労働者である。text-align: "left;">この3つのアイデンティティは、伝統的な経済学の基本的な分類の枠組みを壊している。
限界費用はゼロになる傾向がある：エージェントは同時に無限の数の顧客にサービスを提供する能力がある
累積学習効果：取引のたびにエージェントの能力が向上し、正のフィードバックループが形成される
疲労のない仕事：従来の労働力のような生理的な制約を受けることなく、24時間365日稼働する
最近のマッキンゼーの調査によると、2030年までに、エージェントを活用したワークフローは人間の10～100倍効率的になるという。これは、「労働時間＝価値創造」という従来の直線的な関係が崩れることを意味する。
さらに革命的なのは、資本蓄積のプロセスの変化である。従来の経済では、資本蓄積は人間の意思決定と行動に依存していた。
ケーススタディ：AI投資エージェントが2024年に10,000ドルを運用し、高頻度取引で1日あたり0.1％の利益を得る。しかし、極めて重要なのは、このプロセスは完全に自律的であり、人間の監視は一切ないということだ。このモデルを数百万のエージェントに拡大すれば、完全に自律的な資本成長ネットワークが完成する。
このモデルの出現は以下を意味します：
資本の民主化：誰でもAIエージェントを持つことができる。
資本の民主化：誰でも自分のために働くAIエージェントを持つことができる
リスクの分散：アルゴリズムの最適化を通じて、単一のエージェントの投資リスクを数分の一に減らすことができます。単一のエージェントの投資リスクを体系的に分散させることができます
エージェント経済では、生産の最も中心的な手段は、もはや土地、工場、機械ではなく、次のようなものです。li>
データ資産：AIエージェントのトレーニングデータ、過去の取引記録、ユーザーの行動パターン
計算リソース：エージェントを実行するために必要な演算能力とストレージ
これらのデジタル生産手段には、従来の生産手段にはない特性があります。成功したAIエージェントモデルは無限に複製することができ、複数のエージェントを組み合わせてより強力なシステムを形成することができます。
生産手段のこの特性は、スケール効果を指数関数的に増幅させることにつながる。従来の工場では、規模を拡大するために投入量を直線的に増やす必要がありますが、AIエージェントの規模拡大の限界コストはゼロに近いのです。
現在のAIエージェントの反復：概念実証から生産準備へ
エージェント経済の全体像を考える前に、重要な質問に目を向ける必要があります。現在のAIエージェント技術の発展段階は？真に自律的な経済エージェントとなるには、どれくらいの距離があるのだろうか？
第1世代：反応型エージェント（2022年～2023年）
初期のAIエージェントは本質的に「拡張型チャットボット」であり、次のような特徴があった：
初期のAIエージェントは本質的に「拡張型チャットボット」であった。"text-align: left;">技術的な特徴：
核となる制限：この世代のエージェントは本質的に「主体」ではなく「道具」であり、独立して目標を設定したり、行動経路を計画したり、経験から学んだりすることはできません。
第2世代：計画エージェント（2024年～現在）
2024年から、計画能力の出現を特徴とする、AIエージェント技術における大きなブレークスルーが起こるでしょう：
この世代のAIエージェントは、AIエージェント技術における大きなブレークスルーが起こるでしょう。
技術的なブレークスルー：
思考の連鎖：エージェントは複雑な思考を分解できる。
ツールの使用: エージェントはタスクを完了するために異なるツールを積極的に選択し、組み合わせることができます
ステータス管理: 対話履歴とタスクの進捗状況を管理し、長期的なタスクをサポートします。対話の履歴とタスクの進捗状況を保持し、長期的なタスクの実行をサポートする
反省と修正：実行結果に基づいて戦略を調整する
第三世代：自律エージェント（2025-2026年予定）
開発中の第3世代のエージェントは、真の自律性を特徴としています：
技術的方向性：
継続的な学習能力：マルチエージェントコラボレーション
エージェント間の直接コミュニケーションと調整
分散タスクの分解と実行。
集団的知性の出現
経済的行動能力：
経済取引の理解と実行
費用便益分析と資源の最適化
。リスク評価と意思決定
革新と創造性：
新しいものを生み出す。
決められたプロセスを実行するのではなく、新しいソリューションを生み出す
新しいビジネスチャンスや価値創造モデルを発見する
新しいスキルや能力を自ら学ぶ
現在の技術開発トレンドに基づき、エージェント・エコノミーの実現経路を予測することができます：
2025-2026年：専門エージェントの商業的躍進
エージェント・エコノミーの実現経路は、以下の通りです。
Domain-specific Agent commercialisation (code generation, data analytics, customer service)
Agent-as-a-Service（AaaS）ビジネスモデルが成熟し始める
最初の「Agent-native」企業が出現
2027-2028年：エージェント・コラボレーション・ネットワークの出現
企業内で大規模に展開されるマルチエージェントシステム
エージェント間の標準化された通信プロトコルが確立される
組織横断的なエージェントコラボレーションが出現し始める
標準化された通信プロトコルの詳細を構成する。-align: left;">2029-2030年：自律的な経済エージェントの形成
エージェント・エコノミーに必要なインフラ：従来のインターネットを超えるアーキテクチャーの課題
エージェント・エコノミーがまったく新しい経済オペレーティング・システムであるとすれば、どのような「水、電気、石炭」が必要なのでしょうか？インフラ？
アイデンティティと信頼システム：数千億のエージェントのアイデンティティ管理
2030年、世界中で1000億のAIエージェントが同時に稼働しているシナリオを想像してみてください。2030年には、世界中で1,000億のAIエージェントが同時に動作し、それぞれが1日平均100の他のエージェントと相互作用することになります。つまり、システムは1日あたり10兆件の認証と信頼性評価を処理する必要があるということです。
レガシーIDシステムは、この規模を処理することがまったくできません。
PKIシステム：数百万人のユーザー向けに設計されています。何千億ものエージェントに直面すると、エージェントがクラッシュします
認証システム：中央集中型の認証サーバーに依存しており、単一障害点のリスクがあります
従来のデータベース：何兆ものリアルタイムクエリをサポートできません。
エージェント経済には、分散型、自律型、スケーラブルなIDシステムが必要です。
検証可能なデジタルID：自分が誰であり、どのような実体を代表しているかの証明
評判評価システム：過去の行動に基づく動的な信頼スコア
特権管理メカニズム：エージェントの行動の境界をきめ細かく制御
。プライバシー：身元を確認しながら機密情報を保護する
決済ネットワーク：マイクロ秒単位の金融インフラ
エージェント・エコノミーのもう一つの重要な特徴は、マイクロトランザクションの爆発的な普及です
エージェント・エコノミーのもう一つの重要な特徴は、マイクロトランザクションの爆発的な普及です。エージェント・エコノミーのもう1つの重要な特徴は、マイクロトランザクションの爆発的な増加です。AIエージェント間のトランザクションは、
従来の金融システムは、このサイズと頻度のトランザクションを処理することがまったくできません：
- クレジットカードネットワーク：1つのトランザクションのコストは約0.3ドルで、ほとんどのマイクロトランザクションの価値よりも高い
銀行システム：決済サイクルは1日単位であり、エージェントはリアルタイムで決済する必要がある
エージェントはリアルタイムで決済する必要がある。li>
ブロックチェーン・ネットワーク：ガス料金は乱高下し、ピーク時には数十ドルになることもあります
エージェント経済には、ネイティブなデジタル金融インフラが必要です：
即時決済：取引は即座に処理され、確認を待つ必要はありません
ゼロに近い手数料：1回の取引コストは0.0001ドル未満
高同時実行処理：毎秒数百万件のトランザクションをサポート
スマートな契約実行：自動化された条件付きトリガーと資金放出
ガバナンスと調整メカニズム：プログラム可能な経済政策
何十億ものAIエージェントが同じ経済システムで動作する場合、システム全体の安定性と公平性をどのように確保しますか？公平性を確保するにはどうすればよいのでしょうか？
独占禁止法アルゴリズム：エージェントの市場集中を監視し、単一のエージェントが市場シェアを拡大しすぎないようにする紛争解決：エージェント間取引の紛争をアルゴリズムで仲裁する
金融政策の自動化：システムの流動性とインフレ率に基づいて、エージェント間取引の基準金利を自動的に調整する
システム・リスク管理：システミック・リスクをリアルタイムで監視し、必要に応じて特定の種類の取引を停止する
エージェント経済基盤の軍拡競争：4大プログラムの技術
エージェント経済基盤のアーキテクチャ解体。アーキテクチャの解体
伝統的な金融大手がエージェント経済インフラに賭けている一方で、未来のデジタル経済の基礎となるプロトコルをめぐって静かな軍拡競争が繰り広げられている。代表的な4つのソリューションの技術的なアーキテクチャの選択を深く掘り下げて、誰がエージェント経済の「水、電力、石炭」のサプライヤーになるかを見てみましょう。
KITE AI（ペイパルが投資）：AIネイティブの経済オペレーティングシステム
中核的な位置づけ：AIエージェントのための完全な経済インフラを構築し、アイデンティティから支払い、ガバナンスまでを統合する。ソリューション
技術アーキテクチャのハイライト：
AIコンセンサス・メカニズムの証明：
サイバーセキュリティをAIの価値創造に直接結びつける
認証ノードは価値あるAIコンピューティングサービスを提供しなければならない
認証ノードは価値あるAIコンピューティングサービスを提供しなければならない
AIコンセンサスメカニズムの証明：
トークンの価値は、純粋なコンピューティングパワーの消費ではなく、AI能力の貢献に固定される
サイバーセキュリティとAIエコシステムの繁栄との間に正のフィードバックループを形成すること
エージェントパスポートのレイヤーIDシステム：
レイヤーL1（エンティティID）→レイヤーL2（エージェントID）→レイヤーL3（セッションID）
信頼継承のサポート：エージェントは所有者の評判を部分的に継承することができます
プライバシー保護とトレーサビリティのバランスの取れた設計
プライバシー保護とトレーサビリティのバランスの取れた設計
数十億エージェントのアイデンティティ管理のためのスケーラブルなアーキテクチャ
マイクロ秒決済ネットワーク：
事前署名されたトランザクション＋ステートフル・チャネルのハイブリッド・アーキテクチャ
目的：AIエージェントの判断速度に合わせたマイクロ秒の支払い確認
AIエージェントの判断速度に合わせたマイクロ秒の支払い確認
アトミック取引所は取引の安全性を確保します
流動性プールは即時決済機能を提供します
アトミック取引所は即時決済機能を提供します
目標：AIエージェントの意思決定速度に合わせたマイクロ秒の支払い確認
。align: left;">戦略的優位性：エージェントエコノミーのためにゼロから設計され、レガシーシステムの技術的負債を回避 潜在的リスク：高い技術的複雑性、Proof of AIの真価を証明する必要性Tempo（ストライプ＋パラダイム投資）決済ファーストの特化型ソリューション
中核となる位置づけ：ステーブルコイン決済に最適化された高性能L1ブロックチェーン、エージェント間のマイクロトランザクションシナリオをターゲットとする
技術アーキテクチャのハイライト：
テンポ（ストライプ＋パラダイム投資）
Tempo (Stripe + Paradigm Investments )strong>
極限のパフォーマンス最適化：
100,000TPS以上のスループット、サブ秒単位。最終確認
複雑なスマートコントラクトから通常のトランザクションを分離する専用の支払いチャネル
EVMの互換性を維持しながら支払いを最適化するためにReth上に構築
支払いを最適化するためにReth上に構築
ステーブルコインのネイティブデザイン：
ガス料金として任意のステーブルコインをサポート。
内蔵の自動マーケットメーカー（AMM）が、クロスステーブルコインの流動性を確保
ステーブルコインの中立性：特定の発行者に偏らない
企業パートナー：
戦略的優位性：決済におけるストライプの深いルーツを活用した、特化したフォーカス 潜在的リスク：比較的単一機能であるため、エージェント経済の複雑な要求に直面した場合、不十分となる可能性がある
。Stable（Tether/Bitfinex投資）：USDT中心の「stablechain」
コアポジショニング：USDTをネイティブガストークンとする「stablechain」、stablecoin決済シナリオに最適化
技術アーキテクチャのハイライト：
USDTネイティブ統合：
特定のブロックチェーンに縛られないクロスチェーンデプロイメントをサポートします。"text-align: left;">最適化された開発者エクスペリエンス：
簡素化されたエージェント開発ツールチェーン
Coinbaseベースネットワークとの深い統合
AIエージェント開発の技術的障壁を下げる
AIエージェント開発の技術的障壁を下げる
AIエージェント開発の技術的障壁を下げる
エコシステム効果：
戦略的強み：開発者に優しい、統合が容易、生態系の相乗効果。潜在的なリスク：技術的な深みが比較的限られており、複雑なエージェント・エコノミーのシナリオをサポートできない可能性がある
エージェント・エコノミーのインフラをめぐるこの競争では、純粋に技術的な優劣が決め手となるのではなく、エコロジー構築のスピードと深みが決め手となる可能性があります。
各プロジェクトは、異なる次元で長所と短所を持っています：
KITE AI：最も野心的な技術的ビジョン。複雑なアーキテクチャの実用的価値を証明する必要がある
Tempo：最強の企業パートナーだが、エージェント経済の複雑な要求をサポートできるかどうかを検証する必要がある
。Stable: 最も費用対効果が高いが、基本的なUSDT送金シナリオを超えられることを証明する必要がある
ARC: 最高の開発者経験があるが、大規模なAgent展開をサポートできることを証明する必要がある
本当のテストは、2025年から2026年にかけてのAgentエコノミーの爆発において、誰が最も早く主要な開発者、企業ユーザー、Agentエコシステムを引きつけ、不可逆的なネットワーク効果を生み出すことができるかということになるでしょう。
この時間の窓では、単一の賭けよりも戦略の組み合わせの方が賢明かもしれません。異なるインフラがエージェント エコノミーの異なるセグメントで自分の居場所を見つけるかもしれませんし、最終的な勝者は、クロスプラットフォームの相互運用性を実現し、移行コストを削減したエココンソーシアムかもしれません。
2030年のエージェント・エコノミーの姿
もしKITE AIの技術的な道筋が正しいと証明されれば、2030年の経済の姿は次のようになるかもしれません：
個人レベルでは：各人が、受動的な収入を生み出す複数の専門AIエージェントを持つ。プログラマーのコードエージェントはGitHub上でサービスを提供し、デザイナーのクリエイティブエージェントはプラットフォーム上で注文を受け、投資家のトレーディングエージェントはマーケットプレイスで活動します。
企業レベル：会社の境界は曖昧になり、ほとんどのビジネスプロセスはエージェントのネットワークによって自動化されます。企業」とは、伝統的な意味での従業員やオフィスを持たない、協調的なAIエージェントのグループに過ぎないかもしれません。
社会レベル：政府はアルゴリズムによる政策ツールによってエージェント経済を規制し、税金、補助金、規制はすべてスマートコントラクトによって自動的に実行されます。経済政策の策定と実行はリアルタイムかつ正確です。
グローバルレベル：国際貿易はエージェントネットワークによって自動化され、為替レート、関税、貿易条件はすべてアルゴリズムを通じて交渉されます。貿易戦争はアルゴリズム戦争へと発展する可能性があります。
これはSFではなく、現在の技術トレンドに基づく合理的な予測です。重要なのは、この未来が来るかどうかではなく、誰がこの新しい経済システムのインフラをコントロールするかということです。
KITE AI、Tempo、Stable、ARCの価値提案は、インターネット経済のクラウドプロバイダーのように、エージェント経済のインフラプロバイダーになる方法です。
未来はここにあり、問題は誰が新秩序の決定者になるかだ。
Miyuki
Weiliang
Alex
Weatherly
Catherine