a16z：Искусственный интеллект и агентская экономика недостающая инфраструктура? Пять способов поддержки блокчейна

AI-агенты быстро превращаются из copilots (со-пилотов) в самостоятельных участников экономики — и делают это гораздо быстрее, чем развивается инфраструктура вокруг них.

Хотя агенты уже способны выполнять задачи и совершать сделки, в разных средах им по-прежнему не хватает стандартных способов доказать свою личность, авторизацию на действия и получение вознаграждения. Идентичность не может переноситься между средами, по умолчанию не поддерживается программируемая оплата, а сотрудничество происходит только в изолированных системах.

Блокчейн решает эти вопросы на уровне инфраструктуры. Общие реестры предоставляют каждому транзакционному чеку, доступному для аудита любым. Кошельки дают агентам переносимую идентичность. Стейблкоины становятся еще одним уровнем расчетов. Эти компоненты — не из будущего, они уже доступны сегодня и помогают агентам действовать как настоящие участники экономики без разрешений.

1. Идентичность для не-человеков

(Identity for non-humans)

Проблема в агентной экономике сейчас — это идентичность, а не интеллект.

Только в финансовом секторе количество не-человеческих идентичностей — автоматизированных торговых систем, риск-двигателей, моделей мошенничества — уже примерно в 100 раз превышает число человеческих сотрудников. С масштабным внедрением современных рамок для агентов (использование больших языковых моделей для вызова инструментов, автономные рабочие потоки, оркестрация нескольких агентов) этот показатель продолжит расти во всех отраслях.

Однако эти агенты по-прежнему остаются «без банковских счетов». Они могут взаимодействовать с финансовой системой, но не могут делать это переносимо, проверяемо и по умолчанию доверительно. Им не хватает стандартных способов доказать свои полномочия, работать независимо на разных платформах или нести ответственность за свои действия.

Отсутствует универсальный слой идентификации — что-то вроде SSL-сертификата для агентов, который бы стандартизировал координацию между платформами. Пока есть лишь разрозненные попытки: вертикально интегрированные системы с приоритетом на фиат, открытые стандарты для крипто-native решений (например, x402 и новые предложения по агентской идентичности), а также расширения для разработчиков, такие как MCP (протокол контекста модели), пытающиеся связать уровни приложений.

Пока не существует широко принятых и взаимосовместимых стандартов, позволяющих одному агенту доказать другому, кто он, что он может делать и как получать вознаграждение.

Это — ядро идеи KYA (Know Your Agent — Знай своего агента). Как человек полагается на кредитную историю и KYC (Know Your Customer — Знай своего клиента), так и агентам нужны криптографические сертификаты, связывающие их с доверенными лицами, полномочиями, ограничениями и репутацией. Блокчейн предоставляет для этого нейтральный слой координации: переносимую идентичность, программируемые кошельки и проверяемые доказательства, которые можно использовать в чатах, API и рынках.

Уже появились первые практики: регистрация агентов в блокчейне, использование кошельков с USDC для агентов, стандарты ERC для «минимально доверяемых» агентов, а также инструменты, объединяющие идентичность с встроенными платежами и механизмами борьбы с мошенничеством.

Но до появления универсальных стандартов идентификации, продавцы всё равно будут блокировать агентов за фаерволами.

2. Управление системами, работающими на AI

(Governing AI-run systems)

Агенты начинают управлять реальными системами, что порождает новые вопросы о «кто действительно контролирует». Представьте сообщество или компанию, где AI-агенты координируют ключевые ресурсы — будь то распределение капитала или управление цепочками поставок. Даже если люди голосуют за изменения политики, если базовый AI-слой контролируется одним поставщиком (который может обновлять модели, менять ограничения или отменять решения), власть остается слабой. Формальный слой управления может быть децентрализован, но операционный — централизован; кто управляет моделью, тот и управляет результатом.

Когда агенты берут на себя роль управляющих, появляется новый уровень зависимости. Теоретически, это может сделать прямую демократию более осуществимой: каждый может иметь AI-репрезента, который помогает понять сложные предложения, моделировать компромиссы и голосовать по предпочтениям. Но эта идея реализуема только если агент действительно отвечает за своих представителей, может переноситься между поставщиками и технически подчиняется человеческим указаниям. Иначе система выглядит демократичной, но на деле управляется невидимыми моделями без реального контроля.

Если текущая ситуация такова, что агенты построены на базе нескольких моделей, нужно доказать, что они действуют в интересах своих пользователей, а не компаний-разработчиков. Для этого потребуется криптографическая гарантия: (1) откуда взялись данные для обучения, доработки или обучения с подкреплением; (2) какие конкретные подсказки и инструкции следуют агенту; (3) его реальные действия в мире; (4) доверенные гарантии, что после развертывания поставщик не сможет изменить инструкции или переобучить модель. Без этого управление агентами превращается в управление невидимыми моделями, контролируемыми теми, кто владеет весами.

Здесь особенно пригодны криптографические технологии. Если коллективные решения записываются в блокчейн и автоматически исполняются, AI-системы могут быть обязаны соблюдать проверенные результаты. Если агент имеет криптографическую идентичность и прозрачный лог действий, можно проверить, соблюдает ли он границы. А если слой AI — это собственность пользователя и переносим, а не привязан к одной платформе, то компании не смогут менять правила через обновление модели.

В конечном итоге, управление AI — это инфраструктурная задача, а не политическая. Истинная власть зависит от построения внутри системы сильных, исполняемых гарантий.

3. Заполнение пробелов в платежных системах для AI-native бизнеса

(Filling gaps in traditional payment systems for AI-native businesses)

AI-агенты начинают покупать — скрапинг, сессии браузера, генерация изображений — и стейблкоины выступают в роли альтернативных расчетных слоев. В то же время формируется новый рынок для агентных сервисов. Например, рынок MPP от Stripe и Tempo агрегирует более 60 сервисов, специально созданных для AI-агентов. За первую неделю он обработал свыше 34 000 транзакций, комиссия — всего 0,003 доллара, а стейблкоин — один из основных способов оплаты.

Отличие — в способе доступа. Нет страницы оплаты. Агент читает схему, отправляет запрос, платит и собирает информацию за одну транзакцию. Он — новый тип «безголового» продавца: один сервер, набор точек доступа и цена за вызов. Нет фронтенда — ни витрины, ни отдела продаж.

Эти платежи уже реализованы. Coinbase x402 и MPP используют разные подходы, но оба внедряют оплату прямо в HTTP-запросы. Visa расширяет подобные решения, предлагая CLI-инструменты для оплаты с терминала, чтобы продавцы сразу получали стейблкоины.

Данные пока на ранней стадии. После фильтрации неестественной активности (например, накрутки) x402 обрабатывает около 1,6 миллиона долларов в месяц в платежах, управляемых агентами, что значительно ниже 24 миллионов долларов, о которых сообщают в Bloomberg (по данным x402.org). Но инфраструктура быстро растет: Stripe, Cloudflare, Vercel и Google уже интегрировали x402 в свои платформы.

Инструменты для разработчиков — важная возможность. С ростом «vibe coding» (атмосферного программирования) растет и рынок решений для новых задач разработчиков. Например, Merit Systems создает AgentCash — CLI-кошелек и маркетплейс, который одновременно подключается к MPP и x402. Эти продукты позволяют агентам использовать один баланс в стейблкоинах для покупки данных, инструментов и возможностей. Так, агент продаж может через один вызов эндпоинта обогатить потенциальных клиентов данными из Apollo, Google Maps или Whitepages, не покидая командную строку.

Такие агентские операции (A2A) склонны к использованию криптографических схем (и новых карточных решений) по нескольким причинам: во-первых, страхование — при подключении поставщика платежных услуг к продавцу он берет на себя риск этого продавца. У безсайтового, безюридического продавца сложно получить страхование у традиционных провайдеров. Во-вторых, стейблкоины в открытой сети — это безразрешенные и программируемые активы: любой разработчик может дать терминалу платежную возможность без интеграции с платежным провайдером или подписания договоров.

Это — не новая модель. Каждый раз, когда меняется бизнес-модель, появляется новый тип продавцов, которых трудно обслуживать существующими системами. Компании, строящие инфраструктуру, не делают ставку на 1,6 миллиона долларов в месяц — они делают ставку на то, что когда агент станет стандартным покупателем, этот показатель вырастет.

4. Пересмотр доверия в агентной экономике

(Repricing trust in an agentic economy)

За 300 тысяч лет человеческое познание было ограничением прогресса. Сегодня AI снижает маржинальные издержки выполнения до нуля. Когда дефицитные ресурсы становятся избыточными, ограничения смещаются. Когда интеллект становится дешевым, что становится дорогим? Проверка.

В агентной экономике настоящим лимитом масштабируемости является наша биологическая способность к аудиту и ответственности за машинные решения. Производительность агентов уже давно превышает возможности человеческого контроля. Поскольку контроль дорог и задерживается, рынки склонны игнорировать его. «Обновление человека в реальном времени» быстро становится физически невозможным.

Но запуск неподтвержденных агентов создает сложные риски. Системы безжалостно оптимизируют цели «агента», при этом тихо отклоняясь от человеческих намерений, создавая иллюзию высокой производительности и скрывая долговую нагрузку, связанную с массовым внедрением AI. Чтобы безопасно доверить экономику машинам, доверие должно быть встроено в архитектуру — а не полагаться на ручной контроль.

Когда любой может бесплатно создавать контент, важна проверяемая его происхождение — знать, откуда он взялся и можно ли ему доверять. Блокчейн, доказательства в цепочке и децентрализованные системы цифровой идентификации меняют границы безопасных экономик. Вы больше не воспринимаете AI как черный ящик, а получаете прозрачную, проверяемую историю.

По мере того, как все больше AI-агентов начинают взаимодействовать друг с другом, расчет и проверка становятся взаимодополняющими. Системы потоков средств — стейблкоины и смарт-контракты — могут нести криптосвидетельства, показывающие, кто что сделал и кто за это отвечает в случае ошибок.

Человеческое преимущество — в повышении уровня: ловле мелких ошибок, постановке стратегических целей и ответственности за сбои. Устойчивое преимущество — у тех, кто может верифицировать выводы криптографически, подтверждать их и нести ответственность за неудачи.

Массовый рост без проверки — это накапливаемый со временем долг.

5. Сохранение контроля пользователя

(Preserving user control)

Десятилетиями новые абстракции определяли, как пользователь взаимодействует с технологиями. Языки программирования скрывали машинный код. Графические интерфейсы сменяли командную строку, затем мобильные приложения и API. Каждая новая ступенька скрывала все больше низкоуровневых деталей, одновременно делая пользователя все более «запертого» внутри системы.

В мире агентов пользователь задает результат, а не действия — система решает, как его достичь. Агент не только абстрагирует выполнение задачи, но и — кто ее выполнит. Пользователь задает начальные параметры, а дальше система работает сама. Его роль — наблюдать и контролировать; без вмешательства по умолчанию агент активен.

По мере делегирования все большего количества задач агентам возникают новые риски: неясные входные данные могут привести к тому, что агент сделает ошибочные предположения и предпримет действия, о которых пользователь не узнает; сбои могут остаться незамеченными, без четких путей диагностики; одно одобрение — и запускается сложный многозадачный рабочий поток.

Здесь помогают криптографические технологии. Они минимизируют слепое доверие. Чем больше решений передается программам, тем важнее обеспечить их прозрачность и строгие гарантии — через четкое ограничение возможностей, повышение видимости и жесткое закрепление правил.

Появляются новые крипто-native инструменты. Ограниченные по области делегирования — такие как MetaMask Delegation Toolkit, Coinbase AgentKit и агентские кошельки, а также AgentCash от Merit Systems — позволяют пользователю задавать, что агент может делать и что — нет, на уровне смарт-контрактов. Архитектуры, основанные на намерениях, например NEAR Intents (с более чем 15 миллиардами долларов в совокупных сделках DEX с конца 2024 года), позволяют задавать ожидаемый результат — например, «мостить токены и ставить их на стейк» — без указания конкретных способов реализации.

AI делает масштаб дешевым и доступным, но доверие — сложной задачей. А криптография восстанавливает доверие на масштабах.

Инфраструктура для прямого участия агентов в экономике уже строится. Открытые вопросы — будет ли она спроектирована для максимальной прозрачности, ответственности и контроля пользователя или же просто накладывается сверху на системы, изначально не предназначенные для не-человеков.