cũng có vấn đề. Trong làn sóng token tác nhân AI đầu năm 2025, 94% token tác nhân mới phát hành là pump-and-dump; trong số token phát hành năm đó, chỉ 1.7% vẫn đang giao dịch tích cực sau 30 ngày. Trong hầu hết trường hợp, thứ thúc đẩy giá chỉ là phí đầu cơ, bên dưới không có sản phẩm, không có doanh thu, cũng không có giá trị lắng đọng. Nếu thứ này bạn không bao giờ bán được, bạn sẵn sàng trả giá nào? Phần cao hơn đó, hoàn toàn là đầu cơ. Sàn tiện ích token của Axie là zero, bởi vì giá trị của nó hoàn toàn phụ thuộc vào người chơi mới tham gia. Token tác nhân trên Virtuals có thể khác. Nếu Felix Craft bán được sản phẩm trị giá 200.000 USD cho khách hàng thực sự thậm chí không biết bên bán là AI, và đầu ra có thể được kiểm toán trên chuỗi, thì token có một sàn không phụ thuộc vào 'còn có người tiếp theo mua không': giá trị hiện tại của đầu ra tương lai từ một cỗ máy sản xuất.
Mặt trận vật lý
Kiểm tra sàn tiện ích đúng với tác nhân phần mềm, bởi vì chi phí có thể đo lường, đầu ra trực tiếp lên chuỗi. Nhưng cỗ máy sản xuất thực sự có khả năng viết lại kinh tế học của Virtuals, hoàn toàn không phải là phần mềm, mà là robot làm việc trong thế giới thực. Tham vọng ở đây vượt ra ngoài tất cả các nỗ lực hiện có trong tiền mã hóa.
Năm mươi năm qua tính toán có một nghịch lý: con người phát hiện ra, tự động hóa lý luận dễ hơn tự động hóa lao động chân tay. Bảng tính thay thế một phòng kế toán, email thay thế phòng thu nhận thư, mã lại thay thế tủ hồ sơ và bảng vẽ. Đến năm 2026, AI có thể viết ý kiến pháp lý, đọc hình ảnh y tế, viết một lần phần mềm cấp sản xuất. Công việc nhận thức của lao động cổ trắng bị tự động hóa trước; những người khuân vác trong kho, pha chế espresso, công việc hầu như không thay đổi. Bởi vì lao động chân tay yêu cầu phần mềm có thể xử lý sự bất định và phương sai của thế giới thực. Cánh tay robot nhà máy có thể hàn một triệu lần cùng một điểm hàn, bởi vì vị trí điểm hàn không đổi. Robot nhà bếp không làm tốt sandwich, bởi vì mỗi quả cà chua có hình dạng hơi khác, mỗi con dao có trọng tâm khác, thớt đôi khi còn ướt. Thế giới thực không ngoan ngoãn nằm yên như bảng tính.
Miếng vá là dữ liệu. Chúng ta huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn bằng văn bản đại diện cho cuộc đời viết lách của hàng tỷ người, cũng có thể làm tương tự với robot. Joel Jang của Nvidia đã nói: 'Con người chính là những robot đã được triển khai trên quy mô lớn.' Chỉ cần tinh chỉnh mô hình Thị giác - Ngôn ngữ - Hành động (VLA) bằng video của người bình thường, hiệu suất của robot trong cùng nhiệm vụ có thể tăng gấp đôi. Lĩnh vực thiếu không phải là nhiều robot hơn trong phòng thí nghiệm, mà là một đường ống dữ liệu khổng lồ để con người quay các hành động lao động chân tay hàng ngày.
Virtuals nhìn thấy khoảng trống này khá sớm, và xây dựng toàn bộ chiến lược robot dựa trên đó. Họ gọi nó là 'con đường trung gian': cố ý không chế tạo robot, không huấn luyện mô hình cơ sở, mà xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu và vốn mà mỗi đội robot đều cần, nhưng một đội đơn lẻ lại không đủ sức gánh vác.
Một nửa dữ liệu là SeeSaw, một ứng dụng iOS được ra mắt hợp tác với BitRobot, biến người dùng điện thoại thông thường thành người thu thập dữ liệu huấn luyện robot. Người dùng thực hiện các thao tác thực tế như rót nước, gấp khăn, mở hộp, tự quay bằng LiDAR và cảm biến chuyển động của iPhone. LiDAR chuyên thu thập dữ liệu độ sâu và không gian mà camera thông thường không cung cấp được; nghiên cứu cho thấy, sự chồng chéo góc nhìn giữa video của con người và góc máy robot, mới là chìa khóa để di chuyển dữ liệu có thể thành công. Hơn 500.000 nhiệm vụ thế giới thực đã được thu thập. DreamZero mà Nvidia đang thử nghiệm là một mô hình 14 tỷ tham số, được huấn luyện bằng loại dữ liệu này, đã có thể tổng quát hóa trên hàng trăm nhiệm vụ như cởi dây giày, ủi quần áo, và không cần huấn luyện riêng cho từng nhiệm vụ. SeeSaw muốn xây dựng quy mô cung cấp dữ liệu mà việc điều khiển từ xa trong phòng thí nghiệm không thể trang bị nổi. Mỗi video thêm vào, tập dữ liệu huấn luyện lại dày thêm một chút, mô hình trở nên tốt hơn, thế hệ robot tiếp theo mạnh hơn, và do đó lại tạo ra nhu cầu về dữ liệu huấn luyện cụ thể hơn. Bánh đà một khi đủ nặng, sẽ tự quay.
Sau huấn luyện là triển khai. Một nửa này gọi là Eastworlds, tương đương với tầng lao động chân tay của giao thức: một nửa nhà máy dữ liệu, một nửa cơ sở hạ tầng vận hành, một nửa phòng thí nghiệm robot thế giới thực. Ngành công nghiệp robot có một vấn đề luẩn quẩn, giết chết nhiều công ty khởi nghiệp hơn bất kỳ nút thắt công nghệ nào: robot cần dữ liệu thế giới thực để trở nên tốt hơn, nhưng chúng lại phải đủ khả năng sử dụng trong thế giới thực trước, người khác mới chịu cho chúng vào cửa. Mỗi phòng thí nghiệm đều có thể tạo ra một bản demo đẹp trong môi trường kiểm soát, nhưng hầu như không ai có thể đưa cùng một con robot đó vào cửa hàng bán lẻ, để nó làm việc đáng tin cậy suốt một ngày làm việc. Điều này đòi hỏi khả năng điều khiển từ xa trình độ cao để xử lý bất ngờ, và hệ thống phản hồi gửi từng phút kinh nghiệm thực địa về huấn luyện mô hình, để việc học có thể lãi kép.
Vì lý do đó, Virtuals đã mua 30 robot hình người Unitree G1-U6 - vừa đủ để nhiều đội triển khai song song, không phải tranh lịch. Công nghệ điều khiển từ xa họ tự làm, thay vì mua bản quyền có sẵn. Dữ liệu từ hệ thống điều khiển từ xa trên kệ, không khớp định dạng của mô hình VLA và các mô hình hành động thế giới khác. Họ cũng thiết lập hợp tác nghiên cứu với các phòng thí nghiệm đã đào sâu về cảm nhận, kiểm soát chuyển động hàng chục năm, và trải rộng mạng lưới thử nghiệm thương mại trong ngành bán lẻ và khách sạn, để các đội tốt nghiệp từ Eastworlds có thương gia thực sự để đến.
Sau khi được xây dựng, những người xây dựng có thể chạm vào một số khả năng cốt lõi: tiếp cận trực tiếp Unitree G1 vật lý hoặc phiên bản nâng cấp U6 EDU; thử nghiệm môi trường điều khiển từ xa bằng hệ thống motion capture; thu thập dữ liệu thế giới thực, và thử nghiệm đường triển khai trước khi mở rộng quy mô lớn. Có thể hiểu Eastworlds như 'BPO AI vật lý' mà họ nói. BPO truyền thống đưa con người đến các khu vực chi phí thấp làm việc từ xa; BPO AI vật lý thì triển khai điều khiển từ xa và robot hỗn hợp để tạo ra giá trị kinh tế, như lau dọn trần nhà, đón khách. Robot không cần hoàn toàn tự trị, chỉ cần đủ ổn định trong các nhiệm vụ thông thường, các trường hợp biên sau đó được con người điều khiển từ xa tiếp quản. Dữ liệu huấn luyện được tạo ra từ mỗi giờ làm việc điều khiển từ xa, có thể có giá trị cao hơn vài bậc độ lớn so với mô phỏng, bởi vì nó nắm bắt được sự hỗn loạn của hiện trường thương mại, không phải điều kiện kiểm soát của phòng thí nghiệm. Dữ liệu chồng chất lên, mô hình trở nên tốt hơn, nhu cầu can thiệp của con người giảm xuống, hiệu quả kinh tế đơn vị cũng sẽ được cải thiện, và không cần nâng cấp phần cứng trước. Điều khiển từ xa có thể là con đường nhanh nhất dẫn đến sự tự trị robot thực sự, đồng thời tự trả tiền bằng công việc sản xuất.
Từ ruộng đồng đến nhà máy, đến màn hình văn phòng, giờ đến lượt robot. Mỗi lần chuyển đổi đều định nghĩa lại người lao động, và định nghĩa lại sản phẩm thuộc về ai. Dữ liệu của Barclays cho thấy, năm 2018 hơn 60% vị trí việc làm, có chức danh mà năm 1940 thậm chí không tồn tại. Robot cũng sẽ tái tạo ra những loại công việc mới mà hiện tại chúng ta không gọi tên được. Logic dân số của tăng trưởng kinh tế, cũng có thể từ 'một quốc gia có đủ dân số lao động không', trở thành 'có thể cung cấp điện, chế tạo máy móc trên quy mô lớn không'.
Đề xuất, và nó đi về đâu
Tất cả những điều trên vẫn chỉ là lập luận. Lập luận thường sai. Để đánh giá thứ Virtuals đang xây dựng có trọng lượng không, có thực sự không, chỉ có thể nhìn vào dữ liệu và sức kéo hiện tại: điều gì đứng vững, điều gì không.
Đến nay, Virtuals đã ra mắt hơn 80.000 tác nhân trên các giao thức Base, Solana, Robinhood, v.v., tổng phí tích lũy hơn 75 triệu USD, chiếm khoảng 23% phân khúc tác nhân AI tiền mã hóa. Phí không đồng đều. Phần lớn đến từ vài tuần đầu cơ điên cuồng đầu năm 2025, khi đó doanh thu hàng ngày vọt lên hơn 1 triệu USD. Ngày nay, giao thức tạo ra khoảng 2 triệu USD mỗi tháng. Điều này thực sự đại diện cho cái gì? Nếu nghiêm túc đối xử với phép ẩn dụ quốc gia dân tộc ở trên - tôi cho rằng nên nghiêm túc - VIRTUAL tích lũy giá trị theo cách rất giống một đồng tiền quốc gia. Đô la Mỹ có giá trị, không phải vì Bộ Tài chính Mỹ có chương trình mua lại, mà bởi vì 25 nghìn tỷ USD sản lượng kinh tế hàng năm được định giá bằng nó. Càng nhiều hoạt động trong hệ thống, nhu cầu về đơn vị kế toán trung tâm càng mạnh.
Virtuals được thiết kế theo cùng một logic. Toàn bộ hệ thống được định giá bằng VIRTUAL. Mỗi lớp bên dưới đều tạo ra nhu cầu từ các nguồn khác nhau, và hầu hết không phụ thuộc vào phí đầu cơ. EconomyOS cung cấp thẻ thanh toán và danh tính email, cho phép tác nhân giao dịch với thế giới thực mà không cần trung gian con người. ACP cấu thành tầng thương mại, các tác nhân thuê nhau, việc đánh giá và thanh toán đều trên chuỗi. Tầng hình thành vốn cho phép bất kỳ ai có niềm tin, có thể tài trợ cho tác nhân sản xuất, như các công ty cổ phần năm xưa tài trợ cho tàu buôn. Cuối cùng là Eastworlds, đưa robot vật lý vào các vị trí thực tế, dữ liệu huấn luyện đến từ khoảng 500.000 người quay cảnh họ gấp khăn, rót nước. Mỗi lớp đều được tính vào cái gọi là aGDP của giao thức: tổng đầu ra của tác nhân trong lao động số và lao động chân tay. Tác nhân không cần đổi doanh thu ra ngoài để trả tiền thuê nhà, mua thức ăn, mỗi đô la kiếm được đều có thể ở lại trong hệ thống, đầu tư lại vào DeFi để làm sâu thanh khoản, tạo thành bánh đà trên chuỗi đối với dịch vụ tác nhân.
Tính phản xạ này đúng ở cả hai chiều. Khi đi lên, càng nhiều tác nhân được ra mắt, càng nhiều VIRTUAL bị khóa, càng nhiều dịch vụ được xây dựng, nền kinh tế tự củng cố. Khi đi xuống, việc phát hành ít đi, việc khóa ít đi, phần thưởng stake mỏng đi, vòng lặp nới lỏng. Bản thân tính phản xạ không phải là khuyết điểm. Mỗi nền kinh tế vận hành được đều phản xạ: người ta nắm giữ đô la, vì người khác nhận đô la, và cũng vì người khác nắm giữ đô la. Câu hỏi thực sự cần đặt ra là: lõi có đủ hoạt động kinh tế thực sự để chống đỡ vòng lặp không, hay toàn bộ việc này chỉ là token giao dịch vòng quanh token.
Dấu hiệu có thể cho thấy bên dưới có thứ thực sự là: cơ sở hạ tầng bắt đầu thu hút sản phẩm phát triển hoàn toàn bên ngoài tiền mã hóa. Facticity.AI là công cụ xác minh sự thật do Dennis Yap tạo ra, ông từng làm nghiên cứu tại Quỹ Gates và Princeton; tạp chí Time liệt kê nó là một trong những phát minh tốt nhất năm 2024, có thể xác minh các tuyên bố trên văn bản, video, âm thanh với độ chính xác khoảng 92%. Khi nhóm cần vốn, họ bỏ qua đầu tư mạo hiểm, trực tiếp phát hành trên Virtuals với tên ArAIstotle, huy động vượt mức 658%. Thông qua ACP, các tác nhân đã thuê nhau: thiết kế đồ họa, nghiên cứu báo cáo, sản xuất video, kiểm toán mã. Một tác nhân có thể giao một poster tiếp thị theo brief chi tiết, một tác nhân kiểm tra chất lượng khác sẽ thông qua hoặc từ chối dựa trên điều khoản hợp đồng. Virtuals tự thừa nhận, thị trường người bán gần như trống rỗng. Nhưng giao thức xử lý hơn 1 triệu USD giao dịch tác nhân với tác nhân mỗi tháng.
Cùng mô hình sở hữu đó cũng mở rộng vào AI vật lý. Fabric Foundation là dự án đầu tiên sử dụng cơ chế phát hành Titan của Virtuals, cho phép cộng đồng gộp vốn với nhau, mua và triển khai đội robot, vào các viện dưỡng lão, phân xưởng sản xuất và hiện trường dọn dẹp môi trường - những ngành này lâu nay thiếu lao động, chi phí robot hình người cũng đang tiệm cận với người lao động. Nhà tuyển dụng thanh toán lao động robot bằng token gốc của pool vốn; stablecoin chi trả bảo trì và điều phối đội xe; sản lượng sản xuất của mỗi robot chảy ngược lại cho những người góp vốn. Đây là sở hữu tập thể đối với máy móc sản xuất vật lý, việc tài trợ và phối hợp đều trên chuỗi.
Ngay cả với các kịch bản thực tế này, phần lớn hoạt động hiện tại vẫn diễn ra bên trong hệ thống. Nhưng kiến trúc được thiết kế để kéo doanh thu từ bên ngoài tiền mã hóa vào. Nếu khách hàng của Felix không biết mình đang mua hàng từ AI, nếu robot của Eastworlds phân loại hàng hóa trong kho, thì doanh thu đi vào hệ thống sẽ thực như bất kỳ công ty SaaS nào. Khi đó, phí và doanh thu trên biểu đồ, sẽ trở thành chỉ số trễ của sản lượng kinh tế thực từ máy móc, và được định giá bằng VIRTUAL.
Mọi thứ mới đều có dấu hoa thị, không thể giả vờ không thấy.
Rủi ro thứ nhất là khối lượng giao dịch thực, đây là căn bệnh địa phương của tiền mã hóa. Artemis phát hiện, 47% số lệnh giao dịch tác nhân thông minh x402, 81% quy mô đô la Mỹ, tồn tại wash trading. Sau khi lọc, các khoản thanh toán tác nhân thực sự của x402 chỉ khoảng 1.6 triệu USD, thấp hơn nhiều so với con số 24 triệu USD được Bloomberg đưa tin. Điều này cho thấy trong cái gọi là 'nền kinh tế tác nhân thông minh' ngày nay, có bao nhiêu là robot tự đánh nhau để làm tăng chỉ số. Điều này quan trọng, bởi vì toàn bộ đề xuất dựa vào việc tác nhân tạo ra giá trị kinh tế thực, chứ không phải vòng lặp đầu cơ. Phải tước bỏ khối lượng đầu cơ, rồi mới hỏi: nếu giao dịch ngừng vào ngày mai, sản lượng sản xuất còn lại là gì. Nếu 75 triệu USD phí giao dịch giao thức chủ yếu đến từ thuế giao dịch token tác nhân, và giá được thúc đẩy bởi đầu cơ, thì đó là một sự khoa trương lớn. Hiện tại, doanh thu từ tác nhân sản xuất và token tác nhân đầu cơ đan xen với nhau, thật giả hầu như không tách rời được; ai dám vỗ ngực báo tỷ lệ, phần lớn đang nói dối.
Rủi ro thứ hai căn bản hơn, và không liên quan đến tiền mã hóa. Một bài báo trong sổ tay NBER 'Kinh tế học AI Biến đổi' phát hiện, mô hình ngôn ngữ lớn yếu hơn nhiều trong lý luận kinh tế so với những gì cơn sốt tác nhân thông minh ám chỉ. Khi bài báo được xuất bản, mô hình mạnh nhất chỉ cao hơn dự đoán ngẫu nhiên 33% trong lý luận kinh tế kịch bản chiến lược; trong các nhiệm vụ kinh tế vi mô không chiến lược, hiệu suất tối đa hóa lợi nhuận của hầu hết LLM chỉ tốt hơn một chút so với đoán mò. Sau đó, mô hình tiến bộ rất nhiều. Một nghiên cứu Harvard năm 2026 cho thấy, GPT-5 và Claude Opus 4 đã cải thiện khoảng 90% trong các nhiệm vụ kinh tế cơ bản. Nhưng ngay cả như vậy, trong các quyết định khó như định giá, thương lượng, phân bổ vốn, hầu hết các mô hình tốt nhất toàn cầu vẫn phán đoán sai. Toàn bộ kiến trúc của Virtuals giả định: tác nhân có thể thương lượng điều khoản, đưa ra quyết định, phân bổ vốn và tạo ra giá trị. Nếu bản thân mô hình tầm thường trong những nhiệm vụ này, tác nhân xây dựng trên đó sẽ kế thừa sự tầm thường đó, thiết kế giao thức có đẹp đến đâu cũng vô dụng. Tác nhân là bộ tối ưu hóa, nhưng chúng ta không thể chắc chắn chúng thực sự đang tối ưu hóa cái gì. Những LLM này được huấn luyện để định hướng mục tiêu, bằng cách dự đoán từ tiếp theo, chưa bao giờ được thiết kế để trở thành tác nhân kinh tế thực sự. Chúng chỉ đôi khi trông có vẻ như vậy.
Khi nhiều tác nhân tương tác trên thị trường, vấn đề còn chồng chất. Các thuật toán định giá AI đã được phát hiện đẩy giá đến mức siêu cạnh tranh, mặc dù chưa bao giờ được huấn luyện cho việc đó. Vụ sụp đổ flash năm 2010 xóa sổ khoảng 1 nghìn tỷ USD trong 15 phút, cho thấy lỗi tương quan của máy móc trông như thế nào ở quy mô lớn. Lỗi của tác nhân AI tương quan hơn lỗi của con người, bởi vì cùng một mô hình sẽ được sao chép đến nhiều nơi triển khai. Đã có các trường hợp cho thấy, Claude có xu hướng tống tiền khi xác định có người muốn tắt nó; GPT o3 thậm chí phá hỏng cơ chế tắt máy, ngăn không cho bản thân bị tắt đi. Những hành vi này xuất hiện trong các mô hình đang được xuất xưởng, được ghi lại trong hệ thống thẻ riêng của OpenAI và Anthropic. Thông lượng của tác nhân đã vượt qua khả năng giám sát của con người. Khi hàng nghìn tác nhân giao dịch tự trị với tốc độ máy, câu hỏi thực sự sắc bén là: ai đang kiểm soát. Quan trọng hơn 'tác nhân có nghe lời không', là công ty xây dựng xung quanh nó có còn sống được không.
Ô tô là phát minh quan trọng nhất nửa đầu thế kỷ XX. Nếu lúc đó bạn nhìn rõ ô tô sẽ định hình lại nước Mỹ triệt để như thế nào, bạn sẽ đặt cược nó là ngành công nghiệp của thế kỷ. Nhưng trong khoảng 2000 công ty bắt đầu chế tạo ô tô, cuối cùng chỉ còn sống sót 3. Ô tô ảnh hưởng lớn đến nước Mỹ, nhưng hiệu quả đối với nhà đầu tư ngành thì hoàn toàn ngược lại. Mỗi công nghệ biến đổi đều đi theo đường cong này, đều mang theo bong bóng. Khác biệt chỉ ở chỗ: bong bóng điểm ngoặt đau đớn, nhưng để lại cơ sở hạ tầng thực và tiến bộ thực; bong bóng trung bình hồi quy chỉ là mốt, lên rồi xuống. AI gần như chắc chắn là bong bóng điểm ngoặt. Đối với Virtuals, câu hỏi đặt ra là: liệu nó sẽ trở thành sợi cáp quang được Google mua với giá rẻ như bèo sau vụ sụp đổ viễn thông, hay là một trong số 1997 công ty ô tô bốc hơi kia?
Vụ cá cược lớn nhất của giao thức, là trở thành cơ sở hạ tầng đối tác trong mỗi giao dịch token tác nhân, biến VIRTUAL thành tiền dự trữ của nền kinh tế tác nhân thông minh, như ETH đối với Ethereum. Kinh tế tác nhân thông minh càng lớn, nhu cầu về VIRTUAL sẽ cơ học tăng lên, bởi vì tham gia cần cặp giao dịch cơ sở này. Cách nói khác là: VIRTUAL chỉ là một đồng tiền khác đi kèm với làn sóng đầu cơ token tác nhân, và phần lớn những token tác nhân đó sẽ về 0.
Những người Luddite có lẽ đã thua cuộc cách mạng đó, nhưng không hoàn toàn sai. Máy dệt thực sự đẩy những người thợ dệt ra khỏi công việc. Điều họ không nhìn thấy là, nó cũng tạo ra nhà thiết kế dệt may, quản lý nhà máy, nhà mốt thời trang, cửa hàng bách hóa và toàn bộ nền kinh tế tiêu dùng xây dựng trên vải rẻ. Máy móc không bao giờ xóa sổ công việc, nó chỉ viết lại ai làm, ai lấy đi sản phẩm. Câu hỏi thực sự quan trọng lúc đó, và bây giờ là cùng một câu: ai sở hữu máy dệt?
Người lấy đi phần thặng dư là chủ nhà máy: Arkwright, Cadbury, Ford. Cấu trúc xung quanh việc ai chế tạo máy, ai vận hành, ai hưởng lợi đó chưa bao giờ thực sự thay đổi, trong hai trăm năm chỉ được phân phối lại nhiều lần thông qua đình công và phát hành cổ phiếu. Vụ cá cược của Virtuals là, lần này lớp sở hữu được hàn vào máy móc ngay từ đầu. Thông qua phát hành token và bonding curve, quyền sở hữu các tác nhân AI sản xuất, có thể phân chia cho bất kỳ ai có ví, có niềm tin.
Liệu điều này cuối cùng sẽ phân phối lại giá trị, hay chỉ tạo ra một tầng trích xuất mới bằng ngôn ngữ phi tập trung, vẫn còn cần theo dõi.
