振り返ること500年、資本主義体制下の労使矛盾は、常に資本の絶え間ない勝利を象徴してきた。生産側では、労働力の参加度は次第に機械操作のレベルに縮小し、消費側では、ユーザーベネフィットはプラットフォームのためにデータを生成・利用することにある。両者の協力により、企業の資本市場における評価を支えている。しかし、人の組織モデルは長期的に徹底的に定量化されることができず、ホワイトカラーのKPI/OKRは依然として階層制であり、年収100万や歩合給もテイラー制の変種に過ぎない。明確な公式がなければ、資本はその価値を評価できず、資本効率に影響を与える。アルゴリズム安定通貨はDeFiの聖杯なのかは未だ不明だが、組織の計算可能性は確かに金融レバレッジの計量カップだ。大規模モデルはTokenの量を暴力的に突破しようと決定し、安全なSaaSの崩壊は単なる表層に過ぎない。製品設計も進行中であり、ニッチな専門能力の代替と規模化こそが命運を握る。イノベーションは未踏の領域へと進む。これらは我々に無限の示唆をもたらす。特に、DeFiのDAOモデルが次第に崩壊し、トークン経済学が破綻に向かう今。一言で言えば、なぜAIの組織モデルとTokenモデルはDeFiよりも効率的なのか？これらは一体どう始まったのか？----------> Tokenの廉価化、Agentの実用化。利益300%のために、資本家は自らの絞殺索を売り払うこともできる。現在の仕事を守るために、労働者はAgentにスキルを書き込む。資本側では、スキルを持つAgentは利益と同じ神聖な地位を持つ。Agentは「人的能力」をスキルに精錬し、さらに人的組織はAgentを中心としたインタラクション儀式の連鎖へと変わる。PromptやContext、現在のHarnessエンジニアリングは、人的組織モデルを無人地帯に変えつつあり、少なくとも人を減らす必要がある。次の同僚はロボットではなく、「能力」本能かもしれない。これは幻想ではなく、データレベルのScaling Lawは次第に失効しつつあるが、データの収集と生成は重要ではなくなる。AGIの成功まで、新たな評価対象が必要だ。_画像説明：内容はもはや価値がない__総合情報：@ARKInvest_Claudeがプログラミング分野でAGIを実現する第一歩を選び、AIはチャットボックスの娯楽モードを超え、実世界のストック市場に切り込む。例えばプログラミング、安全性、そして新たにリリースされたデザイン。この破壊的イノベーションは、最終的に新たな経済増分を生み出すのか、それとも経済をTokenの役割に引き込み、雇用喪失の永続的低水準をもたらすのか。我々はこの過程を目撃している。しかし、現在のTokenの廉価化は、かつて少数の大企業が独占していた能力を中小企業に下放し、超個人を形成することを意味し、これは幻想ではない。中国を例にとると、Tokenの呼び出し量は2024年に1,000億/日から2025年末に100兆/日へと増加し、コンテンツとデータの生産はゼロコスト時代に突入しつつある。注意すべきは、計算能力の不足は相対的な状態であり、大企業は「能力」の独占をやめていないが、「計算能力」の独占を通じて既存の優位性を維持しようとし続けている。しかし、Tokenの全体的な廉価化の必然的な流れは止められない。大規模モデルのパラダイム比較は多様だが、「AIはどう人を助けるか」の進化の過程は、長らくあまり注目されてこなかった。私の見解では、Harnessは空間的な形態であり、Agentが初めて境界内でタスクに集中し、深さ優先戦略を採用するもので、質問応答の広さ優先とは異なる。_画像説明：Agentの進化史__画像出典：@zuoyeweb3_Tabキーが最初にコード補完に使われた時点で、人類はすでにAIの入力層となるのは時間の問題だった。試行錯誤のコストは指数関数的に低下し、人の協働モデルはより多くの面白い試みを展開できる。* ソフトウェア：SaaS、人の能力はもはや人ではなくAgentの出現による * ハードウェア：計算力カード＋HBM、データセンターがAIの需要に直接応える * 空間：Harness、人と協働する物理空間ではなく、Agent間のデジタル空間 * 交流：豆包スマホの終焉、GoogleはAndroidの基底層でGUI Agentをサポート AIが何を言うかの能力は、商業的価値が高いわけではない。文字生成のコストは人にとって非常に低いが、「何をするか」が、Tokenの消費量を画像や動画生成に追いつかせる。AWSが売るのはサーバーではなく、使用時間だ。AIが売るのはTokenではなく、「仕事の能力」だ。これがSaaS業界の恐怖の根源だ。残念ながら、DeFiはすでに大規模モデルではなく、SaaSになっている。DeFiプロトコルのSaaS化---------------> DeFiは時代遅れではないが、過剰に成熟している。AIはソフトウェアエンジニアリングを再発明している。置き換えられるのはSaaSだけではなく、SaaSが最も典型的だ。たとえBloomberg端末の最も重要な商業価値は、技術の先進性ではなく、情報の権威性にある。この権威は、数十年にわたる業界のコネクションや人脈、非標準データに沈殿している。Agentは一つの選択肢を提供する。データから未来を推測できる。リスクを冒す次の一歩も、同業者を超え、小さな利益を稼ぐ可能性がある。_画像説明：SaaS崩壊中__画像出典：@zuoyeweb3_理解できるのは、Agentは資本の追求性を巧みに利用していることだ。もちろん、完全なBloomberg端末情報を待つこともできるし、断片的で不正確なデータを使って一攫千金を狙うこともできる。これは新しいことではない。IBKRの創設者トーマス・ピーター・フィッツは、金融分野で最初に「発明」した、あるいは物理的取引端末を組み立てた人物だ。すべては、放置されたP101から始まった。もし、あるデータの利用方法でより多くの利益を得られるなら、より多くのデータを集めることができ、フローモーションが始まる。SaaSの独占は過去のものとなり、AIの販売が未来を握る。残念ながら、我々はこれからDeFiに切り込む必要がある。DuneやDeFiLlamaのAPI課金壁を覚えているだろうか。金のデータを乞う、あるいはArkham Exchangeの最終閉鎖。暗号業界のデータは、もともと価値がない。しかし、暗号業界は直接的にオープン金融システムであり、その生成データは繰り返し学習可能だ。AI登場以前でも、フォークされたプロジェクトの速度は月単位に低下し、PumpFunの模倣Memeは秒単位に圧縮可能だ。ここには逆説的な推論が存在する。DeFiは金融システムの先行テストベッドだ。私たちが今試みているAI+DeFiは、その後の金融進化のテンプレートになるだろう。* 例えば、2008年の金融危機前、無担保取引のLIBORが「金融危機を引き起こした」後、米国債取引のSOFR指標に置き換えられたが、超過担保メカニズムはDeFiの清算の最終性を保証している。 * 例えば、大規模モデルの供給者はTokenを消費量で販売したくない。そこで、階層的マーケティングや能力のカスタマイズ、専門的改造を行い、トークン経済学は「使用価値」を麻花のように遊び尽くしている。 Crypto Tokenは使用価値に固執し、AI Tokenは経済価値に固執する。この観点から見ると、DeFiのハッキングは単なる常規的なストレステストに過ぎず、オープンシステムはバグを自己修復できない外部エントロピーだ。第二十二条の軍規のブラックユーモアのように、外部信号システムの刺激がなければ、暗号は現在の環境が安全だと仮定し、危機が発生すれば中央集権的な処理システムに崩壊する。例えば、Drift事件では、指摘された対象が凍結遅延のCircleに変わっている。_画像説明：コードでは安全性は解決できない__画像出典：@zuoyeweb3_AI能力の飛躍前に、DeFiはすでにSaaS化を完了している。取引回数に応じて課金するだけで、「金融」を直接チェーンに移すことはできない。RWAのオンチェーン化は流動性不足に直面し、DeFiには良い解決策がない。しかし、Agentの能力進化は、DeFiのルールを書き換える可能性に明るい兆しをもたらす。1. 代币経済学：チャネルごとに使用量を分散し、「資本効率」に基づいて投下； 2. ルール設定：Mythosは安全な最終性を提供し、AIはゼロデイ危機に対抗； 3. 人の組織：素晴らしいことに、DeFiはすでに数人で数百億を管理している。 エンジニアリング物語の復興-------> 安全はどこから来るのか、チューリングマシンの決定性、危険はどこから来るのか、無限の可能性。YCのGarry Tanは「Fat Skill、Thin Harness」と語り、これに深く共感する。基本ルールをしっかり定めること、すなわち「秩序に基づく自由」だ。チューリングマシンは無限に組み合わせ可能であり、フォン・ノイマンアーキテクチャは計算に時間差を生じさせる。大規模モデルも真の乱数を生成できない。データが価値を持たない未来では、人の行動だけが金銭の流動に価値をもたらす。しかし、その人の行動も時間を要し、AIに徹底的に学習され、エンジニアリングやコード化された表現に内在化される必要がある。有限追無限、究極的には不可能だ。LLMは幻覚を完全に排除できず、「これ非AI、これ非人力」の域に逼迫しなければ、市場メカニズムによる適正価格付けは不可能だ。そうして初めて、スマートコントラクトを本当に信じることができる。現状のスマートコントラクトは成功とは言えず、The DAOの分岐、Curveのプログラミング言語バグ、さらにはDriftのマルチシグも、「人がコードに最終的なコントロールを持つ」ことを証明している。道徳的な問いには経済的価値はなく、DeFiの協働モデルがDAOから基金会や「チーム」へと縮小したのは、結局のところ、契約のアップグレードやビジネス協力の現実的な必要性による。しかし、人類は永遠に安全で動的にアップグレード可能なコードを書き続けることはできない。これは絶対に不可能だ。もし永遠にアップグレードしなければ、Curveは自身の経験から、技術依存のスタックも問題を起こすことを教えてくれる。今、決断は過去を決め、過去は未来を決める。SimmonsのグランドマスターからNumeraiのAI戦略まで、AIは金融分野で珍しくない。もう一つの逆説は、取引シグナルがAIの進化に役立つことだ。_画像説明：AIとDeFi10年__画像出典：@zuoyeweb3_AIモデルは依然として計算機のパラダイムであり、信号の状態機械だ。外部信号がなければ、内部には外部世界を模倣する能力が欠如している。Yang Le KunとLi Fei-Feiは世界モデルに賭け、その意義はそこにある。しかし、DeFiの視点から見ると、AIが自律的に取引するには、人の意図がAgentの行動を通じて学習される必要がある。これもまた、人のAIに対する重要性だ。Agentは人力を代替するが、その行動を模倣し要約する。さらに、人は意図的にランダムにできず、微小な意図的行動には統計的規則性があり、むしろ人の生理的特性にランダム性がある。例えば、「私は生理的にEthenaのマーケットメイキング戦略を好み、XXのアービトラージ戦略を嫌う」といった偏好も曖昧なものだ。確かに、ブロックチェーンやDeFiをAIの基盤インフラにすることは、過去10年で悲しい失敗に直面している。deAI、deAgent、deOpenclawも同様の運命をたどる。最新の大規模モデルを直接用いてDeFiの構造を改造すれば、例えばMythosのテスト後のコントラクトは安全性を標準装備し、あらゆる変更はリアルタイムで検知され、危険度を高める。人の組織において、AIの選択は「人不要」だ。人の「能力」だけあれば良い。DeFiはこの点で最も適した業界であり、唯一とも言える。ルール設計後、DeFiは安全性を前提に資本効率を向上させる。自動運転のL1/2/3/4の階層化を参考に、情報の認可→限定資金権→全面資金権のプロセスを経る。もしAgentがエンジニアリングされたトレーダー能力やCuratorの管理能力を継続的に学習すれば、取引と収益の分野で人類を超えるだろう。しかし、残念ながら、蓄積されたDeFiデータはまだAIシステムによる体系的学習と訓練に至っていない。現状の暗号通貨界のAIは資金集めの段階にある。しかし、私は確信している。資金の実際の運用こそが、AIによるDeFiの次なる主流の波となることは避けられない。そうして、安全（コントラクト）と組織（人類）が再アップグレードされた後、トークン経済学はどのような形態になるのか？* PoW時代のTokenは計算力消費証明、現段階のAI Tokenとほぼ同じ； * PoS時代のTokenは期待収益割引証明であり、AI Tokenはこの方向に進化中（人の能力を代替することがこの経済価値のAI表現）； AI時代のCrypto Tokenは、我々のエンジニアリング範疇を超え、理論に頼った予測にしかならない。Skyが代币配分量で各チャネルのAPYを制御し、ClaudeがToken消費量でモデル能力を価格付ける未来、Crypto Tokenは「資本収益率」の証明書になる可能性が高い。ここで注意すべきは、PoS時代のToken、例えば$ETH などは、その期待収益が経済学的仮説に基づくものであり、経験的推論に過ぎないが、AIのエンジニアリング設計とDeFiの各パラメータは実際の状況に極めて近く、そのリターンとリスクは高い信頼性を持ち、リアルタイムで検証される。さらには、ユーザーはDeFiの大規模モデルやAgent、Harnessの最適化指標スコアに基づき、Tokenの現値を判断し、強気なら買い、弱気なら売ることもできる。結び--> 数え切れないほどの苦悩と人類の予測不能な未来。DeFiの未来は経済面と技術面に分かれる。代币経済学はまだ良い解決策を見つけていないが、安全性には一筋の光が見える。ClaudeやMythosは世界を脅かすこともできるが、逆に考えれば、それは資金を管理できることを意味する。AlphaGoは囲碁の問題を根本的に解決し、Claudeはプログラミングの問題を解決した。こうした未来はますます増えるだろう。DeFiのコントラクトや人類の組織、さらには経済の計量単位も、最適化の理論空間にある。少なくとも、人は完全に取って代わられる心配はない。データが価値を持たない時代においても、行動には意味がある。少なくとも現状では、Agentによる人の支配は、「微タスク」「微支払い」などの細部にとどまる。これらの繰り返しとコピーの行動に価値を生み出す必要がある。AIはデータやコンテンツの価値を無限に低下させ、コストはほぼゼロに近づく。AI TokenとCrypto Tokenの単位経済価値（コスト）も絶えず低下している。これが大きな潮流だ。言い換えれば、これは初めて、金銭が個人に本格的に開かれた瞬間だ。AIのために使うもよし、Cryptoのために消費するもよし。
Harness 利益期 从 SaaS 边缘抢救 DeFi
振り返ること500年、資本主義体制下の労使矛盾は、常に資本の絶え間ない勝利を象徴してきた。
生産側では、労働力の参加度は次第に機械操作のレベルに縮小し、消費側では、ユーザーベネフィットはプラットフォームのためにデータを生成・利用することにある。
両者の協力により、企業の資本市場における評価を支えている。
しかし、人の組織モデルは長期的に徹底的に定量化されることができず、ホワイトカラーのKPI/OKRは依然として階層制であり、年収100万や歩合給もテイラー制の変種に過ぎない。
明確な公式がなければ、資本はその価値を評価できず、資本効率に影響を与える。アルゴリズム安定通貨はDeFiの聖杯なのかは未だ不明だが、組織の計算可能性は確かに金融レバレッジの計量カップだ。
大規模モデルはTokenの量を暴力的に突破しようと決定し、安全なSaaSの崩壊は単なる表層に過ぎない。製品設計も進行中であり、ニッチな専門能力の代替と規模化こそが命運を握る。イノベーションは未踏の領域へと進む。
これらは我々に無限の示唆をもたらす。特に、DeFiのDAOモデルが次第に崩壊し、トークン経済学が破綻に向かう今。
一言で言えば、なぜAIの組織モデルとTokenモデルはDeFiよりも効率的なのか？
これらは一体どう始まったのか？
利益300%のために、資本家は自らの絞殺索を売り払うこともできる。
現在の仕事を守るために、労働者はAgentにスキルを書き込む。
資本側では、スキルを持つAgentは利益と同じ神聖な地位を持つ。
Agentは「人的能力」をスキルに精錬し、さらに人的組織はAgentを中心としたインタラクション儀式の連鎖へと変わる。
PromptやContext、現在のHarnessエンジニアリングは、人的組織モデルを無人地帯に変えつつあり、少なくとも人を減らす必要がある。
次の同僚はロボットではなく、「能力」本能かもしれない。
これは幻想ではなく、データレベルのScaling Lawは次第に失効しつつあるが、データの収集と生成は重要ではなくなる。AGIの成功まで、新たな評価対象が必要だ。
画像説明：内容はもはや価値がない
総合情報：@ARKInvest
Claudeがプログラミング分野でAGIを実現する第一歩を選び、AIはチャットボックスの娯楽モードを超え、実世界のストック市場に切り込む。例えばプログラミング、安全性、そして新たにリリースされたデザイン。
この破壊的イノベーションは、最終的に新たな経済増分を生み出すのか、それとも経済をTokenの役割に引き込み、雇用喪失の永続的低水準をもたらすのか。我々はこの過程を目撃している。
しかし、現在のTokenの廉価化は、かつて少数の大企業が独占していた能力を中小企業に下放し、超個人を形成することを意味し、これは幻想ではない。
中国を例にとると、Tokenの呼び出し量は2024年に1,000億/日から2025年末に100兆/日へと増加し、コンテンツとデータの生産はゼロコスト時代に突入しつつある。
注意すべきは、計算能力の不足は相対的な状態であり、大企業は「能力」の独占をやめていないが、「計算能力」の独占を通じて既存の優位性を維持しようとし続けている。しかし、Tokenの全体的な廉価化の必然的な流れは止められない。
大規模モデルのパラダイム比較は多様だが、「AIはどう人を助けるか」の進化の過程は、長らくあまり注目されてこなかった。
私の見解では、Harnessは空間的な形態であり、Agentが初めて境界内でタスクに集中し、深さ優先戦略を採用するもので、質問応答の広さ優先とは異なる。
画像説明：Agentの進化史
画像出典：@zuoyeweb3
Tabキーが最初にコード補完に使われた時点で、人類はすでにAIの入力層となるのは時間の問題だった。
試行錯誤のコストは指数関数的に低下し、人の協働モデルはより多くの面白い試みを展開できる。
ソフトウェア：SaaS、人の能力はもはや人ではなくAgentの出現による
ハードウェア：計算力カード＋HBM、データセンターがAIの需要に直接応える
空間：Harness、人と協働する物理空間ではなく、Agent間のデジタル空間
交流：豆包スマホの終焉、GoogleはAndroidの基底層でGUI Agentをサポート
AIが何を言うかの能力は、商業的価値が高いわけではない。文字生成のコストは人にとって非常に低いが、「何をするか」が、Tokenの消費量を画像や動画生成に追いつかせる。AWSが売るのはサーバーではなく、使用時間だ。
AIが売るのはTokenではなく、「仕事の能力」だ。これがSaaS業界の恐怖の根源だ。残念ながら、DeFiはすでに大規模モデルではなく、SaaSになっている。
DeFiプロトコルのSaaS化
AIはソフトウェアエンジニアリングを再発明している。置き換えられるのはSaaSだけではなく、SaaSが最も典型的だ。
たとえBloomberg端末の最も重要な商業価値は、技術の先進性ではなく、情報の権威性にある。この権威は、数十年にわたる業界のコネクションや人脈、非標準データに沈殿している。
Agentは一つの選択肢を提供する。データから未来を推測できる。リスクを冒す次の一歩も、同業者を超え、小さな利益を稼ぐ可能性がある。
画像説明：SaaS崩壊中
画像出典：@zuoyeweb3
理解できるのは、Agentは資本の追求性を巧みに利用していることだ。もちろん、完全なBloomberg端末情報を待つこともできるし、断片的で不正確なデータを使って一攫千金を狙うこともできる。
これは新しいことではない。IBKRの創設者トーマス・ピーター・フィッツは、金融分野で最初に「発明」した、あるいは物理的取引端末を組み立てた人物だ。すべては、放置されたP101から始まった。
もし、あるデータの利用方法でより多くの利益を得られるなら、より多くのデータを集めることができ、フローモーションが始まる。
SaaSの独占は過去のものとなり、AIの販売が未来を握る。
残念ながら、我々はこれからDeFiに切り込む必要がある。DuneやDeFiLlamaのAPI課金壁を覚えているだろうか。金のデータを乞う、あるいはArkham Exchangeの最終閉鎖。
暗号業界のデータは、もともと価値がない。
しかし、暗号業界は直接的にオープン金融システムであり、その生成データは繰り返し学習可能だ。AI登場以前でも、フォークされたプロジェクトの速度は月単位に低下し、PumpFunの模倣Memeは秒単位に圧縮可能だ。
ここには逆説的な推論が存在する。DeFiは金融システムの先行テストベッドだ。私たちが今試みているAI+DeFiは、その後の金融進化のテンプレートになるだろう。
例えば、2008年の金融危機前、無担保取引のLIBORが「金融危機を引き起こした」後、米国債取引のSOFR指標に置き換えられたが、超過担保メカニズムはDeFiの清算の最終性を保証している。
例えば、大規模モデルの供給者はTokenを消費量で販売したくない。そこで、階層的マーケティングや能力のカスタマイズ、専門的改造を行い、トークン経済学は「使用価値」を麻花のように遊び尽くしている。
Crypto Tokenは使用価値に固執し、AI Tokenは経済価値に固執する。
この観点から見ると、DeFiのハッキングは単なる常規的なストレステストに過ぎず、オープンシステムはバグを自己修復できない外部エントロピーだ。
第二十二条の軍規のブラックユーモアのように、外部信号システムの刺激がなければ、暗号は現在の環境が安全だと仮定し、危機が発生すれば中央集権的な処理システムに崩壊する。
例えば、Drift事件では、指摘された対象が凍結遅延のCircleに変わっている。
画像説明：コードでは安全性は解決できない
画像出典：@zuoyeweb3
AI能力の飛躍前に、DeFiはすでにSaaS化を完了している。取引回数に応じて課金するだけで、「金融」を直接チェーンに移すことはできない。
RWAのオンチェーン化は流動性不足に直面し、DeFiには良い解決策がない。
しかし、Agentの能力進化は、DeFiのルールを書き換える可能性に明るい兆しをもたらす。
代币経済学：チャネルごとに使用量を分散し、「資本効率」に基づいて投下；
ルール設定：Mythosは安全な最終性を提供し、AIはゼロデイ危機に対抗；
人の組織：素晴らしいことに、DeFiはすでに数人で数百億を管理している。
エンジニアリング物語の復興
YCのGarry Tanは「Fat Skill、Thin Harness」と語り、これに深く共感する。基本ルールをしっかり定めること、すなわち「秩序に基づく自由」だ。
チューリングマシンは無限に組み合わせ可能であり、フォン・ノイマンアーキテクチャは計算に時間差を生じさせる。大規模モデルも真の乱数を生成できない。
データが価値を持たない未来では、人の行動だけが金銭の流動に価値をもたらす。
しかし、その人の行動も時間を要し、AIに徹底的に学習され、エンジニアリングやコード化された表現に内在化される必要がある。
有限追無限、究極的には不可能だ。LLMは幻覚を完全に排除できず、「これ非AI、これ非人力」の域に逼迫しなければ、市場メカニズムによる適正価格付けは不可能だ。そうして初めて、スマートコントラクトを本当に信じることができる。
現状のスマートコントラクトは成功とは言えず、The DAOの分岐、Curveのプログラミング言語バグ、さらにはDriftのマルチシグも、「人がコードに最終的なコントロールを持つ」ことを証明している。
道徳的な問いには経済的価値はなく、DeFiの協働モデルがDAOから基金会や「チーム」へと縮小したのは、結局のところ、契約のアップグレードやビジネス協力の現実的な必要性による。
しかし、人類は永遠に安全で動的にアップグレード可能なコードを書き続けることはできない。これは絶対に不可能だ。
もし永遠にアップグレードしなければ、Curveは自身の経験から、技術依存のスタックも問題を起こすことを教えてくれる。
今、決断は過去を決め、過去は未来を決める。
SimmonsのグランドマスターからNumeraiのAI戦略まで、AIは金融分野で珍しくない。もう一つの逆説は、取引シグナルがAIの進化に役立つことだ。
画像説明：AIとDeFi10年
画像出典：@zuoyeweb3
AIモデルは依然として計算機のパラダイムであり、信号の状態機械だ。外部信号がなければ、内部には外部世界を模倣する能力が欠如している。Yang Le KunとLi Fei-Feiは世界モデルに賭け、その意義はそこにある。
しかし、DeFiの視点から見ると、AIが自律的に取引するには、人の意図がAgentの行動を通じて学習される必要がある。これもまた、人のAIに対する重要性だ。Agentは人力を代替するが、その行動を模倣し要約する。
さらに、人は意図的にランダムにできず、微小な意図的行動には統計的規則性があり、むしろ人の生理的特性にランダム性がある。例えば、「私は生理的にEthenaのマーケットメイキング戦略を好み、XXのアービトラージ戦略を嫌う」といった偏好も曖昧なものだ。
確かに、ブロックチェーンやDeFiをAIの基盤インフラにすることは、過去10年で悲しい失敗に直面している。deAI、deAgent、deOpenclawも同様の運命をたどる。
最新の大規模モデルを直接用いてDeFiの構造を改造すれば、例えばMythosのテスト後のコントラクトは安全性を標準装備し、あらゆる変更はリアルタイムで検知され、危険度を高める。
人の組織において、AIの選択は「人不要」だ。人の「能力」だけあれば良い。DeFiはこの点で最も適した業界であり、唯一とも言える。ルール設計後、DeFiは安全性を前提に資本効率を向上させる。自動運転のL1/2/3/4の階層化を参考に、情報の認可→限定資金権→全面資金権のプロセスを経る。
もしAgentがエンジニアリングされたトレーダー能力やCuratorの管理能力を継続的に学習すれば、取引と収益の分野で人類を超えるだろう。しかし、残念ながら、蓄積されたDeFiデータはまだAIシステムによる体系的学習と訓練に至っていない。現状の暗号通貨界のAIは資金集めの段階にある。
しかし、私は確信している。資金の実際の運用こそが、AIによるDeFiの次なる主流の波となることは避けられない。
そうして、安全（コントラクト）と組織（人類）が再アップグレードされた後、トークン経済学はどのような形態になるのか？
PoW時代のTokenは計算力消費証明、現段階のAI Tokenとほぼ同じ；
PoS時代のTokenは期待収益割引証明であり、AI Tokenはこの方向に進化中（人の能力を代替することがこの経済価値のAI表現）；
AI時代のCrypto Tokenは、我々のエンジニアリング範疇を超え、理論に頼った予測にしかならない。
Skyが代币配分量で各チャネルのAPYを制御し、ClaudeがToken消費量でモデル能力を価格付ける未来、Crypto Tokenは「資本収益率」の証明書になる可能性が高い。
ここで注意すべきは、PoS時代のToken、例えば$ETH などは、その期待収益が経済学的仮説に基づくものであり、経験的推論に過ぎないが、AIのエンジニアリング設計とDeFiの各パラメータは実際の状況に極めて近く、そのリターンとリスクは高い信頼性を持ち、リアルタイムで検証される。
さらには、ユーザーはDeFiの大規模モデルやAgent、Harnessの最適化指標スコアに基づき、Tokenの現値を判断し、強気なら買い、弱気なら売ることもできる。
結び
DeFiの未来は経済面と技術面に分かれる。代币経済学はまだ良い解決策を見つけていないが、安全性には一筋の光が見える。ClaudeやMythosは世界を脅かすこともできるが、逆に考えれば、それは資金を管理できることを意味する。
AlphaGoは囲碁の問題を根本的に解決し、Claudeはプログラミングの問題を解決した。こうした未来はますます増えるだろう。DeFiのコントラクトや人類の組織、さらには経済の計量単位も、最適化の理論空間にある。
少なくとも、人は完全に取って代わられる心配はない。データが価値を持たない時代においても、行動には意味がある。少なくとも現状では、Agentによる人の支配は、「微タスク」「微支払い」などの細部にとどまる。これらの繰り返しとコピーの行動に価値を生み出す必要がある。AIはデータやコンテンツの価値を無限に低下させ、コストはほぼゼロに近づく。AI TokenとCrypto Tokenの単位経済価値（コスト）も絶えず低下している。これが大きな潮流だ。
言い換えれば、これは初めて、金銭が個人に本格的に開かれた瞬間だ。AIのために使うもよし、Cryptoのために消費するもよし。