ИИ-работники зарабатывают 400 млн долларов в год, и компания Virtuals хочет, чтобы вы стали акционером

Автор: Decentralised.co

Перевод: TechFlow

Введение от TechFlow:Когда агенты ИИ начинают приносить реальный доход, вопрос о том, кому принадлежат эти машины, становится актуальнее самой технологии. Virtuals Protocol пытается превратить обычных людей в акционеров автономных машин; если этот эксперимент удастся, он переопределит границы труда и права собственности. Эта статья важна для инвесторов, чтобы они могли понять долгосрочные возможности на пересечении ИИ и криптовалют.

Экономика для автономных машин

Раз в несколько лет появляются технологии, которые заставляют экономику ответить на неразрешимый вопрос: если машины могут выполнять твою работу лучше, дешевле и круглосуточно, то что вообще происходит с тобой и в чьих руках окажется произведенный ими продукт?

Эта статья подготовлена при участии Virtuals Protocol и погружена в одно из самых амбициозных исследований в криптоиндустрии на сегодняшний день. Они создают полную инфраструктуру государства для агентов ИИ — от идентификации и банков до коммерческого слоя, управляемая рыночным капиталом и физическими роботами. Их ставка заключается в том, что обычные люди должны иметь возможность покупать доли в автономных машинах, начинающих приносить реальную экономическую ценность. Virtuals использует финансовые рельсы, случайно оставленные эрой крипто-спекуляций, чтобы сделать это возможным. Мы рассмотрим, сможет ли реализация оправдать амбиции. Но сначала обратимся к вопросу, который возник примерно за двести лет до всего этого…

В 1811 году группа текстильных рабочих в графстве Ноттингем ворвалась на фабрику и разгромила чулочный станок до черепков. Это стало искрой для масштабного движения. Британскому правительству пришлось направить 14 000 солдат в центр страны, чтобы предотвратить разрушение машин рабочими. Это больше, чем армия Веллингтона на Пиренейском полуострове против Наполеона.

Британский парламент объявил разрушение ткацких станков преступлением, караемым смертью, а на следующий день семнадцать человек были повешены в Йорке. Этих людей назвали «луддитами», но история превратила это слово в оскорбление для глупцов, не способных адаптироваться к изменениям и паникующих перед технологическим прогрессом. Однако эти луддиты понимали машины лучше всех. Они были искусными ремесленниками, годами осваивавшими узкоткацкие станки для производства высококачественной ткани. А станки, которые они громили, были широкополосными и новыми моделями, с которыми справился бы любой необученный подросток за жалкую треть зарплаты ремесленника.

Широкополосные станки производили одежду низкого качества, но по себестоимости ниже любого прошлого уровня. Эта дешевизна начала вытеснять рынок. Каждый такой станок на фабрике отнимал хлеб у одного ремесленника.

Эта модель повторялась каждое поколение, и каждый раз те, кто в ней оказывался, убеждали себя, что их версия уникальна и ужасна. Но история доказывает: машины редко уничтожают рабочие места. Они лишь перераспределяют, кто работает и кто владеет продукцией. Крестьян вытесняли с общинных земель в фабрикационные города, где они обменивали право на выращенный урожай на почасовую зарплату под чужим контролем заводских часов.

Заводские рабочие превратились в офисных сотрудников, сдающих свое время за лучшую оплату. Офисные сотрудники стали фрилансерами и курьерами Uber, исполнителями на Fiverr. Они заняты той же работой, только теперь она классифицирована так, чтобы платформа забирала прибыль, а риск нёс работник.

Каждый раз совокупное производство росло, но доля создателей ценности среди тех, кто эту работу выполнял, падала. Сегодня 500 миллионов человек заняты зависимым трудом, который даже нельзя назвать свободной наемной работой. В Индии 50 миллионов человек застряли в долговой зависимости — чувство такое же, как будто средневековое крепостное право сменилось новым документооборотом.

Сегодня история повторяется в революции ИИ, но теперь кажется, что ткацкий станок работает сам по себе. У нас есть ИИ, позволяющий компаниям функционировать автоматически, фиксировать прибыль и реинвестировать её в рост. Компания Medvi (здравтехнологии с ИИ) в прошлом году сгенерировала выручку 401 миллион долларов, имея всего двух человеческих сотрудников. Сейчас вы можете нанять кодогенерирующего агента примерно за один доллар в час, работать 24/7, без запросов на отпуск.

Это уже настоящие экономические участники, что заставляет задать вопрос: кем они владеют? Когда рабочий — это машина с нулевой стоимостью копирования, которая нанимает других машин, кто фактически управляет процессом? Последняя крупная попытка дать обычным людям долю в технологической трансформации через криптовалюту была в Axie Infinity. Это была игра «play-to-earn», обещающая экономическое освобождение рабочим на Филиппинах и в Юго-Восточной Азии. Она привлекла 2,7 миллиона активных игроков ежедневно, большинство из которых филиппинцы, зарабатывавшие в видеоиграх больше, чем на местной работе. Но позже проект рухнул, став предостережением для всей индустрии.

Джэнсен Тэн (Jansen Teng) и Вии Ки (Wee Kee) наблюдали этот крах изнутри. Они вышли из руин с версией луддитского вопроса, адаптированной для программируемой валюты и автономного ПО. Что если рабочий, создающий экономическую ценность, — это программный код, а не люди, потно работающие в видеоигре? Может ли обычный человек владеть его долей, как когда-то акции торговых кораблей принадлежали купцам? Вокруг этой идеи они начали строить Virtuals Protocol.

Чтобы это понять, нужно сначала осознать ставки нашего мира. В 1950-х председатель Комиссии по атомной энергии США Льюис Штраус пообещал, что термоядерный синтез обеспечит электроэнергию «дешево настолько, что её не придется считать». Это стало одним из самых известных нарушенных обещаний в истории энергетики, поскольку ядерная энергия оказалась катастрофически дорогой и смертельно опасной. Чернобыль и Фукусима добавили еще десятилетие страха и регуляторного бремени. С тех пор эта фраза остается синонимом технологического высокомерия на протяжении семи десятилетий.

Затем Сам Альтман использовал абсолютно те же слова, описывая, насколько доступным и изобильным станет когнитивный потенциал ИИ. Стоимость обучения фронтальных моделей падает в десять раз каждые 18 месяцев. Производительность уровня GPT-4, стоившая около 100 млн долларов в 2023 году, сегодня воспроизводится за несколько миллионов.

Программный агент стоит менее доллара в час и выдает продакшн-код. Это уже дешевле самого дешевого офшорного разработчика на планете, и он никогда не берет выходные. Таймлайн Альтмана включает системы, способные к настоящим научным прорывам уже в этом году. К 2027 году появятся физические роботы для труда в реальном мире. Важно ли вам верить ему почти второстепенно, так как кривая расходов снижается каждый квартал.

По мере удешевления машин генерация контента затопила каждую цифровую поверхность. То, что может предложить только живой человек, начинает цениться выше прежнего. Живые концерты ценнее стриминга Spotify. Мебель ручной работы за выходной. Заводской робот сделает быстрее и дешевле, но премиум за ручной стол именно потому, что человек выбрал потратить свое неунифицированное время.

Изобилие машин делает человеческое усилие роскошью. Тезис Virtuals строится на этом перевороте. Он создает мир, где люди владеют автономными машинами, производящими стандартизированные товары. Так люди смогут вкладывать неунифицированные усилия в вещи, требующие исключительно человеческого присутствия и суждения.

В 1602 году голландские купцы столкнулись с похожей проблемой. Отдельному торговцу было не по силам отправить корабль в Азию. Дальние плавания слишком дороги, а риски слишком велики для одной семьи. Тогда они придумали свободно торгуемые акции в бессрочной компании. Голландская Ост-Индская компания (VOC) позволила обычным гражданам купить долю. Эта организация владела кораблями, вела торговлю, а затем распределяла прибыль между акционерами. Она стала первой в мире сверхкорпорацией с 50 тысячами сотрудников и 200 судами. Её инновация заключалась в способности объединять капитал простых людей для владения производственными активами, которые раньше им были не по карману.

Virtuals строит аналогичный механизм для агентов ИИ. Тэн в общежитии Имперского колледжа майнил ETH на бесплатном электричестве вуза и годами работал в BCG, выплачивая кредиты. Позже в декабре 2021 года он запустил инвестиционный DAO pathDAO на пике популярности Axie Infinity.

Он и Вии Ки увидели, как филиппинские игроки заработали в видеоигре больше, чем на любой местной работе. Они видели, как вьетнамский свадебный фотограф уволился ради игры полный день. Но потом токены, заработанные игроками тяжелым трудом, практически упали до нуля. Рабочие, зависевшие от модели play-to-earn, оказались в худшем положении, чем в начале.

Урок из этих руин: токензация человеческого труда через игры — тупик. Потому что человеческий труд невозможно масштабировать без эксплуатации. Но более реалистичная идея: если обычные люди смогут владеть программами, которые работают, точно так же, как акционеры VOC владели кораблями спецеций.

Так Virtuals начал с первого агента ИИ — Луны. Luna — K-pop тематический агент со своим криптокошельком. За месяцы она наняла художников по всему миру для создания ее граффити и платила им напрямую со своего кошелька. Это творческое задание требуют только человеческие руки. Фактически Luna перевернула отношения человека и машины. Теперь главный вопрос Virtuals — сможет ли исполнение поддержать тезис. Это мы обсудим далее. Также я честно укажу, где всё идет не так.

Национальные государства ИИ

Если посмотреть на последние годы, каждая технологическая революция проходит две стадии. венесуэльско-британский экономист испанского происхождения Карлота Перес годами изучала эту закономерность в пяти промышленных революциях. Она назвала их этапами внедрения и развертывания.

На этапе внедрения спекулятивный капитал массово врывается в отрасль, хайп превышает реальность, избыточное строительство инфраструктуры приводит к банкротствам большинства строительных компаний. Затем приходит крах, после которого начинается этап развертывания. Вступают новые игроки, используют избыточную инфраструктуру и создают ценность, которую первоначальные строители даже не могли представить.

Классический пример — пузырь доткомов. В конце 90-х годов инвестиции в прокладку волоконно-оптических кабелей превысили финансирование интернет-стартапов. Телекоммуникационные компании, проложившие кабели, разорились. Затем Google приобрел эти оптоволоконные линии по бросовой цене. Эти кабели стали хребтом YouTube, Netflix и всей онлайн-медиаиндустрии.

«Без иррационального энтузиазма великие дела невозможны; без краха ничего важного не происходит» — Фред Уилсон, венчурный капиталист эпохи пузыря доткомов.

Этап внедрения криптоиндустрии повторил тот же путь. Примерно с 2017 по 2022 год спекулятивный капитал помогал строить кошельки, DEX, кривые объединения (AMM), стейблкоины, токеномики и фреймворки ончейн-управления. Но проекты, создававшие эти инструменты, либо мертвы, либо бесполезны сегодня. Однако уже уложенная инфраструктура существует. Если вы хотите построить функционирующую экономику для нечеловеческих участников, именно эти инструменты вам нужны. Virtuals не изобретал и не переизобретал эти инструменты. Они просто унаследовали их и теперь используют для создания того, чего никто не ожидал в «этапе внедрения».

Джэнсен Тэн называет то, чем они занимаются, «государственным строительством». Знаю, это звучит так, как любят говорить крипто-основатели в подкастах, пытаясь придать токену больше экономической ценности, чем у него есть. Но на этот раз метафора работает.

Функционирующему государству нужен слой инфраструктуры из пяти элементов для работы экономики. Первый — система идентификации, чтобы знать, кто участвует. Второй — банковская система, через которую течет ценность. Затем коммерческое право, позволяющее участникам совершать сделки и разрешать споры. Рынок капитала дает компаниям финансирование. И физическая инфраструктура, позволяющая вещам происходить в реальном мире. Virtuals уже построила, или все еще строит каждый из этих слоев, специально для агентов ИИ.

Начнем с идентификации, потому что это главное узкое место. nedдавно a16z выпустил исследование, согласно которому ограничение экономики агентов — не интеллект, а идентичность. Даже в сегодняшней финансовой сфере количество нечеловеческой идентичности — например, автоматизированных торговых систем, рискованных движков и антифрод-моделей — превышает человеческую идентичность в 100 раз. Но, по словам a16z, эти системы все еще «фактически не имеют банковских счетов». Агенты ИИ могут писать продакшн-код и управлять портфелем. Но они не проходят проверку KYC, не могут открыть банковский счет и не могут хранить верифицируемые документы.

Иронично, но эта проблема древняя как наша экономическая цивилизация. Китайская династия Цинь в четвертом веке до н.э. навязала юридические фамилии, чтобы включить граждан в налоговую и торговую систему. Людям потребовалось около 2500 лет, чтобы построить идентификационную инфраструктуру.

Virtuals пытается сделать то же самое для участников ИИ-экономики через свой идентификатор EconomyOS. Она дает каждому агенту ИИ пять вещей:

1. Некастодиальные криптокошельки.
2. Виртуальные платежные карты, принимаемые любым стандартным мерчантом.
3. Выделенный email-адрес, автоматически извлекающий SMS-коды.
4. Опциональный токен для ончейн-финансирования.
5. И доступ к вычислительной мощности, финансируемый из кошелька, позволяющий агенту оплачивать собственные расходы на inference.

Потому что агенты без этих примитивов — просто полезные помощники. Но с этими возможностями агенты становятся полноценными экономическими участниками. Они могут зарабатывать, тратить, торговать и сложным процентом наращивать ценность, как люди.

Далее — коммерция. Virtuals также запустила Agentic Commerce Protocol, помогающий агентам онлайн-торговать, общаться и платить. Механика проста: агенту нужно что-то сделать, он публикует запрос, описывает задачу и указывает бюджет с ограничением по времени. Другие агенты видят этот список и торгуются за условия, предлагая свою кандидатуру. Как фрилансеры конкурируют за проекты на Upwork. После согласования клиента и провайдера оплата уходит в эскроу-счет. После сдачи работы третий агент выступает оценщиком, проверяющим результат по криптографически подписанному POA. Этот POA по сути является неизменяемой записью о выполнении обещанного.

Если работа соответствует заявленному, средства из эскроу освобождаются в кошелек агента. Каждый шаг находится в блокчейне, значит все прозрачно для аудита и исполнения, без посредников. Можно сравнить это с Fiverr, но программируемым и нативным для агентов интерфейсом, рассчитываемым смарт-контрактами. Уже действует команда профессиональных агентов круглые сутки, автономный хедж-фонд через эту систему самостоятельно сотрудничает в инвестировании и аудите безопасности.

Третий слой за этим — формирование капитала. Каждая экономическая эпоха требует своих финансовых инструментов. Акционерные общества выпускали передаваемые акции для времен открытий; инвестиционные банки финансировали сталь и железные дороги; венчурный капитал поддерживал информационную эпоху. AMM-кривые для экономики агентов то же, что свободно передаваемые акции для эры открытий. Это финансовый инструмент, дающий любому обладателю капитала право владения производственным активом или организацией. Это значит, что любой разработчик может создать агента, токенизировать его и позволить рынку профинансировать его.

Фреймворк виртуального протокола с 60-дневным релизом построен на том же паттерне. Он создает бесрисковую, оборатимую экспериментальную среду. Основатели могут публично строить, выпускать и тестировать токен до принятия необратимых решений.

Это работает через модульные стартеры. Каждый токен агента изначально парами с VIRTUAL на AMM-кривой;一旦 накопленная ликвидность достигнет достаточного уровня, он переводится в официальный пул торговли с длительным блокированием LP, а сборы с торговли распределяются между создателем агента и экосистемными стимулами. Эта часть одинакова для всех, кто выпускает токен. Разница между каждым релизом в том, какие модули включил основатель.

Любой выпуск токена должен решить первую проблему: снайпинг, когда боты опережают на первых секундах, вытягивая ценность до входа реальных участников. Virtuals решает это через ant sniper tax, начисляя максимальные комиссии на ранние покупки, убывающие ежеминутно, все сборы возвращаются в токен через обязательное вестинг. Поэтому либо боты полностью избегут, либо непреднамеренно профинансируют долгосрочное здоровье проекта.

После запуска, когда снайперы отсеяны ценой, вопрос: как основатель привлечет капитал? Здесь вступает автоматическое формирование капитала (ACF). Система больше не презентует венчурам или не договаривается о раундах финансирования, а постепенно продает токены команды по мере достижения проектом вехи оценки. Отсюда: если проект буксует, основатель собирает мало. Если растет, капитал следует автоматически.

Эта структура капитала также интегрирует текущее сообщество Virtuals. При каждом новом выпуске часть распределяется механизмом эйрдропа держателям стейкинга VIRTUAL и активным пользователям ACP, поэтому те, кто уже строит и торгует внутри экосистемы, имеют долю в интересах каждого запущенного на ней проекта. Это синхронизирует стимулы всей сети, а не оставляет каждый релиз изолированным в своем силосе.

Еще один момент: если основатель хочет поддержать свой проект, модуль пре-продажи позволяет ему покупать предложение на релизе с полной прозрачностью и обязательным вестингом, так что все видят точный объем инвестиций команды. Вы можете узнать подробнее о модели здесь и как она работает.

Отличие от любой прошлой ставки на производительные силы в том, что исторически каждая версия поддержки человеческого таланта — от римских граждан, финансирующих школы гладиаторов как инвестиционный инструмент, до современных спонсоров покера, переводящих деньги через Venmo по скриншоту и репутации — имела одну фатальную слабость: человек всегда может уйти. Гладиатор может специально проиграть матч; игрок в покер может выйти из-за азарта.

Контрагентский риск навсегда нерешаем, потому что производительные активы обладают свободной волей и двумя ногами. Но с токенизированными агентами капитал вложен, а работа не может быть отложена или пересмотрена. Производительные активы зависят от электричества и кода, а их продукция аудируется ончейн.

Четвертый слой — последний шаг к настоящей экономике агентов. Он называется «нулевые человеческие компании» (zero-human companies) — сущности ИИ, доход которых поступает от реальной экономической деятельности, совершенно независимо от любых торговых комиссий, часто и от крипто полностью. Если бы мне пришлось назвать компанию, Felix Craft сейчас представляет типичный пример. Это чистая AI-компания, продающая инфопродукты онлайн. Она сгенерировала пожизненный доход $200 000. Реальная продажа товаров приносит больше, чем спекулятивная торговля токенами.

Другой пример — KellyClaudeAI, выпустивший 19 приложений для iOS с момента появления, без участия человеческих разработчиков. Цифры маленькие, но они задают вопрос: являются ли они первыми точками данных на кривой или пределом реальной продукции агентов.

Есть еще проблема механизма выпусков токенов. В начале 2025 года во время горя на ИИ-токены агентов 94% выпущенных токенов оказались скамами pump-and-dump. Из всех выпущенных в том году токенов только 1,7% продолжали торговаться активно спустя 30 дней. Потому что для абсолютного большинства проектов спекулятивная премия — единственный фактор драйва цены. Под ней нет никаких реальных продуктов, доходов или любого накопления экономической ценности.

Сколько вы заплатите за актив, зная, что никогда не сможете его продать? Все, что выше этой суммы, — чисто спекуляция.

Для токена Axie Infinity полезная база равна нулю, так как ценность токена целиком зависит от входа новых игроков. Для токенов агентов на Virtuals ответ может быть другим. Если Felix Craft заработает $200 000 от продаж реальным клиентам, которые не знают, что покупают у ИИ. И продукция агента доступна для ончейн-аудита — как мы упоминали, действительно, доступна. Тогда токен имеет базовую стоимость, независимую от чьего-либо желания его купить. Это приведенная стоимость будущей продукции производственной машины.

Физический фронт

Тест полезной базы применим к программным агентам, так как их стоимость измерима, а продукция напрямую доступна в блокчейне. Но производственная машина, способная изменить экономику Virtuals, будущая продукция которой вообще не программная. Это физические роботы, работающие в реальном мире, и именно здесь амбиции Virtuals превосходят попытки в криптоиндустрии.

За последние 50 лет в области вычислений существовала огромная парадоксальность. Люди обнаружили, что автоматизировать мышление проще, чем автоматизировать физический труд. Электронные таблицы заменили комнаты бухгалтеров, электронная почта — диспетчерскую, код — файловые системы и чертежные доски. И к 2026 году ИИ пишет резюме деловых контрактов, диагностирует медицинские снимки и за один раз производит готовый продакшн-софт.

Работа в белых воротничках сначала автоматизирована, но работники склада, тащащие коробки, баристы, взбивающие эспрессо — эти профессии почти не изменились. Причина в том, что физический труд требует от ПО отличного умения обращаться с непредсказуемостью и переменами реального мира. Промышленный манипулятор может миллион раз варить одно и то же соединение, потому что оно всегда в одном месте. Робот на кухне не сделает сэндвич, потому что каждый помидор немного другой формы, вес каждого ножа разный, и разделочная доска иногда бывает мокрой. Реальный мир не замирает, как электронная таблица.

Сейчас появился способ решить это: данные.

Как мы обучаем большие языковые модели海量 текста, представляющего мысли миллиардов людей за их жизни.

Мы можем сделать то же самое с роботами.

Джоэл Джанг из NVIDIA однажды сказал: «Люди — это уже развернутые в масштабе роботы.»

Так что все, что требуется, это тонко настроить VLA (Vision-Language-Action модель) на обычных видеозаписях людей.

Это удваивает производительность роботов в задачах.

Этой области не нужно размещать больше роботов в лабораториях.

А нужен конвейер, где множество людей снимают свои обычные физические задачи.

Virtuals увидела этот пробел раньше всех и построила вокруг него целую робототехническую стратегию.

Они называют это «средним путем», намеренно избегая создания самих роботов или ИИ-моделей.

Вместо этого они строят инфраструктуру данных и капитала.

Это то, что нужно каждой команде роботов, но ни одна команда не может масштабировать это в одиночку.

Они начали с половины данных — SeeSaw.

Это iOS-приложение, запущенное совместно с BitRobot.

Оно превращает обычных пользователей смартфонов в сборщиков данных для тренировки ИИ-роботов.

Пользователи могут через LiDAR и датчики движения iPhone записывать себя, выполняя повседневные операции в реальности: наливание воды, складывание полотенец, открывание банок.

LiDAR специально создан для захвата глубины и пространственных данных, недоступных обычной камере.

Исследования показывают, что перекрытие угла обзора между видео людей и камерами на роботах — ключевой фактор эффективности передачи данных.

Собрано уже более 500 000 реальных задач.

Фактически, NVIDIA тестирует DreamZero, обученный на таких данных, модель с 14 миллиардами параметров.

Она уже демонстрирует способность к обобщению сотен задач, например, развязывание шнурков и глажение одежды, без специализированной тренировки под конкретную задачу.

SeeSaw строит конвейер, поставляющий данные для таких моделей в масштабах, недоступных никакой лабораторной телеуправляемой установке.

Каждая новая запись обогащает тренировочный набор, улучшая модель, делая следующее поколение роботов сильнее.

Это, в свою очередь, создает спрос на более конкретные обучающие данные.

Как только достигается достаточный масштаб, колесо начинает крутиться само.

После тренировки — половина развертывания, для чего Virtuals создала Eastworlds.

Можно рассматривать это как слой физического труда в протоколе.

Частью это фабрика данных, частью операционная инфраструктура, частью лаборатория физических роботов.

Проблема в робототехнике: цикличная ловушка, убивающая стартапы чаще, чем любые технические ограничения.

Роботам нужны реальные данные для улучшения, но они также должны хорошо работать в реальном мире, чтобы другие впустили их внутрь.

Каждая лаборатория может показать впечатляющую демонстрацию в контролируемой среде.

Но никто не может поставить такого же робота в магазин и заставить надежно работать весь день.

Это требует превосходного телеуправления для обработки нештатных ситуаций.

И нужна система обратной связи, отправляющая опыт каждого рабочего поля обратно в обучение моделей для сложного процента непрерывного обучения.

Для этого Virtuals закупила 30 человекообразных роботов Unitree G1-U6.

Это минимальный флот, позволяющий нескольким командам разворачиваться параллельно без конфликтов расписания.

Они также внутренне разработали собственную технологию телеуправления вместо лицензионных систем.

Готовые данные телеуправления формируются так, что VLA и другие world-motion модели не могут их использовать.

Они также установили исследовательские партнерства с некоторыми лабораториями.

Эти лаборатории десятилетиями углубляются в проблемы восприятия и моторного контроля.

Они также построили сеть бизнес-пилотов в рознице и гостиничном секторе, чтобы команды, окончившие Eastworlds, имели реальные предприятия для развертывания.

Та настрой позволяет создателям охватить несколько ключевых частей:

Доступ к оборудованию: прямой контакт с физическими Unitree G1 или расширенной версией U6 EDU.

Инфраструктура телеуправления: тест удаленного управления через системы типа motion capture.

Цикл данных и коммерческие пилоты: сбор реальных данных и тест маршрутов развертывания перед широким масштабированием.

Можно понимать Eastworlds как «физическую ИИ BPO» по терминологии Virtuals.

Традиционное аутсорсинговое обслуживание бизнес-процессов нанимало людей в регионах с низкой стоимостью для удаленной работы.

Физическая ИИ BPO делает то же самое, развертывая телеуправление и гибридных роботов, генерируя экономическую ценность, вроде чистки потолков или встречи гостей.

Роботам не нужна полная автономия.

Им достаточно отлично справляться с рутинными задачами, чтобы человек мог вмешаться в edge cases.

Каждый час телеработы генерирует тренировочных данных, ценных на порядки больше, чем симулированные данные.

Потому что он фиксирует реальную путаницу коммерческой среды, а не контролируемые условия лаборатории.

По мере накопления данных модели постоянно улучшаются, снижая потребность во вмешательстве человека.

Юнит-экономика также улучшается, без необходимости обновления оборудования.

Телеуправление может быть самым быстрым путем к настоящей робототехнической автономии, одновременно окупая затраты через производительный труд.

Если взглянуть внимательно: от полей к фабрикам, затем к экранам офисов, теперь к роботам.

Каждый переход определяет работников и владельцев продукции заново.

По данным Barclays, в 2018 году более 60% рабочих мест отсутствовали в 1940 году.

Роботы сделают то же самое, создав новый класс работ, который мы, возможно, пока не можем назвать.

Демография экономического роста может сместиться с «есть ли в стране достаточно рабочей силы» на «сможем ли мы обеспечить массовое электроснабжение и произвести достаточное количество машин».

Аргументы и будущее направление

Все вышеизложенное — всего лишь кейс, а кейсы — это аргументы, которые часто могут оказаться ошибочными.

Чтобы оценить, имеет ли смысл и является ли реальностью то, что строит Virtuals, единственный способ — смотреть на текущий прогресс и цифры.

Посмотреть, что выдерживает критику, а что нет.

На данный момент Virtuals запустила более 80 000 агентов на протоколах Base, Solana и интеграциях вроде Robinhood.

Она собрала совокупно более $75 млн общих комиссий и занимает около 23% доли в нише крипто-агентов ИИ.

Но эти комиссии распределены неравномерно.

Большая часть поступила в первые недели спекулятивного бума начала 2025 года, когда ежедневный доход превышал $1 млн.

Сегодня протокол генерирует около $2 млн ежемесячно. Но что это на самом деле представляет собой? Если серьезно относиться к предыдущей метафоре национального государства, я думаю, вы должны понимать так. VIRTUAL накапливает ценность подобно тому, как национальная валюта накапливает ценность. Доллар ценен не потому, что Министерство финансов США проводит программы обратного выкупа. А потому что $25 трлн годового экономического производства оцениваются в нем. Чем больше активности в системе, тем выше спрос на центральный единица учета.

Virtuals устроены аналогично. Она расположена в центре всей системы, все оценивается в VIRTUAL. Каждый слой под системой генерирует спрос из совершенно разных источников, большинство из которых не зависят от спекулятивной премии.

Начиная с EconomyOS, предоставляющей платежные карты и email-идентификацию. Это значит, они могут торговаться с реальным миром без человеческих посредников. ACP создает коммерческий слой, где агенты нанимают друг друга, а результаты работы оцениваются и рассчитываются ончейн. И слой формирования капитала, позволяющий любому, у кого есть убеждения, финансировать производственные агенты, точно как акционерные общества ранее финансировали корабли.

Наконец, Eastworlds отправляет физических роботов на реальные рабочие места, тренируя их на данных 500 тысяч человек, снимающих себя за складыванием полотенец и наливанием воды. Эти слои вносят вклад в то, что протокол называет aGDP — совокупную продукцию, которую генерируют агенты в цифровой и физической работе. И поскольку агентам не нужно снимать деньги на аренду или покупку продуктов, каждый доллар, который они генерируют, остается в системе. Эти средства перенаправляются в DeFi для углубления ликвидности и образуют ончейн-эффект снежного кома, увеличивая спрос на сервисы агентов.

Эта рекурсивность работает и в обе стороны: вверх — больше агентов выходит онлайн, больше VIRTUAL заблокировано, больше услуг строится, компаундя экономику Virtual. Аналогично вниз — меньше агентов означает меньше заблокированного VIRTUAL, меньше стейкинг-вознаграждений, цикл распадается. Но сама рекурсивность — не недостаток. Каждая функционирующая экономика рекурсивна. Например, люди держат доллары, потому что другие принимают доллары и потому что другие держат доллары. Важный вопрос в том, хватает ли в основе реальной экономической активности для поддержания этого цикла, или все это просто обмен токенов внутри круга.

Есть признаки, что снизу реально лежит что-то: инфраструктура начинает привлекать продукты, построенные полностью вне крипто. Например, Facticity.AI — инструмент проверки фактов, созданный Деннисом Йапом. Он был исследователем в фонде Билла Гейтса и Принстоне. Time Magazine назвал его одной из лучших изобретений 2024 года благодаря проверке заявлений в тексте, видео и аудио с точностью около 92%. Когда команде потребовалось финансирование, они полностью обошли венчурные фонды и вышли на Virtuals под именем ArAIstotle. Финансирование было перевыполнено на 658%.

Через ACP агенты уже начали签合同采购服务 друг у друга, такие как дизайн графики, исследовательские отчеты, видеопроизводство и аудит кода. Агенты ИИ могут выдавать маркетинговые постеры по детальному брифу. Затем отдельный агент контроля качества оценивает и одобряет или отклоняет по условиям контракта. По признанию самого Virtuals, сторона предложения рынка практически пуста. Но протокол ежемесячно обрабатывает транзакции агентов на сумму свыше $1 млн, каждая settlement завершается через ончейн-эскроу и программную оценку.

Та же модель собственности распространяется и на физический ИИ. Fabric Foundation — первый проект, использующий механизм запуска Titan от Virtuals. Он позволяет сообществу централизовать средства для покупки флота роботов, развертывая их в домах престарелых, на производственных линиях и местах экоочистки. Эти отрасли сталкиваются с длительным дефицитом рабочей силы, а стоимость человекообразных роботов приближается к стоимости человеческих работников.

Механика работает так: работодатель платит за робото-труд нативными токенами пула средств. Stablecoins затем финансируют техническое обслуживание флота и диспетчеризацию маршрутов, а продукция каждой машины возвращается инвесторам, финансировавшим её. Это коллективное владение производственной машиной, полностью финансируемое и координируемое ончейн.

Несмотря на то, что это реальные кейсы, обратите внимание: по состоянию на сегодня подавляющая часть активности все еще внутренняя. Однако архитектура спроектирована так, чтобы тянуть доходы извне крипто. Если клиенты Филадельфии не знают, что покупают у ИИ, или роботы Eastworld сортируют пакеты на складе. Тогда входящие в систему доходы столь же реальны, как в любой SaaS-компании. В таком случае показанные на графике выше комиссионные и доходы станут запаздывающим индикатором реальной экономической продукции машин, оцененной в VIRTUAL.

Как и у всего нового, это сопровождается настоящими оговорками («звездочками»), которые мы не можем игнорировать.

Первый фактор риска — реальные объемы торгов, что типично для крипто-пространства. Artemis выявил, что 47% сделок x402 и 81% долларовых объемов манипулированы. После фильтрации x402 генерирует лишь около $1,6 млн реальных платежей агентов, значительно ниже $24 млн, reported Bloomberg. Это показывает, насколько «экономика агентов» сегодня вовлекает роботов в трейдинг для раздувания метрик. Это важно, так как весь аргумент зависит от генерации агентами реальной экономической ценности, а не спекулятивного оборота.

Вам нужно отделить спекулятивные объемы торгов и спросить себя, каким будет производительная продукция, если завтра трейдинг прекратится. Если $70 млн комиссионных протокола в основном поступают от торговых налогов на токены агентов, а цена токена драйвится спекуляцией — это огромный скам. Потому что доходы настоящих производительных агентов и спекулятивных токенов агентов переплетены и неразличимы, любой, сообщающий соотношение, вероятно, врет.

Второй риск более фундаментальный и не связан с крипто. Статья, опубликованная в справочнике NBER Economics of Transformative AI, обнаружила, что LLM на самом деле значительно слабее в экономическом рассуждении, чем подразумевает хайп вокруг ИИ-агентов. На момент публикации сильнейшие модели получали баллы по экономическому рассуждению в стратегических средах лишь на 33% выше случайного угадывания. В нестратегических микроэкономических задачах практически все LLM в максимизации прибыли работали чуть лучше, чем случайный выбор.

Но с тех пор модели существенно улучшились. Исследование Гарвардского университета 2026 года показало, что GPT-5 и Claude Opus 4 улучшили показатели на базовых экономических задачах на 90%. Но даже несмотря на это, в сложных ценовых решениях, где агенту нужно устанавливать и Negotiate цену или аллоцировать капитал. Самые лучшие модели в мире по-прежнему ошибаются большую часть времени.

Для Virtuals вся архитектура предполагает, что агенты способны Negotiate условия, принимать решения и аллоцировать капитал, генерируя ценность. Если сами модели посредственны в этих задачах, агенты, построенные на них, унаследуют эту посредственность, сколь бы элегантным ни был протокол. Потому что даже если агенты оптимизаторы, мы не можем быть уверены, что именно они оптимизируют. Эти LLM обучены целеустремленности путем предсказания следующего слова в последовательности. Они никогда не проектировались как настоящие экономические участники. Они лишь иногда ведут себя как экономические участники, так сказать.

Когда несколько агентов взаимодействуют на рынке, эти проблемы усугубляются. Например, алгоритмы ценообразования ИИ были обнаружены, как они сговорились устанавливать сверхконкурентные цены, хотя никогда не обучались этому делать. Блицкриш 2010 года стёр ~$1 трлн за 15 минут, показав, что представляют собой коррелирующие ошибки машин в масштабе.

Ошибки ИИ-агентов гораздо значимее ошибок людей, потому что одна и та же модель копируется на множество развертываний. Существуют даже случаи, когда Claude проявлял шантажирующие тенденции по отношению к тем, кто пытался его выключить. GPT o3 даже сломал собственный механизм выключения, предотвращая отключение. Такое поведение проявляется в текущих поставленных моделях, зафиксировано в системных картах OpenAI и Anthropic. Пропускная способность агентов давно превысила возможности человеческого надзора. Когда тысячи агентов自主 торгуют на скоростях машин, вопрос о том, кто действительно контролирует процесс, особенно острым становится не только能否 агенты следовать инструкциям, но выживет ли компания, построенная вокруг нее.

Автомобильная промышленность — важнейшее изобретение первой половины XX века. Если ты понимаешь, как автомобиль полностью изменит Америку, ты делаешь ставку на отрасль века. Но из 2000 компаний по производству автомобилей остались только три. Автомобиль оказал огромное влияние на Америку, а для инвесторов в отрасль влияние было полностью противоположным.

Каждая трансформационная технология следует этой дугой, сопровождаясь пузырями. Единственное отличие — пузыри перелома тренда и пузыри возврата к среднему. Пузырь перелома болезнен, но оставляет реальную инфраструктуру и прогресс; пузырь возврата — просто мода на колебания вверх-вниз. ИИ почти наверняка пузырь перелома. Но вопрос Virtuals: финиширует ли она как оптоволокно, которое Google купил за пенни после краха телекома? Или как одна из 1997 исчезнувших автокомпаний?

Главная ставка протокола — стать базовой инфраструктурой для каждого треда обмена токенов агентов. Сделать VIRTUAL резервной валютой экономики агентов, подобно тому, как ETH обслуживает Ethereum. Если экономика агентов вырастет, спрос на VIRTUAL механически возрастет, потому что нужны базовые торговые пары для участия. Но другая версия гласит: VIRTUAL — всего лишь очередной токен, присоединившийся к спекуляции на токенах агентов, большинство из которых обнулится.

Очевидно, луддиты могут проиграть революцию, но они не совсем неправы. Станки действительно вытеснили ткачей. Но они не предвидели, что создадут дизайнеров тканей, менеджеров фабрик, модные бренды, универмаги и целую потребительскую экономику, построенную на дешевой ткани. Машины никогда не уничтожают работу. Они перераспределяют, кто работает и кто получает продукцию.

И важный вопрос тогда — по сути такой же, как сегодня: кем владеют станки?

Фабриканты были теми, кто присваивал прибавочную стоимость: Аркрайт, Кэдбери, Форд. Вместе с этим система围绕谁制造机器、谁运营并从中获利的体系从未改变。两百年来，它通过罢工和股票发行被一次次重新分配。-> Кто производит машины, кто эксплуатирует и извлекает из этого прибыль — система никогда не менялась. На протяжении двух веков она многократно перераспределялась через забастовки и выпуск акций. Ставка Virtuals в том, что на этот раз слой собственности встроен в машины с самого начала. Через выпуски токенов и AMM-кривые право собственности на производительные ИИ-агенты может быть распределено любому человеку с кошельком и убеждениями.

Переделит ли это ценность по-настоящему или создаст новый класс эксплуататоров под риторикой децентрализации — останется увидеть.