Harness arbitrage period rescuing DeFi from the SaaS edge

Olhar para 500 anos, os conflitos entre trabalho e capital sob o sistema capitalista sempre foram marcados pela vitória contínua do capital.

No lado da produção, o grau de participação da força de trabalho gradualmente se restringe à operação de máquinas, no lado do consumo, o valor do usuário reside em produzir dados de uso para a plataforma.

Ambos trabalham juntos para sustentar a valorizações das empresas 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 fazer sua avaliação, influenciando assim a eficiência do capital, o algoritmo de stablecoins ainda é uma incógnita se é o Santo Graal do DeFi, a mensuração organizacional de fato é a taça de medição da alavancagem financeira.

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

Isso nos traz insights infinitos, especialmente com o colapso gradual do modelo DAO de DeFi e a falência progressiva da economia de tokens.

Em uma frase, por que o modo de organização de IA e o modelo de tokens são mais eficientes que DeFi?

Como tudo isso começou?

Token se torna barato, agentes se tornam práticos.

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, um Agent com Skill tem uma posição sagrada equivalente ao lucro.

Agent representa a capacidade “humana” refinada em Skill, e a organização humana se transforma em uma cadeia de rituais de interação centrada em 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, não será um robô, mas pode ser uma “capacidade” inata.

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

Imagem: conteúdo sem mais valor

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, no final, criará um novo incremento econômico ou levará a economia a um modo de emprego permanentemente baixo, com tokens substituindo empregos humanos, estamos testemunhando esse processo.

Mas a barateza dos tokens atualmente permitirá que capacidades antes monopolizadas por grandes corporações sejam descentralizadas para pequenas e microempresas, formando superindivíduos, o que não é uma fantasia.

Tomando a China como exemplo, o volume de chamadas de tokens de 2024 a 2025 passará de 100 bilhões/dia para 100 trilhões/dia até o final de 2025, e agora, 140 trilhões/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 “capacidade”, mas ainda tentam manter sua vantagem monopolizando “poder de cálculo”, embora a tendência geral de barateamento de tokens seja inevitável.

A avaliação do paradigma de grandes modelos é diversa, 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, com estratégia de prioridade de profundidade, diferente da busca em largura de perguntas e respostas.

Imagem: História da evolução do Agent

A 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, a primeira vez que centros de dados atendem diretamente às demandas de IA

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

• Interação: a morte do smartphone com o豆包, o Google suporta GUI Agent 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 “fazer o quê” 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”, essa é a raiz do medo na indústria SaaS, e infelizmente, o DeFi já se tornou SaaS, não um grande modelo.

DeFi e a SaaSização

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, seu valor comercial mais importante não é a tecnologia avançada, mas a autoridade da informação, sedimentada em 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 aposta arriscada, há possibilidade de superar os concorrentes e obter pequenos lucros.

Imagem: SaaS em colapso

A origem da imagem: @zuoyeweb3

Você pode entender que o Agent aproveitou astutamente a busca pelo lucro do capital, podendo esperar por informações completas do terminal Bloomberg ou usar dados imprecisos e fragmentados 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 de feedback se inicia.

A monopolização do SaaS no passado, a venda futura de IA.

Infelizmente, precisamos entrar no DeFi a partir daqui, lembra do API paywall do Dune/DeFiLlama? Dependendo de dados valiosos, ou do fechamento final da Arkham Exchange.

Os dados do setor de criptomoedas nunca foram valiosos.

Mas o setor de criptomoedas é um sistema financeiro aberto, seus dados podem ser aprendidos repetidamente, mesmo antes da IA, a velocidade de bifurcação de projetos caiu para meses, e memes de imitação como PumpFun podem ser comprimidos para segundos.

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

• Por exemplo, antes da crise de 2008, o LIBOR “causou” a crise financeira por transações não garantidas, depois foi substituído pelo SOFR, que é baseado em títulos do Tesouro Americano, mas o mecanismo de supercolateralização garante a liquidação final do DeFi.

• Por exemplo, os grandes fornecedores de modelos não querem vender Token por consumo, mas por níveis de marketing, capacidade personalizada e transformação profissional, a economia de tokens já transformou o “valor de uso” em uma torção.

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

De uma perspectiva, os ataques de hackers ao DeFi são apenas testes de resistência comuns, sistemas abertos não podem corrigir bugs por si próprios, a entropia externa é inevitável.

Semelhante ao humor negro da Regra 22, sem sinais externos, o sistema de criptografia assume que o ambiente atual é seguro, e uma crise de segurança levará à centralização.

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

Imagem: Código não resolve problemas de segurança

A origem da imagem: @zuoyeweb3

Antes da ascensão das capacidades de IA, o DeFi já havia se tornado SaaS, cobrando por número de transações, sem como transferir “finanças” diretamente para a cadeia.

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

Mas a evolução das capacidades do Agent parece abrir uma esperança incerta 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 crises de zero-day;

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

A Renascença da Narrativa de Engenharia

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

Garry Tan, do YC, fala de “Fat Skill, Thin Harness”, que ressoa comigo, essencialmente, é definir bem as 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, com dados de valor, apenas o comportamento humano pode gerar valor de dinheiro.

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

Buscar o infinito a partir do finito é uma ilusão, LLMs não podem eliminar completamente as alucinações, é preciso chegar ao ponto de “não acessível por IA nem por humanos”, para que o mercado possa precificar, e assim acreditarmos em contratos inteligentes.

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

Questões morais não têm valor econômico, o motivo do colapso do modelo DAO e sua substituição por fundações e equipes é a necessidade real de atualização de contratos e cooperação de negócios.

Mas os humanos não conseguem escrever códigos eternamente seguros e que possam ser atualizados dinamicamente, lembre-se, isso é impossível.

Se nunca forem atualizados, o próprio Curve nos ensina que a dependência de tecnologia também pode gerar problemas.

Decidir o passado é decidir o futuro.

Desde o fundo de investimento do Prêmio Simmons até a estratégia de IA da Numerai, IA no setor financeiro não é novidade, e um exemplo contra a intuição é que sinais de negociação ajudam na evolução da IA.

Imagem: 10 anos de IA e DeFi

A origem da imagem: @zuoyeweb3

Modelos de IA ainda seguem o paradigma computacional, com máquinas de estado que processam sinais, e sem sinais externos, falta a capacidade de simular o mundo externo, Yang Le Kun e Li Fei-Fei apostam em modelos de mundo, e isso é o significado.

Mas do ponto de vista do DeFi, fazer a IA negociar autonomamente depende de o comportamento humano ser aprendido pelo Agent, o que reforça a importância do humano, mesmo que o Agent substitua a força de trabalho, ele ainda imita e resume o comportamento humano.

Aliás, humanos não podem agir de forma intencionalmente aleatória, pequenas ações deliberadas já seguem padrões estatísticos, e até as características fisiológicas humanas introduzem aleatoriedade, como “gosto de Ethena por sua estratégia de market making, mas detesto XX por arbitragem”, revelando preferências ambíguas.

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

Usar os maiores modelos atuais para reformar estruturas do DeFi, como Mythos, com contratos que assumem segurança por padrão, qualquer mudança sendo detectada em tempo real, aumenta o nível de risco.

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

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

Mas tenho plena certeza de que o próximo grande movimento de IA na transformação do DeFi será a onda principal, inevitável.

Depois que segurança (contratos) e organização (humanos) forem atualizadas, 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, o AI Token está evoluindo nessa direção (oferecendo capacidades que substituem humanos, essa é a expressão do valor econômico da IA);

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

Referência: Sky usa a alocação de tokens para controlar o APY de canais, Claude usa o consumo de tokens para precificar a capacidade do modelo, e o futuro do Crypto Token provavelmente será uma espécie de “retorno de capital”.

Aqui, atenção para a distinção: tokens PoS, como $ETH , cujo retorno esperado é uma hipótese econômica, uma inferência baseada em priori, enquanto o design de engenharia da IA e os parâmetros do DeFi se aproximam da realidade, com alta confiabilidade de retorno e risco, sendo verificados em tempo real.

Até mesmo, o usuário pode 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, comprando se acredita na valorização, vendendo se acredita na queda.

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, com Claude Mythos podendo ameaçar o mundo, e, inversamente, assim podemos controlar melhor o dinheiro.

AlphaGo resolveu completamente o problema do Go, Claude resolve o problema da programação, e esse tipo de cenário só tende a aumentar, contratos do DeFi, organização humana, até mesmo as unidades de valor econômico, têm espaço para serem otimizados teoricamente.

Pelo menos, os humanos não precisam se preocupar em serem completamente substituídos, na era em que os dados não valem nada, o comportamento tem seu próprio significado, pelo menos por ora, a tomada de controle do Agent sobre os humanos ainda é de “microtarefas”, “micropagamentos” e outros detalhes repetitivos, que devemos transformar em valor. AI faz o valor de dados e conteúdo cair ao infinito, chegando a custos quase zero, e o valor econômico unitário de AI Token e Crypto Token (custo) está em constante declínio, sendo uma tendência geral.

Pode-se até 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.