Circle CEO万字长文：Agent经济颠覆价值创造与流转

原文作者：Jeremy Allaire，Circle 联合创始人兼 CEO编译：佳欢，ChainCatcher一、技术融合与公司的解体互联网时代的每一次平台级变革，都不是靠单一发明，而是几项各自成熟的技术在某个时点撞到一起。Web 的诞生需要图形界面、商业化开放的互联网、足够快的调制解调器，再加上网页、链接和服务器这套开放软件层，缺一不可。数字媒体、移动互联网、云计算、社交平台，走的都是同一条路。这背后有一个反复出现的规律：当多项能力融合，某种原本昂贵活动的边际成本会坍缩到接近零；成本一旦坍缩，这种活动的速度就会爆发。Web 引爆了信息发布的速度，移动和社交引爆了人际沟通的速度，云计算引爆了软件生产和交付的速度。现在，两套新的“操作系统”正在融合，把同样的机制施加到互联网从未原生数字化的两样东西上：智能和经济活动本身。第一套是智能的操作系统，即以基础模型和构建于其上的智能体系统为形态的人工智能。第二套是经济的操作系统，即区块链网络，价值、合约和协作可以在上面用软件表达和执行。前者把认知和工作的成本压向零，后者把交易、结算和协作的成本压向零。两者互相强化。智能让经济活动能够以机器速度运转，经济基底则让机器智能可以交易、交换价值、协作和执行合约。核心论断是：智能体经济与链上经济不是邻居，而是同一个经济体，二者正在汇聚成一股重塑全球经济体系的力量。先看智能的操作系统。它由前沿基础模型的能力，以及让模型规模化执行工作的推理和智能体基础设施共同构成，今天的代表包括 Claude 和 Claude Code、OpenAI 和 Codex 等平台。这是一种新型计算机器：不再通过传统方式编程，而是用自然语言下达指令，让它产出成果、完成工作。这类工作的原子单位是智能体，也就是被派去执行某项任务的推理过程。这为什么重要？首先要看公司究竟是什么。剥掉品牌和大楼，一家公司就是一个信息系统，围绕一组熟悉的职能组织起来：产品与工程、市场、销售、人才、财务、法务合规、运营和客服。维持这个系统的成本，绝大部分来自人力。放眼整个经济，人力是最大的单项运营开支，通常占营收的四分之一到三分之一，服务业的比例更高。在知识型和科技公司中，这一点近乎绝对：非资本性支出几乎全部是工资。换句话说，这样的公司本质上是“贴着 Logo 的有组织认知”。公司墙外还有第二个巨大市场：咨询、律师、会计和代理机构等专业服务，说到底也是从外部租来的有组织人力。这两个庞大的成本池，正是智能操作系统瞄准的对象。这就是智能体经济颠覆经典企业理论的原因。经济学家长期用交易成本解释公司为什么存在：协调、签约和信任外部劳动力的成本太高，所以公司会把“自己做更便宜”的工作内化。公司的边界，本质上由协调成本划定。当每一个非实体工作单元都能由一个可发现、可签约、可即时结算的智能体完成时，协调成本开始崩塌，公司的传统边界也随之失去意义。最直观的结果是一人公司：一个人指挥一群智能体，完成过去需要多个部门才能完成的工作。大型公司内部也会出现超高杠杆的小团队，以远超自身编制的规模执行业务。经济账还在继续叠加，因为三条指数曲线正在同时运动：认知工作不断转移给智能体，人力在运营成本中的占比下降；运行智能体的成本持续降低，同等机器智能的价格大约每年下降一个数量级；与此同时，智能的能力几乎在所有基准上持续提升。更便宜、更强大、承担更多成本，三者相乘，将释放巨大的生产潜力。这场解体不会均匀发生。它最先出现在软件工程领域，因为今天的模型极其擅长理解和编写代码。同时，它也会在市场、销售、客服，以及大量法务、财务和合规工作中平行展开。凡是涉及打磨、投放、分析和呈现信息的工作，都在其列。体力劳动距离这一变化最远。机器人在重工业和装配环节带来的主要仍是增强，而非彻底替代，实体生产领域的难题可能还需要十年以上才能解决。但不能把这种解体简单理解为“减人”。更准确的图景是增强与替代并存。人的创造力在深度智能体技能的帮助下被进一步放大，人们可以承担更广泛的跨职能角色，并以前所未有的速度切换工作焦点。一些能力仍然不可替代地属于人类，例如情感关系和面对面的工作、对智能体流程的批判性判断，以及无法委托给机器的治理与问责责任。这里存在一个明显的矛盾：对个人而言，AI 代理正在放大人的能力；但从整体经济来看，随着机器承担越来越多工作，新增产出中还有多少会以工资和劳动收入的形式流向人类？二、组装、协调，以及公司为什么要上链公司解体成智能体技能之后，问题就不再是“什么能够被自动化”，而是这些碎片如何被重新组装成协同的工作。实现这一点的机制，是建立在先进基础模型之上的编排层。其核心是一个总编排智能体：面对任何一项工作，它会把目标拆解成任务流水线，再把任务分派给不同的子智能体。周边基础设施则负责初始化流水线、维护上下文和记忆、执行任务，并重新组合返回的结果。同一套通用架构可以服务于任何职能。市场流水线、财务流水线、产品流水线或销售流水线，在结构上都是同一台机器对准不同的工作。人并没有缺席，而是占据两个位置。一部分人处于“环中”（in the loop），在流水线内部完成或审核需要人类判断的专业工作；另一部分人处于“环上”（on the loop），负责设定目标、定义验收标准、监督输出质量，并决定机器何时应该停下来向人提问。这就是智能体公司中人类监督的具体形态。支撑它的基础设施正在逐渐普及，不少前沿团队已经开始全面执行这套新架构。关键在于，这件事始于公司内部，却不会停留在公司内部。为了编排自己的工作，公司必须把每个职能转化成一个定义清晰的技能：在特定领域进行训练、接入正确的数据，并持续更新。但一个清晰到能够在公司内部被编排的技能，天然也清晰到能够被外部发现和雇佣。一旦内部模块化遇上智能体市场、智能体支付和智能合约，公司为了优化自身而完成的拆解，就会成为跨组织市场的基础。开放的智能体经济，将成为公司自我优化的副产品，不需要任何人刻意创造。这个市场可能演化成两种形态。第一种是企业从少数大型平台按使用量购买智能；第二种是形成一个真正的智能体劳动力市场，由企业雇佣专业智能体完成具体工作。第二种形态更可能出现，也更为重要，原因与软件行业长期呈现的规律相同：深度领域知识具有持久价值。基础模型会逐渐成为商品化的投入品，真正持久的生意，将是那些深耕特定领域的专业智能体，例如创意营销、视频制作、知识产权、合同谈判，以及成千上万种专业手艺。它们通过聚合专有上下文和专业数据、持续打磨能力，并达到企业级安全和可靠性标准来构筑壁垒。专业智能体通过注册表和市场让自己能够被发现，其元数据既可供人阅读，也可以被其他智能体直接调用，彼此之间展开激烈竞争。还有一个经济细节值得关注。由于基础模型之间竞争激烈，专业智能体会在多个模型之间路由任务，以优化自身的智能成本。于是，模型成为成本项，智能体成为生意本身。但智能体劳动力市场很快会撞上一个硬问题，而解决这个问题，正是整套体系必须上链的原因。编排者在雇佣一个智能体之前，必须知道这个智能体是真实的，它的工作值得信任，出了问题也有人承担责任。当“工人”是一段可能在世界任何角落组装出来的软件时，这些条件都不是天然成立的。解决方案是：智能体的身份并不是单一事物，而是由多层结构叠加而成。最底层是密码学可验证性。建立在公链上的经济操作系统，让数据、交易和代码执行都可以被实时验证，信任的根基是密码学，而不是任何中介机构。不过，最小化信任只适用于系统能够自证的事情：某笔交易是否发生、某个余额是否变化、某个合约是否按照代码执行。它无法裁定外部世界的事实，无法解决纠纷，也无法逆转一个“代码正确、现实错误”的结果。这些问题必须交给可问责的外围机制处理，包括证明外部事实的预言机、处理纠纷的仲裁机制，以及必要时的人工干预。整体架构由此形成：核心保障完整性，边缘保障问责。在这个底座之上，还需要几层结构，让智能体真正“有人负责”。第一层是现实世界锚定。智能体的工作最终需要落到一个真实、经过验证的实体上。金融基础设施公司已经在大规模运营的合规身份验证体系，可以回答几个关键问题：这个智能体是谁创建的？创建者是否合法？信誉是否良好？第二层是智能体自身的经济存在，包括它所控制的钱包，以及带有现实世界关联信息的可验证凭证。再往上是声誉。声誉通过工作记录和使用者评价长期积累，而且因为锚定了经过验证的真实身份，比一次性假名更能抵抗欺诈。这也是公司需要上链，而不是简单信任某个市场平台私有数据库的原因。私有注册表把信任绑定在单一运营方身上；链上系统则通过密码学与真实身份锚定，让信任变得可携带，可以跨市场、跨公司和跨国界流动，无需信任任何特定平台的所有者。一个全球交易的开放智能体经济需要的正是这种能力，而任何私有数据库都无法提供。这些层叠加起来，构成了一条问责链：智能体的每一个动作，都可以通过钱包和凭证，追溯到一个经过验证、信誉良好的现实创建者。在这个经济体系中，自治不等于匿名。自治的智能体，必须是可问责的智能体。这条链让交易对手敢于雇佣一段软件，让监管者可以找到追责对象，也让机器的自治不至于滑向无法归因的行动。到这里，重组后的公司已经成形：一个小规模的人类核心处于环上，负责设定目标并行使判断；编排者协调着专业智能体组成的工作流水线，其中一部分由公司自建，更多则从全球市场雇佣；每一次合作都是一份由软件执行、可以强制落实的合约；每一个行动者无论多么自治，最终都能通过问责链落到一个负责的人身上。此时，协调不再只是内部管理问题，而是变成了一个跨越公司边界、在软件中完成的经济问题。智能体公司也由此显露出它的另一面：链上公司。但这一切都预设了一个尚未成立的前提：需要一种智能体可以持有、能够以机器速度交换、可以进行巨量且微额的流转，同时又不必在每笔交易中承担货币本身风险的钱。三、货币基础：速度、安全与最终性上一节重组出来的公司，还缺少一种关键要素：智能体能够以机器速度持有和交换的货币。它们需要以巨大的总量和极小的增量转移货币，同时不必在每一笔交易中重新评估这笔钱本身是否可靠。最后这个限定条件至关重要。让货币能够被软件以极高速度使用的那些属性，恰恰不是传统银行货币所具备的。沿着这一逻辑推演下去，会得到一个具体而“老派”的答案：一种运行在开放网络上、具备结算最终性的全额储备货币。先从速度说起，因为速度会重组其他一切。当存储和转移货币的边际成本降到接近零，转移时间降到几百毫秒，货币本身又可以被软件直接控制和编程，就会形成一种具有极高流通速度的货币基底。同一美元可以在短时间内被投入多种用途，无论金额大小，都能够到账即用。由智能体编排的微观价值交换，也第一次变得可行。这不过是信息和软件在此前互联网平台上已经遵循的单位经济学，如今被应用到了货币本身。这通常会引来货币经济学上的反对意见：现代银行依靠杠杆制造流通速度，把同一笔存款反复放贷，创造出带有风险的合成美元。如果全额储备禁止这种乘数，经济是否会因此缺少信贷？答案是否定的。杠杆带来的复用收益，可以在不永久创造风险合成美元的情况下获得。当货币周转足够快时，一美元可以被锁定几秒钟，再借给第三方，速度本身可以替代乘数。全额储备货币也并不意味着资金闲置。其储备可以投资于短期政府债券，为政府支出提供融资，钱即便在“静止”时也在发挥作用。信贷同样不会消失，反而可能变得更强大。链上货币市场可以支持由机器中介的信贷，以极短期限进行裁定，将资金池化并分散借出，同时让出借人保留类似活期存款的即时赎回能力。信贷不会被全额储备货币饿死，而是会在其上被重新建立，并变得更强大、更安全。为什么基础货币不能内嵌任何风险？因为流通速度越快，带有风险的货币就越危险。银行挤兑已经比过去快得多。在移动银行时代，一场挤兑可以在几个小时内压垮一家大型机构；到了机器速度时代，挤兑可能在瞬间发生。一个智能体在决定是否接受一单位货币时，需要的是永远不必怀疑的一比一可赎回保证。如果它必须担心可赎回性，就必须在每笔交易中为这种风险定价，而在百万倍流速的微交易中逐笔定价风险，在经济上根本不可行。还有一个更隐蔽的问题。在几千家银行分别发行货币的世界里，每家发行方的美元都是自身的借据，携带各自不同的风险。不同发行方的美元并不完全等价，价格也可能发生偏离。这会摧毁货币经济学所谓的“货币单一性”：一美元就是一美元，同质且平价。这是货币能够大规模充当记账单位的前提。智能体经济是全球性的，运行在互联网尺度上。一个远在世界另一端的智能体在进行实时结算决策时，不可能停下来评估陌生发行方的信用。让银行货币尚且能够运行的国家级兜底机制，例如存款保险和最后贷款人，在无国界体系中无法覆盖大多数参与者。全额储备货币，是唯一一种无需依赖这些兜底机制，却能对所有人、在所有地方保持平价的货币形态。这就是“狭义银行”的传统设想：百分之百储备。它被提出了很久，也被搁置了很久，原因是它虽然安全，却不够有用。如今改变结论的是机器中介和互联网级效用。它们第一次让狭义银行变得最大限度地有用。货币单元的安全是必要条件，却不是充分条件，结算也必须同样毋庸置疑。健全的货币历来建立在“无须过问”的基础上：钱之所以是钱，就在于没有人需要在收钱之前先对它进行尽职调查。金融体系把这一点写进了《金融市场基础设施原则》，其核心保证是：当支付系统认定一笔交易已经最终结算，它就必须真正成为最终结果。这个保证在高速度下变得至关重要，而这恰恰是去中心化网络过去的短板。硬分叉可能不再承认已经结算的交易，链重组也可能把交易回滚。这些系统能够给出的最好承诺，往往只是概率性最终性：等待若干次确认之后，逆转变得不太可能。以极高速度交易的智能体无法建立在“大概最终”之上。它们需要确定性的亚秒级最终性：结算完成，就立刻生效，不再更改。这是一个具体的技术要求。专门为此设计的链可以满足，旧有设计则难以满足。平价、可赎回和最终性三位一体，才能让货币被机器免检接受。结算最终性也带来一个表面上的悖论：人们同时希望支付具有可逆性，希望能够退款、防范欺诈，或者撤销错误支付。解决方案是架构性的，就像互联网在简单、不可靠的底层之上叠加可靠协议一样：让基础货币保持确定性最终，再把可逆性作为可选协议建立在上面，例如由时间和事件触发的托管、退款池，以及针对这些资金池的保险。不能把可逆性直接焊接进货币本身。这样做会摧毁货币的“无须过问”属性，迫使每个智能体在每一笔交易中为回滚风险定价，从而重蹈借据货币的覆辙。把可逆性推到边缘，做成可组合的协议层，同样可以获得保护，同时不损害核心。从这个角度看，不可逆性不是一个需要缓解的隐患，而是一项可以依赖的特性。一笔最终结算之所以能够成为智能体继续向上构建的地基，正是因为它永远不需要再被重新考虑。这些安全特性不会自动实现，而需要制度架构支撑。目前，这套架构正在逐步形成。根据近期立法，大型稳定币发行方将由联邦级银行监管机构监督；稳定币采用破产隔离结构，使资金与发行方或合作银行的倒闭相隔离；全国性信托银行牌照则提供受托体系，将基础层货币义务和信用风险分开。这相当于狭义银行的重生。储备设计还会随着体系扩大而变得更加安全。合格储备可能逐渐从短期政府债券，转向央行现金和与央行相关的隔夜回购工具。政策制定者越来越支持这一方向，其他地区也在出现类似趋势。英格兰银行的相关提案指向同一目标，欧洲支付体系立法也已开始考虑让电子货币机构接入央行资产负债表。这恰好是部分储备银行模式的反面。在部分储备体系中，规模越大，系统性风险越集中；在这里，货币规模越大、系统重要性越高，其储备反而越接近央行货币本身。终点是一种不需要央行数字货币，却拥有央行级安全性的货币：由私人机构发行、可编程、互联网原生，同时具备破产隔离和受托牌照，并最终由最安全的资产背书。那么货币政策会发生什么变化？当部分储备乘数不再是主要传导渠道时，价格杠杆仍然完整存在，央行依然负责设定政策利率。由于稳定币储备主要由短久期和隔夜工具组成，利率会立即、完整地传导到货币供给的储备基础上，传导甚至可能比传统银行信贷渠道更加直接。消退的不是央行的权力，而是货币乘数这一传导机制。在两个方面，央行的能力甚至可能得到加强。第一，政策利率的传导更加直接；第二，链上信贷透明、实时可观测，央行可以直接看到信贷状况，而不必依赖滞后的汇总报告进行推断。央行的角色将部分从操作货币乘数，转向监督透明的机器信贷市场。这是监管职能的真实扩张，而不是削弱。最后一个区分至关重要。基础货币之所以能够极度安全，正是因为它不承担信用风险，持有本身也不产生利息。储备收益归发行方所有，并通过发行方流向稳定币网络生态，但持有货币本身不是一个生息头寸。这是有意设置的防火墙，用来保护基础货币单元的安全。持有者一旦开始追求收益，就不再只是持有货币，而是把钱借入信贷市场，以承担信用风险为代价获得信用收益。这是一个独立的、需要主动选择的行为。基础货币的安全，与把基础货币投入信贷市场所获得的回报，是两件完全不同的事。将二者混为一谈，会拆掉整个安全论证。四、信贷市场：机器承销、智能体营运资金与审慎层上一节结束在一道防火墙前：基础货币极度安全，因为它不承担信用风险，持有本身也不产生利息；开始追求收益的那一刻，就越过防火墙，进入了放贷领域。这一节讨论的，正是防火墙另一侧生长出来的体系。信贷不会在全额储备的世界里消失，而会以一种覆盖范围更广、定价更准确、风险暴露更透明的形态被重新建立。起点是一个重新框定问题的观察：小商户、零工、家庭等长尾借款人，以及未来的智能体，长期得不到充分的信贷服务，并不一定是因为他们风险太高，而是因为评估每一笔小额敞口的成本太高，往往超过贷款本身的预期回报。信贷受到限制，很多时候不是因为借款人质量不足，而是因为承销成本过高。一旦评估成本被压向零，大量信用良好、却长期“不可银行化”的借款人，将第一次变得可以被服务。压低这一成本的，是数据飞轮。链上支付活动天然具有结构化、可验证和实时的特征，比传统承销依赖的滞后、碎片化记录丰富得多。链上信贷池还可以借助预言机，把链下事实引入系统，包括个人、家庭和企业的验证数据，以及来自现有金融数据轨道、信用历史、总账和财资系统接口的信息。随着财资平台、金融科技公司、新银行和企业把现金迁移到链上货币中，数据会不断增厚。由于网络是全球性的，数据也会随着每一种上链货币向全球延伸。这些数据将被输入带有智能体承销逻辑的实时模型，形成一个不断复利的循环：更好的数据产生更好的模型，更好的模型产生更好的承销，更好的承销吸引更多活动和数据。搜索广告、内容发布、电商和软件分发等长尾市场，正是由这种递归引擎塑造出来的。现在，同样的引擎开始对准信贷。最终形成的，将是一个实时、全球化、经过实体授权的信用信息系统。相比之下，今天的征信机构显得滞后、局限于单一国家，而且错误频出。这里通常会出现一个反对意见：把经济中的信贷活动搬上链，是否等于把所有人的财务生活暴露在公开账本上？答案很明确：上链不等于公开。选择性披露和机密计算技术，可以让合约状态与头寸默认加密、默认私密，只通过可配置、由密码学强制执行的访问策略进行披露，同时协议规则仍然能够在加密数据上确定性执行。一个实体可以向贷方证明关键属性，例如信用状况、余额和身份可信度，也可以由预言机代为证明，而不必向竞争对手或公众暴露原始头寸。数据飞轮可以既深厚又私密，其机密性甚至可能强于今天由中介机构掌握全部信息的体系。监管者能够看到获得授权的信息，竞争对手和公众则什么也看不到。当评估成本下降、数据变得充裕之后，承销人本身也会变成智能