Período de arbitragem Harness resgatando DeFi na borda do SaaS

Olhar para trás 500 anos, as contradições entre trabalho e capital sob o sistema capitalista sempre foram marcadas pela vitória contínua do capital.

No lado da produção, o grau de participação da força de trabalho encolheu gradualmente até o nível de operação de máquinas; no lado do consumo, o valor do usuário reside na produção de dados de uso para a plataforma.

Ambos trabalham juntos para sustentar a avaliação da empresa no mercado de capitais.

Mas o modo de organização das pessoas, a longo prazo, não consegue ser completamente quantificado; KPI/OKR de profissionais de escritório ainda é uma estrutura hierárquica, salários anuais de milhões e salários por peça são variações do Taylorismo.

Sem uma fórmula clara, o capital não consegue avaliá-lo, influenciando assim a eficiência do capital; o algoritmo de stablecoins ainda é uma incógnita se é o Santo Graal do DeFi, a quantificação organizacional é realmente uma medida de alavancagem financeira.

Grandes modelos decidem usar tokens para resolver violentamente, a falência de SaaS seguro é apenas uma aparência; o design de produtos também está em andamento, substituir habilidades especializadas de nicho e escalá-las é a chave, a inovação entra em território desconhecido.

Isso nos traz ensinamentos infinitos, especialmente agora, com o colapso gradual do modelo DAO no DeFi e a falência progressiva da economia de tokens.

Em uma frase, por que o modelo organizacional de IA e o modelo de Token são mais eficientes que o DeFi?

Como tudo isso começou?

Token se torna barato, Agent se torna prático.

Para obter 300% de lucro, o capitalista pode vender sua própria corda;

Para manter o emprego atual, o trabalhador pode escrever Skill para o Agent.

No nível do capital, o Agent com Skill tem uma posição sagrada equivalente ao lucro.

Agent representa a capacidade “humana” transformada em Skill; além disso, a organização humana se torna uma cadeia de rituais de interação centrada no Agent.

O que chamamos de Prompt, Context, até o atual projeto Harness, tudo está transformando o modo de organização humana em uma zona deserta, pelo menos reduzindo a presença humana.

Seu próximo colega pode não ser um robô, mas uma “capacidade” instintiva.

Isso não é uma fantasia; a Lei de Escalabilidade de dados está se tornando cada vez menos eficaz, mas a coleta e produção de dados não são mais o foco; antes do sucesso da AGI, é preciso de novos alvos de avaliação.

Descrição da imagem: conteúdo não mais valioso

Informação geral: @ARKInvest

Desde a primeira etapa de implementação de AGI na área de programação com Claude, a IA ultrapassa o modo de entretenimento de chat, entrando no mercado de estoque real, como programação, segurança e o recém-lançado design.

Essa inovação disruptiva criará, por fim, um novo incremento econômico ou levará a economia a um modo de emprego permanentemente baixo, com pessoas desempregadas, estamos testemunhando esse processo.

Porém, a barateza do Token atualmente distribuirá capacidades anteriormente monopolizadas por poucas grandes empresas para pequenas e microempresas, formando superindivíduos — isso não é uma fantasia.

Tomemos a China como exemplo: o volume de chamadas de Token de 2024 a 2025 passará de 100 bilhões por dia para 100 trilhões por dia, atualmente em 140 trilhões por dia; a produção de conteúdo e dados entrará na era de custo zero.

É importante notar que a escassez de poder computacional é uma condição relativa; grandes empresas não monopolizam mais a “capacidade”, mas ainda tentam manter sua vantagem monopolizando o “poder de cálculo”, embora a tendência geral de barateamento do Token seja inevitável.

A avaliação do paradigma de grandes modelos varia bastante, mas a evolução de “como a IA ajuda as pessoas” há muito tempo não recebe atenção suficiente.

Na minha visão, Harness é uma forma espacial que permite ao Agent focar tarefas na fronteira, usando uma estratégia de prioridade de profundidade, diferente da busca em largura de perguntas e respostas.

Descrição da imagem: História da evolução do Agent

Origem da imagem: @zuoyeweb3

Desde que a tecla Tab foi usada pela primeira vez para completar códigos, os humanos já se tornaram uma camada de entrada da IA, só é questão de tempo.

O custo de tentativa e erro caiu exponencialmente, e os modos de colaboração humana podem explorar mais tentativas interessantes:

• Software: SaaS, a capacidade humana não vem mais do humano, mas do surgimento do Agent

• Hardware: cartão de poder de cálculo + HBM, o centro de dados atende pela primeira vez às demandas de IA

• Espaço: Harness, não é um espaço físico de colaboração humana, mas um espaço digital de interação de Agents

• Interação: o fim do telefone com bolinhas, o Google suporta GUI Agents na camada inferior do Android

A capacidade de IA de “dizer o que” não possui grande valor comercial; o custo de geração de texto é baixo para humanos, mas “o que fazer” fará o consumo de Token superar a geração de imagens e vídeos, como AWS vendendo não servidores, mas tempo de uso.

O que a IA vende não é Token, mas “capacidade de trabalho”, e essa é a raiz do medo na indústria SaaS; infelizmente, o DeFi já se tornou SaaS, não um grande modelo.

SaaS na Protocolos DeFi

DeFi não está ultrapassado, mas é excessivamente maduro.

A IA está reinventando a engenharia de software; não é só SaaS que está sendo substituído, mas SaaS é, sem dúvida, o mais típico.

Até mesmo o terminal Bloomberg, cujo valor comercial mais importante não é a tecnologia avançada, mas a autoridade da informação, sedimentada por décadas de contatos na indústria, redes de relacionamento e dados não padronizados.

Agent oferece uma alternativa: pode-se inferir o futuro a partir dos dados, mesmo que seja uma jogada arriscada, há potencial para superar os concorrentes e obter pequenos lucros.

Descrição da imagem: SaaS em colapso

Origem da imagem: @zuoyeweb3

Você pode entender que o Agent aproveitou astutamente a busca pelo lucro do capital; pode-se esperar por informações completas do terminal Bloomberg, ou usar dados incompletos e imprecisos para tentar obter ganhos.

Isso não é novidade; Thomas Peterffy, fundador da IBKR, foi o primeiro a “inventar” na área financeira, ou seja, montar um terminal de negociação física, tudo começou com um P101 ocioso.

Se uma forma de usar dados pode gerar mais lucro, você consegue obter mais dados, e o ciclo se inicia.

O monopólio do SaaS no passado, a venda futura de IA.

Infelizmente, precisamos entrar no DeFi a partir daqui; lembra-se da API paga do Dune/DeFiLlama, ou do encerramento final da Arkham Exchange?

Os dados do setor de criptomoedas nunca foram valiosos.

Por outro lado, o sistema financeiro aberto do setor de criptomoedas gera dados que podem ser aprendidos repetidamente; antes mesmo da IA, a velocidade de bifurcação de projetos caiu para meses, e o meme de imitação PumpFun pode ser comprimido para segundos.

Existe uma contradição: o DeFi é o campo de testes do sistema financeiro, e a IA+DeFi que estamos tentando hoje será o modelo de evolução financeira do futuro.

• Por exemplo, antes da crise financeira de 2008, o LIBOR “causou” a crise financeira, com transações não garantidas, depois substituído pelo índice SOFR, gerado por negociações de títulos do Tesouro dos EUA, mas o mecanismo de supercolateralização garante a liquidação final do DeFi.

• Por exemplo, os grandes modelos não querem vender Token pelo consumo, mas por níveis de marketing, capacidade personalizada e transformação profissional; a economia de tokens já transformou “valor de uso” em um nó de confusão.

Crypto Token se fixa no valor de uso, AI Token se fixa no valor econômico.

Sob essa perspectiva, os ataques de hackers ao DeFi são apenas testes de resistência rotineiros; sistemas abertos não podem corrigir bugs por si próprios, por entropia externa.

Como o humor negro do artigo 22, sem sinais externos, o sistema de criptografia assume que o ambiente atual é seguro; uma crise de segurança faz o sistema colapsar para uma centralização.

Por exemplo, no incidente Drift, as pessoas culparam a Circle, que estava com lentidão na congelamento.

Descrição da imagem: Código não resolve problemas de segurança

Origem da imagem: @zuoyeweb3

Antes mesmo do avanço das capacidades de IA, o DeFi já havia se tornado SaaS, cobrando por número de transações, sem possibilidade de mover “finanças” diretamente para a cadeia.

A tokenização de RWA na cadeia carece de liquidez, e o DeFi não tem uma solução eficaz para isso.

Por outro lado, a evolução das capacidades do Agent parece abrir uma esperança de reescrever as regras do DeFi.

1. Economia de tokens: distribuir o uso por canais, com base na “eficiência de capital”;

2. Definir regras: Mythos oferece segurança final, IA combate ameaças de zero-day;

3. Organização humana: ótimo, o DeFi já é gerenciado por algumas pessoas com bilhões.

Renascimento da narrativa de engenharia

De onde vem a segurança, a determinismo da máquina de Turing, de onde vem o perigo, possibilidades ilimitadas.

Garry Tan, do YC, fala de “Fat Skill, Thin Harness”, que ressoa comigo; essencialmente, é definir boas regras básicas, uma “liberdade baseada na ordem”.

A máquina de Turing pode combinar infinitamente, a arquitetura von Neumann sempre terá um atraso na computação, grandes modelos também não geram números verdadeiramente aleatórios.

No futuro, onde os dados não valem mais, apenas o comportamento humano pode gerar valor com o fluxo de dinheiro.

Mas o comportamento humano também precisa de tempo para ser totalmente aprendido pela IA, e internalizado em formas de engenharia e codificação.

Buscar o infinito a partir do finito é uma ilusão; LLMs nunca eliminarão completamente as alucinações, só podem se aproximar do ponto “não acessível por IA nem por humanos”, permitindo que o mercado os avalie.

Atualmente, os contratos inteligentes não são considerados um sucesso; forks do The DAO, bugs na linguagem de programação Curve, até multiassinaturas do Drift demonstram que “o controle final do código é do humano”.

Questões morais não têm valor econômico; o motivo pelo qual o modo de colaboração no DeFi decaiu de DAO para fundações e “equipes” é, no fundo, a necessidade de atualização de contratos e cooperação de negócios.

Mas os humanos simplesmente não conseguem escrever códigos eternamente seguros e atualizáveis; lembre-se, isso é impossível.

Se nunca forem atualizados, então, como a própria Curve nos ensina, a pilha de dependências tecnológicas também pode falhar.

Decidir o passado é decidir o futuro.

Desde o fundo de investimento do Prêmio Simmons até a estratégia de IA da Numerai, a IA no setor financeiro não é novidade; outro paradoxo é que sinais de negociação ajudam na evolução da IA.

Descrição da imagem: 10 anos de IA e DeFi

Origem da imagem: @zuoyeweb3

Os modelos de IA ainda seguem o paradigma computacional, uma máquina de estados que processa sinais; sem sinais externos, falta a capacidade de simular o mundo externo internamente, como Yang Le Kun e Li Fei-Fei apostando em modelos de mundo, esse é o sentido.

Por outro lado, do ponto de vista do DeFi, fazer a IA negociar autonomamente depende de a intenção humana ser aprendida pelo Agent por meio de comportamentos, o que reforça a importância do humano para a IA; mesmo que o Agent substitua o esforço humano, ele ainda imita e resume o comportamento humano.

Aliás, o humano não pode intencionalmente ser aleatório; pequenas ações deliberadas geram padrões estatísticos, e até as características fisiológicas humanas têm aleatoriedade, como “gosto de estratégias de market making da Ethena por uma questão fisiológica, e tenho aversão a estratégias de arbitragem de XX”, revelando preferências ambíguas.

É bastante certo que transformar blockchain/DeFi na infraestrutura da IA já enfrentou fracassos tristes na última década; deAI, deAgent, deOpenclaw, todos enfrentaram destinos semelhantes.

Usar os maiores modelos atuais para reformar estruturas do DeFi, como Mythos, onde contratos após testes já vêm com segurança, qualquer alteração é detectada em tempo real, aumentando o nível de risco.

Na organização humana, a escolha da IA é “não precisar de humanos”, apenas de “capacidade”; o DeFi é o setor mais adequado para isso, sem dúvida, após o design de regras, o DeFi melhora a eficiência de capital sob a condição de segurança, seguindo uma hierarquia de níveis de automação de condução (L1/2/3/4), passando por autorização de informações, uso limitado de fundos, até uso total de fundos.

Se o Agent continuar aprendendo habilidades de trader, de curador e de gestão, inevitavelmente superará os humanos em negociação e ganhos; mas, infelizmente, os dados de DeFi ainda não foram sistematicamente aprendidos por IA, e a IA no mercado de criptomoedas ainda está na fase de arrecadação de fundos.

Porém, estou convicto de que o uso real de fundos será a próxima grande onda de transformação do DeFi por IA, inevitável.

Depois que segurança (contratos) e organização (humanos) forem requalificados, como será a forma da economia de tokens?

• No PoW, o token é um certificado de consumo de poder computacional, semelhante ao AI Token atual;

• No PoS, o token é um certificado de retorno esperado, e o AI Token está evoluindo nessa direção (oferecendo capacidades que substituem humanos, essa é a expressão do valor econômico do AI);

O Crypto Token na era da IA já ultrapassou nossa esfera de engenharia, só podemos fazer previsões irresponsáveis com base na teoria.

Referindo-se ao uso de tokens por Sky para controlar APY em canais, e ao uso de Token por Claude para precificar capacidade de modelos, o futuro do Crypto Token provavelmente será uma espécie de “certificado de retorno de capital”.

Note-se a distinção: tokens no PoS, como $ETH , cujo retorno esperado é uma hipótese econômica, uma inferência baseada em priori; mas o design de engenharia de IA, os parâmetros do DeFi, se aproximarão da realidade, com alta confiabilidade de retorno e risco, sendo verificados em tempo real.

Até mesmo, o usuário poderá determinar o preço atual do Token com base no grande modelo e no Agent utilizados pelo protocolo DeFi, e na pontuação de otimização do Harness; se estiver otimista, compra; se pessimista, vende.

Conclusão

Milhares de dores e o futuro imprevisível da humanidade.

O futuro do DeFi se divide em aspectos econômicos e tecnológicos; a economia de tokens ainda não tem uma solução definitiva, mas há esperança na segurança; Claude Mythos pode ameaçar o mundo, e, ao contrário, isso significa que podemos controlar o dinheiro.

AlphaGo resolveu completamente o problema do Go, Claude resolve completamente o problema da programação; esses cenários só tendem a se multiplicar, os contratos do DeFi, a organização humana, e até as unidades de valor econômico podem ser otimizados teoricamente.

Pelo menos, o humano não precisa se preocupar em ser totalmente substituído; na era em que os dados não valem mais nada, o comportamento tem seu próprio significado; por ora, a tomada de controle do Agent sobre o humano, ainda é “microtarefas”, “micropagamentos” e detalhes repetitivos, que devemos transformar em valor, pois a IA faz o valor de dados e conteúdo cair ao infinito, chegando ao custo zero; o valor econômico unitário de AI Token e Crypto Token (custo) também está em declínio, tendência irreversível.

Pode-se dizer que esta é a primeira vez que o dinheiro realmente se abre para o indivíduo, seja para trabalhos de IA, seja para consumo com Crypto.