作者:Kinjal Shah
编译:佳欢,ChainCatcher
2024 年,山姆·奥特曼抛出了一个大胆的判断:随着人工智能的崛起,一家由单人创办的十亿美元公司很快就会出现。
核心的转变在于,人类第一次能够在那个始终限制着自己的维度上实现规模化,也就是时间。当智能不再受制于人类需要睡眠这一瓶颈,而是交由永不疲倦的机器来驱动,我们所熟悉的"创造与建设"会变成什么样子?
想象这样的画面:一个智能体委托另一个智能体去完成一项任务,收到成果后用 USDC 付款,整笔交易在 400 毫秒内完成链上结算,全程没有任何中介来验证。
又或者,一位运动员把自己标志性的达阵庆祝动作,授权给某个电子游戏的营销活动,由世界模型(world model)重新生成出来。再或者,一位科学家为了做一次实验去获取一份冷门数据集,并直接向当初采集数据的研究者付费。
我们离这一愿景的距离,比大多数人以为的要近得多。
而主导当下讨论的那种恐惧(人工智能正在抢走工作),其实错过了一个更有意思的结构性问题:当劳动力的基本单位本身发生改变时,会发生什么?
每一次变迁
关于公司为何存在,罗纳德·科斯在其 1937 年的论文《企业的性质》中给出了最清晰的解答:当通过市场来协调的成本高于直接雇人的成本时,公司就会把劳动力"收进内部"。
历史上每一次重大的劳动力转型,都是协调成本下降的直接结果。当寻找、支付和管理工作的摩擦变小,公司的边界就会随之移动,那些原本必须在公司内部完成的工作,就可以放到公司外部去做了。
过去的工匠依托多节点的供应链来运作,每个手艺人分走其中一部分价值,技艺则通过一代代师徒传承延续下去。工业革命把这种分布式模式压进了工厂,工厂靠着把协调集中在"同一个屋檐下",攫取了绝大部分生产价值。
互联网和移动设备再一次降低了匹配和协调成本,催生了零工经济(Uber、DoorDash)和创作者经济:手里有一台相机、一根网线的普通人,开始做起过去只有工作室、出版商和经纪机构才能承接的活儿。
桥梁阶层
在能够捕获全部价值的基础设施出现之前,上述每一次转型都会先跑出一个"桥梁阶层",由他们来证明新模式行得通。
工匠证明了分布式生产可行,随后工厂靠集中化把价值收走;创作者证明了个人也能大规模建立受众、创造收入,随后各大平台(YouTube、Instagram、Substack)拿走了大部分经济收益,并成为整个体系默认汇聚的谢林点。
桥梁阶层替新技术承担了风险,也验证了需求是真实存在的。等到基础设施跟上,一批新的机构就会大规模地把价值收入囊中。
零工经济和创作者经济,就是最近的两个桥梁阶层。它们证明了工作可以被拆解、分发,并在传统雇佣关系之外获得报酬。
但它们依然要靠平台来打包这套经济活动:用 Stripe 处理支付,用 YouTube 分发内容,用 Uber 撮合行程。协调成本是降了,却没有消失,因为支付和身份的基础设施,仍然默认交易双方都是人。
可编程劳动力遇上可编程货币
如今我们正处在下一场转型的早期阶段,而它取决于两样东西同时到位。
第一样是可编程劳动力。AI 智能体是一类全新的劳动力参与者,不受工时、人头和地域的限制,靠算力而不是靠招人来扩张规模。
一个顶层智能体可以拆解任务、委托专门的子智能体、评估它们的产出,再安排下一步,整个过程无需人类介入。此时,劳动力的基本单位不再是岗位、工时,甚至也不是交付物,而是任务本身。
过去,人类把任务打包成工作,把工作打包成职业,再把职业打包成公司,只是因为这是当时唯一可用的组织形态。而一旦你能直接给单个任务定价、直接把它派出去,"打包"就从一种结构性的必然,变成了一个可选项。
第二样是可编程货币。今天,稳定币已经是一个规模约 3000 亿美元的资产类别,多家机构的可信预测认为,未来几年它有望冲向 2 万亿美元。稳定币把整条支付供应链,压缩成了一笔可编程的交易。
零工经济之所以没能彻底拆分劳动力,是因为你在交易两端仍然离不开 Stripe、PayPal 或银行账户,而这些基础设施的前提,是已知的双方之间存在一段持续的关系。
而稳定币,可能正是为智能体这一新劳动力阶层准备的最佳方案。一个智能体可以按产出向另一个智能体付款,金额小到几分之一美分,结算在 500 毫秒内完成,无需开户、无需开票、也无需任何中介。
Meta 最近开始在 Polygon 和 Solana 上向创作者发放 USDC,AWS 则推出了支持稳定币微支付的 AgentCore,专门用于智能体之间的商业往来。这些都是早期信号,说明全球最大的科技公司,已经把稳定币看作下一代经济活动的结算层。
可编程劳动力和可编程货币加在一起,让历史上第一次出现了这样一种可能:一条没有组织实体的生产流水线,没有公司、没有薪酬体系、没有人力资源部门,只有一连串任务,在机器速度下被派发、执行、定价和结算。
这才是劳动力真正意义上的拆分。
实际应用场景
Merit Systems 做了一款叫 Poncho 的产品,把这一切变得很具体。Poncho 给 AI 智能体配了一个钱包。
有了它,智能体可以自己跨过付费墙、调用高级工具、为服务付费,而且只为真正用到的那部分用量买单。Poncho 接入了 x402、MPP 这类支付协议,它们把支付授权直接嵌进 HTTP 请求里:智能体看到价格,付款,然后拿到访问权限。
这代表着经济价值在互联网上流动的另一种方式。智能体不必再去订阅一大包可能用得上、也可能根本用不上的服务,而是可以精确地为完成某项具体任务所需的那份数据、那次 API 调用或那点算力付费。
早期互联网曾打着"微交易"的旗号探索过这个思路,但始终没能落地。原因之一,是信用卡手续费在经济上根本撑不起这种小额支付,何况还有一堆别的难题,当时也没有一条互联网原生的支付轨道。
稳定币则借助 Solana、以太坊这样的基础设施,只花几分之一美分就能即时完成结算,这意味着定价终于可以和工作的颗粒度对上了。
重新打包
如果你顺着这个假设往下想,工作会越来越多地由智能体按任务付费给其他智能体来完成,那么公司的形态也会随之改变。你不再需要把每一项职能都收进内部。
你真正需要擅长的,是定义清楚要做什么、用什么标准衡量质量,以及如何让这些产出叠加成一个大于各部分之和的整体。
这一点同样延伸到创作者经济。点对点的打赏一直都做不太起来,Clubhouse 和 Farcaster 都印证了它的局限。但微交易特别适合机器与机器之间的互动:小额付款既没有社交上的尴尬,也不带任何"礼尚往来"的期待。
如果智能体成为数字内容的主要消费者,那么长期主导互联网的订阅制和付费墙,可能会让位给由程序自动执行的按次计费。
随着 AI 生成的内容在各个渠道泛滥,人类判断力和手艺的溢价只会越来越高,而最有意思的商业模式,将出现在人类品味与机器执行的交汇处。
在一个由智能体驱动的经济里,人类的角色是把劳动力重新打包。你是那个编排者。你的工作,是设计出一套系统,让不同的智能体按特定的配置各司其职,转出一个飞轮,把你想要的结果一点点推出来。
你的价值就在于:知道该把什么活儿派出去、如何评估它,以及如何把它们组合成能产生复利的东西。
公司不会消失,但未来的公司,会越来越不像一个盛放劳动力的容器,而更像是一层架设在全球可编程劳动力市场之上的智能层。
