a16z: Следующим Uber может стать AI Agent, появляются новые возможности для интернет-платформ

Автор: Guy Wuollet, a16z Crypto

Перевод: TechFlow

Дайджест TechFlow: Uber связывает пассажиров и водителей посредством предельно простого выражения потребности, однако на практике множество сделок долгое время оставались недоступными в онлайн-среде из-за необходимости согласования действий нескольких лиц, динамичных бюджетов и сложных условий. AI Agents меняют эту ситуацию, позволяя системам перестраивать двусторонние сети сопоставления запросов вокруг более дробных и нестандартных товаров и услуг.

Команда a16z Crypto, опираясь на устоявшуюся концепцию «намерений» (Intents) и модель аукциона потоков заказов в криптосфере, разобрала механизмы монетизации и путь к холодному запуску сетей коммерческих агентов: в эпоху, когда разработка ПО стремится к нулевой себестоимости, именно машинные сети, способные накопить репутацию исполнения обязательств и двунаправленный трафик, становятся настоящим долгосрочным барьером для входа.

Uber предлагает людям предельно простую форму выражения потребности: поездка из точки А в точку Б. Далее сеть автоматически подбирает водителя, готового оказать услугу по принятой вами цене. Чем больше водителей присоединяется к платформе, тем проще пассажирам вызвать такси; чем больше пассажиров, тем сильнее мотивация для водителей вступать в сеть.

Я считаю, что AI Agents позволят построить подобные двусторонние сети вокруг невероятно широкого спектра товаров и услуг. Агенты смогут помочь людям формулировать более сложные предпочтения и находить поставщиков, готовых точно удовлетворять эти запросы.

Некоторые сценарии сделок уже существуют сегодня, но их массовость сдерживают слишком высокие цены или чрезмерная сложность координации, отпугивающая обычных потребителей; другие потребности вообще остаются нереализованными из-за запредельной стоимости ручного планирования. AI Agents также породят множество совершенно новых форм торговли, о которых мы раньше даже не догадывались, — это колоссальные возможности для предпринимателей.

Рассмотрим простой и всем знакомый бытовой сценарий: организация совместной ужина среди друзей. У каждого свои свободные часы, верхний предел бюджета и вкусовые предпочтения относительно заведения.

Сегодня для этого часто приходится назначать одного друга «координатором» в чате мессенджера: вручную собирать пожелания всех участников, искать рестораны по всей сети и возвращаться обратно в чат для многократных перезаключений компромисса, если выбранное место не подходит. В то же время многие рестораны во вторник вечером держат множество пустых столов, но не имеют эффективного канала для контакта с группами, чьи планы еще формируются.

Если поручить это личному агенту, он сможет быстро согласовать детали с агентами ваших друзей и сформулировать четкий запрос: ужин на шестерых в районе Mission, сумма на человека до $60, время с 17:30 до 20:00, без суши.

Затем агенты ресторанов могут мгновенно отреагировать на запрос через аукцион цен, ориентируясь на свободные столики: одно заведение может предложить скидку на раннее бронирование в 17:30, другое — подготовить специальное семейное меню на компанию из шести человек. Вашему агенту остается лишь сравнить все предложения и предпочтения участников и автоматически забронировать столик в рамках предварительно установленных лимитов.

Таким образом, рестораны, сохранившие свободные места на вечер, смогут направлять целевые предложения группам людей, готовым поужинать пораньше, еще до того, как те окончательно определятся с выбором. Сторона покупателей обладает четкими предпочтениями и бюджетом, сторона продавцов владеет неразорванными столами и возможностью снижения цены; не хватает лишь базовой инфраструктуры, которая позволила бы агентам обеих сторон обнаруживать друг друга и проводить сделки.

Uber уже доказал, как платформа может сводить покупателей и продавцов вокруг относительно простых транспортных потребностей, а AI Agents имеют потенциал расширить эту модель на потребительские сценарии вроде организации ужинов со множеством жестких ограничений. Исторически большинство интернет-сетей создавались под привычные паттерны поведения людей, но сейчас нам критически необходимо строить инфраструктуру специально для машин.

Предприниматели вполне могут начать создавать специализированные хабы сопоставления, где личные агенты будут выводить на рынок сложные запросы, а поставщики будут конкурировать за их выполнение.

Как построить торговую сеть агентов

По факту криптоиндустрия давно предлагает зрелую организационную парадигму вокруг концепции «намерений» (Intents): пользователю достаточно заявить о желаемом конечном результате сделки, после чего различные провайдеры начинают конкурировать между собой за ее исполнение.

Возьмем в качестве примера UniswapX: пользователь подписывает ордер, четко указывая желаемую токен-обменную пару и приемлемые условия; маркетмейкерные решения (solvers) затем конкурируют, пересекая различные источники ликвидности, чтобы выполнить этот заказ лучше всех.

AI Agents идеально подходят для масштабирования этой «интент-модели» на повседневную бизнес-сферу. Большие языковые модели (LLM) способны конвертировать обычные диалоги естественным языком в стандартизированные запросы для поставщиков, а агенты отвечают за поиск предложений в сети и согласование деталей сделки. Такой низкопороговый интерфейс взаимодействия обещает существенно снизить издержки на координацию, сделав рентабельными даже средние и мелкие траты вроде организации ужина на шестерых.

Те же самые сетевые эффекты, которые когда-то определили ценность Uber, постепенно будут накапливаться и в этих усложненных торговых сценариях. Подключение каждого нового ресторана добавляет посетителям еще один вариант точного совпадения, что особенно критично для небольших групп с жесткими пищевыми ограничениями или строгими таймингами.

По мере роста числа групп, инициирующих запросы, шансы ресторанов генерировать дополнительный доход от оборачиваемости столиков резко возрастают, что вынуждает их подключать собственные системы бронирования к общей сети и направлять более таргетированные ценовые предложения. Как только уровень вовлеченности в одном городе достигнет критической массы, эта архитектура сможет органично расшириться на новые категории потребительских расходов.

Что касается стратегии холодного запуска, предпринимателям стоит начать с одного города и сегмента общественного питания. Первая версия продукта обязана гарантированно экономить пользователям значительное количество времени или денег, ради чего они захотят пригласить друзей; одновременно партнёрские рестораны должны видеть заказы, дающие чистый прирост выручки, обычно ими упускаемый. Только при взаимной выгоде обе стороны сохранятся на платформе и начнут приглашать новых участников.

Касательно монетизации я полагаю, что сами агенты для конечных потребителей могут быть полностью бесплатными, а заработок строиться по аналогии с моделью «оплаты за поток заказов» (Payment for Order Flow). Конкретнее: пользователь указывает, что ему нужно и какой максимум он готов потратить, после чего разные поставщики соревнуются в выполнении заявки.

Если агент предложит стоимость $300 за организацию ужина и фоновая система выберет ресторан, готовый принять заказ за $270, платформа может забрать разницу в качестве комиссии или взять маршруционную плату за успешное привлечение сделки. Эти доходы от сопоставления, в свою очередь, способны напрямую субсидировать расходы пользователей на вычислительные мощности для инференса AI.

Разумеется, платформа обязана обеспечивать прозрачность: пользователи должны четко понимать принципы заработка своего агента и алгоритмы его ранжирования среди множества предложений. Насколько сильно потребители готовы делегировать агентам решения о тратах, в конечном счете определяется степенью доверия к этой системе фильтрации.

Почему данная бизнес-модель создает долгосрочный барьер

По мере резкого снижения искусственным интеллектом маржинальной стоимости копирования программного обеспечения наличие просто удобного софта перестает быть дефицитом. Именно отношения внутри конкретных сетей — связи между частными лицами и бизнесами, готовыми постоянно вести там торговлю, — превращаются в более фундаментальную конкурентную защиту. Если оглянуться на эпоху интернета, величайшие компании вроде Facebook, eBay и Uber строго следовали этому правилу: чем больше участников присоединяется, тем полезнее становится сеть для каждого отдельного пользователя.

Сети сопоставления, ориентированные на коммерцию агентов, likewise способны аккумулировать такое неуязвимое преимущество первопроходца. Конкуренты смогут молниеносно скопировать программный стек с идентичным интерфейсом и функционалом, однако им по-прежнему придется с нуля формировать пул продавцов и покупателей, способных стабильно исполнять обязательства. Возвращаясь к кейсу с ресторанами, это означает необходимость охватить достаточное количество местных заведений, готовых самостоятельно направлять ставки, а также массив потребителей, желающих оперативно размещать заказы.

Гарантия надежного исполнения каждой сопоставленной сделки сама по себе выступает ключевым элементом строительства инфраструктуры. Партнёрские рестораны должны быть уверены, что агент, отправивший запрос, действительно обладает полномочиями на оплату со всего состава группы; посетители, в свою очередь, нуждаются в подтверждении, что после нажатия кнопки подтверждения цены столик будет надежно забронирован по согласованной сумме.

Следовательно, сети необходимо внедрить собственный механизм верификации для утверждения прав доступа агентов, фиксации ключевых условий бронирования и бесперебойного проведения финансовых расчетов. Кроме того, в случае нарушений исполнения — например, отмены брони группой в последний момент или отсутствия резервного столика у ресторана — обе стороны должны заранее знать регламент урегулирования споров.

Предприниматели могут параллельно развернуть доверительную инфраструктуру вместе с торговым рынком. Стоит покупателям и продавцам начать активно взаимодействовать внутри сети, как платформа автоматически начнет накапливать реестр достоверных данных, фиксирующий тех, кто регулярно выполняет взятые на себя обязательства, и сопровождая это устоявшимся арбитражным процессом. Инфраструктура, помогающая участникам находить выгодные предложения и гарантирующая безупречное исполнение сделок, естественно сформирует привычку возвращаться именно к ней при каждом новом торге.

Какие еще сети агентов можно создать основателям

Бронирование столиков в кафе служит лишь упрощенной иллюстрацией моей концепции. На практике AI Agents способны помочь возвести множество узкоспециализированных вертикальных торговых платформ, при этом особое внимание заслуживают следующие направления:

· Путешествия и деловые поездки: личные агенты синхронизируют графики и финансовые бюджеты нескольких путешественников, после чего проводят комплексные переговоры с различными отелями и авиакомпаниями, чтобы согласовать маршрут, устраивающий каждого. Когда группа сохраняет гибкость в выборе дат отъезда или направления, она способна активировать скрытые льготные тарифы, недоступные через стандартный поиск по фиксированным ключевым словам.

· Корпоративные закупки: выделенный закупочный агент предприятия может круглосуточно мониторить рынок и вести динамичные переговоры с поставщиками верхнего эшелона касательно объемов будущих поставок и сроков фиксации цен. Сравнивая предложения, он одновременно оценивает логистические графики и кредитные плечи, помогая покупателю оптимизировать совокупную себестоимость и даря производителю предсказуемый спрос.

· Рынок вычислительных мощностей: агенты способны автоматически сопоставлять нагрузки вычислительных задач с простаивающим облачным ресурсом сети, учитывая спецификации оборудования, географическое расположение дата-центров и временные окна. Компании даже могут закупать будущие вычислительные емкости через такую платформу заранее, эффективно страхуясь от резкого скачка цен на ресурсы в период операционного масштабирования.

· Онлайн-арбитраж споров: участники рынка могут коллективно заложить в контракт условие о передаче конфликтов в общий арбитражный трибунал, обладающий куда большей скоростью обработки, чем государственные судебные инстанции. Каждое новое объединение продавцов и покупателей, принимающих единые правила судопроизводства, повышает притягательность и авторитет трибунала для следующих поколений рыночных субъектов.

· Сеть физических устройств: агенты могут напрямую приобретать услуги доставки через распределенные дроновые сети или выкупать свежие данные у подключенных сенсорных узлов. Подключение каждого нового аппарата напрямую расширяет географический охват физической инфраструктуры либо добавляет экосистеме принципиально новые сервисные функции, в которых остро нуждаются остальные участники.

· Совместные медицинские исследования: индивидуальные пользователи смогут безопасно агрегировать метрики здоровья в общие базы данных для участия в краудсорсинговых научных проектах. Чем шире база контрибьюторов, тем надежнее она поддерживает беспрецедентные по масштабам клинические испытания, способные решать медицинские головоломки, ранее недостижимые для выборки ограниченного размера.

Кроме того, зона围绕着 «настоящих человеческих связей» таит в себе щедрый потенциал для стартапов сетевого формата. По мере удешевления машинного интеллекта, приближающегося к абсолютному нулю, реальному обществу по-прежнему жизненно необходимы действенные инструменты для верификации личности, легитимации профессиональных компетенций и установления глубоких уз доверия. По мере того как всё больше рабочих процессов отрывается от традиционных наймодателей, сети репутационных сертификатов, закрытые клубы по подписке и смежные сообщества станут только дороже и привлекательнее.

Заключение

Настоящие коммерческие перспективы чаще всего скрыты в сделках, к которым люди искренне стремятся, но сегодня временные и финансовые затраты на ручной синтез таких операций оказываются непомерно высокими. Наиболее масштабные проекты сетей будущего неизбежно возникнут на стыках совершенно новых сценариев обмена, которые мы пока еще не в состоянии представить.

Выбрав узкую нишу конкретного вертикального рынка, сначала обеспечьте работоспособность двусторонних потоков, а затем стимулируйте каждую сторону непрерывно приводить новых партнеров через ощутимый прирост ценности. Если вы увлечены созданием сетей агентов, буду рад обсудить ваши идеи.