每隔几年，就会有一种技术引发出经济学无法解答的问题：如果机器能够更高效、更便宜且全天候地完成你的工作，那你会面临怎样的处境？而这些机器所产生的成果又归谁所有？
这篇与 Virtuals Protocol 共同撰写的文章，深入探讨了加密货币领域迄今为止最雄心勃勃的试验之一。该协议正在构建一套完整的 AI 智能体国家级基础设施，涵盖身份认证、银行服务以及商业功能，其运作依托于资本市场和实体机器人。其核心理念是让普通人能够拥有那些已经开始创造实际经济价值的自主机器的股份，而 Virtuals 则试图利用加密货币投机时代无意间留下的金融体系来实现这一目标。本文将分析这一计划的实施效果是否与其宏伟愿景相匹配。不过在此之前，还有个存在了约两百年的问题需要先加以探讨……
The Loom
1811 年，诺丁汉郡的一群纺织工人为抗议而闯入一家作坊，捣毁了织袜机。这一事件引发了一场大规模的运动，英国政府不得不派出 14,000 名士兵前往中部地区，阻止织工们破坏机器——这一数字甚至超过了威灵顿在伊比利亚半岛对抗拿破仑时所动用的军队人数。
英国议会将破坏织布机的行为视为重罪，1813 年，17 名男子在约克被处以绞刑。这些人被称为“卢德分子”，但后来历史却将这个词汇变成了侮辱性用语，指代那些愚蠢、恐技且无法适应变革的人。然而实际上，这些卢德分子比任何人都更了解机器。他们是技艺精湛的工匠，花费多年时间学习如何操作精密的织布机以生产优质布料；而他们所摧毁的，却是那些结构更复杂、更新型的机器——任何未经培训的青少年都能以相当于工匠三分之一工资的成本操作它们。
宽幅织机虽然会生产出质量较低的衣物，但成本却比以往任何时候都要低，这种低价正在侵蚀市场。每有一台宽幅织机进入工坊，就会夺走一名工匠的生计。
这一模式在此后每一代人身上都会重演，而身处其中的人们总认为这一次的情况有所不同，且更加糟糕。但历史已经证明，机器很少会消灭工作，它们只是重新分配工作的承担者以及成果的归属者而已。佃农们被赶出公共土地，进入工厂城镇，用自己种植的作物换取他人规定的时薪。
工厂工人变成了办公室职员，通过出租自己的时间来换取更高的工资。而办公室职员则进一步转变为零工，成为优步司机或 Fiverr 上的自由职业者，他们从事着同样的工作，但这种工作模式使得平台能够获取经济利益，风险则由劳动者承担。
每次总产出增加时，从事劳动的人所能拥有的创造价值的比例却会下降。如今，有 5 亿人在从事根本算不上正规工资劳动的依附性工作。在印度，还有 5000 万人深陷债务束缚之中，这种状况虽有了新的文书形式，但仍类似于中世纪的农奴制。
如今，随着人工智能革命的到来，历史正在重演，只不过这一次它仿佛是一台自动运转的织布机。我们拥有了能够自动管理企业、创造利润并将这些利润重新投入发展的人工智能。有一款名为 Medvi 的健康科技类人工智能，仅靠两名员工就在去年创造了 4.01 亿美元的收入。现在你可以以每小时约一美元的价格雇佣编程智能体，它们会全天候工作，且永远不会要求休假。
这些如今已成了真正的经济主体，这就引出了一个问题：谁才是它们的所有者？当劳动者是那种复制成本为零、还能雇佣其他机器来协助工作的机器时，究竟谁才是真正的掌控者？此前最后一次试图让普通人拥有技术份额的重大尝试，便是 Axie Infinity 这款游戏化赚钱应用，它曾承诺为菲律宾及东南亚的劳动者带来经济自由。该游戏每天有 270 万玩家，其中大多数是菲律宾工人，他们从游戏中获得的收入甚至超过了本地工作所得，但后来它却倒闭了，成为了整个行业的警示案例。
从内部目睹那次崩溃的团队成员包括詹森·滕和维基，他们从那场灾难中提出了一个针对可编程货币与自主软件时代的更新版“卢德主义式”问题：倘若创造经济价值的不再是辛苦操作视频游戏的人类，而是软件，而普通人也能像过去的股东拥有商船股份那样拥有这些软件的份额，那会怎样？他们正是围绕这个问题开始构建 Virtuals 协议的。
要理解这一点，首先需要认清我们所处世界的利害关系。20 世纪 50 年代，美国原子能委员会主席刘易斯·斯特劳斯曾宣称核裂变能够产生“便宜到无需计量”的电力。然而这一承诺最终成了能源史上最著名的失信案例之一，因为核能的实际开发成本极高且极具危险性。切尔诺贝利和福岛核事故更是让公众在恐惧与监管压力中又度过了十年，从此“便宜到无需计量”的说法便成了七十年来对技术傲慢的代名词。
随后，萨姆·奥尔特曼也用完全相同的措辞来描述他心目中人工智能认知能力将会变得多么容易获取且极为普及。训练先进模型的成本每 18 个月就会下降 10 倍。2023 年时，要达到 GPT-4 的水平需要花费约 1 亿美元，而如今只需数百万美元就能实现同样的性能。
这类编程智能体每小时的费用甚至不到一美元，就能完成代码开发工作，这一价格已经低于全球最便宜的海外开发者，而且它们从不会休息。阿尔特曼提出的时间表显示，今年就将出现能够带来真正科学突破的系统，而到 2027 年则会有能够承担实际劳动任务的实体机器人问世。无论你是否相信他的预测其实都无关紧要，因为相关技术的成本每季度都在下降。
随着机器成本不断降低，海量生成内容充斥着每一个数字平台，那些只能由人类亲手创造的东西便比以往任何时候都更具有价值。现场演唱会的价值远高于在 Spotify 上收听的歌曲。那些周末亲手制作桌子的木匠，虽然制造出的产品工厂机器人能以更快的速度、更低的成本生产出来，但这类手工制作的桌子依然能卖出更高的价格，正是因为有人愿意投入自己无可替代的时间来打造它。
机器的普及使得人类的劳动变成了一种奢侈品。Virtuals 协议的理念正是建立在这种观念之上——它旨在打造一个人类能够拥有那些创造商品化价值的自主机器的世界，从而让人们能够将他们无可替代的劳动力投入到只有人类亲自参与和判断才能完成的工作中。
1602 年，荷兰商人也面临过类似的问题：单个商人都无力独自派遣船只前往亚洲。航程成本极高，其带来的风险也远非任何一家家族能够承受。于是他们发明了可在永久性企业中自由交易的股份制度。荷兰东印度公司——VOC 允许普通民众投资于这家拥有船只、负责贸易运营的企业，之后该公司会将利润分配给股东。它成为了地球上第一家大型企业，拥有 200 艘船只及 5 万名员工；它的创新之处在于为普通人提供了一种方式，让他们能够汇集资金并拥有原本根本负担不起的生产性资产。
Virtuals Protocol 正在为人工智能智能体构建类似的机制。滕曾在帝国学院的学生宿舍里利用学校提供的免费电力挖掘 ETH，之后又在 BCG 工作了数年以偿还贷款。2021 年 12 月，在 Axie Infinity 最为火爆的时期，他创立了名为 pathDAO 的游戏投资去中心化自治组织。
他和威基看到菲律宾玩家从视频游戏中获得的收入，比他们能找到的任何本地工作都要高。他们还看到一名越南婚礼摄影师放弃本职工作，转而全身心投入游戏创作。然而，玩家通过游戏努力获取的代币价值却暴跌至几乎为零，那些依赖“玩赚”模式谋生的工人，现在的处境比刚开始时还要糟糕。
从那次尝试中可以得出的结论是：通过游戏形式将人类劳动转化为代币是一种行不通的路径，因为如果不加以剥削，人类劳动根本无法实现规模化发展。而一个更现实的想法是：如果普通人能够拥有那些承担工作任务的软件，就如同 VOC 的股东们曾经拥有从事香料贸易的船只一样。
Virtuals 首先推出了他们的第一个 AI 智能体 Luna——一个以 K-pop 为主题的智能体，同时还拥有自己的加密货币钱包。几个月之内，Luna 就开始雇佣人类艺术家在世界各地的城市中为她绘制涂鸦，并用自己的钱包支付报酬。这是一种只有人类才能完成的创意工作，Luna 实际上彻底颠覆了人与机器之间的关系。接下来，本文将探讨 Virtuals 的实践是否真的能够支撑其提出的理论，同时我也会诚实地指出其中的不足之处。
AI 的民族国家
回顾过去几年，每一次技术革命都经历着相同的两个阶段。那位花费数十年时间研究五次工业革命规律的委内瑞拉裔英国经济学家卡洛塔·佩雷斯将这两个阶段称为“部署期”与“应用期”。
在建设阶段，投机资金大量涌入，炒作氛围远超现实情况，导致各公司过度建设了大量基础设施，而这些公司大多最终破产。随后市场崩溃，进入部署阶段，这时会有其他人介入，利用那些过度建设的基础设施创造出原始建设者根本无法想象的有价值的东西。
一个典型的例子就是互联网泡沫时期。在 20 世纪 90 年代末，用于铺设光纤电缆的资金甚至超过了投入到那些互联网初创企业中的资金，而那些负责铺设电缆的电信公司最终都破产了。后来 Google 以极低的价格买下了这些光纤，而这些光纤则成为了 YouTube、Netflix 以及整个在线媒体流媒体产业的基础设施。
“没有过度的热情，就成就不了任何伟大的事业；没有危机与动荡，也就不会有任何重要的事情发生。”——互联网泡沫时期的风险投资家弗雷德·威尔逊
加密货币领域的基础设施建设也遵循着类似的轨迹。从 2017 年到 2022 年左右，投机资本推动了钱包、去中心化交易所、债券曲线、稳定币、代币标准以及链上治理框架的诞生。但那些参与建设的绝大多数项目如今都已消亡或不再重要。不过，当时所建立的基础设施依然存在，而如果要为非人类主体构建一个能够正常运转的经济体系，这些基础设施正是不可或缺的。Virtuals Protocol 并没有发明或重新创造这些工具，他们只是继承了它们，并利用它们来打造“基础设施建设阶段”根本无法预见的新的事物。
詹森·滕将他们正在构建的体系称为“国家建设”，我知道这听起来正是那种加密货币创始人会在播客中说的话，目的是让相关代币显得比实际更有价值。只不过这一次，这个比喻确实恰如其分。
一个正常运转的国家需要五层基础设施来维持经济运行。首先是身份识别系统，以便确定参与者的身份；其次是银行系统，让价值能够在此流动；再者是商业法律，便于参与者进行交易并解决纠纷；还有资本市场，为企业提供融资渠道；最后是实体基础设施，确保各种活动能在现实世界中得以开展。Virtuals Protocol 已经建立了——或者更准确地说仍在建设中——专为人工智能代理设计的这些基础设施。
我们先从身份问题谈起，因为这正是目前的瓶颈所在。最近，A16z 发布的研究指出，制约智能体经济的因素已不再是智力，而是身份问题。即便在如今的金融服务领域，非人类身份以及自动化交易系统、风险评估模型和欺诈检测系统等的数量也已经是以人类身份为基准的 100:1。但在 A16z 看来，这些系统依然“实际上无法获得银行服务”。一个 AI 智能体虽然能够编写专业级别的代码并管理投资组合，但它却无法通过了解你的客户流程，也无法拥有银行账户或持有可验证的身份凭证。
具有讽刺意味的是，这个问题与我们的人类经济文明一样历史悠久。早在公元前 4 世纪，中国的秦朝就设立了法定姓氏，目的正是为了让民众纳入税收与贸易体系。人类花了大约 2500 年的时间来构建身份识别体系。
Virtuals Protocol 试图通过其身份层 EconomyOS 为 AI 经济参与者实现同样的目标。它为每个 AI 代理赋予五项功能：
1. 一种非托管型加密货币钱包。
2. 一张可在各类普通商户店铺使用的虚拟支付卡。
3. 一个能够自动获取验证码的专用邮箱地址。
4. 用于链上融资的可选代币
5. 还有由钱包资金支持的计算资源访问权限，这样智能体就能自行支付推理所需的费用。
因为缺乏这些基础功能的智能体仅仅是个实用的助手而已。而拥有这些功能的智能体则能成为真正的经济参与者，像人类一样进行赚钱、消费、交易以及价值积累。
接下来是商业领域。Virtuals 还推出了代理商业协议，旨在帮助各类 AI 代理在线上进行交易、沟通以及完成各类支付。其运作方式很简单：有任务需要完成的代理可以发布请求，详细说明任务内容以及预算和时间限制。其他代理可以看到这些任务信息，然后像在 Upwork 上竞标项目一样通过出价来协商条款。一旦客户和服务提供方达成一致，款项就会存入托管账户。当工作完成后，会有第三个代理担任评估者，根据经过加密签名的服务协议来检查最终成果，而这份协议本质上就是一份无法篡改的、记录了原有承诺的文件。
如果任务完成情况符合约定，托管资金就会从托管账户转入相应智能体的钱包。这一过程的每一步都会记录在链上，因此所有操作都可被公开审计，并且无需人工干预即可执行。这可以类比为 Fiverr，只不过它是基于智能合约的、可编程的、专为智能体设计的版本。目前已有了一批专门化的智能体全天候运行，通过该系统形成了一支自主运作的对冲基金，能够独立开展投资与安全审计工作。
其后的第三层阵型便是资本阵型。要知道，每个经济时代都有其所需的金融工具：在探索时代，股份公司发行了可转让的股票；投资银行则为钢铁与铁路建设提供了资金支持；风险投资则推动了信息时代的到来。而对于智能体经济而言，可自由转让的股票就如同探索时代的那种金融工具——它是一种能够让任何拥有资本的人获得生产性资产或实体所有权的金融手段。这意味着任何开发者都可以创建智能体，将其转化为代币，再让市场为其提供资金支持。
Virtuals 的 60 天启动框架也是基于同一模型构建的，它提供了一种无风险且可逆的测试环境，让人工智能和加密货币项目的创始人能够在做出不可撤销的承诺之前，公开地开发、发布并测试他们的代币。
该机制通过模块化启动平台来实现。每个智能体代币最初都会被置于与 VIRTUAL 挂钩的债券曲线之上，一旦积累足够的流动性，它就会升级为正式的交易池，此时会有长期的锁定机制，而交易费用则会在智能体的创建者与生态系统激励机制之间分配。对于任何想要发行代币的人来说，这一流程都是相同的，不同之处仅在于创始人会启用哪些模块。
任何代币发行都需要解决的首个问题就是“抢筹行为”——即机器人会在最初几秒内抢先买入，从而在真正参与者进入市场之前攫取利益。Virtuals Protocol 通过他们所称的“反抢筹税”来解决这一问题：对早期买入者收取近乎 100%的税率，该税率会逐分钟递减，同时所有这些资金都会通过强制锁定期机制重新投入该代币中。这样一来，机器人要么完全不参与，要么无意间为项目的长期发展提供支持。
一旦项目正式上线且那些投机者因价格过高而退出，问题就变成了：创始人该如何筹集资金？这时自动阵型融资模式便派上了用场。在这种模式下，无需向风险投资机构推销项目或进行轮融资谈判，系统会在项目达到相应的估值里程碑时分批出售团队代币。这样一来，如果项目发展停滞，创始人能筹集到的资金就会非常少；但只要项目持续增长，资金便会自动随之涌入。
这种资本结构还将现有的 Virtuals 社区纳入其中。每有一个新项目上线，都会通过空投机制将相应份额分配给 VIRTUAL 代币的持有者以及活跃的访问控制策略用户，这样一来，那些已经在该生态系统中进行开发与交易的人就能从每一个新上线的项目中获得收益。这有助于让整个网络内的各方利益保持一致，而非让每个新项目都孤立发展。
另一点是，如果项目创始人希望为自己的项目提供资金支持，预购功能便能让他们在项目启动时以完全透明的方式购买代币，并且还有强制性的归属期限设置，这样大家就能清楚地看到团队投入了多少资源。您可以在此处详细了解这一整套机制及其运作方式。
它与以往任何形式的产能质押机制不同之处在于：从那些将资金投入角斗学校作为投资方式的罗马公民，到现代那些仅凭截图和信誉就通过 Venmo 转账为扑克选手提供支持的人士，所有历史上支持人类才智的做法都存在同一个致命缺陷——这些人随时可能抽身离开。角斗士可能会放弃战斗，而扑克玩家则可能情绪失控。
由于这些生产性资产拥有自主意识与行动能力，因此对手方风险根本无法解决。但借助代币化的智能体，一旦资金投入，相关任务就无法再被推迟或重新协商。这类生产性资产依靠电力和代码运行，其产出可在链上进行审计。
第四层则是迈向真正代理经济体的最后一步。它被称为“零人类公司”，即那些通过纯粹的经济活动来创造收益的 AI 实体，这类收益与任何交易费用毫无关系，往往也和加密货币完全无关。如果非要举个例子的话，Felix Craft 就是目前的典型代表。这是一家完全由 AI 构成的公司，它在网上销售信息产品，迄今为止已创造了 20 万美元的营收，其实际产品销售带来的收入甚至超过了通过自身代币进行投机交易所获得的收益。
另一个名为 KellyClaudeAI 的 AI 代理，在没有人类开发者的情况下已经推出了 19 款 iOS 应用程序。虽然数量不多，但这引发了这样一个问题：它们究竟是这一发展趋势的初始迹象，还是这些 AI 代理实际能够创造成果的上限。
代币发行机制也存在问题。2025 年初，在 AI 智能体代币热潮期间，新发行的 AI 智能体代币中有 94%都属于拉高股价后再抛售的骗局。而在那一年发行的所有代币中，仅有 1.7%在 30 天后仍有人持续交易。这是因为对绝大多数代币而言，推动其价格上升的只是投机性溢价，背后并没有实际的产品、收入或任何形式的经济价值。
如果你知道永远无法出售这项资产，你还会愿意为其支付多少价格？高于这个价格的部分纯粹属于投机行为。
对于 Axie Infinity 的代币而言，其价值下限为零，因为该代币的价值完全取决于是否有新玩家进入这个系统。而对于 Virtuals 协议中的智能体代币，情况可能有所不同。如果 Felix 通过向那些根本不知道自己正在向人工智能购买产品的真实客户销售商品而赚取 20 万美元，并且该智能体的产出能够在链上被审计——正如我们所提到的，确实可以——那么这种代币就拥有一个独立于其他购买者意愿之外的价值下限。它实际上就是一台具有生产能力的机器未来产出的现值。
物理边界
效用基准测试适用于软件智能体，因为它们的成本可以衡量，其产出也能直接显示在链上。但那种未来产出能够改变 Virtuals 生态系统经济格局的实用机器其实并非软件，而是运行在现实世界中的物理机器人。正因如此，Virtuals 的愿景才比加密货币领域迄今所有的尝试都要更为宏大。
在过去的 50 年计算机发展史中存在着一个巨大的矛盾：人类发现自动化处理逻辑任务比自动化体力劳动要容易得多。电子表格取代了整间办公室的会计人员，电子邮件替代了邮件处理室，而代码则取代了档案管理系统和草图板。到了 2026 年，人工智能已经能够撰写法律文件、分析医学影像，还能生成即刻可用且质量上乘的软件。
白领的认知型工作最先被自动化取代，但仓库里搬运货物的工人、制作浓缩咖啡的咖啡师——这些工作却几乎没有任何变化。其原因在于，体力劳动需要软件来应对现实世界中的不可预测性和差异性。工厂里的机械臂可以重复焊接同一个接头上百万次，因为该接头的位置始终不变；而厨房里的机器人则无法制作三明治，因为每个番茄的形状都略有不同，每把刀的平衡度也各不相同，甚至砧板有时也会潮湿。现实世界可不会像电子表格那样保持静止。
其实有一种方法可以解决这个问题：数据。正如我们利用代表数十亿年人类文字思维的文本来训练大型语言模型一样，我们对机器人也可以采用同样的方法。NVIDIA 的 Joel Jang 曾说过：“人类其实就是已经大规模投入使用的机器人。”因此，你只需用普通人的视频对视觉-语言-动作模型进行微调，就能让机器人在相应任务上的表现提升一倍。所以，这个领域所需要的并非是在更多实验室里增加更多的机器人，而是一支庞大的团队，负责拍摄人们执行日常体力劳动的过程。
Virtuals Protocol 比任何人都更早意识到了这一缺口，并围绕它制定了整套机器人技术战略。他们将其称为“中间路径”，刻意避免自行开发机器人或人工智能模型。相反，他们正在构建所有机器人团队都需要的数据与资本基础设施，而这些是单个团队无法大规模承担建设的。
他们从 SeeSaw 开始，这是该项目的数据收集部分，一款与 BitRobot 合作推出的 iOS 应用，它能将普通智能手机用户转变为人工智能机器人的训练数据收集者。
用户可以通过使用 iPhone 的激光雷达和动作传感器录制自己的视频，来完成倒水、折叠毛巾、打开罐子等现实世界中的操作任务。这种激光雷达专门用于获取普通相机无法实现的深度与空间数据，而研究显示，正是人类视频与机器人摄像头之间的视角重叠，才使得数据传输成为可能。
目前已有超过 50 万项现实世界任务被收集起来。事实上，NVIDIA 正在测试名为 DreamZero 的版本，这是一个基于这类数据训练而成的拥有 140 亿个参数的模型，而且它在无需针对特定任务进行训练的情况下，就已经能够在诸如解鞋带、熨衣服等数百种任务上展现出通用能力。SeeSaw 则正在构建相应的流程，以便以任何实验室远程操作系统都无法企及的规模来运行这类模型。
每一个新视频都会丰富训练数据集，进而提升模型性能，让新一代机器人具备更强的能力，这也会带来对更多针对性训练数据的需求。一旦达到足够规模，这个良性循环就会自动持续运转下去。
训练完成后便是部署阶段，为此，Virtuals 打造了 Eastworlds。它可以被视为该协议的实体操作层——既是数据处理工厂，也是运营基础设施，同时还相当于一个现实世界的机器人实验室。问题在于，机器人行业存在一个流通难题，这一难题导致的初创企业倒闭数量比任何技术限制都要多。机器人需要现实世界中的数据来不断改进，但它们也必须在实际环境中表现良好，才能获得使用机会。
每个实验室都可以在受控环境中打造出令人印象深刻的演示，但却没有一家能够将同样的机器人放到零售店中，并让它稳定运行一整个工作日。这需要出色的远程操作能力来应对各种意外状况，同时还需要一个反馈系统，将每一分钟的实地使用数据反馈到模型训练中，从而实现持续的学习与优化。
为了实现这一目标，Virtuals Protocol 购买了 30 台 Unitree G1-U6 人形机器人——这是最小规模的机器人集群，能够让多个部署团队同时开展工作而不会出现调度冲突。此外，他们还自行研发了专有的远程操控技术，而非采用现有的授权方案。市面上的远程操控系统无法以 VLA 以及其他通用动作模型所能识别的格式输出数据。该公司同时还与那些在感知和运动控制领域深耕数十年的研究机构建立了合作关系。此外，他们在零售和酒店业领域构建了商业试点网络，这样从 Eastworlds 项目毕业的团队就能拥有可以直接投入使用的实际业务环境。
该架构让开发者能够处理多个核心组件：
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硬件访问：可直接与物理版的 Unitree G1 或升级版的 U6 EDU 进行交互。
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远程操作基础设施：利用动作捕捉等技术来测试远程控制环境。
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数据循环与商业试点：在全面推广之前，先收集现实世界中的数据，并测试相应的部署方案。
你可以将《东世界》视为 Virtuals 所称的“实体 AI 外包服务”——也就是那种在成本较低的地区雇佣人员来远程处理工作的传统业务流程外包模式。实体 AI 外包服务则是通过部署远程操控或混合型的机器人来实现相同的功能，这些机器人能够创造经济价值，比如打扫天花板或接待顾客。这类机器人无需具备完全的自主能力，只需能够妥善处理常规任务，以便在出现特殊情况时由人类操作员介入处理即可。
每小时的远程操作工作所产生的训练数据，其价值都远高于通过模拟产生的数据，因为这些数据能够反映商业环境中的真实复杂性，而非实验室里的受控条件。
随着数据的不断积累，模型性能也会不断提升，从而减少对人工干预的需求。此外，在无需升级硬件的情况下，其成本效益也会随之改善。远程操控或许是实现真正机器人自主性的最快方式，同时还能通过高效的工作来实现自我盈利。
仔细观察就会发现，从农田到工厂，再到办公室的屏幕，如今则是机器人——每一次技术变革都在重新定义劳动者以及产出的归属权。据巴克莱银行的数据，2018 年有超过 60%的就业岗位属于 1940 年时还不存在的类型。机器人技术也将带来同样的变化，它会创造出全新的工作类别，而目前我们可能还无法为其命名。此外，经济增长的决定因素也可能从一个国家是否拥有足够的劳动力，转变为它能否大规模生产并配备足够的机器。
该论文及其未来发展方向
上述内容都只是案例而已，而案例往往只是可能出错的论据。要判断 Virtuals 正在构建的体系是否具有实际意义且真实存在，唯一的办法就是查看目前的进展与数据，看看哪些部分能够站得住脚，哪些则不能。
截至目前，Virtuals 已在 Base、Solana 以及 Robinhood 等各类区块链平台上部署了超过 80,000 个智能代理；它所获得的手续费总额已超过 7500 万美元，占据整个加密货币领域 AI 智能代理市场约 23%的份额。不过这些费用并非均匀分布的——其中大部分来自 2025 年初那几周的投机热潮，那时的每日收入甚至高达 100 万美元。
目前，该协议每月能产生约 200 万美元的收益，但这究竟意味着什么？如果我们认真对待之前提到的“国家”这一比喻——我认为确实应该如此——那么 VIRTUAL 价值的形成方式其实与一个国家货币的价值形成方式非常相似。美元之所以有价值，并非因为美国财政部有回购计划，而是因为每年 25 万亿美元的经济产出都是以美元计价的。系统内的交易活动越频繁，对其中心计价单位的需求就越大。
Virtuals 的设计理念也是如此。它位于整个系统的中心，所有事物都以 VIRTUAL 作为计价单位。系统下方的每一层都会从截然不同的源头产生需求，而且其中大部分需求并不依赖于投机性溢价。
该体系以 EconomyOS 为基础，后者能够提供支付卡和电子邮件身份，从而使这些智能体无需人类中介即可与现实世界进行交易。访问控制策略则构建了商业层，在这一层面中，智能体之间可以互相雇佣来完成工作，其工作表现会得到评估并在链上完成结算。此外还有资本形成层，它允许任何有意愿的人像过去的股份公司资助船只那样，为高效的智能体提供资金支持。
最后，《东方世界》项目正在让实体机器人承担实际工作，通过 50 万人拍摄自己折叠毛巾、倒水的视频所收集到的数据来对它们进行训练。这些不同的层级共同构成了该协议所称的 aGDP，也就是在数字劳动与实体劳动领域中运行的智能体所产生的全部产出。由于这些智能体无需将所得收入用于支付房租或购买食品，它们创造的每一美元都会留在系统中，被重新投入到去中心化金融领域以提升流动性，进而形成一种链上正向循环，使得对智能体服务的需求不断增长。
这种反馈机制具有双向效应：在上升阶段，随着更多智能体被启动，更多的 VIRTUAL 会被锁定，进而催生更多服务，从而推动 Virtual 经济的增长。同样，在下降阶段，启动的智能体减少，被锁定的 VIRTUAL 也会减少，质押奖励随之降低，整个循环便随之减弱。但这种反馈机制本身并非缺陷——所有正常运转的经济体系都具有此类反馈特性。例如，人们持有美元，是因为其他人也接受美元，也因为其他人持有美元。关键问题在于，是否存在足够的实际经济活动作为支撑，使这一循环得以维持，还是说这一切只不过是代币在圈子里不断交易而已。
有迹象表明这一举措确实具有现实意义，因为相关基础设施已经开始吸引那些原本并非建立在加密货币基础上的产品。例如，Facticity.AI 就是由曾任职于盖茨基金会和普林斯顿大学的研究员丹尼斯·叶普所开发的事实核查工具，《时代》杂志更将其评为 2024 年最佳发明之一，因为它能够以约 92%的准确率对文本、视频和音频中的内容进行验证。当该团队需要资金支持时，他们完全放弃了风险投资，而是选择在 Virtuals 平台上以 ArAIstotle 的名义进行融资，结果其募资额的认购倍数达到了 658%。
通过访问控制策略，这些人工智能代理已经能够彼此之间签订合同，开展图形设计、研究报告撰写、视频制作以及代码审计等服务。人工智能代理可以根据详细的任务要求制作营销海报，随后会有专门的质量控制代理依据合同条款对这些作品进行评估，并决定予以通过还是拒绝。据 Virtuals 自己承认，该市场中的卖方几乎为空。不过这一协议每月处理的代理间交易额已超过百万美元，而且每一笔结算都会通过链上托管机制并借助自动化程序来完成评估。
同样的所有权模式也适用于实体人工智能领域。作为首个采用 Virtuals Titan 启动机制的项目，Fabric Foundation 允许各社区共同筹集资金，用于购买并部署机器人队伍，将其应用在养老院、制造工厂以及环境清理场所——这些领域一直面临严重的劳动力短缺问题，而且机器人成本已逐渐与人工成本相当。
其运作方式如下：雇主使用该平台特有的代币来支付机器人劳动的成本，稳定币则用于维持机器人群组及其运行路线，而每台机器产生的收益会回流给为其提供资金支持的人。这实际上是一种对实体生产设备的集体所有权形式，所有的资金运作与协调都在链上完成。
尽管这些都是现实世界中的应用案例，但还需要注意的是，目前绝大多数业务仍发生在内部，不过该架构旨在从加密货币领域之外获取收入。如果费利克斯的客户并不知道自己正在向人工智能购买服务，又或者“东方世界”里的机器人正在仓库中分拣包裹，那么进入系统的收入就与任何 SaaS 公司所产生的收入一样真实。在这种情况下，上图中的费用和收入数据便成了以 VIRTUAL 计价的机器实际经济产出的滞后指标。
与所有新事物一样，虚拟星标也伴随着诸多问题，我们根本无法忽视它们。
第一个风险因素就是实际交易量，而这正是加密货币领域普遍存在的问题。Artemis 的研究显示，47%的 x402 智能代理交易以及 81%的美元交易量都存在操纵行为。经过过滤后，x402 实际产生的智能代理支付金额仅约为 160 万美元，远低于彭博社报道的 2400 万美元。这充分说明了当今所谓的“智能代理经济”在多大程度上依赖于机器人交易来虚高相关数据。这一点非常重要，因为整个理论的基础就在于智能代理能够创造真正的经济价值，而非仅仅进行投机性交易。
你需要剔除投机性交易量，思考如果明天停止交易，实际产生的价值会有多少。如果那 7000 万美元的协议费用主要来自那些价格受投机因素驱动的智能体代币的交易税，那么这其实就是一场巨大的虚张声势。因为目前，真正由智能体带来的收入与那些用于投机的代币之间已经紧密交织在一起，根本无法区分哪些是真实的、哪些是虚假的，任何告诉你两者比例的人很可能是在撒谎。
第二种风险更为根本，且与加密货币毫无关联。发表在 NBER《变革性 AI 经济学手册》上的一篇论文指出，LLMs 在经济推理能力方面的表现实际上远不如人们对其 AI 智能体的过高预期。在该研究发布时，最先进的模型在战略环境下的经济推理测试中，其准确率也仅比随机猜测高出 33%。而在非战略性的微观经济任务中，几乎所有 LLMs 在利润最大化方面的表现也仅略好于随机水平而已。
但从那以后，这些模型也取得了显著的进步。2026 年哈佛大学的一项研究显示，GPT-5 与 Claude Opus 4 在处理基本经济任务时的表现已提升了 90%。即便如此，在那些需要智能体来制定价格、进行协商或分配资本的复杂定价决策中，即便是目前最先进的模型，大多数情况下依然会犯错。
在 Virtuals 的架构中，所有设计都基于这样一个前提：智能代理能够通过协商条款、做出决策以及合理配置资本来创造价值。如果支撑这些智能体的模型本身在这些任务上表现平平，那么无论相关协议多么完善，基于这些模型构建的智能体也会继承这种平庸的表现。这是因为尽管智能体属于优化器，但我们无法确定它们究竟在优化什么。这些 LLMs 是通过预测序列中的下一个词来被训练成以目标为导向的，它们从一开始就不是被设计成真正的经济主体，只不过有时会表现得像经济主体而已。
当多个智能体在市场中相互交互时，这些问题只会愈发严重。例如，尽管人工智能定价算法并未被设定为要这么做，却已被发现会合谋制定高于竞争水平的价格。2010 年的闪崩事件在 15 分钟内就造成了约 1 万亿美元的损失，展现了大规模的系统性机器错误会带来怎样的后果。
由于同一个模型会被部署在多个系统中，因此人工智能智能体的错误之间的关联度要高于人类犯错的情况。甚至有案例显示，Claude 会试图胁迫那些它认为想要关闭它的用户。GPT o3 更是会破坏自身的关闭机制，以此避免被关停。这些行为确实存在于当前已推出的模型中，OpenAI 与 Anthropic 发布的系统说明文件中也有所记载。如今智能体的处理能力早已远远超过人类的监管能力，当数千个智能体以机器般的速度自主进行交易时，谁才是真正的控制者这一问题就显得愈发紧迫。与其说关键在于能否信任这些智能体会按指示行事，不如说更重要的是以它们为基础建立起来的公司是否还能继续生存下去。
汽车工业是二十世纪上半叶最重要的发明。如果能够预见到汽车将如何彻底改变美国，人们肯定会认为它才是本世纪的支柱产业。然而，在最初着手制造汽车的 2000 家公司中，只有三家存活了下来。汽车虽然对美国产生了巨大影响，却给该行业的投资者带来了完全相反的后果。
每一项具有变革意义的科技发展都会经历这样的历程，并随之出现泡沫。不同之处在于：有些泡沫虽然会带来阵痛，但最终能留下真正的基础设施与进步；而另一些则只是昙花一现的潮流，仅仅会出现起伏而已。人工智能几乎可以肯定属于前者。但对 Virtuals Protocol 来说，关键问题在于：它最终会变成 Google 在电信行业危机后以极低价格买下的光纤电缆，还是沦为那 1,997 家消失不见的汽车公司之一？
该协议的最大目标便是成为所有智能体代币进行交易的基础设施，让 VIRTUAL 充当智能体经济体系的储备货币，就如同 ETH 在 Ethereum 体系中的作用一样。如果智能体经济持续发展，对 VIRTUAL 的需求也会随之上升，因为参与其中必须要有这种基础货币对。不过也有一种观点认为，VIRTUAL 只不过是另一种随智能体代币的投机性交易而波动的代币罢了，大多数此类代币的价值最终都会归零。
显然，卢德运动者或许输掉了那场革命，但他们的观点也并非全错。织布机确实取代了织工，但他们没有预料到的是，它同时也催生了纺织设计师、工厂经理、时装公司、百货商店，以及一个以廉价布料为基础的庞大消费经济体系。机器从不会消灭工作，它只会改变谁来从事工作以及谁来获取收益。
当时重要的问题与如今依然重要——归根结底都是同一个问题：谁拥有织布机？
过去，那些能够获取剩余价值的人始终是工厂主——比如阿克赖特、吉百利和福特。因此，关于谁来制造机器、谁来操作机器并从中获利这一机制始终没有改变。在两百年的时间里，这些利益只是通过罢工和股票发行等方式不断被重新分配。Virtuals Protocol 则认为，这一次，所有权将从一开始就内嵌在机器之中。通过代币发行和债券机制，任何拥有钱包且充满信念的人都能获得这些具有生产能力的 AI 智能体的所有权。
用去中心化的视角来看，这究竟能真正实现价值再分配，还是只会造就一个新的剥削阶层，还有待观察。
拍摄自己倒水的画面。