Escrito por: Zuoye
Mirando hacia atrás 500 años, la contradicción entre el trabajo y el capital bajo el sistema capitalista siempre ha estado marcada por la continua victoria del capital.
En el lado de la producción, la participación de la fuerza laboral se ha reducido gradualmente al nivel de operar máquinas; en el lado del consumo, el valor del usuario radica en producir datos de uso para las plataformas.
Ambas fuerzas se combinan para respaldar la valoración de las empresas en el mercado de capitales.
Sin embargo, los modelos de organización humana no han podido ser completamente cuantificados a largo plazo; los KPI/OKR de los trabajadores de cuello blanco siguen siendo una variante del sistema burocrático, y los salarios anuales de un millón y los salarios a destajo son variantes del taylorismo.
Sin una fórmula clara, el capital no puede valorarlo, lo que afecta la eficiencia del capital. Si las stablecoins algorítmicas son el santo grial de DeFi aún no está claro, pero la capacidad de cálculo de las organizaciones es ciertamente la medida del apalancamiento financiero.
Los modelos grandes decidieron resolverlo con la fuerza bruta de los tokens; el colapso del SaaS de seguridad es solo la apariencia, el diseño de productos también en camino, reemplazar capacidades profesionales especializadas y escalarlas es la clave, la innovación avanza hacia territorio inexplorado.
Esto nos trae infinitas revelaciones, especialmente en el momento presente donde el modelo DAO de DeFi se está desmoronando gradualmente y la economía de los tokens se está arruinando.
En una palabra, ¿por qué el modelo organizativo y el modelo de tokens de la IA son más eficientes que DeFi?
¿Cómo empezó todo esto?
“Tokens abaratados, Agent utilitarios.
Por un beneficio del 300%, el capitalista puede vender su propia soga;
Para salvar su trabajo actual, el trabajador puede escribir Skills para el Agent.
A nivel de capital, el Agent potenciado por Skills tiene un estatus tan sagrado como el beneficio.
El Agent representa la "capacidad humana" refinada en Skill; no solo eso, la organización humana se convierte en una cadena ritual de interacción centrada en el Agent.
Los llamados Prompt, Context y ahora la ingeniería Harness, están convirtiendo el modelo organizativo humano en territorio inexplorado, al menos reduciendo a las personas.
Tu próximo colega no es un robot, sino un "instinto de capacidad".
Esto no es una fantasía; la Ley de Escalado a nivel de datos está fallando gradualmente, pero la recolección y producción de datos ya no son importantes; antes de que la AGI tenga éxito, se necesitan nuevos objetivos de valoración.
Descripción de la imagen: El contenido ya no vale dinero
Información integral:@ARKInvest
Desde que Claude eligió el campo de la programación para dar el primer paso hacia la AGI, la IA ha superado el modo de entretenimiento del chat para ingresar en mercados existentes de la realidad, como la programación, la seguridad y el diseño recién lanzado.
Esta innovación disruptiva, ¿terminará creando un nuevo incremento económico o arrastrará la economía a un modo permanente de bajo empleo donde los tokens consiguen trabajo y las personas lo pierden? Estamos presenciando este proceso.
Pero el abaratamiento actual de los tokens está descentralizando capacidades que antes monopolizaban unas pocas grandes empresas hacia pequeñas y medianas empresas, moldeando así superindividuos, y esto no es una fantasía.
Tomando China como ejemplo, el volumen de llamadas a tokens pasó de 100.000 millones/día en 2024 -> 100 billones/día a finales de 2025 -> ahora 140 billones/día; la producción de contenido y datos está a punto de entrar en una era de coste cero.
Cabe señalar que la escasez de potencia de cálculo es un estado relativo; las grandes empresas ya no monopolizan la "capacidad", pero aún intentan mantener su ventaja existente monopolizando la "potencia de cálculo", pero no pueden detener la tendencia inevitable del abaratamiento general de los tokens.
Hay muchas comparaciones de paradigmas para los modelos base grandes, pero la evolución de "cómo la IA ayuda a las personas" no ha recibido mucha atención durante mucho tiempo.
En mi opinión, Harness es una forma de espacio que permite a los Agent concentrarse por primera vez en tareas dentro de un límite, una estrategia de profundidad primero, a diferencia de la amplitud primero de los sistemas de preguntas y respuestas.
Descripción de la imagen: Historia de la evolución del Agent
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Desde que la tecla Tab se usó por primera vez para autocompletar código, era solo cuestión de tiempo que los humanos se convirtieran en la capa de entrada de la IA.
El coste de experimentación se reduce exponencialmente, permitiendo intentos más interesantes sobre los modos de colaboración humana:
- Software: SaaS, la fuente de capacidad humana ya no son las personas, sino la emergencia del Agent
- Hardware: Tarjetas de cálculo + HBM, los centros de datos sirven directamente a la demanda de IA por primera vez
- Espacio: Harness, no es un espacio físico de colaboración humana, sino un espacio digital de interacción de Agents
- Interacción: El teléfono Doubao fracasa, Google soporta GUI Agent en el nivel del sistema Android
La capacidad de la IA para "decir" no tiene un gran valor comercial; el coste de generar texto es bajo incluso para los humanos, pero "hacer" hará que el consumo de tokens supere a la generación de imágenes y videos, similar a como AWS no vende servidores, sino tiempo de uso.
La IA no vende Tokens, sino "capacidad de trabajo", esta es la raíz del miedo en la industria SaaS; lamentablemente, DeFi se ha convertido en SaaS, no en un modelo grande.
La SaaS-ificación de los protocolos DeFi
“DeFi no está obsoleto, pero es excesivamente precoz.
La IA está reinventando la ingeniería de software; no solo el SaaS está siendo reemplazado, pero el SaaS es sin duda el más típico.
Incluso la terminal Bloomberg, su valor comercial más importante no es la avanzada tecnología, sino la autoridad de la información, una autoridad sedimentada durante décadas de conexiones industriales, contactos y otros datos no estandarizados.
El Agent ofrece una opción: inferir el futuro a partir de los datos, incluso el siguiente paso arriesgado podría superar a la competencia y obtener un pequeño beneficio.
Descripción de la imagen: SaaS colapsando
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Se puede entender que el Agent aprovecha astutamente la naturaleza lucrativa del capital; por supuesto, se puede esperar la información completa de la terminal Bloomberg, o se pueden usar datos incompletos e inexactos para intentar obtener un beneficio.
Esto no es nuevo; Thomas Peterfi, fundador de IBKR, "inventó" o ensambló por primera vez una terminal de trading física en el ámbito financiero, y todo comenzó con una P101 inactiva.
Si una forma de utilizar los datos puede generar más beneficios, entonces se pueden obtener más datos, y así comienza el vuelo.
SaaS monopoliza el pasado, la IA vende el futuro.
Desafortunadamente, debemos abordar DeFi desde aquí. ¿Recuerdan el muro de pago de API de Dune/DeFiLlama? Abrazando datos valiosos y pidiendo limosna, o el cierre final de Arkham Exchange.
Los datos en la industria crypto nunca han valido dinero.
Pero la industria crypto es, a su vez, un sistema financiero abierto directo, cuyos datos generados pueden ser aprendidos repetidamente; incluso antes de la IA, la velocidad de bifurcación de proyectos ya se había reducido a meses, y los memes de imitación de PumpFun se pueden comprimir al límite a segundos.
Existe una inferencia contraria a la intuición: DeFi es el servidor de pruebas pionero del sistema financiero; lo que probamos hoy con IA+DeFi se convertirá en la plantilla para la evolución financiera futura.
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Por ejemplo, antes de la crisis financiera de 2008, el LIBOR de transacciones no garantizadas "desencadenó" el tsunami financiero, luego reemplazado por el indicador SOFR generado por transacciones de bonos del Tesoro, pero el mecanismo de sobrecolateralización garantiza la finalidad de liquidación de DeFi.
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Por ejemplo, los productores de modelos grandes no quieren vender Tokens por consumo, sino que insisten en comercializarlos por niveles, personalizar capacidades, modificar profesionalmente; la economía de los tokens ya ha retorcido el "valor de uso".
Los Crypto Token se obsesionan con el valor de uso, los AI Token se obsesionan con el valor económico.
Desde esta perspectiva, los ataques de hackers a DeFi son solo pruebas de estrés rutinarias; un sistema abierto no puede parchear bugs por sí mismo de la entropía externa.
Similar al humor negro de la Trampa-22, sin estímulos de un sistema de señales externo, crypto asume por defecto que el entorno actual es seguro; una vez que ocurre una crisis de seguridad, colapsa a un sistema de procesamiento centralizado.
Por ejemplo, en el incidente de Drift, el objeto de las acusaciones se convirtió en Circle por congelar lentamente.
Descripción de la imagen: El código no puede resolver problemas de seguridad
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Se puede decir que, antes del salto de capacidad de la IA, DeFi ya se ha SaaS-ificado, solo puede cobrar por número de transacciones, no hay forma de trasladar directamente las "finanzas" a la cadena.
RWA en la cadena carece de liquidez; DeFi no tiene una buena solución para esto.
Pero la evolución de la capacidad de los Agent parece traer un amanecer aún poco claro para reescribir las reglas de DeFi.
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Economía de tokens: Distribuir el volumen de uso por canales, desplegar según la "eficiencia de capital";
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Configuración de reglas: Mythos proporciona la finalidad de seguridad, la IA defiende contra crisis de día cero;
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Organización humana: Genial, DeFi ya lo gestionan unas pocas personas cientos de miles de millones.
El renacimiento de la narrativa de ingeniería
“¿De dónde viene la seguridad? De la determinación de la máquina de Turing. ¿De dónde viene el peligro? De la infinita posibilidad.
Lo que dijo YC Garry Tan, "Fat Skill, Thin Harness", me llega profundamente; esencialmente se trata de establecer bien las reglas básicas, una "libertad basada en el orden".
La máquina de Turing puede combinar infinitamente, la arquitectura von Neumann siempre tiene una diferencia de tiempo entre almacenamiento y cálculo, y los modelos grandes tampoco pueden generar números verdaderamente aleatorios.
En un futuro donde los datos no valen dinero, solo el comportamiento humano puede hacer que el flujo de dinero genere valor.
Pero el comportamiento humano aún necesita tiempo para ser aprendido completamente por la IA, internalizándose luego como expresiones de ingeniería y código.
Perseguir lo infinito con lo finito es finalmente inalcanzable; los LLM no pueden eliminar completamente las alucinaciones, deben aproximarse al punto de 'esto no es alcanzable por la IA, ni por el esfuerzo humano' para que el mecanismo de mercado les ponga precio, y entonces podamos confiar verdaderamente en los contratos inteligentes.
Los contratos inteligentes actuales distan de ser exitosos; la bifurcación de The DAO, el bug del lenguaje de programación de Curve, incluso la multisig de Drift, demuestran que "los humanos tienen el control final sobre el código".
El interrogatorio moral no tiene valor económico; el modo de colaboración en el campo de DeFi se ha colapsado de DAO a fundaciones y "equipos" porque, en última instancia, existe la necesidad real de actualizaciones de contratos y cooperación empresarial.
Pero los humanos simplemente no pueden escribir código que sea siempre seguro y dinámicamente actualizable; recuerden, es imposible para siempre.
Si nunca se actualiza, la experiencia de Curve nos dice que la pila de dependencias tecnológicas también puede fallar.
El presente determina el pasado, el pasado determina el futuro.
Desde el fondo de medallas Simons hasta Numerai ejecutando estrategias de IA, la IA no es rara en el campo financiero; otro caso contrario a la intuición es que las señales de trading反而 ayudan a la evolución de la IA.
Descripción de la imagen: IA y DeFi 10 años
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Los modelos de IA siguen siendo un paradigma informático, máquinas de estado que procesan señales; sin señales externas, carecen internamente de la capacidad de simular el mundo exterior; la apuesta de Yang LeCun y Li Fei-Fei por los modelos mundiales tiene sentido en este camino.
Pero desde la perspectiva de DeFi, permitir que la IA negocie autónomamente requiere que la intención humana sea aprendida por el Agent a través del comportamiento; esta es también la importancia del humano para la IA, incluso si el Agent reemplaza la mano de obra, imita y resume el comportamiento humano.
Incluso, los humanos no pueden ser intencionalmente aleatorios; la mínima intencionalidad tiene regularidad estadística; incluso las características fisiológicas humanas tienen aleatoriedad, por ejemplo, "me gusta fisiológicamente la estrategia de market making de Ethena, y detesto la estrategia de arbitraje de XX", lo que反而 conlleva una preferencia borrosa.
Es muy cierto que hacer que blockchain/DeFi sea la infraestructura de la IA ha encontrado un fracaso lamentable en la última década; deAI/deAgent/deOpenclaw encontrarán situaciones similares.
Usar directamente los últimos modelos grandes para改造 las diversas estructuras de DeFi, por ejemplo, que los contratos probados por Mythos tengan seguridad por defecto, cualquier cambio sea detectado en tiempo real, aumentando así el nivel de peligro.
Y en la organización humana, la elección de la IA es "no querer personas", solo la "capacidad" humana; DeFi es la industria más adecuada para esto, incluso no tiene igual; después del diseño de reglas, DeFi solo mejora la eficiencia del capital bajo la premisa de seguridad, refiriéndose a la clasificación L1/2/3/4 de la conducción autónoma, que inevitablemente pasará por el proceso de autorización de información -> derecho de uso limitado de fondos -> derecho de uso completo de fondos.
Si el Agent continúa aprendiendo capacidades de traders de ingeniería, capacidades de gestión de Curator, entonces inevitablemente superará a los humanos en el campo de las transacciones y los beneficios; pero lamentablemente, los datos de DeFi acumulados aún no han sido aprendidos y entrenados sistemáticamente por sistemas de IA; la IA actual en el mundo de las criptomonedas aún está en la etapa de recaudar dinero.
Pero estoy muy seguro de que el uso real de los fondos es la próxima ola principal de la transformación de DeFi por la IA, es inevitable.
Entonces, después de que la seguridad (contratos) y la organización (humanos) sean actualizadas, ¿en qué forma se convertirá la economía de los tokens?
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Los tokens de la era PoW eran certificados de consumo de potencia de cálculo, básicamente iguales a los AI Token actuales;
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Los tokens de la era PoS erancertificados de descuento de ingresos esperados, los AI Token están evolucionando en esta dirección (proporcionar la capacidad de reemplazar a las personas es la expresión de IA de este valor económico);
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Los Crypto Token de la era de la IA ya han superado nuestro alcance de ingeniería, solo podemos predecir de manera irresponsable basándonos en la teoría.
Consultando a Sky usando la asignación de tokens para controlar el APY de cada canal, Claude usando el consumo de tokens para valorar la capacidad del modelo, es probable que los futuros Crypto Token sean un certificado de "tasa de retorno de capital".
Aquí presten atención a la distinción: los tokens de la era PoS, comoETH etc., sus ingresos esperados son una suposición económica, un razonamiento experiencial basado en lo a priori, pero el diseño de ingeniería de la IA, los diversos parámetros de DeFi se acercarán infinitamente a la situación real, su tasa de retorno y tasa de riesgo son altamente confiables y se verifican en tiempo real.
Incluso, los usuarios pueden determinar el precio actual del Token según el modelo grande utilizado por el protocolo DeFi y el Agent, y la puntuación del indicador de optimización de Harness; comprar si son optimistas, vender si son pesimistas.
Conclusión
“Miles de sufrimientos indescriptibles y el futuro impredecible de la humanidad.
El futuro de DeFi se divide en nivel económico y técnico; la economía de los tokens aún no tiene una buena solución, pero la seguridad vislumbra un rayo de esperanza; Claude Mythos puede amenazar al mundo, pero pensándolo al revés, puede gestionar el dinero.
AlphaGo resolvió completamente el problema del Go, Claude resolvió completamente el problema de la programación; tales escenarios solo serán más en el futuro; los contratos de DeFi, la organización humana, incluso la unidad de valoración económica, tienen espacio teórico para ser optimizados.
Al menos, las personas no deben preocuparse por ser reemplazadas por completo; en una era donde los datos no valen dinero, el comportamiento tiene su propio significado; al menos por ahora, la toma de control del Agent sobre las personas sigue siendo en "microtareas", "micropagos" y otros detalles, repitiéndose constantemente; debemos hacer que este comportamiento repetitivo y de copia genere valor; la IA hace que el valor de los datos y el contenido descienda infinitamente, acercándose al coste cero, y el valor económico unitario (coste) de los AI Token y los Crypto Token está cayendo constantemente, esta es la tendencia general.
Incluso se puede decir que esta es la primera vez que el dinero realmente se abre de par en par a los individuos, ya sea para el trabajo de IA o para el consumo de Crypto.
