Harness арбітражний період рятує DeFi на краю SaaS

Заглядаючи на 500 років назад, конфлікт між працею і капіталом у системі капіталізму завжди ознаменовувався постійною перемогою капіталу.

З виробничого боку, рівень участі працівників поступово звужувався до рівня керування машинами, з боку споживання — цінність користувача полягає у виробництві платформою даних для використання.

Об’єднані разом, ці чинники підтримують оцінку компаній на капітальному ринку.

Але людські організаційні моделі довгий час залишалися недоступними для повного кількісного вимірювання, KPI/OKR для білого комірця залишаються ієрархічними, річна зарплата у мільйон і погодинна оплата — це різновиди тейлорівської системи.

Без чіткої формули капітал не зможе оцінити їхню вартість, що впливає на капітальну ефективність, алгоритмічні стабільні монети ще не визначені як Святий Грааль DeFi, але можливість кількісного обчислення організацій — це справжній мірильник фінансового важеля.

Велика модель вирішує зломом кількості токенів, крах безпечних SaaS — лише зовнішній прояв, дизайн продуктів також у процесі, заміна вузькоспеціалізованих навичок — масштабування їх і є ключовим, інновації заходять у безлюдну зону.

Це дає нам безліч уроків, особливо в контексті поступового краху DAO у DeFi та руйнування токеноміки.

Одне питання: чому організаційна модель AI і Token працюють ефективніше за DeFi?

Як усе це почалося?

Дешевизна токенів, практичність агентів.

Заради 300% прибутку капіталісти можуть продати свої кайдани;

Заради збереження роботи, працівники можуть писати навички для агентів.

На капітальному рівні, агент із навичками має таку ж святість, як і прибуток.

Агент — це «людські здібності», перетворені у навички, і організація людей перетворюється на ланцюг взаємодій, орієнтований на агентів.

Так звані Prompt, Context і до нинішніх Harness — все це перетворює людські організаційні моделі у безлюдну зону, зменшуючи кількість людей.

Ваш наступний колега — не робот, а «здібність» за інстинктом.

Це не фантазія: закони масштабування даних поступово втрачають силу, але збір і виробництво даних уже не є головним, перед успіхом AGI потрібні нові цінові орієнтири.

Зображення: Зміст більше не цінний

Загальна інформація: @ARKInvest

З початку вибору Claude для реалізації AGI у програмуванні, AI виходить за межі розваг чат-ботів і проникає у реальні ринки, такі як програмування, безпека і новий дизайн.

Ця руйнівна інновація, чи створить вона новий економічний приріст, чи просто перетягне економіку на Token, залишаючи людей без роботи — ми спостерігаємо цей процес.

Але нинішня дешевизна токенів дозволяє передавати можливості, раніше монополізовані великими корпораціями, малим і мікро підприємствам, формуючи суперіндивідуальність — і це не фантазія.

Наприклад, у Китаї, обсяг викликів токенів з 2024 року — 1000 млрд / добу, до кінця 2025 — 100 трлн / добу, а зараз — 140 трлн / добу, виробництво контенту і даних скоро стане безкоштовним.

Зверніть увагу: обмеженість обчислювальної потужності — це відносний стан, великі компанії вже не монополізують «здібності», але прагнуть монополізувати «обчислювальну потужність», щоб зберегти свої переваги, хоча неможливо зупинити загальну тенденцію до дешевизни токенів.

Парадигми великих моделей різноманітні, але еволюція «як AI допомагає людині» довгий час залишалася поза увагою.

На мою думку, Harness — це форма простору, яка дозволяє агентам вперше зосередитися на задачах у межах кордонів, з глибинною пріоритетністю, відрізняючись від широкого поширення Q&A.

Зображення: Історія еволюції агентів

Джерело: @zuoyeweb3

З моменту впровадження Tab для автозаповнення коду, людство стало лише вхідним рівнем для AI — це лише питання часу.

Значно знизивши вартість помилок, можна експериментувати з більш цікавими моделями співпраці:

• Програмне забезпечення: SaaS, здібності людини вже не залежать від людини, а від агентів, що з’являються

• Апаратура: обчислювальні карти + HBM, дані центри вперше безпосередньо обслуговують потреби AI

• Простір: Harness — це не фізичний простір для співпраці людей, а цифровий простір для взаємодії агентів

• Взаємодія: зникнення мобільних пристроїв, Google підтримує GUI агентів у базовій системі Android

Здатність AI «що говорити» не має великої комерційної цінності, вартість генерації тексту для людини дуже низька, але «що робити» — це вже призводить до витрат токенів, що перевищують витрати на створення зображень і відео, подібно до того, як AWS продає не сервери, а час використання.

AI продає не токени, а «робочі здібності», і це — причина страху у SaaS-індустрії, але, на жаль, DeFi вже став SaaS, а не великими моделями.

SaaS-індустрія у сфері DeFi

DeFi не застаріло, але занадто рано зріле.

AI переосмислює програмну інженерію: знищуються не лише SaaS, але й інші сфери, хоча SaaS — найяскравіший приклад.

Навіть Bloomberg Terminal — це не технологічна перевага, а авторитетність інформації, яка базується на десятиліттях галузевих зв’язків і неформальних даних.

Агент дає можливість робити прогнози на основі даних, навіть ризиковані, і потенційно випереджати конкурентів, отримуючи малі прибутки.

Зображення: Крах SaaS

Джерело: @zuoyeweb3

Можна зрозуміти, що агент хитро використовує прагнення капіталу до прибутку: можна чекати повної інформації Bloomberg Terminal або ж використовувати неповні, неточні дані для отримання прибутку.

Це не новина: засновник IBKR Томас Петерфі першим у фінансовій сфері «винайшов» або зібрав фізичний торговий термінал, і все почалося з невикористовуваного P101.

Якщо спосіб використання даних дозволяє отримати більше прибутку, тоді можна отримати більше даних — і запускати фіскальний цикл.

Монополія SaaS минула, майбутнє — продаж AI.

На жаль, нам доведеться почати з DeFi, пам’ятаєте API платформи Dune/DeFiLlama, платний доступ до даних, або закриття Arkham Exchange.

Дані у криптоіндустрії ніколи не були цінними.

Але криптоіндустрія — це відкриті фінансові системи, і зібрані дані можна багаторазово використовувати для навчання AI, навіть до появи AGI швидкість фрагментації проектів знизилася до місяців, а меми на зразок PumpFun — до секунд.

Існує парадоксальний висновок: DeFi — це тестовий майданчик для фінансових систем, і AI + DeFi стане шаблоном для майбутньої еволюції фінансів.

• Наприклад, перед фінансовою кризою 2008 року беззаставні угоди за LIBOR спричинили фінансову кризу, потім з’явився SOFR — індекс на основі торгів американськими облігаціями, але механізм надмірного забезпечення гарантував остаточність ліквідацій у DeFi.

• Наприклад, великі моделі не хочуть продавати токени за обсягом споживання, їх потрібно сегментувати, налаштовувати під навички і професії, ігноруючи «користувальну цінність», яка перетворюється на вузол у складній спіралі.

Crypto Token зосереджений на корисності, AI Token — на економічній цінності.

З цієї точки зору, атаки на DeFi — це просто звичайне тестування навантаження, зовнішня ентропія системи, яка не може самостійно виправити баги.

Подібно до чорного гумору з 22-ї військової статті, без зовнішніх сигналів, криптовалюта вважає, що поточне середовище безпечне, і при кризах — згортається у централізовану систему.

Наприклад, у випадку з інцидентом Drift, обвинувачення спрямовані на повільне замороження Circle.

Зображення: Код не може вирішити проблему безпеки

Джерело: @zuoyeweb3

Можна сказати, що до етапу прориву AI DeFi вже перейшло у стадію SaaS, і зараз воно лише нараховує плату за кількість транзакцій, без можливості переносити «фінанси» безпосередньо у блокчейн.

Недостатність ліквідності RWA на блокчейні — це проблема, для якої у DeFi немає хорошого рішення.

Але еволюція агентських здібностей дає надію на переписання правил DeFi, і, можливо, з’явиться новий прорив.

1. Токеноміка: розподіл каналів за обсягом використання, інвестиції за «капітальною ефективністю»;

2. Правила: Mythos забезпечує безпечну остаточність, AI — захист від нуль-днів і криз;

3. Людська організація: чудово, DeFi вже давно керується кількома людьми з сотнями мільярдів.

Відродження інженерної оповіді

Звідки береться безпека, детермінізм машини Тьюринга, звідки береться небезпека, безмежні можливості.

Garry Tan з YC каже: «Fat Skill, Thin Harness» — це глибока ідея, яка полягає у визначенні базових правил, «свободи на основі порядку».

Машина Тьюринга може безкінечно комбінуватися, архітектура фон Неймана має часову різницю у зчитуванні і записі, і великі моделі не здатні генерувати справжні випадкові числа.

Майбутнє, коли дані не цінуються, — це лише поведінка людей, яка створює цінність для грошей.

Але поведінка людей потребує часу, щоб AI міг її повністю вивчити і внутрішньо закодувати у вигляді інженерних і програмних моделей.

З прагненням до нескінченності, але неможливістю її досягнення, LLM не зможе повністю позбавитися галюцинацій, потрібно наблизитися до стану «це недосяжно для AI і людини», щоб ринкові механізми могли його оцінити, і тоді ми зможемо справді довіряти смарт-контрактам.

Поточні смарт-контракти далекі від успіху: розгалуження DAO, баг у мові програмування Curve, навіть мульти-підпис у Drift — все це доводить, що «людина має остаточний контроль над кодом».

Моральні питання не мають економічної цінності, і модель співпраці у DeFi, що зменшилася від DAO до фондів і «команд», зумовлена реальними потребами у оновленні контрактів і бізнес-співпраці.

Але людство не здатне створити безпечний і динамічно оновлюваний код — пам’ятайте, це неможливо назавжди.

Якщо оновлювати його ніколи не буде, то Curve, з власного досвіду, показує, що і технологічна залежність теж може спричинити проблеми.

Зараз рішення минулого визначає майбутнє.

Від фонду Саймонса до Numerai з AI-стратегіями — AI у фінансах не рідкість, і ще один парадокс: сигнали торгівлі сприяють еволюції AI.

Зображення: AI і DeFi — 10 років

Джерело: @zuoyeweb3

Моделі AI залишаються парадигмою обчислювальних систем, стан машини, що обробляє сигнали, — без зовнішніх сигналів вона не здатна моделювати зовнішній світ, і саме тут важливі світові моделі Yang Lekun і Li Feifei.

З іншого боку, з точки зору DeFi, автономна торгівля AI можлива лише за умови, що людські наміри вивчаються агентами через поведінку, що підкреслює важливість людської ролі: навіть якщо агент замінює людину, він імітує її поведінку.

Навіть людина не може навмисно бути випадковою — малі навмисні відхилення мають статистичний характер, і навіть фізіологічні особливості людини — джерело випадковості, наприклад, «я фізіологічно люблю маркетингову стратегію Ethena і не люблю арбітражні стратегії XX», — це вже прихована перевага.

З високою ймовірністю, блокчейн і DeFi вже стали інфраструктурою для AI, і за останні десять років зазнали сумних невдач: deAI, deAgent, deOpenclaw — всі зазнали подібних проблем.

Безпосередньо використовуючи найновіші великі моделі, можна модифікувати структури DeFi, наприклад, Mythos — після тестування контрактів вони мають базову безпеку, будь-які зміни — миттєво виявляються, підвищуючи рівень ризику.

Щодо людської організації, AI обирає «безлюдність», достатньо лише «здібностей» людей, і DeFi — це ідеальна сфера для цього, і навіть без альтернативи: після розробки правил, DeFi підвищує капітальну ефективність лише за умови безпеки, ієрархія автоматичного водіння — рівні L1/2/3/4 — проходять етапи авторизації інформації —> обмеженого використання капіталу —> повного використання капіталу.

Якщо агент постійно навчається інженерії трейдингу і управлінню Curator, він зможе перевершити людину у торгівлі і прибутках, але, на жаль, зібрані дані DeFi ще не систематизовані для навчання AI, і на даний момент AI у криптосфері — це здебільшого збір грошей.

Але я переконаний, що реальне використання капіталу — це наступний великий тренд для AI у трансформації DeFi, і це неминуче.

Після оновлення безпеки (контрактів) і організації (людей), токеноміка перетвориться у нову форму:

• У часи PoW токени — це сертифікати обчислювальної потужності, і зараз AI Token майже ідентичний цьому;

• У часи PoS — це сертифікати очікуваного доходу, і AI Token рухається у цьому напрямку (здатність замінювати людину — це і є ця економічна цінність AI);

Токени у крипто-епоху вже виходять за межі інженерії, і можна лише робити недовірливі прогнози на основі теорії.

Згідно з Sky, який використовує розподіл токенів для контролю APY каналів, і Claude, що цінує модель за кількістю витрачених токенів, майбутній Crypto Token, ймовірно, стане «сертифікатом капітальної доходності».

Зверніть увагу: різниця між PoS і іншими — це очікуваний дохід, який базується на економічних припущеннях і досвіді, але інженерний дизайн AI і параметри DeFi наближаються до реальності, їхній дохід і ризик — високонадійні і постійно перевіряються.

Навіть користувач може визначити поточну ціну токена, орієнтуючись на модель AI і агентів, що використовуються у DeFi, а також на бали оптимізації Harness — купити, якщо прогноз позитивний, продати — якщо ні.

Заключення

Мільйони невирішених проблем і непередбачуване майбутнє людства.

Майбутнє DeFi — це і економіка, і технології: поки що немає хороших рішень для токеноміки, але безпека дає надію, Claude і Mythos можуть загрожувати світу, і навпаки — керувати грошима.

AlphaGo повністю вирішив проблему гри Го, Claude — проблему програмування, і таких сценаріїв у майбутньому стане ще більше: смарт-контракти у DeFi, людські організації і навіть економічні одиниці — все ще мають потенціал для оптимізації.

Щонайменше, людство не має боятися повної заміни: у епоху, коли дані вже не цінні, поведінка має свою цінність, і наразі агент все ще керує людьми — «мізерні задачі», «мізерні платежі» — це дрібниці, що повторюються, і ми маємо зробити так, щоб ця повторюваність і копіювання приносили цінність. AI знижує цінність даних і контенту до нуля, наближаючись до безкоштовності, а економічна цінність (вартість) AI Token і Crypto Token — постійно знижується, і це — тенденція.

Можна сказати, що вперше гроші справді відкривають двері для кожної людини, будь то для роботи з AI або для споживання Crypto.