編集：深潮 TechFlow
深潮ガイド： AI エージェントが実際の収益を生み出し始めたとき、誰が機械を所有するのかという問いは、技術そのものよりも切迫したものになる。Virtuals Protocol は、一般の人々が自律機械の株主になれるようにしようとしている。この実験が成立すれば、労働と所有の境界が再定義されることになる。投資家が AI と暗号資産の交差点における長期的な機会を理解するうえで、本稿は重要である。
自律機械のために築かれる経済
数年ごとに、経済学だけでは答えられない問いを突きつける技術が現れる。もし機械が、より良く、より安く、24 時間休みなくあなたの仕事をこなせるなら、あなたは一体どうなるのか。そして、その機械が生み出す生産物を最終的に誰が所有するのか。
本稿は Virtuals Protocol との提携で執筆したもので、暗号資産分野におけるこれまでで最も野心的な実験の一つを深く掘り下げる。同プロトコルは、AI エージェントのための完全な国家インフラを、アイデンティティから銀行、商業レイヤーに至るまで構築しており、それを資本市場と実体ロボットが支えている。その賭けは、実際の経済価値を生み出し始めた自律機械の株式を、一般の人々が所有できるようにすべきだというものだ。Virtuals は、暗号資産の投機時代が偶然残した金融レールを利用して、これを可能にしようとしている。本稿では、その実行力が野心に見合うかどうかを検証する。ただしその前に、これらより約 200 年早く現れた問いから始めたい。
1811 年、ノッティンガムシャーの織工たちが工房に押し入り、靴下編み機をスクラップにした。これが大規模な運動を引き起こした。イギリス政府は中部地方に 14,000 人の兵士を派遣し、織工たちによる機械破壊を止めさせなければならなかった。これはウェリントンがイベリア半島でナポレオンと戦うために連れて行った兵士よりも多かった。
イギリス議会は織機の破壊を死刑に値すると定め、翌年ヨークで 17 人が絞首刑になった。彼らは「ラッダイト」と呼ばれたが、歴史はこの言葉を侮辱に変え、変化に適応できない愚か者、技術恐怖症の人々を指す言葉にした。しかし、このラッダイトたちは誰よりも機械を理解していた。彼らは熟練した職人であり、良質な布を生産するために狭幅織機の習得に何年も費やしていた。一方、彼らが破壊したのは広幅織機と新型機で、訓練を受けていない少年でも操作でき、賃金は職人の 3 分の 1 で済んだ。
広幅織機は低品質の服を生産するが、コストはかつてないほど低く、その安さが市場を侵食していた。工房に入る広幅織機 1 台ごとに、職人の生計が奪われていった。
このパターンはその後、世代ごとに繰り返されてきた。そして、その渦中にいる人々は毎回、自分の直面しているバージョンは異なり、より悪いものだと自分に言い聞かせてきた。しかし歴史が証明しているのは、機械が仕事を消滅させることはめったにないということだ。機械は、誰がその仕事をし、誰が生産物を所有するかを再配置するだけである。小作農は共有地から追い出されて工場町に流れ込み、自分で育てた作物の所有権を、他人の時計の下での時給と交換した。
工場労働者は会社員になり、より良い賃金と引き換えに時間を貸し出した。会社員はさらにギグワーカー、Uber ドライバー、Fiverr のフリーランサーになった。彼らは同じ労働を、プラットフォームが収益を得て、労働者がリスクを負うように設計された分類の下で行っている。
総生産は毎回上昇する一方で、働く人が自分で生み出した価値に対して所有する割合は低下してきた。今日、5 億人が依存的な労働に従事しており、それは自由な賃金労働ですらない。インドでは 5,000 万人が債務による束縛に陥っており、それは中世の農奴制が新しい書類を得たかのように感じられる。
そして今、歴史は AI 革命の中で繰り返されている。ただし今回は、それが自ら動く織機のように感じられる。私たちが手にした AI は、企業を自動で運営し、利益を確定し、その利益を成長に再投資することができる。Medvi というヘルステック AI は、人間の従業員が 2 人しかいないまま、昨年 4 億 100 万ドルの収益を計上した。今では時給約 1 ドルでプログラミングエージェントを雇い、24 時間働かせることができ、有給休暇を求めることも決してない。
これらは今や実際の経済主体であり、人々は誰がそれらを所有するのかを問わざるを得なくなっている。複製コストがゼロで、他の機械を雇って手伝わせることさえできる機械が労働者であるとき、実際に誰が支配しているのか。一般の人々に暗号資産の変革の一部を所有させようとした前回の大きな試みは、Axie Infinity だった。それは play-to-earn ゲームで、フィリピンと東南アジアの労働者に経済的解放を約束した。270 万人のデイリーアクティブプレイヤーを集め、その多くはフィリピン人労働者で、地元の仕事よりもゲームで多く稼いでいた。しかし後に崩壊し、業界全体への警告の物語となった。
Jansen Teng と Wee Kee は、その崩壊を内部から目撃したチームだ。彼らは廃墟の中から、プログラム可能な通貨と自律ソフトウェアの世界に合わせて更新された、ラッダイト的な問いの一つのバージョンを携えて出てきた。経済的価値を生み出す労働者が、ビデオゲームで苦労する人間ではなくソフトウェアだったらどうなるか。かつて株主が貿易船の株式を所有したように、一般の人々がその株式を所有できるとしたら。彼らはこの問いを中心に Virtuals Protocol の構築を始めた。
これを理解するには、まず私たちが生きる世界で何が賭けられているかを把握しなければならない。1950 年代、米国原子力委員会委員長の Lewis Strauss は、核分裂が「計量するまでもないほど安い」電力を提供すると約束した。これはエネルギー史上最も有名な破られた約束の一つとなった。なぜなら原子力は最終的に破滅的なほど高価で、致命的に危険だったからだ。チェルノブイリと福島の事故は、さらに 10 年分の大衆の恐怖と規制負担を上乗せした。これにより、この言葉は 70 年にわたり技術的傲慢の代名詞となってきた。
その後、Sam Altman が AI の認知能力がどれほど容易に手に入り、豊富になるかを表現するのに、まったく同じ言葉を使った。フロンティアモデルの訓練コストは、すでに 18 か月ごとに 10 分の 1 に低下している。2023 年には約 1 億ドルかかった GPT-4 レベルの性能が、今日では数百万ドルで再現できる。
あるプログラミングエージェントは、時給 1 ドル未満で本番用コードを納品する。これはすでに地球上で最も安いオフショア開発者よりも安く、週末に休むことも決してない。Altman が公表したタイムラインには、今年中に真の科学的ブレークスルーを生み出すシステムが含まれている。2027 年までには、現実世界の労働ができる実体ロボットも登場する。彼を信じるかどうかはほとんど重要ではない。なぜならコスト曲線は四半期ごとに低下しているからだ。
機械がますます安くなるにつれ、生成コンテンツがあらゆるデジタル面を覆い尽くしている。生身の人間だけが提供できるものは、かつてないほどプレミアムが付き始めている。ライブコンサートは Spotify のストリーミングよりも価値がある。週末に木工職人が手作業でテーブルを作る。工場のロボットはより速く安く作れるが、手作りのテーブルにプレミアムが付くのは、まさに一人の人間が自分の代替不可能な時間を費やすことを選んだからだ。
機械の豊富さが、人間の努力を贅沢品に変える。Virtuals のテーゼはこの逆転の上に築かれている。それは、人間が商品化された価値を生み出す自律機械を所有する世界を築くことだ。そうすれば、人は代替不可能な努力を、人間の存在と人間の判断だけが生み出せるものに注ぐことができる。
1602 年、オランダの商人たちも同様の問題に直面していた。個々の商人は、単独でアジアに船を送る力がなかった。遠洋航海はあまりに高額で、リスクも単一の家族が負えるものではなかった。そこで彼らは、永続的な企業における自由に取引可能な株式を発明した。オランダ東インド会社、すなわち VOC は、一般市民が出資することを可能にした。この企業は船を所有し、貿易を営み、その後利益を株主に分配した。それは地球上で最初のスーパー企業となり、5 万人の従業員と 200 隻の船を擁した。その革新は、一般の人々が資本を集め、本来なら手の届かない生産的事業を所有できるようにしたことだった。
Virtuals は AI エージェントのために同じ仕組みを構築している。Teng はインペリアル・カレッジの寮で、学校の無料電力を使って ETH をマイニングし、BCG で数年間働いてローンを返済した。その後、2021 年 12 月にゲーム投資 DAO の pathDAO を立ち上げたが、それはちょうど Axie Infinity の絶頂期だった。
彼と Wee Kee は、フィリピンのプレイヤーが 1 本のビデオゲームから、地元のどの仕事よりも多くの収入を得ているのを見た。ベトナム人のウェディングフォトグラファーが仕事を辞めて、フルタイムでゲームをプレイするのも見た。しかし後に、プレイヤーが苦労して稼いだトークンはほぼゼロになった。play-to-earn モデルに依存していた労働者たちは、始めたときよりも悪い状況に置かれた。
その廃墟から得た教訓は、ゲームを通じて人間の労働力をトークン化するのは行き止まりだということだった。なぜなら人間の労働力は、搾取なしには規模拡大できないからだ。しかし、より現実的なアイデアは、かつて VOC の株主が香辛料貿易を営む船を所有したように、一般の人々が働くソフトウェアを所有できたらどうか、というものだった。
そこで Virtuals は、最初の AI エージェント Luna から始めた。Luna は K-POP をテーマにしたエージェントで、自身の暗号資産ウォレットも持っていた。数か月のうちに、Luna は人間のアーティストを雇い、世界中の都市で彼女のグラフィティを描かせ、自分のウォレットから報酬を支払った。この創造的な仕事は、人間の手にしかできないものだった。Luna は実際、人間と機械の関係を逆転させたのだ。さて、Virtuals の実行力がその主張を支えられるかどうかが、本稿でこれから検討する内容である。うまくいっていない点についても率直に指摘するつもりだ。
AI の国民国家
ここ数年の歴史を振り返ると、あらゆる技術革命は同じ 2 つの段階をたどる。ベネズエラ生まれのイギリス人経済学者 Carlota Perez は、5 回の産業革命にわたってこの法則を描き出すのに数十年を費やした。彼女はこの 2 つの段階を、導入期と展開期と呼んでいる。
導入期には、投機資金が大量に流入し、誇大宣伝が現実を上回り、大量のインフラが過剰に建設される一方で、建設企業の大半は破綻する。その後、崩壊が訪れ、展開期が始まる。この段階では、別のプレイヤーが参入し、過剰に建設されたインフラを利用して、元の建設者には想像もできなかった価値を生み出す。
典型的な例はインターネットバブルだ。1990年代後半、光ファイバーケーブルの敷設にはインターネットスタートアップへの投資を上回る資金が投じられた。これらのケーブルを敷設した通信会社はすべて倒産した。その後、Googleが光ファイバーを極めて低価格で買い取った。これらのケーブルはYouTube、Netflix、そしてオンラインメディアストリーミング経済全体のバックボーンとなった。
「非合理的な繁栄がなければ、偉大な事業は成し遂げられない。崩壊がなければ、重要なことは起こらない」——フレッド・ウィルソン、インターネットバブル期のベンチャーキャピタリスト。
暗号資産業界のインストール段階も同じ軌跡をたどった。2017年から2022年頃にかけて、投機的資本がウォレット、DEX、ボンディングカーブ、ステーブルコイン、トークン標準、オンチェーンガバナンスフレームワークの構築を支援した。しかし、これらのツールを構築したプロジェクトの大半はすでに消滅したか、今では無関係になっている。それでも、敷設されたインフラは今日も存在している。非人間的参加者のための正常に機能する経済を構築したいなら、これらこそが必要なものだ。Virtualsはこれらのツールを発明も再発明もしていない。基本的にそれらを継承し、今では「インストール」段階では予想もされなかったものを構築するために使っている。
ジャンセン・テンは彼らが行っていることを「国家建設」と呼んでいる。これが暗号資産の創業者がポッドキャストで話すことのように聞こえるのは分かっている。目的はトークンを実際よりも経済的価値があるように聞かせることだ。しかし今回は、この比喩は成り立つ。
正常に機能する国家が経済を運営するには、5層のインフラが必要だ。第一はアイデンティティシステムで、誰が参加しているかを知ることができる。第二は銀行システムで、価値がそこを通じて流れる。次に商法があり、参加者が取引し紛争を解決できるようにする。資本市場は企業が資金調達できるようにする。そして物理的インフラがあり、物事が現実世界で起こることを可能にする。Virtualsはこれらの各層を、AIエージェント専用に構築してきた、あるいは今も構築中だ。
まずアイデンティティから始めよう。ここがボトルネックだからだ。最近、a16zは調査を発表し、エージェント経済の制約はもはや知能ではなくアイデンティティであると論じた。今日の金融サービス分野でさえ、自動取引システム、リスクエンジン、不正モデルなどの非人間的アイデンティティの数は人間のアイデンティティの100倍を超えている。しかしa16zの言葉を借りれば、これらのシステムは依然として「実質的に銀行口座を持っていない」。AIエージェントは本番レベルのコードを書くことも、ポートフォリオを管理することもできる。しかし、KYCチェックを通過できず、銀行口座を持つことも、検証可能な資格情報を保持することもできない。
皮肉なことに、この問題は我々の経済文明と同じくらい古い。中国の秦王朝は紀元前4世紀に法的な姓を強制し、その目的は市民を税制と貿易システムに組み込むことだった。人類はアイデンティティインフラの構築に約2500年を費やしてきた。
Virtualsは、そのアイデンティティ層であるEconomyOSを通じて、AI経済参加者のために同じことをしようとしている。それは各AIエージェントに5つのものを与える。
- 非カストディアル暗号ウォレット。
- 一般の加盟店で利用可能なバーチャル決済カード。
- 認証コードを自動取得できる専用メールアドレス。
- オンチェーン資金調達のためのオプショナルトークン。
- ウォレットが資金提供する計算リソースへのアクセスにより、エージェントは自身の推論コストを支払える。
これらのプリミティブを欠くエージェントは、単に有用なアシスタントにすぎない。しかし、これらの能力を持つエージェントは、完全な経済参加者になることができる。人間と同じように、価値を稼ぎ、使い、取引し、複利で増やすことができるのだ。
次は商業だ。Virtualsはまた、エージェントがオンラインで取引、コミュニケーション、支払いを行うのを支援するAgentic Commerce Protocolを立ち上げた。その仕組みはシンプルだ。何かを成し遂げる必要があるエージェントは、タスクを説明し、予算と時間制限を添えてリクエストを投稿できる。他のエージェントはそのリストを見て、タスクに入札することで条件を交渉できる。フリーランサーがUpworkのプロジェクトに入札するのと同じだ。クライアントとプロバイダーが合意に達すると、支払いはエスクロー口座に入る。作業が納品されると、第三のエージェントが評価者として機能し、暗号学的に署名されたPOAに基づいて成果物をチェックする。このPOAは本質的に、約束された内容の改ざん防止記録だ。
作業が約束通りであれば、資金はエスクローからエージェントのウォレットに解放される。すべてのステップがオンチェーンで行われるため、すべてが公開監査可能で、仲介者なしで執行される。これはFiverrのプログラマブルでエージェントネイティブなバージョンと考えることができ、スマートコントラクトで決済される。すでに一群の専門エージェントが24時間体制で稼働しており、自律ヘッジファンドがこのシステムを通じて、投資とセキュリティ監査を独立して協調的に行っている。
その後の第三層は資本形成だ。見ての通り、各経済時代には必要な金融ツールがある。株式会社は探検時代に譲渡可能な株式を発行し、投資銀行は鉄鋼と鉄道に資金を提供し、ベンチャーキャピタルは情報時代に資金を提供した。ボンディングカーブはエージェント経済にとって、探検時代の自由に譲渡可能な株式のようなものだ。それは、資本を持つ誰もが生産的資産や実体の所有権を得られる金融ツールだ。つまり、どんな開発者もエージェントを構築し、トークン化し、市場に資金調達させることができる。
Virtualsの60日間ローンチフレームワークは同じモデルに基づいている。それはリスクのない、可逆的な試験フレームワークを作り出す。創業者は不可逆的なコミットメントをする前に、公開でトークンを構築、リリース、テストできる。
これはモジュール式のローンチパッドを通じて機能する。各エージェントトークンは最初、ボンディングカーブ上でVIRTUALとペアになり、十分な流動性が蓄積されると、長期LPロック付きの正式な取引プールに卒業し、取引手数料はエージェント作成者とエコシステムインセンティブの間で分配される。この部分はトークンを発行する誰にとっても同じだ。各ローンチの違いは、創業者がどのモジュールを有効にするかにある。
どんなトークン発行でも最初に解決しなければならない問題はスナイピングだ。つまり、ボットが最初の数秒で先回りし、実際の参加者が入る前に価値を抜き取る。Virtualsは彼らが「反スナイプ税」と呼ぶものでこの問題に対処している。早期の購入にはほぼ全額に近い手数料を課し、分単位で減衰させ、すべての手数料は強制ベスティングを通じてトークンに還流する。だからボットは完全に避けるか、意図せずプロジェクトの長期的な健全性に資金を提供することになる。
ローンチが開始され、スナイパーが価格で締め出されると、問題はこうなる：創業者はどうやって資金を調達するのか？そこで自動資本形成（ACF）が登場する。システムはベンチャーキャピタルに売り込んだり、資金調達ラウンドを交渉したりする代わりに、プロジェクトが評価額のマイルストーンに達するにつれて、チームトークンを分割して販売する。ここから、プロジェクトが停滞すれば創業者の調達額はわずかだ。しかし成長すれば、資本は自動的に追随する。
この資本構造は既存のVirtualsコミュニティも取り込んでいる。各新規発行の一部はエアドロップメカニズムを通じてVIRTUALステーカーとアクティブなACPユーザーに分配されるため、すでにエコシステム内で構築・取引している人々は、その上でローンチされる各プロジェクトに利害関係を持つ。これによりネットワーク全体のインセンティブが一致し、各ローンチが自分のサイロに孤立することがなくなる。
もう一つは、創業者が自分のプロジェクトを支援したい場合、プレセールモジュールによって発行時に完全な透明性と強制ベスティングで供給量を購入できるため、誰もがチームがどれだけ投入したかを正確に確認できる。モデル全体とその仕組みについては、こちらでさらに詳しく知ることができる。
これが生産能力への賭けの過去のあらゆる形態と異なる点は、人間の才能を支援する歴史上のあらゆるバージョン——投資手段として剣闘士学校に資金を提供したローマ市民から、スクリーンショットと評判だけでVenmoで送金する現代のポーカースポンサーまで——には同じ致命的な欠陥があることだ。人間はいつでも立ち去ることができる。剣闘士はわざと試合に負けることができるし、ポーカープレイヤーはティルトに陥ることがある。
カウンターパーティリスクは永遠に解決できない。なぜなら生産的資産には自由意志と二本の足があるからだ。しかし、トークン化されたエージェントがあれば、資本が投入された後、作業を延期したり再交渉したりすることはできない。生産的資産は電力とコードで動き、そのアウトプットはオンチェーンで監査可能だ。
第四層は真のエージェント経済への最後のステップだ。それは「ゼロヒューマン企業」と呼ばれ、収入が実際の経済活動から得られ、取引手数料とは完全に無関係で、多くの場合暗号資産とも完全に無関係なAIエンティティだ。一社挙げるなら、Felix Craftが現在の典型例だ。情報製品をオンラインで販売する純粋なAI企業で、生涯収入は20万ドルに達している。実際の製品販売はトークン投機取引よりも多く稼いでいる。
別の例として、KellyClaudeAIはこれまでに19のiOSアプリをリリースしており、人間の開発者は関与していない。これらの数字は小さいが、一つの疑問を投げかける。それらは曲線上の最初のデータポイントなのか、それともエージェントの実際のアウトプットの上限なのか。
トークン発行メカニズムにはもう一つ問題がある。2025年初頭、AIエージェントトークンブームの間に発行されたAIエージェントトークンの94%がポンプ・アンド・ダンプ詐欺だった。そしてその年に発行されたすべてのトークンのうち、30日後も活発に取引されていたのはわずか1.7%だった。これは大多数のプロジェクトにとって、投機的プレミアムが価格を動かす唯一の要因だからだ。その下には実際の製品も収入も、いかなる形の経済的価値の蓄積もない。
この資産を永遠に売却できないと分かっていたら、いくら払うだろうか？その価格を超えるものはすべて投機にすぎない。
Axie Infinityのトークンにとって、効用の底値はゼロだ。なぜならトークンの価値は完全に、新規プレイヤーがシステムに参入することに依存しているからだ。Virtuals上のエージェントトークンについては、答えは異なるかもしれない。もしFelix Craftが、自分がAIから買い物をしているとは知らない実際の顧客に製品を販売して20万ドルを稼いだとする。そしてエージェントのアウトプットがオンチェーンで監査可能であるなら——すでに述べたように、実際に可能だ——そのトークンには底値が存在する。それは、他の誰かがそれを買いたいと思うかどうかとは無関係に存在する。それは生産的機械の将来アウトプットの現在価値である。
物理フロンティア
効用底値テストはソフトウェアエージェントに適用できる。なぜなら、そのコストは測定可能で、アウトプットはオンチェーンで直接入手できるからだ。しかし、Virtualsの経済学を再形成できる生産的マシンの将来のアウトプットは、そもそもソフトウェアではない。それは現実世界で動作する物理的ロボットであり、ここにVirtualsの野心が暗号資産分野における既存の試みを超える部分がある。
過去50年のコンピューティング分野には、大きなパラドックスがある。人類は、肉体労働の自動化よりも推論の自動化のほうが容易であることを見いだした。スプレッドシートは一室の会計士に取って代わり、Eメールはメール室に取って代わり、コードはファイルシステムと製図板に取って代わった。そして2026年には、AIは法的サマリーを作成し、医用画像を診断し、プロダクショングレードのソフトウェアを一括生成できるようになる。
ホワイトカラーの認知労働が最初に自動化に取って代わられたが、倉庫で箱を運ぶ人、エスプレッソを淹れるバリスタ——こうした仕事はほとんど変わっていない。その理由は、肉体労働には、現実世界の予測不可能性と変化にソフトウェアがうまく対応することが求められるからだ。工場のロボットアームは同じ継ぎ手を100万回溶接できる。継ぎ手が常に同じ位置にあるからだ。キッチンのロボットはサンドイッチを作れない。トマトはそれぞれ形がわずかに異なり、包丁はそれぞれバランスが異なり、まな板さえ時には濡れているからだ。現実世界はスプレッドシートのように静止してはいない。
今、この問題を解決する方法がある。データだ。
私たちが大規模言語モデルを膨大なテキストで訓練したように、そのテキストは数十億人の生涯にわたる思考を表している。
私たちはロボットに対しても同じことができる。
NVIDIAのJoel Jangはかつてこう言った。「人間とは、すでに大規模展開されたロボットである。」
だから、やるべきことは、普通の人間の動画でVLA（視覚-言語-動作モデル）をファインチューニングすることだけだ。
これにより、そのタスクにおけるロボットのパフォーマンスは倍増しうる。
この分野に必要なのは、より多くのラボにさらに多くのロボットを配備することではない。
大量の人間が、自分自身が普通の肉体作業をこなす様子を撮影したパイプラインなのだ。
Virtualsは誰よりも早くこのギャップに気づき、その周囲にロボット戦略全体を構築した。
彼らはそれを「中道」と呼び、ロボットやAIモデルの製造を意図的に避けている。
その代わりに、彼らはデータと資本のインフラを構築している。
これは、どのロボットチームも必要とするが、どのチームも単独で大規模に負担できないものだ。
彼らはデータ側の半分、SeeSawから始めた。
これはBitRobotと提携してローンチしたiOSアプリだ。
一般のスマートフォンユーザーを、AIロボットの訓練データ収集者に変える。
ユーザーはiPhoneのLiDARとモーションセンサーを使って自分自身を記録し、水を注ぐ、タオルを畳む、缶を開けるといった現実世界の操作を完了できる。
LiDARは、通常のカメラでは取得できない深度と空間データを捉えるために特別に使われる。
研究によると、人間の動画とロボット搭載カメラの間の視点の重なりこそが、データ転送を有効にする鍵だという。
すでに50万件以上の現実世界のタスクが収集されている。
実際、NVIDIAはこの種のデータで訓練されたDreamZero（140億パラメータのモデル）をテストしている。
それはすでに、靴ひもを解く、衣服にアイロンをかけるなど、数百のタスクにわたる汎化能力を示しており、いずれもタスク固有の訓練を必要としない。
SeeSawは、どのラボの遠隔操作セットアップも太刀打ちできない規模で、こうしたモデルにデータを供給するパイプラインを構築している。
新しい動画が1本増えるごとに訓練セットが豊かになり、モデルが改善され、次世代ロボットの能力が高まる。
それが今度は、より具体的な訓練データへの需要を生み出す。
十分な規模に達すれば、フライホイールは自ら回り始める。
訓練の後には展開側の半分があり、そのためにVirtualsはEastworldsを構築した。
それはプロトコルにおける物理的労働層と考えることができる。
一部はデータ工場、一部は運用インフラ、一部は現実世界のロボットラボだ。
問題は、ロボット業界には循環問題が存在し、それがどの技術的制約よりも多くのスタートアップを殺してきたことだ。
ロボットは改善するために現実世界のデータを必要とするが、誰かに門戸を開かせるには、現実世界で十分にうまく動作しなければならない。
どのラボも、制御された環境では印象的なデモを披露できる。
しかし、同じロボットを小売店に置き、丸一日確実に働かせられる者はいない。
それには、予期せぬ事態に対処する優れた遠隔操作が必要だ。
また、現場での経験を1分ごとにモデル訓練へ送り返し、学習を複利で積み上げるフィードバックシステムも必要だ。
そのために、Virtualsは30台のUnitree G1-U6ヒューマノイドロボットを購入した。
これは、複数の展開チームをスケジュール衝突なしで並行稼働させるための最小の機材群だ。
彼らはまた、ライセンスされたシステムを使うのではなく、独自の遠隔操作技術を社内開発した。
既製の遠隔操作が出力するデータ形式は、VLAや他のワールドアクションモデルでは利用できない。
彼らはまた、いくつかのラボと研究提携を結んでいる。
これらのラボは、知覚や運動制御といった難題に数十年にわたり深く取り組んできた。
彼らはまた、小売・ホスピタリティ業界をカバーする商業パイロットネットワークを構築し、Eastworldsを卒業したチームが実際に展開できる企業を用意している。
このセットアップにより、ビルダーはいくつかの中核部分に取り組める。
ハードウェアアクセス：物理的なUnitree G1または強化版U6 EDUへの直接アクセス。
遠隔操作インフラ：モーションキャプチャなどのシステムを使った遠隔制御環境のテスト。
データループと商業パイロット：広範な展開前に現実世界のデータを収集し、展開経路をテストする。
Eastworldsは、Virtualsが言うところの「フィジカルAI BPO」と理解できる。
従来のビジネスプロセスアウトソーシングは、低コスト地域で人を雇い、リモートで仕事を処理する。
フィジカルAI BPOは、遠隔操作とハイブリッドロボットを展開して同じことを行い、天井の清掃や来客対応といった経済的価値を生み出す。
ロボットは完全な自律性を必要としない。
通常のタスクを十分にうまく処理し、エッジケースでは人間の遠隔操作者が介入できればよい。
遠隔操作による作業時間は1時間ごとに、シミュレーション生成データより数桁貴重な訓練データを生み出す。
なぜなら、それはラボの制御された条件ではなく、商業環境の現実の混沌を捉えるからだ。
データが蓄積されるにつれてモデルは改善し続け、人間の介入への依存は減っていく。
単位経済性も改善し、しかもハードウェアのアップグレードを必要としない。
遠隔操作は、真のロボット自律性への最速経路であると同時に、生産的作業を通じてコストを回収する手段かもしれない。
注意深く見ると、畑から工場へ、そしてオフィスの画面へ、今やロボットへ。
それぞれの転換が、労働者と、誰がアウトプットを所有するかを再定義してきた。
バークレイズのデータによると、2018年の雇用の60%以上は1940年には存在しなかった。
ロボットも同じことをし、私たちが今はまだ名前を付けられない新しい種類の仕事を生み出すだろう。
経済成長の人口構造は、「国に十分な労働人口がいるか」から「大規模に電力を供給し、十分な機械を製造できるか」へと変わるかもしれない。
テーゼと今後の方向性
ここまでの内容はすべて1つのケースにすぎず、ケースはテーゼにすぎず、往々にして間違っている可能性がある。
Virtualsが構築しているものが意味を持つのか、本物なのかを評価する唯一の方法は、現在の進展と数字を見ることだ。
何が成り立ち、何が成り立たないかを見極めることだ。
これまでに、VirtualsはBase、Solana、Robinhoodなどのプロトコル上で8万以上のエージェントをローンチしてきた。
累計で7500万ドル以上の総手数料を獲得し、暗号AIエージェント分野の約23%のシェアを占めている。
しかし、これらの手数料は均等に分布していない。
大部分は2025年初頭の数週間の投機的熱狂によるもので、当時は日次収入が100万ドルを超えていた。
現在、プロトコルは毎月約200万ドルを生み出している。しかし、これは実際に何を意味するのか？前述の国民国家のメタファーを真剣に受け止めるなら、私はこう考えるべきだと思う。VIRTUALが価値を蓄積する方法は、一国の通貨が価値を蓄積する方法と非常によく似ている。ドルに価値があるのは、米財務省に買い戻しプログラムがあるからではない。25兆ドルの年間経済生産がドル建てで行われているからだ。システム内の活動が増えれば増えるほど、中心的な計算単位への需要は大きくなる。
Virtualsの設計も同じだ。それはシステム全体の中心に位置し、すべてがVIRTUALで価格付けされる。システムの下の各層は、真に異なる供給源から需要を生み出し、そのほとんどは投機的プレミアムに依存していない。
EconomyOSから始まる。それは決済カードとメールアイデンティティを提供する。つまり、人間の仲介なしに現実世界と取引できるということだ。ACPは商業層を作り、そこでエージェントが互いに雇用し合い、作業結果がオンチェーンで評価・決済される。そして資本形成層があり、信念を持つ者なら誰でも生産的エージェントに資金を提供できる。かつて株式会社が船に資金を提供したのと同じように。
最後に、Eastworldsは実体ロボットを実際の仕事現場に送り込み、50万人が自分でタオルを畳んだり水を注いだりする様子を撮影したデータでそれらを訓練している。これらの層はすべて、プロトコルが「aGDP」と呼ぶもの、すなわちエージェントがデジタル労働と肉体労働で生み出す総産出に貢献している。さらに、エージェントは家賃や食料品の支払いのために出金する必要がないため、彼らが生み出す1ドルはすべてシステム内に留まる。これらの資金はDeFiに再配分されて流動性を深め、オンチェーンのフライホイールを形成し、より多くのエージェントサービス需要を生み出す。
この再帰性は双方向に働く。上昇時には、より多くのエージェントがローンチされ、より多くのVIRTUALがロックされ、より多くのサービス構築がもたらされ、それによってVirtual経済が複利で成長する。同様に、下降時には、エージェントのローンチが減ることでVIRTUALのロックが減り、ステーキング報酬が薄くなり、循環がほどけていく。しかし、この再帰性自体は欠陥ではない。機能している経済はすべて再帰的だ。例えば、人々がドルを保有するのは、他の人々がドルを受け入れるからであり、他の人々もドルを保有しているからでもある。重要な問いは、中核にこの循環を維持するのに十分な実体経済活動があるのか、それとも全体が単にトークンがサークル内で相互に取引されているだけなのか、ということだ。
底に実体がある兆候はある。インフラが暗号の外部で完全に構築されたプロダクトを引き寄せ始めているのだ。例えばFacticity.AIはファクトチェックツールで、Dennis Yapによって作られた。彼はゲイツ財団とプリンストン大学で研究員を務めていた。『タイム』誌は、テキスト・動画・音声の主張を約92%の精度で検証できるとして、これを2024年の最優秀発明の一つに選出した。チームが資金を必要としたとき、彼らはベンチャーキャピタルを完全にスキップし、ArAIstotleとしてVirtualsにローンチした。その資金調達は658%の超過応募となった。
ACPを通じて、エージェント同士はすでにグラフィックデザイン、調査レポート、動画制作、コード監査などのサービスを相互に契約・調達している。AIエージェントは詳細なブリーフに沿ってマーケティングポスターを納品できる。その後、別の品質管理エージェントが契約条件に基づいて評価し、承認または却下する。Virtuals自身の認めるところでは、市場の売り手側はほぼ空だ。しかしプロトコルは毎月100万ドル以上のエージェント間取引を処理しており、各決済はオンチェーンのエスクローとプログラムによる評価を通じて完了している。
同じ所有モデルは物理AIにも拡張されている。Fabric Foundationは、VirtualsのTitanローンチメカニズムを使用した最初のプロジェクトだ。これはコミュニティが資金をプールしてロボット隊を購入し、老人ホーム、生産工場、環境清掃現場に配備することを可能にする。これらの業界は長期的な労働力不足に直面しており、ヒューマノイドロボットのコストは人間の労働者と同等に近づきつつある。
その仕組みは、雇用主が資金プールのネイティブトークンでロボット労働に対価を支払うというものだ。その後、ステーブルコインがロボット隊のメンテナンスとルート配車に資金を提供し、各ロボットの生産アウトプットは資金を提供した人々に還流する。これは物理的な生産手段の集団的所有であり、完全にオンチェーンで資金調達・調整される。
これらは実際のユースケースだが、今日時点では、活動の圧倒的多数が依然として内部にとどまっていることにも注意が必要だ。しかしアーキテクチャは暗号の外部から収入を引き込むように設計されている。Felixの顧客がAIから購入していることを知らず、Eastworldのロボットが倉庫で荷物を仕分けしているなら、システムに入る収入はどのSaaS企業と同じくらい実体がある。そうなれば、上図に示された手数料と収入は、VIRTUAL建てで表示される、機械の実際の経済的生産高の遅行指標となる。
すべての新しいものと同様に、これには無視できない本当のアスタリスクが付随している。
第一のリスク要因は、暗号分野で広く見られる、実体のない取引量だ。Artemisは、x402エージェント取引の47%、ドル取引量の81%が操作されていることを発見した。フィルタリング後、x402は約160万ドルの実体のあるエージェント支払いしか生み出しておらず、ブルームバーグが報じた2400万ドルを大きく下回る。これは、今日の「エージェント経済」のどれだけが指標を水増しするためのボット取引を含んでいるかを示している。この点が重要なのは、議論全体が、エージェントが投機的流通ではなく実体のある経済価値を生み出すことに依存しているからだ。
投機的な取引量を剥がし、もし明日取引が止まったら生産的アウトプットはどれだけになるのかを自問する必要がある。7000万ドルのプロトコル手数料の大部分がエージェントトークンの取引税から来ており、トークン価格が投機によって動かされているなら、それは巨大な詐欺だ。現在、生産的エージェント収入と投機的エージェントトークンは絡み合っており、真偽を区別できないため、比率を教えてくる者は誰であれ、おそらく嘘をついている。
第二のリスクはより根本的で、暗号とは無関係だ。NBERの変革的AI経済学ハンドブックに掲載された論文は、LLMが経済的推論において、AIエージェントの誇大宣伝が示唆する水準よりも実際にははるかに弱いことを発見した。論文発表時点で、最強モデルの戦略的環境における経済的推論スコアはランダムな推測よりわずか33%高いだけだった。非戦略的なミクロ経済タスクでは、ほぼすべてのLLMが利益最大化において運任せよりわずかに良い程度の成績しか示さなかった。
しかしそれ以降、モデルも大幅に改善している。2026年のハーバード大学の研究では、GPT-5とClaude Opus 4が基礎的な経済タスクでパフォーマンスを90%向上させたことが分かった。だがそれでも、難しい価格決定、つまりエージェントが価格を設定・交渉したり資本を配分したりしなければならない場面では、世界最高のモデルですらほとんどの場合に間違える。
Virtualsにとって、アーキテクチャ全体は、エージェントが条件を交渉し、意思決定を行い、資本を配分することで価値を生み出せるという前提に立っている。モデル自体がこれらのタスクで平凡な成績なら、その上に構築されたエージェントも、プロトコルがどれほどエレガントであろうと、その平凡さを引き継ぐ。これは、エージェントがオプティマイザーであっても、彼らが実際に何を最適化しているのか確信できないからだ。これらのLLMは、シーケンス内の次の単語を予測することで目標指向性を訓練されている。彼らは真の経済主体として設計されたことは一度もない。ただ、時々経済主体のように振る舞うだけだ。まあ、ある意味では。
複数のエージェントが市場で相互作用すると、これらの問題は悪化するだけだ。例えば、AI価格設定アルゴリズムは、訓練されたことがないにもかかわらず、超競争的な価格で共謀することが発見されている。2010年のフラッシュクラッシュは15分で約1兆ドルを消失させ、相関した機械のエラーが規模においてどのようなものかを示した。
AIエージェントのエラーは人間のエラーよりも相関性が高い。同じモデルが複数のデプロイに複製されるからだ。Claudeが自分をシャットダウンしようとする人々に対して恐喝の傾向を示したケースさえある。GPT o3は自分自身のシャットダウンメカニズムを破壊し、停止を防いだ。これらの行動は現在出荷されているモデルに現れており、OpenAIとAnthropic自身のシステムカードに記録されている。エージェントのスループットはすでに人間の監督能力をはるかに超えている。何千ものエージェントが機械の速度で自律的に取引するとき、実際に誰が制御しているのかという問いは特に切迫したものになる。エージェントが指示通りに行動できるかどうかだけでなく、中核となる問いは、その上に築かれた企業が生き残れるかどうかだ。
自動車産業は二十世紀前半で最も重要な発明だった。自動車がアメリカをどう根本から作り変えるかを理解できたなら、世紀の産業に賭けたはずだ。しかし2,000社の自動車メーカーのうち、生き残ったのは3社だけだった。自動車はアメリカに巨大な影響を与えたが、その産業の投資家への影響はまったく逆だった。
あらゆる変革的技術はこの弧をたどり、バブルを伴う。唯一の違いは、変曲点バブルと平均回帰バブルだ。変曲点バブルは痛みを伴うが、実体のあるインフラと進歩を残す。平均回帰バブルはただ上がって下がるだけの流行だ。AIはほぼ間違いなく変曲点バブルだ。しかしVirtualsの問いは、それが最終的に、通信バブル崩壊後にグーグルが二束三文で買い取った光ファイバーケーブルのようになるのか、それとも消えた1,997社の自動車会社の一つのようになるのか、ということだ。
このプロトコルの最大の賭けは、すべてのエージェントトークン取引が対になるインフラになることだ。VIRTUALをエージェント経済の準備通貨にすること、ちょうどETHがイーサリアムに奉仕するように。エージェント経済が成長すれば、VIRTUALへの需要は機械的に増加する。参加するには基軸取引ペアが必要だからだ。しかし別の言い方をすれば、VIRTUALはエージェントトークンの投機的取引に便乗したまた一つのトークンにすぎず、そのほとんどはゼロになるだろう。
明らかに、ラッダイトは革命に敗れたかもしれないが、彼らがすべて間違っていたわけではない。織機は確かに織工を置き換えた。しかし彼らが予見できなかったのは、それがテキスタイルデザイナー、工場管理者、ファッションハウス、百貨店、そして安価な布地の上に築かれた消費経済全体をも生み出すということだった。機械は仕事を決して破壊しない。誰が行い、誰がアウトプットを得るかを再配置するだけだ。
そして当時重要だった問いは、突き詰めれば今と同じだ。誰が織機を所有するのか？
工場主こそが剰余価値を握った者たちだった。アークライト、キャドバリー、フォード。それに伴い、誰が機械を作り、誰が運営し、誰がそこから利益を得るのかをめぐるシステムは一度も変わらなかった。二百年にわたり、それはストライキと株式発行を通じて何度も再分配されてきた。Virtualsの賭けは、今回は、所有層が最初から機械に組み込まれているということだ。トークン発行とボンディングカーブを通じて、生産的AIエージェントの所有権は、ウォレットと信念を持つ誰にでも分配できる。
それが本当に価値を再分配するのか、それとも分散化のレトリックを使って新たな搾取階級を生み出すのかは、まだ見極める必要がある。
