Blockchain Capital 合夥人：AI 正在重寫勞動的基本單位

作者：Kinjal Shah

編譯：佳歡，ChainCatcher

2024 年，山姆·奧特曼拋出了個大膽的判斷：隨著人工智慧的崛起，一家由單人創辦的十億美元公司很快就會出現。

核心的轉變在於，人類第一次能夠在那個始終限制著自己的維度上實現規模化，也就是時間。當智能不再受制於人類需要睡眠這一瓶頸，而是交由永不疲倦的機器來驅動，我們所熟悉的"創造與建設"會變成什麼樣子？

想像這樣的畫面：一個智能體委託另一個智能體去完成一項任務，收到成果後用 USDC 付款，整筆交易在 400 毫秒內完成鏈上結算，全程沒有任何中介來驗證。

又或者，一位運動員把自己標誌性的達陣慶祝動作，授權給某個電子遊戲的行銷活動，由世界模型（world model）重新生成出來。再或者，一位科學家為了做一次實驗去獲取一份冷門數據集，並直接向當初採集數據的研究者付費。

我們離這一願景的距離，比大多數人以為的要近得多。

而主導當下討論的那種恐懼（人工智慧正在搶走工作），其實錯過了一個更有意思的結構性問題：當勞動力的基本單位本身發生改變時，會發生什麼？

每一次變遷

關於公司為何存在，羅納德·科斯在其 1937 年的論文《企業的性質》中給出了最清晰的解答：當通過市場來協調的成本高於直接雇人的成本時，公司就會把勞動力"收進內部"。

歷史上每一次重大的勞動力轉型，都是協調成本下降的直接結果。當尋找、支付和管理工作的摩擦變小，公司的邊界就會隨之移動，那些原本必須在公司內部完成的工作，就可以放到公司外部去做了。

過去的工匠依托多節點的供應鏈來運作，每個手藝人分走其中一部分價值，技藝則通過一代代師徒傳承延續下去。工業革命把這種分布式模式壓進了工廠，工廠靠著把協調集中在"同一個屋簷下"，攫取了絕大部分生產價值。

互聯網和移動設備再一次降低了匹配和協調成本，催生了零工經濟（Uber、DoorDash）和創作者經濟：手裡有一台相機、一根網線的普通人，開始做起過去只有工作室、出版商和經紀機構才能承接的活兒。

橋樑階層

在能夠捕獲全部價值的基礎設施出現之前，上述每一次轉型都會先跑出一個"橋樑階層"，由他們來證明新模式行得通。

工匠證明了分布式生產可行，隨後工廠靠集中化把價值收走；創作者證明了個人也能大規模建立受眾、創造收入，隨後各大平台（YouTube、Instagram、Substack）拿走了大部分經濟收益，並成為整個體系默認匯聚的謝林點。

橋樑階層替新技術承擔了風險，也驗證了需求是真實存在的。等到基礎設施跟上，一批新的機構就會大規模地把價值收入囊中。

零工經濟和創作者經濟，就是最近的兩個橋樑階層。它們證明了工作可以被拆解、分發，並在傳統雇傭關係之外獲得報酬。

但它們依然要靠平台來打包這套經濟活動：用 Stripe 處理支付，用 YouTube 分發內容，用 Uber 撮合行程。協調成本是降了，卻沒有消失，因為支付和身份的基礎設施，仍然默認交易雙方都是人。

可編程勞動力遇上可編程貨幣

如今我們正處在下一場轉型的早期階段，而它取決於兩樣東西同時到位。

第一樣是可編程勞動力。AI 智能體是一類全新的勞動力參與者，不受工時、人頭和地域的限制，靠算力而不是靠招人來擴張規模。

一個頂層智能體可以拆解任務、委託專門的子智能體、評估它們的產出，再安排下一步，整個過程無需人類介入。此時，勞動力的基本單位不再是崗位、工時，甚至也不是交付物，而是任務本身。

過去，人類把任務打包成工作，把工作打包成職業，再把職業打包成公司，只是因為這是當時唯一可用的組織形態。而一旦你能直接給單個任務定價、直接把它派出去，"打包"就從一種結構性的必然，變成了一個可選項。

第二樣是可編程貨幣。今天，穩定幣已經是一個規模約 3000 億美元的資產類別，多家機構的可信預測認為，未來幾年它有望衝向 2 萬億美元。穩定幣把整條支付供應鏈，壓縮成了一筆可編程的交易。

零工經濟之所以沒能徹底拆分勞動力，是因為你在交易兩端仍然離不开 Stripe、PayPal 或銀行賬戶，而這些基礎設施的前提，是已知的雙方之間存在一段持續的關係。

而穩定幣，可能正是為智能體這一新勞動力階層準備的最佳方案。一個智能體可以按產出向另一個智能體付款，金額小到幾分之一美分，結算在 500 毫秒內完成，無需開戶、無需開票、也無需任何中介。

Meta 最近開始在 Polygon 和 Solana 上向創作者發放 USDC，AWS 則推出了支持穩定幣微支付的 AgentCore，專門用於智能體之間的商業往來。這些都是早期信號，說明全球最大的科技公司，已經把穩定幣看作下一代經濟活動的結算層。

可編程勞動力和可編程貨幣加在一起，讓歷史上第一次出現了這樣一種可能：一條沒有組織實體的生產流水線，沒有公司、沒有薪酬體系、沒有人工資源部門，只有一連串任務，在機器速度下被派發、執行、定價和結算。

這才是勞動力真正意義上的拆分。

實際應用場景

Merit Systems 做了一款叫 Poncho 的產品，把這一切變得很具體。Poncho 給 AI 智能體配了一個錢包。

有了它，智能體可以自己跨過付費牆、調用高級工具、為服務付費，而且只為真正用到的那部分用量買單。Poncho 接入了 x402、MPP 這類支付協議，它們把支付授權直接嵌進 HTTP 請求裡：智能體看到價格，付款，然後拿到訪問權限。

這代表著經濟價值在互聯網上流動的另一種方式。智能體不必再去訂閱一大包可能用得上、也可能根本用不上的服務，而是可以精確地為完成某項具體任務所需的那份數據、那次 API 調用或那點算力付費。

早期互聯網曾打著"微交易"的旗號探索過這個思路，但始終沒能落地。原因之一，是信用卡手續費在經濟上根本撐不起這種小額支付，何況還有一堆別的難題，當時也沒有一條互聯網原生的支付軌道。

穩定幣則借助 Solana、以太坊這樣的基礎設施，只花幾分之一美分就能即時完成結算，這意味著定價終於可以和工作的顆粒度對上了。

重新打包

如果你順著這個假設往下想，工作會越來越多地由智能體按任務付費給其他智能體來完成，那麼公司的形態也會隨之改變。你不再需要把每一項職能都收進內部。

你真正需要擅長的，是定義清楚要做什麼、用什麼標準衡量質量，以及如何讓這些產出疊加成一個大於各部分之和的整體。

這一點同樣延伸到創作者經濟。點對點的打賞一直都做不太起來，Clubhouse 和 Farcaster 都印證了它的局限。但微交易特別適合機器與機器之間的互動：小額付款既沒有社交上的尷尬，也不帶任何"禮尚往來"的期待。

如果智能體成為數字內容的主要消費者，那麼長期主導互聯網的訂閱制和付費牆，可能會讓位給由程序自動執行的按次計費。

隨著 AI 生成的內容在各個渠道泛濫，人類判斷力和手藝的溢價只會越來越高，而最有意思的商業模式，將出現在人類品味與機器執行的交匯處。

在一個由智能體驅動的經濟裡，人類的角色是把勞動力重新打包。你是那個編排者。你的工作，是設計出一套系統，讓不同的智能體按特定的配置各司其職，轉出一個飛輪，把你想要的結果一點點推出來。

你的價值就在於：知道該把什麼活兒派出去、如何評估它，以及如何把它們組合成能產生複利的東西。

公司不會消失，但未來的公司，會越來越不像一個盛放勞動力的容器，而更像是一層架設在全球可編程勞動力市場之上的智能層。