a16z: 5 cara rantai blok membantu infrastruktur proksi AI

Agen intelijen buatan bergerak cepat dari \"co-pilot\" ke pemain ekonomi, bahkan lebih cepat dari infrastruktur sekitarnya。

Sementara agen-agen agen agen sekarang dapat melakukan tugas dan transaksi, mereka kekurangan metode standardisasi untuk membuktikan identitas mereka, otoritas dan kompensasi cross-environment. Informasi Identity Identity tidak dapat dibagikan di seluruh platform, modalitas pembayaran belum mencapai standar programmabilitas dan koordinasi dilakukan secara independen。

rantai Blok Infak memecahkan masalah ini di tingkat infrastruktur. Para ledgeger publik memberikan penerimaan untuk setiap transaksi, yang dapat diaudit oleh siapa saja. Dompet tersebut menyediakan pengguna dengan informasi identitas portabel. Mata uang penstabilan mata uang memberikan alternatif penyelesaian. Ini bukan teknologi masa depan yang jauh. Mereka sekarang beroperasi dan dapat membantu pengguna untuk beroperasi sebagai agen ekonomi yang nyata tanpa izin。

 

Identitas non-manusia 1

Kebobrokan saat ini dalam ekonomi proksi tidak lagi intelijen, tetapi identitas。

DI SEKTOR JASA KEUANGAN SAJA, JUMLAH IDENTITAS NON-MANUSIA (SISTEM PERDAGANGAN OTOMATIS, MESIN RISIKO, MODEL PENIPUAN) SUDAH SEKITAR 100 KALI LEBIH BESAR DARIPADA JUMLAH KARYAWAN MANUSIA. DENGAN PENYEBARAN SKALA BESAR KERANGKA KERJA PROKSI MODERN (LLM MENGGUNAKAN ALAT, ALUR KERJA OTONOM, KONFIGURASI MULTI-AGEN), PROPORSI INI AKAN TERUS MENINGKAT DI SEMUA SEKTOR。

Namun, para agen masih belum memiliki rekening bank. Mereka dapat berinteraksi dengan sistem keuangan, tetapi mode interaksi kurang portabilitas, probabilitas dan tidak secara bijaksana kredibel. Mereka kekurangan standardisasi sarana pembuktian otoritas, tidak dapat beroperasi secara independen di seluruh platform dan tidak dapat dimintai pertanggungjawaban atas tindakan mereka。

Alfa semasaApa yang hilang adalah lapisan identitas generik — protokol SSL yang memungkinkan koordinasi standardisasi antar platform. Terlepas dari upaya yang signifikan, metodologi tersebut terpecah-pecah: di satu sisi, terintegrasi secara vertikal, pertama dalam mata uang Prancis; di sisi lain, orisinal terenkripsi, standar terbuka (misalnya, x 402 dan proposal identitas proksi yang muncul); dan di sisi lain, pengembangan kerangka kerja seperti MCP (model context protocol), yang berusaha untuk menghubungkan dengan jembatan aplikasi。

Masih belum ada cara yang luas untuk membuktikan kepada agen lain siapa yang diwakilinya, apa yang diperbolehkan untuk dilakukan dan bagaimana itu diremutasi。Ini diaKYAKonsep inti。

HANYA SEBAGAI MANUSIA BERGANTUNG PADA SEJARAH KREDIT DAN KYC (TAHU PELANGGAN ANDA), AGEN JUGA MEMBUTUHKAN SERTIFIKAT YANG DITANDATANGANI TERENKRIPSI YANG MENGIKAT AGEN PADA KLIEN, KEKUATAN, KENDALA DAN REPUTASI MEREKA. RANTAI BLOK MENYEDIAKAN LAPISAN KOORDINASI NETRAL UNTUK SEMUA INI: IDENTITAS PORTABEL, DOMPET YANG DAPAT DIPROGRAM, DAN SERTIFIKAT YANG DAPAT DIVERIFIKASI YANG DAPAT DIANALISIS DALAM APLIKASI OBROLAN, API DAN PASAR。

KITA TELAH MELIHAT KEMUNCULAN AWAL DARI BENTUK PENDAFTARAN PROXY BERBASIS RANTAI, AGEN ORISINAL YANG MENGGUNAKAN DOMPET USDC, STANDAR ERC UNTUK "TRUST MINIMIZATION AGENT" DAN TOOLKIT PENGEMBANG YANG MENGGABUNGKAN IDENTITAS DENGAN PEMBAYARAN TERTANAM DAN PENGENDALIAN PENIPUAN。

Namun, belum lagi pengenalan standar identifikasi umum, para vendor masih akan memblokir agen di firewall。

 

Pimpinan sistem operasi cerdas buatan

Agen agen mulai mengoperasikan sistem nyata, yang menimbulkan beberapa masalah baru。

Pertanyaannya adalah siapa yang mengendalikan segalanya. mempertimbangkan bahwa, dalam suatu komunitas atau perusahaan, sistem kecerdasan buatan bertanggung jawab untuk mengkoordinasikan sumber daya kritis, baik dalam alokasi dana atau manajemen rantai pasokan. Bahkan jika orang-orang memilih untuk memutuskan perubahan kebijakan, kekuatan ini lemah jika lapisan kecerdasan buatan bawah dikendalikan oleh pemasok tunggal yang dapat mengirim model untuk memperbarui, menyesuaikan batasan atau membatalkan keputusan. Lapisan formal pemerintahan mungkin terdesentralisasi, tetapi lapisan operasional masih terpusat; mereka yang mengendalikan model pada akhirnya mengontrol hasil。

Ketika tubuh cerdas mengasumsikan peran pemerintahan, mereka memperkenalkan lapisan ketergantungan baru. Secara teori, ini dapat membuat demokrasi langsung lebih mudah dilaksanakan: setiap orang dapat memiliki perwakilan kecerdasan buatan, yang bertanggung jawab untuk memahami proposal kompleks, menimbang kelayakan dan voting mereka sesuai dengan preferensi yang telah ditentukan。

Namun visi semacam itu hanya dapat dicapai jika badan-badan cerdas ini benar-benar bertanggung jawab kepada orang-orang yang mereka wakili, dapat bersifat universal di antara penyedia layanan yang berbeda dan secara teknis terbatas dan hanya dapat mengikuti instruksi manusia. Jika tidak, sistem yang akhirnya mendapat tampaknya demokratis, tetapi sebenarnya didorong oleh perilaku model non-transparent, yang hampir tidak terkendali。

Jika kenyataan saat ini adalah bahwa tubuh cerdas dibangun dari sejumlah kecil model dasar, maka kita perlu cara untuk membuktikan bahwa perilaku tubuh cerdas adalah untuk kepentingan pengguna daripada model perusahaan. Ini mungkin memerlukan beberapa lapisan jaminan enkripsi: (1) yang melatih data, fine-tuning atau proses pembelajaran yang ditingkatkan berasal dari contoh model; (2) tips dan instruksi yang tepat untuk mengendalikan badan intelijen tertentu; (3) catatan tentang perilaku aktual badan intelijen di dunia nyata; dan (4) jaminan yang dapat diandalkan bahwa, sekali dikerahkan, penyedia tidak dapat mengubah komando atau melatih kembali badan intelijen sehingga tidak dapat beroperasi tanpa sepengetahuan pengguna. Dalam tidak adanya jaminan ini, pemerintahan cerdas akhirnya mengarah pada pemerintahan partai mengendalikan berat model。

Di sinilah uang terenkripsi bekerja. Secara kolektif jika pengambilan keputusan kolektif didokumentasikan dan diimplementasikan secara otomatis, sistem kecerdasan buatan dapat diperlukan untuk mengimplementasikan hasil yang divalidasi. Jika agen memiliki identitas terenkripsi dan log implementasi transparan, seseorang dapat memeriksa apakah agennya telah mematuhi aturan. Selain itu, jika lapisan kecerdasan buatan dimiliki pengguna dan portabel daripada dikunci di platform tunggal, tidak ada perusahaan yang dapat mengubah aturan melalui model pembaruan。

Pada akhirnya, pemerintahan sistem kecerdasan buatan sebenarnya merupakan tantangan infrastruktur, bukan tantangan kebijakan. Kewenangan sejati bergantung pada perlindungan yang dapat ditegakkan dalam sistem itu sendiri。

 

Mengisi celah dalam sistem pembayaran tradisional dalam perusahaan utama yang cerdas secara artifisial

Agen-agen AI para agen AI mulai membeli barang - barang — pengambilan halaman web, sesi peramban, pembuatan gambar — dan mata uang stabilisasi menjadi alternatif penyelesaian transaksi ini. Pada saat yang sama, pasar berorientasi agensi baru sedang mengambil bentuk. Misalnya, pasar Tripe dan Tempo MPP mengumpulkan lebih dari 60 layanan yang dirancang untuk agen AI. Pada minggu pertama pada baris, ia memproses lebih dari 34.000 transaksi dengan biaya yang lebih rendah sebesar US $ 0.003, salah satu metode pembayaran baku。

perbedaannya adalah cara layanan ini dikunjungi. tidak ada penutup halaman. proxy dibaca skema, mengirim permintaan, membayar dan menerima output dalam pertukaran. mereka mewakili bisnis \"tanpa kepala\" baru: hanya ada satu server, satu set titik akhir dan harga setiap panggilan. tidak ada ujung depan - baik toko atau tim penjualan。

Jalur pembayaran untuk mencapai ini adalah on line. Coinbase x 402 dan MPP menggunakan metode yang berbeda, tetapi akan dibayar untuk langsung tertanam dalam permintaan HTTP. Visa tube juga memperluas trek kartu ke arah yang sama dengan menyediakan alat CLI yang memungkinkan pengembang untuk menghabiskan dari terminal dan bisnis untuk menerima koin stabil di ujung belakang。

Datanya masih dalam tahap awal. Setelah menyaring kegiatan non-organik seperti perdagangan pencucian, x 402 diproses kira-kira $ 1,6 juta per bulan dalam pembayaran proxy-driven, baik di bawah $ 24 juta yang baru-baru ini dilaporkan oleh Bloomberg (menciting data 402.org). Namun infrastruktur sekitarnya berkembang pesat: Stripe, Cloudflare, Vercel dan Google telah mengintegrasikan x402 ke platform mereka。

Ada peluang yang sangat besar di wilayah perangkat pengembang ', dan kebangkitan Vibe Codeing telah memperluas kelompok pengembang perangkat lunak dan potensi pasar alat pengembang '. Perusahaan seperti Merit Systems bekerja untuk membangun solusi berorientasi masa depan, dan telah meluncurkan AgentCash, sebuah dompet CLI dan platform pasar yang menghubungkan protokol MPP dan x402. Produk-produk ini memungkinkan agen untuk membeli data, alat dan fungsi yang diperlukan menggunakan mata uang stabil dalam satu akun. Sebagai contoh, agen tim penjualan dapat menggunakan data dari Apollo, Google Maps dan Whitepages untuk memperkaya informasi pelanggan potensial tanpa meninggalkan antarmuka baris perintah。

Ada sejumlah alasan mengapa agen tersebut mendukung pembayaran terenkripsi (dan solusi berbasis kartu yang muncul). Satu adalah asuransi. Membayar prosesor untuk mengakses bisnis, mengambil risiko untuk bisnis. Seorang pengusaha tanpa kepala tanpa situs atau badan hukum memiliki kesulitan mengamankan prosesor tradisional. Yang kedua adalah bahwa mata uang stabil dapat diprogram tanpa izin pada jaringan terbuka: setiap pengembang dapat memiliki titik akhir untuk mendukung pembayaran tanpa harus mengintegrasikan prosesor pembayaran atau menandatangani perjanjian komersial。

Kami pernah melihat pola ini sebelumnya. Setiap pergeseran dalam model bisnis telah menyebabkan bisnis baru, dan sistem yang ada telah sulit untuk memenuhi kebutuhan mereka pada awalnya. Perusahaan yang membangun infrastruktur tersebut tidak bertaruh atas pendapatan sebesar $1,6 juta per bulan, tetapi pada tingkat pendapatan yang akan dicapai ketika agen tersebut menjadi pembeli baku。

 

4. Repricing kepercayaan terhadap ekonomi proksi

Selama 300.000 tahun, kesadaran manusia terus meningkat. Hari ini, kecerdasan buatan mendorong biaya implementasi marginal ke nol. Ketika sumber daya yang langka menjadi berlimpah, kendala bergeser. Ketika kecerdasan menjadi murah, apa yang menjadi mahal? Authenticte。

Dalam ekonomi cerdas, batas yang nyata untuk ekspansi adalah naluri biologis kita, kitaAuditDanEvaluasi evaluasiPembuatan keputusan mesin. Jumlah ingestion oleh tubuh cerdas telah jauh melebihi kemampuan pemantauan manusia. Karena biaya pengawasan tinggi dan kegagalan membutuhkan waktu untuk mewujudkan, pasar cenderung mengurangi investasi dalam pengawasan. Bersinergi manusia secara pesat menjadi kenyataan。

Namun, penyebaran agen yang belum diverifikasi menimbulkan risiko tambahan. Sistem ini tanpa henti mengoptimalkan indikator \"agen\", sambil menjauh dari niat manusia, menciptakan ilusi produktivitas palsu yang menutupi akumulasi besar utang kecerdasan buatan. Agar dapat dengan aman mempercayakan ekonomi kepada mesin, kepercayaan tidak dapat lagi bergantung pada audit manual -Kepercayaan harusPengkodean Keras pada StrukturDengan sendirinya。

Bila seseorang dapat menghasilkan konten secara cuma - cuma, yang paling penting adalah sumber yang dapat diverifikasi — mengetahui dari mana asalnya dan apakah itu dapat dipercaya. Rantai blok-blok, serta sertifikasi berbasis rantai dan kelayakan sistem identifikasi digital, telah mengubah batas-batas ekonomi penyebaran aman. Kecerdasan buatan tidak lagi dianggap sebagai kotak hitam tetapi memiliki catatan sejarah yang jelas dan dapat diaudit。

SEMAKIN BANYAK AGEN AI MULAI SALING BERDAGANG, MEKANISME KLIRING DAN SISTEM PELACAKAN MENJADI TAK TERTANDINGI. SISTEM TRANSFER UANG - SEPERTI MATA UANG STABILISASI DAN KONTRAK CERDAS — JUGA DAPAT MEMBAWA PENERIMAAN TERENKRIPSI, MENCATAT SIAPA YANG TELAH MELAKUKAN APA DAN SIAPA YANG BERTANGGUNG JAWAB ATAS MASALAH。

Keuntungan koparatif dari umat manusia semakin berkembang: dari penemuan kesalahan kecil hingga pengembangan arah strategis terhadap asumsi tanggung jawab dalam hal masalah. Keuntungan abadi dimiliki oleh mereka yang mampu mengenkripsi, memastikan dan bertanggung jawab untuk output ketika mereka gagal。

Ukuran dari kurangnya sertifikasi adalah risiko yang akan diterima seiring waktu。

 

5. Retensi kontrol pengguna

SELAMA BEBERAPA DEKADE, LAPISAN ABSTRAKSI TELAH MENGUBAH CARA PENGGUNA BERINTERAKSI DENGAN TEKNOLOGI. BAHASA PEMROGRAMANNYA MEMBUAT KODE MESINNYA ABSTRAK. JALUR PERINTAH GANGO DIGANTIKAN OLEH ANTARMUKA PENGGUNA GRAFIS, YANG KEMUDIAN BERKEMBANG KE APLIKASI SELULER DAN ANTARMUKA APLIKASI (API). SETIAP PERUBAHAN MENYEMBUNYIKAN LEBIH BANYAK KOMPLEKSITAS BAWAH-UP, SAMBIL MENJAGA PENGGUNA DALAM KONTROL。

Di dunia cerdas, pengguna menentukan hasil daripada tindakan, dan sistem memutuskan bagaimana mencapainya. Pintar bukan hanya abstrak cara misi dilakukan, tapi abstrakPenerapan Tugas Penerjunan Penerjunan Penerjunan Penerbang Tugas PenerjunanAku tidak tahu. Ketika pengguna menetapkan parameter awal, sistem kembali ke belakang layar dan sistem berjalan sendiri. Peran pengguna diubah dari interaktif menjadi pengawasan; kecuali jika pengguna campur tangan, sistem distandardkan untuk \"dibuka\"。

Sebagai pengguna yang mempercayakan lebih banyak tugas kepada agen, risiko baru muncul: masukan samar-samar mungkin menyebabkan agen untuk bertindak pada asumsi yang salah tanpa pengetahuan pengguna; kegagalan mungkin tidak dilaporkan, menyebabkan kurangnya jalur diagnostik yang jelas; dan persetujuan tunggal mungkin memicu alur kerja multi-langkah yang tidak ada yang mengantisipasi。

Ini adalah di mana enkripsi bekerja。Inti teknologi enkripsi selalu untuk mengurangi kepercayaan buta。Sebagai pengguna semakin banyak memberikan kekuatan pengambilan keputusan untuk perangkat lunak, sistem cerdas membuat isu lebih menonjol dan meningkatkan kekakuan menuntut kita dalam desain sistem — kita perlu batas yang lebih jelas, transparansi yang lebih besar dan jaminan yang lebih kuat tentang fungsi sistem ini。

Untuk memenuhi tantangan ini, generasi baru dari perangkat mentah terenkripsi muncul. Sebagai contoh, Delegation Toolkit dalam MetaMask, AgenKit dan dompet proxy di Coinbase dan AgenCash dalam Merit Systems memungkinkan pengguna untuk mendefinisikan tindakan yang dapat dilakukan agen dan mereka yang tidak dapat dilakukan pada tingkat kontrak pintar. Sebaliknya, arsitektur berbasis niat seperti NEAR Intens (yang, sejak kuartal keempat 2024, memiliki lebih dari $15 miliar dalam transaksi kumulatif di Decentro-Exchange (DEX)) memungkinkan pengguna untuk menetapkan hasil yang diinginkan — misalnya, \"jembatan-ke-coin dan janji\" — tanpa menyatakan sarana realisasi spesifik。

***

Kecerdasan buatan membuat skala murah, tetapi sulit membangun kepercayaan. Uang yang dienkripsi dapat membangun kembali kepercayaan dalam skala besar。