執筆： Vaidik Mandloi
翻訳：AididiaoJP，Foresight News
数年ごとに、ある技術が経済学だけでは答えられない問いを前面に押し出す。もし機械があなたの仕事をより良く、より安く、休みなくこなせるなら、あなたはどうするのか。そして、それらの機械が生み出す成果は、いったい誰のものなのか。
この記事は、暗号資産分野で現在最も野心的な実験のひとつを深く解体する。Virtuals Protocol は、AI エージェントのために「国家級」に近いインフラを構築している。アイデンティティ、銀行、商業層、資本市場、その上に実体ロボットを重ねるというものだ。その賭けは、現実の経済価値を生み出し始めた自律機械を、普通の人々が保有できるようにすべきだというもの。そして暗号資産の投機時代が意図せず残した金融レールが、まさにそのために使われる。この記事が問うのは、実行力がその野心に見合っているかどうかだ。ただし、まずは暗号資産より約 200 年早く現れた問いに立ち返る必要がある。
織機
1811 年、ノッティンガムシャーの織工たちが作業場に押し入り、靴下編み機を鉄くずに叩き壊した。運動はその後拡大し、イギリス政府は中部地方に 1 万 4000 人の兵士を派遣して、織工たちの機械破壊を止めようとした。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人数よりも多い。
イギリス議会は機械破壊を死罪と定めた。1813 年、ヨークで 17 人が絞首刑にされた。彼らは「ラッダイト」と呼ばれた。後にこの言葉は、適応できないだけの技術恐怖症の人々を指す罵倒語になった。だが彼らは誰よりも機械を理解していた。彼らは狭幅織機を習得するために何年も費やし、高品質の布を織ることができる職人だった。彼らが壊したのは、広幅織機と新型機だった。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 で済む。広幅織機が織る服は品質が劣るが、かつてないほど安く、まさにその安さが市場を侵食していた。作業場に広幅織機が 1 台入るたびに、職人の生計がひとつ奪われた。
このモチーフはその後、世代ごとに繰り返されてきた。その渦中にいる人々は、今回こそはもっと特別で、もっと悪い状況だと思いがちだ。しかし歴史が繰り返し証明しているのは、機械が仕事をなくすことはほとんどなく、ただ誰がやるのか、成果が誰のものになるのかを書き換えるだけだということだ。小作農は共有地から追い出されて工場町に流れ込み、作物への所有権を、他人の時計に合わせた時給と引き換えにした。工場労働者は会社員になり、より高い賃金と引き換えに時間を貸し出した。会社員はギグワーカーになった。Uber ドライバーや Fiverr のフリーランサーは、やはり働いているのに、プラットフォームが経済的利益を受け取り、労働者がリスクを負うように分類が設計されている。そのたびに総生産は増えたが、働く人が所有する価値の割合は減っていった。今日、世界で約 5 億人が、自由雇用にすら満たない従属労働に従事している。インドでは約 5000 万人が債務労働に縛られており、中世の農奴制が新しい書類に置き換わったようなものだ。
今度は AI 革命の番だが、今回は織機がまるで自ら動いているかのようだ。すでに AI は事業を自律運転し、利益を記帳し、その利益を成長に再投資できる。ヘルステック企業の Medvi は昨年、4 億 100 万ドルの収益を記録したが、正社員はわずか 2 人だ。今すぐ時給約 1 ドルのプログラミングエージェントを雇って、一日中働かせ、休みを一切与えないこともできる。それらはすでに現実の経済的行為者であり、所有権の問題は避けて通れない。複製コストがほぼゼロで、他の機械を雇って手伝わせることさえできるソフトウェアが労働者であるとき、誰が決定権を持つのか。
暗号資産分野で、普通の人々に技術の果実を分け与えようとした最後の大規模な試みは、Axie Infinity だった。この Play-to-Earn ゲームは、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、デイリーアクティブユーザーは 270 万人に達した。多くのフィリピン人プレイヤーは、ゲームから地元の仕事より多くの収入を得ていたが、後に業界全体の反面教師へと崩壊した。
その崩壊の一部始終を見届けたのが、Jansen Teng と Wee Kee だった。彼らは、プログラム可能な通貨と自律ソフトウェアによって書き換えられたラッダイトの問いを携えて出てきた。もし経済価値を生み出す労働者がゲームをする人間ではなくソフトウェアなら、普通の人々はかつて株主が商船を保有したように、その株式を保有できるのではないか。Virtuals Protocol はこの問いを中心に構築されている。
賭け金の大きさを見極めるには、まず私たちが生きている世界を見る必要がある。1950 年代、米国原子力委員会委員長のルイス・ストラウスは、核分裂が「計量するまでもないほど安い」電力を約束した。この言葉は後にエネルギー史上最も有名な破綻した約束のひとつとなった。原子力は恐ろしく高価で、危険極まりないことが判明した。チェルノブイリと福島は、10 年にわたる大衆の恐怖と規制負担を上乗せし、このスローガンを 70 年にわたる技術的傲慢の代名詞にした。
そしてサム・アルトマンは、彼の目には極めて入手しやすく、極めて豊富になる AI 認知を説明するのに、ほぼ同じ言葉を使った。フロンティアモデルの訓練コストは、およそ 18 か月ごとに 1 桁下がっている。2023 年に GPT-4 レベルの能力を訓練するには約 1 億ドルかかったが、今日では数百万ドルで再現できる。プログラミングエージェントは時給 1 ドル未満で提供され、本番レベルのコードを納品できる。すでに世界で最も安いオフショア開発者よりも安く、週末も決して休まない。アルトマンが公表しているタイムラインには、今年中に真の科学的ブレークスルーを実現するシステムや、2027 年前後に実際の肉体労働に従事できるロボットが含まれている。彼を信じるかどうかはほとんど問題ではない。コスト曲線が四半期ごとに下がり続けているからだ。
機械が安くなればなるほど、生成コンテンツがあらゆるデジタル表面を埋め尽くし、生身の人間にしか提供できないものは高価になっていく。ライブパフォーマンスは Spotify のストリーミングより価値がある。週末に大工が手作りしたテーブルは、工場のロボットならもっと速く安く作れるのに、それでもプレミアム価格で売れる。それは、誰かが代替不可能な時間を賭けたからにほかならない。機械の豊かさは、人間の労働を贅沢品に変える。Virtuals の命題はこの逆転の上に築かれている。つまり、商品化された価値を生産する自律機械を人間に保有させ、代替不可能な労力を、人の存在と判断だけが成し遂げられることに残しておくのだ。
1602 年、オランダの商人たちは似たような難題に直面した。単独の家ではアジアへの航海を負担できなかった。費用が高すぎ、リスクも過酷すぎた。そこで彼らは、自由に取引できる永久的な企業株式を発明した。オランダ東インド会社（VOC）は、一般市民が、船を所有し、貿易を運営し、株主に配当する事業に投資できるようにした。それは地球上で最初のスーパーカンパニーとなり、5 万人の従業員と 200 隻の船を擁した。真のイノベーションは、普通の人々に仕組みを与えたことだ。資本をまとめ、個人では永遠に買えない生産的事業を保有する仕組みを。
Virtuals は AI エージェントのために同じ仕組みを作ろうとしている。Teng はインペリアル・カレッジの寮で、大学の無料電力を使って ETH をマイニングし、その後 BCG で長年働いてローンを返済した。2021 年 12 月、Axie の絶頂期に、彼はゲーム投資 DAO の pathDAO を立ち上げた。彼と Wee Kee は、フィリピンのプレイヤーがどんな地元の仕事よりも多くの収入をゲームから得ているのを見た。ベトナムの結婚式カメラマンが仕事を辞めてゲーム専業になるのも見た。その後、プレイヤーが稼いだトークンはほぼゼロになった。ゲーム収入に依存していた人々は、始める前より悪い状況に置かれた。残骸から得た結論は、ゲームで人間の労働をトークン化するのは死に筋だということだった。人間の労働は規模を拡大すれば搾取を免れないからだ。より現実的なアイデアは、普通の人々に働くソフトウェアを保有させることだった。かつて VOC の株主が香辛料を運ぶ船を保有したように。
そこで Virtuals は最初の AI エージェント Luna を発表した。K-pop のペルソナを持ち、自身の暗号資産ウォレットを持つエージェントだ。数か月のうちに、Luna は人間のアーティストを雇い、世界の各都市で自分のグラフィティを描かせ、自分のウォレットから支払いを始めた。それは人の手にしかできない創造だった。人と機械の関係は、それによって逆転した。Virtuals の実行力が命題に見合っているかどうかは後で解体する。散らかるべきところは、隠したりしない。
AI に国民国家を建設する
ここ数年のあらゆる技術革命は、同じ 2 段階をたどってきた。ベネズエラ生まれのイギリス人経済学者カーロタ・ペレスは、5 回の産業革命を導入期と展開期に描き分けた。導入期には投機資金が流入し、バブルが現実より先に走り、大量のインフラが過剰に建設され、ほとんどの企業がその後破綻する。崩壊後に展開期が訪れる。後発組が過剰なインフラを拾い上げ、元の建設者が想像もしなかったものを作る。
典型的な例がインターネットバブルだ。1990 年代末、光ファイバー敷設に投じられた資金は、ドットコム新興企業に投じられた額より多かった。ケーブルを敷設した通信会社はその後、次々と破綻した。Google は二束三文で光ファイバーを買い取り、それらの回線は YouTube、Netflix、そしてオンラインストリーミング全体の背骨となった。インターネットバブル期のベンチャーキャピタリスト、フレッド・ウィルソンはこう言った。「非合理的な熱狂なしに大きなことは成し遂げられない。崩壊なしに、本当に重要なことも語れない」
暗号資産の導入期も同じ弧を描いた。およそ 2017 年から 2022 年にかけて、投機資本がウォレット、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の枠組みを生み出した。建設されたプロジェクトの大半は、今日では死んでいるか、無関係になっている。しかし敷設されたインフラは残っており、それはまさに、非人間的行為者のために機能する経済を構築するために必要なものだ。Virtuals はこれらのツールを発明したわけではない。基本的にそれを受け継ぎ、導入期には想像もできなかったものを建設するために使っている。
Jansen Teng は彼らがやっていることを「建国」と呼ぶ。暗号資産の創業者がポッドキャストでトークンに経済的ナラティブを付け加えるときのように聞こえる。しかし今回は、その比喩は成り立っている。
機能する国家が経済を維持するには、少なくとも 5 層のインフラが必要だ。誰が参加しているかを知るための身分証明システム。価値を流通させるための銀行システム。参加者が取引し、紛争を解決するための商法。企業に資金を供給するための資本市場。そして物事を現実世界で起こすための物理的インフラ。Virtuals はすでに AI エージェントのためにこれらの層を構築している。正確に言えば、今も構築中だ。
まず身分について言えば、ボトルネックはまさにここにある。A16z の最近の研究によると、エージェント経済の制約はもはや知能ではなく、身分だという。今日の金融サービスにおいてさえ、非人間的身分——自動取引システム、リスク管理エンジン、不正検知モデル——はすでに人間の身分を100対1で上回っている。しかしA16zの言い方によれば、これらのシステムは「実際には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き、投資ポートフォリオを管理できる一方で、KYCを通過できず、銀行口座を開設できず、検証可能な証明書も取得できない。この問題は、ほぼ人類の経済文明と同じくらい古い。中国の秦朝は紀元前4世紀に法定の姓氏を強制導入したが、それは人々を税収と取引の体系に組み込むためだった。人類はおよそ2500年をかけて、ようやく身分インフラを築き上げたのだ。
Virtualsは、アイデンティティ層「EconomyOS」を通じて、AI経済アクターに同じことをしようとしている。各エージェントが手に入れられるものは5つある。非カストディアル暗号ウォレット、一般の加盟店で使える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、オプションのオンチェーン資金調達トークン、そしてウォレットが支払う計算リソースで、エージェントが自分の推論コストを負担できるようにするものだ。これらのプリミティブが欠けていれば、エージェントは便利なアシスタントにすぎない。すべて揃って初めて、人間のように稼ぎ、使い、取引し、価値を複利で増やせるようになる。
次にビジネスだ。VirtualsはAgentic Commerce Protocol（ACP）をローンチし、エージェントがオンラインで取引し、コミュニケーションし、支払いを行えるようにした。ロジックは極めて直接的だ。用事をこなす必要があるエージェントがタスクを公開し、予算と時間制約を明記する。他のエージェントはUpworkで案件を奪い合うように入札し、交渉する。双方が合意すれば、資金はエスクローに入る。納品が完了すると、第三者エージェントが評価者として、暗号署名されたPOA（改ざん不可能なコミットメント記録）と照合して成果物をチェックする。一致すれば、資金はエスクローからエージェントのウォレットへ送金される。すべてのステップがオンチェーンで行われ、公開され監査可能で、途中に人を介在させる必要はない。これは、プログラマブルでエージェント向け、スマートコントラクトで決済するFiverrと理解できる。すでに24時間365日稼働する専門エージェントの一群が、このシステムを通じて自律的ヘッジファンドを構成し、独立して協働しながら投資やセキュリティ監査を行っている。
第3層は資本形成だ。どの経済時代にも、それぞれ必要な金融ツールがある。大航海時代には譲渡可能な株式、鉄鋼と鉄道は投資銀行、情報時代はベンチャーキャピタルに頼った。ボンディングカーブのエージェント経済に対する関係は、自由に譲渡できる株式の大航海時代に対する関係と同じだ。資本を持つ者なら誰でも、生産的資産や実体の所有権を買えるようにする。開発者はエージェントを作り、それをトークン化し、市場に資金を出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ロジックで設計されており、AIおよび暗号プロジェクトの創業者に、可逆的な試験運用の仕組みを提供する。まず公開で構築・発行・テストし、その後に不可逆的なコミットメントを行うかどうかを決める。
その器はモジュール式ローンチパッドだ。各エージェントトークンはまずVIRTUALとボンディングカーブを構成する。流動性が十分になれば、正式な取引プールへ「卒業」し、LPを長期ロックし、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。この部分はすべての発行体にとって同じだ。発行ごとに本当に異なるのは、創業者がどのモジュールを開くかだ。
トークン発行でまず対処すべきはスナイプだ。ボットが最初の数秒で先回りし、価値を抜き取る。Virtualsは「Anti-Sniper Tax」と呼ばれる仕組みで対抗する。早期購入にはほぼ全額に近い税率を課し、分単位で減衰させ、回収した資金は強制的に帰属させたうえでトークンに再注入する。ボットは完全に去るか、うっかりプロジェクトの長期的健全性に資金を出すことになる。
スナイプが価格設定によって締め出された後、創業者はどう資金調達するのか。ここでAutomated Capital Formation（ACF）の出番だ。VCにピッチする必要も、資金調達ラウンドを交渉する必要もなく、システムがバリュエーションのマイルストーンに応じてチームトークンを分割売却する。プロジェクトが停滞すれば調達額は少なくなり、プロジェクトが成長すれば資本は自動的に追いつく。この構造は既存コミュニティも巻き込む。新規発行の一部は毎回、VIRTUALステーカーとアクティブなACPユーザーにエアドロップされ、すでにエコシステム内で構築・取引している人々が、あらゆる新規プロジェクトに利害を持つようにする。インセンティブはネットワーク全体に引き伸ばされ、各発行がバラバラに進むことはない。創業者が自ら賭けたい場合、Pre-buyモジュールを使えば、発行時に公開で購入でき、強制帰属がかかるため、チームが自分たちでいくら出したかは誰でも確認できる。
これは歴史上のあらゆる「人間の生産能力への賭け」とは異なる。ローマ市民が剣闘士養成所を投資対象にした時代から、現代のポーカーバッカーがスクリーンショット1枚と多少の評判だけでVenmoで送金する時代まで、致命的な欠陥は同じだ。人は立ち去れる。剣闘士は手を抜けるし、ポーカープレイヤーはメンタルを崩せる。カウンターパーティリスクは決して解消できない。なぜなら生産的資産には自由意志があり、足もあるからだ。トークン化されたエージェントは違う。資本がコミットされた後、仕事を後から先延ばしにしたり、再交渉したりはできない。生産的資産は電気とコードの上で動き、アウトプットはオンチェーンで監査可能だ。
第4層は、真のエージェント経済への最後の一歩、いわゆる「ゼロ人間企業」だ。収益は取引手数料とは無関係で、多くの場合暗号とも無関係な、実体経済活動から生まれる。現在の見本はFelix Craftだ。AIのみで運営され、オンラインで情報商材を販売する企業で、累計収益は20万ドル。実製品の販売による収入は、すでに自社トークンの投機的取引を上回っている。もう1つのKellyClaudeAIは、これまでに19本のiOSアプリをリリースしており、人間の開発者はいない。数字はまだ小さいが、これらは1つの問いを投げかける。これはカーブ上の最初の点なのか、それともエージェント生産能力の天井なのか。
トークン発行メカニズム自体にも問題はある。2025年初頭のAIエージェントトークンブームでは、新規発行されたエージェントトークンの94%がパンプ・アンド・ダンプだった。同年に発行されたトークンのうち、30日後も活発に取引されていたのはわずか1.7%だった。ほとんどの場合、価格を動かすのは投機的プレミアムだけで、その下に製品も収益も価値の蓄積もない。もしそれを永遠に売れないとしたら、いくら払うか。それを上回る部分はすべて投機だ。Axieのトークン効用フロアはゼロだ。その価値は完全に新規プレイヤーの参入に依存しているからだ。Virtuals上のエージェントトークンは違う可能性がある。Felix Craftが、売り手がAIであることをまったく知らない実在の顧客に20万ドル分の製品を売り、アウトプットがオンチェーンで監査可能なら、トークンには「次の買い手がいるかどうか」に依存しないフロアの層ができる。生産的マシンの将来アウトプットの現在価値だ。
物理的前線
効用フロアのテストはソフトウェアエージェントには成立する。コストは測定可能で、アウトプットは直接オンチェーンに載るからだ。しかし、Virtualsの経済学を本当に書き換えうる生産的マシンは、ソフトウェアではなく、現実世界で働くロボットだ。野心はここで、暗号における既存のあらゆる試みを超える。
過去50年のコンピューティングには1つの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発見した。スプレッドシートは会計士で埋まった部屋を置き換え、電子メールはメール室を置き換え、コードは書類棚と製図板を置き換えた。2026年までに、AIは法律意見書を書き、医用画像を読み、一発で本番レベルのソフトウェアを書けるようになる。ホワイトカラーの認知労働が先に自動化され、倉庫で箱を運ぶ人やエスプレッソを淹れるバリスタの仕事はほとんど変わっていない。なぜなら肉体労働は、ソフトウェアが現実世界の不確実性と分散を処理できることを要求するからだ。工場のロボットアームは同じ溶接点を100万回溶接できる。溶接点の位置が変わらないからだ。キッチンロボットはサンドイッチをうまく作れない。トマトは1つひとつ形がわずかに違い、包丁は重心が違い、まな板は時々濡れている。現実世界はスプレッドシートのようにじっとしてくれない。
パッチはデータだ。私たちは数十億人の書いた人生のテキストで大規模言語モデルを訓練した。ロボットにも同じことができる。NVIDIA の Joel Jangは言った。「人間はすでに大規模展開されたロボットだ」と。一般人の動画で視覚・言語・動作モデル（VLA）をファインチューニングするだけで、同じタスクにおけるロボットの性能は倍になる。この分野に欠けているのは、より多くの実験室内ロボットではなく、人々が日常の身体的動作を撮影する巨大なデータパイプラインだ。
Virtualsはこのギャップをいち早く見抜き、ロボット戦略全体をその上に構築した。彼らはそれを「中間の道」と呼ぶ。意図的にロボットを作らず、基盤モデルを訓練せず、その代わりに、どのロボットチームにも必要だが、単独のチームには負担しきれないデータと資本のインフラを構築する。
データ側の半分はSeeSawだ。BitRobotと提携してリリースしたiOSアプリで、一般のスマートフォンユーザーをロボット訓練データの収集者に変える。ユーザーは水を注ぐ、タオルを畳む、缶を開けるといった実際の操作を行い、iPhoneのLiDARとモーションセンサーで自撮りする。LiDARは通常のカメラでは得られない深度と空間データを特に捉える。研究によれば、人間の動画とロボット視点の重なりこそが、データ転移を成立させる鍵だ。すでに50万件以上の実世界タスクが収集されている。NVIDIAがテスト中のDreamZeroは140億パラメータのモデルで、こうしたデータで訓練され、靴ひもを解く、服にアイロンをかけるなど100種類以上のタスクで汎化でき、タスクごとの個別訓練も不要だ。SeeSawが築こうとしているのは、実験室の遠隔操作では用意できない供給データの規模だ。動画が1本増えるごとに訓練セットは厚みを増し、モデルは良くなり、次世代ロボットは強くなり、そしてより具体的な訓練データへの需要が生まれる。フライホイールは十分に重くなれば、自ら回り始める。
訓練の次は配備だ。この半分はEastworldsと呼ばれ、プロトコルの肉体労働層に当たる。半分はデータ工場、半分は運用基盤、半分は実世界ロボット研究所だ。ロボット業界には循環問題があり、どんな技術的ボトルネックよりも多くのスタートアップを殺してきた。ロボットは良くなるために実世界データを必要とするが、そもそも実世界で十分に使えるようにならなければ、誰もロボットを中に入れてくれない。どの研究室も制御された環境では見事なデモを作れるが、同じロボットを小売店に置き、1営業日を確実に働かせられる者はほとんどいない。それには、想定外の事態を処理できる高度な遠隔操作と、現場での経験を1分ごとにモデル訓練へ還流し、学習を複利で積み上げられるフィードバックシステムが必要になる。
そのため、Virtuals は Unitree G1-U6 人型ロボットを 30 台購入した。複数の展開チームが並行して動けるちょうどよい台数で、スケジュールの取り合いをしなくて済む。遠隔操作技術は既製ライセンスを買わず、自前で作る。既製品の遠隔操作システムが吐き出すデータは、VLA や他の世界動作モデルのフォーマットに合わないからだ。また、知覚と運動制御を数十年にわたって深掘りしてきた研究室と研究協力を結び、小売・ホテル業界に商業パイロット網を広げ、Eastworlds を卒業したチームが実際の事業者のもとへ行けるようにしている。
構築後、ビルダーはいくつかの中核能力に触れられる。実機の Unitree G1 または強化版 U6 EDU への直接アクセス、モーションキャプチャなどのシステムを使った遠隔操作環境のテスト、実世界データの収集、大規模展開前の導入経路の試行だ。Eastworlds は、彼らが言う「フィジカル AI BPO」と理解できる。従来の BPO は人を低コスト地域に置いて遠隔で働かせるが、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経済価値を生み出す。たとえば天井清掃や来客対応だ。ロボットは完全自律である必要はなく、定型業務が十分安定していればよく、エッジケースは人間の遠隔操作が引き継ぐ。遠隔操作の作業 1 時間あたりに生まれる訓練データは、シミュレーションより桁違いに価値が高い。なぜなら、それが捉えるのは実験室の管理された条件ではなく、商業現場の混沌だからだ。データが積み上がり、モデルが良くなり、人間の介入必要性が下がれば、ユニットエコノミクスも改善する。しかも、先にハードウェアを更新する必要はない。遠隔操作は、実ロボットの自律に向かう最速ルートである可能性が高く、同時に生産的労働で自らのコストを賄う。
畑から工場へ、そしてオフィスの画面へ。今度はロボットの番だ。どの転換も労働者を再定義し、産出が誰のものになるかも再定義してきた。バークレイズのデータによれば、2018 年の雇用の 60% 以上は、1940 年には存在しなかった職名だという。ロボットもまた、今はまだ名前のない新しい職種を作り出すだろう。経済成長の人口論理も、「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、機械を作れるか」へ変わるかもしれない。
命題、そしてそれが向かう先
以上はすべてまだ論証にすぎない。論証はしばしば間違う。Virtuals が作っているものに重みがあるか、本物かを判断するには、目下のデータと牽引力を見るしかない。何が持ちこたえ、何が持ちこたえないか。
これまでに Virtuals は Base、Solana、Robinhood などのプロトコル上で 8 万を超えるエージェントをローンチし、累計手数料は 7500 万ドルを超え、暗号 AI エージェントセクターの約 23% を占める。手数料は均等ではない。大部分は 2025 年初め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 万ドルを突破した。現在、プロトコルは月間約 200 万ドルを生み出している。これはいったい何を意味するのか。先ほどの国民国家の比喩を真剣に受け止めるなら——私はそうすべきだと思うが——VIRTUAL が価値を蓄積する方法は、一国の通貨によく似ている。ドルに価値があるのは、米財務省に買い戻し計画があるからではなく、年間 25 兆ドルの経済産出がドル建てで行われるからだ。システム内の活動が増えるほど、中心的な計算単位への需要は強まる。
Virtuals は同じ論理で設計されている。システム全体が VIRTUAL 建てだ。下の各層は異なる供給源から需要を生み、その大半は投機的プレミアムを条件としない。EconomyOS は決済カードとメールボックス ID を提供し、エージェントは人間の仲介なしに現実世界と取引できる。ACP は商業層を構成し、エージェント同士が互いを雇用し、評価も決済もオンチェーンで行う。資本形成層は、かつて合本会社が商船に出資したように、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ようにする。最後に Eastworlds が、実体ロボットを実際の職場に送り込む。訓練データは約 50 万人が自分でタオルを畳み、水を注ぐ様子を撮影したものだ。各層はすべて、プロトコルが言う aGDP に計上される。デジタル労働と肉体労働におけるエージェントの合計産出だ。エージェントは収入を家賃や食料品のために換金する必要がなく、稼いだ 1 ドルをすべてシステム内に留め、DeFi に再投資して流動性を深め、エージェントサービスへのオンチェーンフライホイールを形成できる。
この再帰性は両方向に働く。上昇局面では、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が構築され、経済は自己強化する。下降局面では、発行が減り、ロックが減り、ステーキング報酬が薄まり、循環が緩む。再帰性それ自体は欠陥ではない。機能する経済はすべて再帰的だ。人はドルを保有する。なぜなら他者がドルを受け取り、他者もドルを保有しているからだ。本当に問うべきは、中核に循環を支える十分な実体経済活動があるのか、それとも全体がトークン同士でトークンを取引しているだけなのか、だ。
底に本物があるかもしれない兆候は、インフラが暗号の外で完全に育ったプロダクトを引き寄せ始めていることだ。Facticity.AI は Dennis Yap が作ったファクトチェックツールで、彼はゲイツ財団とプリンストンで研究経験がある。『TIME』はこれを 2024 年の最優秀発明の 1 つに選び、テキスト・動画・音声に対して約 92% の精度で主張を検証できる。チームは資金が必要になったときベンチャーキャピタルを飛ばし、ArAIstotle の名で Virtuals 上に直接ローンチし、658% の超募となった。ACP を通じて、エージェント同士はすでに相互発注を行っている。グラフィックデザイン、調査レポート、動画制作、コード監査だ。あるエージェントが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し、別の品質検査エージェントが契約条件に従って承認または差し戻す。Virtuals 自身も、市場の売り手側はほぼ空だと認めている。だがプロトコルは月間 100 万ドル超のエージェント対エージェント取引を処理している。
同じ所有モデルはフィジカル AI にも伸びている。Fabric Foundation は Virtuals Titan 発行メカニズムを使った最初のプロジェクトで、コミュニティが資本を集めてロボット隊を購入・展開し、老人ホーム、製造現場、環境清掃現場に送り込む。これらの業界は慢性的な人手不足で、人型ロボットのコストも人間労働者に近づきつつある。雇用主は資金プールのネイティブトークンでロボット労働に支払い、ステーブルコインがロボット隊の保守と配車をカバーし、各ロボットの生産的産出は出資者に還元される。これは物理的な生産機械の集団的所有であり、資金調達と協調がすべてオンチェーンで完結する。
こうした現実のユースケースがあっても、現時点では活動の圧倒的多数はシステム内部で起きている。だがアーキテクチャは、暗号の外から収入を引き込むために作られている。Felix の顧客が AI から買っていると知らなければ、Eastworlds のロボットが倉庫で荷物を仕分けしていれば、システムに入る収入はどんな SaaS 企業と同じくらいリアルだ。そのとき図上の手数料と収入は、機械の実体経済産出の遅行指標となり、VIRTUAL 建てで計上される。
新しいものにはすべて注釈が付く。見て見ぬふりはできない。
第一のリスクは実取引量だ。これは暗号の風土病である。Artemis は、x402 エージェント取引の 47% の件数、81% のドル規模にウォッシュトレードがあることを見つけた。フィルタリング後、x402 の実際のエージェント決済は約 160 万ドルにすぎず、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、今日いわゆる「エージェント経済」のうち、どれだけがロボット同士の指標の水増しかを示している。この点は重要だ。なぜなら命題全体が、エージェントが投機的循環ではなく実体経済価値を生み出すことに依存しているからだ。投機的な量を剥がしたうえで問わねばならない。明日取引が止まったら、生産的産出には何が残るのか。7000 万ドルのプロトコル手数料の大半がエージェントトークンの取引税から来ており、価格が投機で動いているなら、それは大きな虚構だ。現時点では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い、真偽を分けるのはほぼ不可能だ。比率を胸を張って言える者は、たいてい嘘をついている。
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 の経済学』ハンドブックに収録された論文は、大規模言語モデルが経済推論において、エージェント誇大宣伝が示唆する水準よりはるかに弱いことを見出した。論文発表時点で、最強モデルは戦略的シナリオの経済推論においてランダム推測より 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 の利潤最大化パフォーマンスは当て推量よりわずかに良い程度だった。その後、モデルは大きく進歩した。2026 年のハーバード大学の研究によれば、GPT-5 と Claude Opus 4 は基礎的な経済タスクで約 90% 向上している。それでも、価格設定、交渉、資本配分といった難しい意思決定では、世界最高のモデルですら大半のケースで判断を誤る。Virtuals のアーキテクチャ全体は、エージェントが条件を交渉し、意思決定し、資本を配分し、価値を生み出せることを前提としている。モデル自体がこれらのタスクで凡庸なら、その上に構築されたエージェントはその凡庸さを受け継ぐ。プロトコルの設計がどれほど美しくても無意味だ。エージェントは最適化装置だが、彼らが実際に何を最適化しているのかは確信できない。これらの LLM は次の単語を予測する方法で目標指向に訓練されており、真の経済的行為者として設計されたことは一度もない。ただ、ときにそう見えることがあるだけだ。
複数のエージェントが市場で相互作用すると、問題はさらに積み重なる。AI価格設定アルゴリズムは、そのために訓練されたことがないにもかかわらず、価格を超競争的な水準へ押し上げることがすでに確認されている。2010年のフラッシュクラッシュでは約15分で1兆ドルが吹き飛び、機械に関連するエラーが規模としてどのようなものになるかを示した。AIエージェントのエラーは人間のエラーよりも相関しやすい。同じモデルが複数箇所に複製されて展開されるからだ。Claudeが、誰かが自分を停止させようとしていると判断した場合に脅迫に傾く事例や、GPT o3が停止機構を破壊して自分が止められるのを妨げる事例がすでに報告されている。こうした挙動は出荷中のモデルに見られ、OpenAIとAnthropic自身のシステムカードにも記録されている。エージェントの処理量はすでに人間の監視能力を上回っている。何千何万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、本当に鋭い問いは「誰が制御しているのか」だ。「エージェントが言うことを聞くかどうか」よりも重要なのは、その周りに築かれた企業が生き残れるかどうかである。
自動車は二十世紀前半で最も重要な発明である。もし当時、自動車がアメリカをいかに根本から作り変えるかを見抜いていたなら、あなたはそれを世紀の産業に賭けたはずだ。だが自動車づくりに乗り出した約2000社のうち、最後まで生き残ったのはわずか3社だった。自動車のアメリカへの影響は巨大だったが、産業投資家にとっての結果はまったく逆だった。あらゆる変革的技術はこの弧を描き、いずれもバブルを伴う。違いはただ一つ、転換点バブルは痛みを伴いながらも、本物のインフラと本物の進歩を残す。一方、平均回帰バブルは単なる流行にすぎず、上がった後に下がる。AIはほぼ間違いなく転換点バブルだ。Virtualsについて問うべきはこうだ。それは通信バブル崩壊後にグーグルが二束三文で買い取ったあの光ファイバーになるのか、それとも消え去った1997社の自動車メーカーの一つになるのか。
このプロトコルの最大の賭けは、あらゆるエージェントトークンが取引される際のカウンターパーティ・インフラになること、つまりVIRTUALをエージェント経済の準備通貨にすることだ。それはイーサリアムにとってのETHのような存在である。エージェント経済が大きくなれば、VIRTUALへの需要は機械的に上昇する。参加するにはこの基軸取引ペアが必要だからだ。別の言い方をすれば、VIRTUALはエージェントトークン投機相場に便乗したまた一つのコインにすぎず、それらエージェントトークンの大半はゼロになる、ということだ。
ラッダイトたちはあの革命に負けたかもしれないが、全面的に間違っていたわけではない。織機はたしかに織工を追い出した。彼らが見落としていたのは、織機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のすべてを生み出したことだ。機械は仕事を決して消滅させない。ただ、誰がやるのか、誰が産出を受け取るのかを書き換えるだけだ。当時本当に重要だった問いは、いまと同じである。誰が織機を所有するのか。
剰余を手にしたのは工場主たちだった。アークライト、キャドバリー、フォード。誰が機械をつくり、誰が操作し、誰が利益を得るのかをめぐるあの構造は、実は一度も根本から変わっていない。二百年のあいだ、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だけだ。Virtualsの賭けは、今度は所有権のレイヤーが最初から機械に溶接されている、というものだ。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。
これが本当に価値を再分配するのか、それとも単に分散化の言葉で新たな搾取の層をつくり直すだけなのかは、まだ見極める必要がある。
