Партнер Blockchain Capital: ИИ переписывает основную единицу труда

null

Автор: Kinjal Shah

Перевод: Цзя Хуань, ChainCatcher

В 2024 году Сэм Олтмен выдвинул смелое предположение: с развитием искусственного интеллекта компания стоимостью в миллиард долларов, основанная одним человеком, появится очень скоро.

Ключевой сдвиг в том, что человечество впервые получило возможность масштабироваться в том измерении, которое всегда его ограничивало, — во времени. Когда интеллект больше не сдерживается потребностью человека во сне, а управляется неутомимыми машинами, во что превратится привычное нам «создание и строительство»?

Представьте себе картину: один агент поручает другому агенту выполнить задачу, получает результат и оплачивает его в USDC, вся транзакция завершается в сети за 400 миллисекунд, без какого-либо посредника для проверки.

Или, скажем, спортсмен лицензирует свой фирменный тачдаун-танец для маркетинговой кампании видеоигры, которая перегенерирует его с помощью мировой модели (world model). Или учёный приобретает редкий набор данных для эксперимента и напрямую платит исследователю, который изначально собрал эти данные.

Мы гораздо ближе к этому видению, чем большинство людей думает.

А страх, доминирующий в текущих обсуждениях (что ИИ отнимает рабочие места), на самом деле упускает более интересный структурный вопрос: что происходит, когда сама базовая единица труда меняется?

Каждая трансформация

Рональд Коуз в своей статье 1937 года «Природа фирмы» дал наиболее ясный ответ на вопрос, почему существуют компании: когда издержки координации через рынок превышают издержки прямого найма, компания «забирает» труд внутрь.

Исторически каждая крупная трансформация труда была прямым следствием снижения издержек координации. Когда трение при поиске, оплате и управлении работой уменьшается, границы компании смещаются, и работа, которая раньше должна была выполняться внутри, может быть вынесена наружу.

Раньше ремесленники работали через многоузловые цепочки поставок, где каждый мастер получал часть стоимости, а навыки передавались через поколения ученичества. Промышленная революция сжала эту распределённую модель в фабрики, которые захватили большую часть производственной стоимости за счёт концентрации координации «под одной крышей».

Интернет и мобильные устройства снова снизили издержки сопоставления и координации, породив гиг-экономику (Uber, DoorDash) и экономику создателей: обычные люди с камерой и подключением к сети начали делать то, что раньше могли делать только студии, издатели и агентства.

Мостовой класс

До появления инфраструктуры, способной захватить всю стоимость, каждая из этих трансформаций сначала порождала «мостовой класс», который доказывал, что новая модель работает.

Ремесленники доказали, что распределённое производство возможно, затем фабрики забрали стоимость через централизацию; создатели доказали, что отдельные люди могут масштабировать аудиторию и создавать доход, затем крупные платформы (YouTube, Instagram, Substack) забрали большую часть экономической выгоды и стали точкой Шеллинга, куда стекается вся система.

Мостовой класс берёт на себя риск новой технологии и подтверждает, что спрос реален. Когда инфраструктура догоняет, новые институты массово захватывают стоимость.

Гиг-экономика и экономика создателей — два последних мостовых класса. Они доказали, что работу можно разбить, распределить и оплачивать вне традиционных трудовых отношений.

Но они всё равно полагаются на платформы для упаковки этой экономической деятельности: Stripe для обработки платежей, YouTube для распространения контента, Uber для организации поездок. Издержки координации снизились, но не исчезли, потому что инфраструктура платежей и идентификации по-прежнему предполагает, что обе стороны транзакции — люди.

Программируемый труд встречает программируемые деньги

Сейчас мы находимся на ранней стадии следующей трансформации, которая зависит от одновременного появления двух вещей.

Первая — программируемый труд. ИИ-агенты — это новый класс участников труда, не ограниченный рабочими часами, количеством людей и географией, масштабируемый за счёт вычислительной мощности, а не найма.

Верхнеуровневый агент может разбить задачу, поручить её специализированным суб-агентам, оценить их результаты и организовать следующий шаг без участия человека. В этом случае базовой единицей труда становится не должность, не рабочие часы и даже не результат, а сама задача.

Раньше люди упаковывали задачи в работу, работу — в профессии, а профессии — в компании, потому что это была единственная доступная организационная форма. Но как только вы можете напрямую оценить и назначить отдельную задачу, «упаковка» превращается из структурной необходимости в опцию.

Вторая — программируемые деньги. Сегодня стейблкоины — это класс активов объёмом около 300 миллиардов долларов, и многие авторитетные организации прогнозируют, что в ближайшие годы он может достичь 2 триллионов долларов. Стейблкоины сжимают всю цепочку платежей в одну программируемую транзакцию.

Гиг-экономика не смогла полностью разбить труд, потому что вам всё ещё нужны Stripe, PayPal или банковские счета на обеих сторонах транзакции, а эта инфраструктура предполагает наличие постоянных отношений между известными сторонами.

Стейблкоины же могут оказаться идеальным решением для нового класса труда — агентов. Один агент может заплатить другому за результат, сумма может составлять доли цента, расчёт завершается за 500 миллисекунд, без открытия счёта, без выставления счёта и без каких-либо посредников.

Meta недавно начала выплачивать USDC создателям на Polygon и Solana, а AWS запустила AgentCore, поддерживающий микроплатежи в стейблкоинах для коммерции между агентами. Это ранние сигналы того, что крупнейшие технологические компании мира рассматривают стейблкоины как расчётный слой следующего поколения экономической активности.

Программируемый труд и программируемые деньги вместе впервые в истории делают возможным: производственная линия без организационной структуры, без компании, без системы оплаты труда, без отдела кадров — только последовательность задач, назначаемых, выполняемых, оцениваемых и рассчитываемых на машинной скорости.

Это и есть истинное разбиение труда.

Реальные сценарии применения

Merit Systems создала продукт под названием Poncho, который делает всё это конкретным. Poncho предоставляет ИИ-агентам кошелёк.

С ним агент может самостоятельно преодолевать платные стены, использовать продвинутые инструменты, платить за услуги и платить только за то, что действительно использует. Poncho интегрирован с протоколами платежей, такими как x402 и MPP, которые встраивают авторизацию платежа непосредственно в HTTP-запрос: агент видит цену, платит и получает доступ.

Это представляет собой другой способ движения экономической ценности в интернете. Агенту не нужно подписываться на большой пакет услуг, которые могут понадобиться или не понадобиться; он может точно заплатить за те данные, вызов API или вычислительную мощность, которые необходимы для выполнения конкретной задачи.

Ранний интернет исследовал эту идею под флагом «микротранзакций», но она так и не была реализована. Одна из причин — комиссии кредитных карт экономически не поддерживали такие мелкие платежи, плюс множество других проблем, и тогда ещё не было нативной для интернета платёжной инфраструктуры.

Стейблкоины, используя такие инфраструктуры, как Solana и Ethereum, позволяют мгновенно совершать расчёты за доли цента, что означает, что ценообразование наконец-то соответствует гранулярности работы.

Переупаковка

Если следовать этой гипотезе, работа всё чаще будет выполняться агентами, платящими другим агентам за задачи, и форма компаний также изменится. Вам больше не нужно держать каждую функцию внутри.

Что вам действительно нужно уметь — это чётко определить, что нужно сделать, какие стандарты качества использовать и как заставить результаты складываться в нечто большее, чем сумма частей.

Это также распространяется на экономику создателей. Одноранговые пожертвования никогда не работали хорошо, как показали Clubhouse и Farcaster. Но микротранзакции идеально подходят для взаимодействия между машинами: мелкие платежи лишены социальной неловкости и ожидания взаимности.

Если агенты станут основными потребителями цифрового контента, то подписки и платные стены, долгое время доминировавшие в интернете, могут уступить место автоматической оплате за просмотр.

Поскольку контент, созданный ИИ, заполняет все каналы, ценность человеческого суждения и мастерства будет только расти, и самые интересные бизнес-модели появятся на стыке человеческого вкуса и машинного исполнения.

В экономике, управляемой агентами, роль человека заключается в переупаковке труда. Вы — оркестратор. Ваша работа — разработать систему, в которой разные агенты выполняют свои функции в определённой конфигурации, раскручивая маховик и постепенно продвигая желаемый результат.

Ваша ценность заключается в том, чтобы знать, какую работу поручить, как её оценить и как объединить результаты в нечто, что приносит сложные проценты.

Компании не исчезнут, но будущие компании будут всё меньше походить на контейнер для труда и всё больше — на интеллектуальный слой поверх глобального рынка программируемого труда.