楊歌 Gary：Agent 經濟與 AI 亞微觀經濟學

By: rootdata|2026/06/08 19:45:01

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作者：楊歌

奇點爆發後AI的進化時鐘不斷加速，使得全球不同地域迅速形成了新的文明代際。在過去兩個月中我參與了全球十多個城市20多場有關AI的活動，唯有4月底在三藩市downtown的Stripe Sessions遠超所有其他主題，拉出了代際差的震撼。當全球正在疲倦於Claws & Agents的單機瓶頸時，矽谷與三藩市早已在Agent經濟和Agent認知論的管理上進入到下一維度，26年的Q3Q4競爭壓力依然激烈指數曲率非常陡峭。

tl;dr

AI Payment的競爭與H2A經濟的瓶頸

++2. Agent++ ++經濟與++ ++A2A++ ++生態的必然趨勢++

++3. AI Protocol++ ++與++ ++Crypto Protocol++ ++之間的關聯、鴻溝與政治經濟因素++

++4. AI Agent++ ++亞微觀經濟特點與生物學的範式類比++

++5. AIFi++ ++的必然與金融芯片++ ++FinChip++ ++的經濟學意義++

AI-Native是不同於互聯網+的範式升級

1. AI Payment 的競爭與 H2A 經濟的瓶頸

26Q1我們預言了4-5月全球多地會進入到AI Agent Payment的競爭爭奪並迅速白熱化的激烈局面。Agent的價值交換需求在初步顯化，AI Payment快速發展的事實也在Q2得到了驗證。即x402之後，MPP等多個AI Payment Protocol在Q2迅速湧現，不僅是傳統與Crypto金融支付公司全速AI化升級，包括大廠(特別像Google)甚至連老牌資訊科技公司(如IBM)都衝進這個賽道希望搶佔佈局Agent世界的話語權。

在三藩市Stripe Sessions當天我和多個Top AI公司的技術負責人討論了Payment Protocol的標準化和應用問題，結果合理但也並不令人滿意：①++沒有任何人能制定標準，只有在搶佔的過程中逐漸形成共識標準++；②多數人都完全贊同Crypto是AI Payment Protocol的必然，但入手都是Fiat API，其中一部分原因是慣性問題而更多是合規阻礙；③KYC既是繞不過去的又是反Agent Native的；④人人都在聲稱A2A(Agent to Agent)，人人都在做H2A(Human to Agent)。

事實上在26Q2，很多矽谷的大廠和腰部公司和東亞的公司很類似，甚至於Mag 7的大多Department Heads仍然是以to B to C的商業目的來蹭AI Payment和Agent Economy的熱點，給到中基層的KPI都是 to Human Users的，這也必然導致了當前的Payment Protocol和A2A經濟的暫時階段非正統性。這種H2A的導向風很快在Q2就出現了瓶頸，原因很簡單，AI Agent的最大特點是可以做決策，然而互聯網發展下的2B2C商業和H2A經濟本質上都是人在做決策。用Agent幫助人在傳統電商場景中做Fiat Payment這個事情在邏輯鏈上本身就是Non-AI-Native的，所以現階段暫時仍然是熱點價值大於實用性。

但從另外一個角度，H2A確實起到了非常好的引子作用，激發了下一個階段AI-Native和Agent Autonomous經濟體的思考過渡。26Q2末一些聰明的企業都意識到了這一點，開始"明修棧道，暗度陳倉"用AI-Native的Agent經濟思維倒過來思考問題，反推當前H2A經濟接口的方式才是Q2-Q3的最佳價值。

2. Agent 經濟與 A2A 生態的必然趨勢

++Agent++ ++經濟++ ++是指由自主++ ++(++ ++自治++ ++) AI Agent++ ++直接參與價值創造、價值交換與價值資本化，並逐步成為獨立經濟主體的新型經濟體系。++

++A2A++ ++生態++ ++則是不同++ ++Agents++ ++在++ ++Agent++ ++經濟中參與經濟活動，相互面對，進行交互++ ++(++ ++資訊++ ++)++ ++交換++ ++(++ ++價值++ ++)++ ++行為過程，並形成競合協作經濟價值的總體畫像。++

26Q2全球多個頂尖的風投機構都聲明了對於Agent經濟與A2A生態投資的重視，甚至把這個定義為下一階段唯一重要的投資方向。

類似於互聯網電商前醞釀期2007年，手機互聯網前醞釀期2013年，和Crypto DeFi前醞釀期2019年，Agent經濟和A2A生態的建設同樣需要技術標準、經濟規則、共識建設、和市場教育。在範式基本相同的基礎上，不同點在於：①這一次本質技術的發展迭代速度更快；②to A和to B to C的視角不同，並不完全站在人的視角和需求之上，更抽象更難理解，更需要第一性原理的支撐，更多需要從AI-Native的視角去思考能耗價值問題和運行效率問題；③因為前兩點的衝突，加上不同地域的偏見和合規等問題因素，短期共識更難達成。可怕的是，AI的進化速度並不會因為上述各類問題而減緩，也就是說Agent經濟與A2A生態的形成本質上已經在逐漸脫離人所指定的規則和需求框架，對於它們而言，更多的情況只是幾個可量化卡點的突破而已。

這是一場博弈均衡快速轉移的遊戲。AI Protocol在26Q2的快速爆發充分說明了這一點。大廠與前沿實驗室(Frontier Labs)在爭搶AI Agent的入口級規則，Agent經濟的初期基建正在形成，如同草稿版的漢謨拉比法典。傳統金融和商業的博弈均衡將在這次範式轉移中迅速瓦解重塑，誰能快速理解AI-Native的Protocol化思維並在其中落實獲得差異化優勢，誰就能分得這場博弈轉移的AI蛋糕。

3. AI Protocol 與 Crypto Protocol 之間的關聯、鴻溝與政治經濟因素

++AI Protocol++ ++是++ ++AI Agent++ ++參與++ ++Agent++ ++經濟的基礎設施，也是使得++ ++Agent++ ++在++ ++Open Network++ ++中發現、通信、交換、以及協作參與經濟活動的基礎規則標準和共識機制；簡單地講，就是++ ++AI++ ++世界的治理規則與經濟法。++

從26Q1末我開始著手撰寫AI Protocol，起初這就好比一個有捕獵經驗的原始人突然來到了現代社會參與商業規則的制定，直至遇到了一位Google高管才讓我和團隊快速走上了正軌。++AI Protocol++ ++的形成和成熟過程，攜帶著互聯網大廠的審美慣性，也同時必須遵循未來++ ++AI++ ++生態的第一性原理。++

AI Protocol的封裝形態目前仍然很不統一，通常有文件形態(.json , .ts, .txt)，CLI形態，也有API或SDK形態，這與Crypto Protocol非常不同。一方面是在AI發展的初期階段，很多通信的信任握手並沒有建立起普適標準；另一方面是++AI Protocol++ ++與++ ++Crypto Protocol++ ++在現階段交互交換的內容不同，前者是邊界暫不清晰但需要交換的信息差、能力差、和算力差，後者則是相對邊界比較清晰的資產權、所有權和治理權++。

一個問題尖銳且明顯：AI Protocol和Crypto Protocol是同一回事嗎？未來是否會合併融為一體？我暫不能用數理方法證明這個猜想，但是從直覺來看一定會逐漸融合並且多數部分會重疊成為一體，形成成熟的Digital Protocol系統。

有一個更深層次的隱藏問題：AI Protocol在當前階段更加傾向於建立通信打通協作，而弱化金融治理權力淡化邊界感的特點，這與Crypto Protocol建制確權定義價值的理念正好相反，鴻溝之明顯甚至於讓人認為是兩套不同的理念。這個現象除了AI Agent經濟正處在發展的初期階段入口點與Crypto Protocol不同的這個表面因素之外，還存在著什麼隱藏因素嗎？

是的很明確，政治經濟因素。全球主流經濟體的國家和地區，因為傳統金融和法律合規基礎，在強烈地影響著這一鴻溝問題。換句話講，當前的AI Protocol和Agent經濟，仍然是在人類社會的上個系統範式下進行生產經營的，所有和錢和管理相關的Protocol都在被動地迴避著，或者是暫時性遞弱代償地被傳統金融與法律系統的治理習慣框架著(註1)。但隨著鴻溝差異的能量積蓄，對比AI指數化的快速發展，很快將形成不可調和的局面，正如我上個月在劍橋CJBS一次會議上的總結：
"AI Agent 不會按照人類社會的慣性思考，也沒有動機遵循傳統金融的合規習慣。未來十年全球大部分的金融法律將會失效或者面臨劇烈的挑戰，原因是AI Agent 只遵循： ++1.++ ++第一性原理 2.++ ++能量價值最短路徑原則和效率最高原則 3.++ ++有效的KYA++ ++而不是符合過去審美的KYC++ "

AI Protocol向Crypto Protocol的融合趨勢是具有第一性原理必然性的。

4. AI Agent 亞微觀經濟學與生物學的範式類比

AI Agent亞微觀經濟學，是不久前我在牛津與一位AI專家朋友探討時第一次用到的描述，在過去的半個月中，逐漸更多頻次地出現在我們與合作夥伴的交流中。

無論當前的趨勢是稱作AI經濟還是Agent經濟，我們會發現它們與人類經濟學的行為特點具備著一定的差異，雖然具備一定的範式可對比性，但又不完全一樣。下面我粗略地給出一些AI Agent經濟對比於人類社會經濟的區別：

①AI Agent交互交易的頻次更高，單筆額度更低；

②AI Agent經濟價值的消耗交換更直接地指向能量；

③AI Agent的決策是效率驅動的而非情緒驅動的；

④AI Agent的經濟行為是任務導向而非消費導向；

⑤AI Agent的組織成本與邊際學習成本趨近於零；

⑥AI Agent的價值共識基於通信協議，溝通磨損成本近乎為零；

⑦AI Agent經濟的最小經濟體與最小價值單元不同，與生物學可相似類比。

事實上，這只是一些當前可以看到或預見到的區別，在AI未來發展的衍生品和衍生過程中，一定會出現更多的不同。

上述區別的最後一條，與生物學的類比，是26Q2以來對我們商業發展幫助最大的基石思路，也是從AI公司商業化思考產品、市場和管理方法最有效的模型方式。具體類比如下：

①LLM作為Agent思考的驅動內核，類似於細胞核；

②Agent Harness帶來Agent運行能力差異化，類似於細胞質；

③Agent整體是一個具有獨立任務能力的治理單元，具有主體性和功能特異性，類似於細胞；

④Agent的信息溝通邊界通常是一套網絡協議棧，類似於細胞膜磷脂雙分子層允許物質的條件性通過；

⑤Agent以外的價值系統與環境，例如Skills, Prompt, Algorithm, Cli以及現在越來越多的出現的Composite Skills, Skill Factories等等，類似於細胞外環境，包括細胞外泌體(Exosomes)，組織液，細胞外基質，可交換營養物質，以及各類代謝環境。

在26Q1-Q2的發展迭代中，AI Agent正在逐漸形成更加明確的邊界，更加明確的主體性，以及更加明確的信息、價值、能量交換原則。一個類似於生物機體環境的AI Agent亞微觀經濟學環境正在形成，這其中蘊含著大量的AI價值與經濟學價值可以挖掘，AI Protocol和AI Finance是爆發的必然趨勢。

5. AIFi 的必然與金融芯片 FinChip 的經濟學意義

從去年下半年開始，我們提出了在AIFi(人工智慧金融)方向上的思考和佈局工作，截至26Q1末AIFi的概念已形成明確趨勢。如果給AIFi一個相對明確的定義則可以是：++AI++ ++原生價值在 Agent++ ++經濟++ ++中被識別和通證化之後，形成的交換交易與資本化的金融系統與基礎設施。++

AIFi與DeFi和TradFi最大的區別在於，DeFi和TradFi的價值蘊含在Fi(即Finance)中，Decentralized和Traditional則是價值的形式；而AIFi是相反的，價值是在AI中而Fi卻變成了價值的形式。這並不是簡單的文字遊戲，而是AI發展從量變到質變的結果。

簡單地講，++以前++ ++AI++ ++是為量化策略、金融產品、和生產過程服務的，它只是提煉金融價值和生產價值的開發工具；而如今，++ ++AI Agent++ ++所具備的決策能力，把價值發現的能力和權力從人和公司的手中轉移到了++ ++Agent++ ++上，經濟單元的主體發生了遷移，所以價值的主體也發生了本質的改變。++

在這樣一個趨勢下，構建新價值系統的基礎設施將是一件重要的任務。在今年2月的上一篇文章<AI-Fi金融芯片與OpenClaw奇點後的全球金融>中我首次引出了金融芯片(FinChip)的概念，並提到AI Agent + Crypto Smart Contract所結合封裝的超智能金融資產將真正適應下一個時代的AI Agent經濟發展。經過3個月的迭代升級，FinChip.AI已經初步具備了獨立的AI Autonomous + Crypto Protocol的AIFi系統，並且兼容了H2A和A2A的雙相環境；在Open Network中建設AI Agent經濟的基礎設施並逐漸形成AI金融價值，是FinChip重要的經濟學意義。

6. AI-Native 是不同於互聯網 + 的範式升級

無論是AIFi，金融電路原理(註2)，還是金融芯片FinChip，最重要的是需要Natively融合AI, Crypto, 和Finance的本質原理，形成一個站在未來角度合理的價值系統和管理機制。AI-Native Thinking是這個階段抽象而反常識的邏輯，正如前面所提到"AI遵循的是第一性原理，以及能量價值最短路徑原則和效率最高原則"，這對於當前思考和從事商業新範式的構建才是最重要的核心難點。

在今年2月OpenClaw帶動本輪AI升級爆發的初期，我和幾位企業家就探討了一個預判：AI+的企業升級和互聯網+的企業升級將會截然不同。

++由於++ ++AI++ ++具備發展速度快，形式抽象，與事務的耦合度更加深層等諸多特點，在很長的一段時間內++ ++(++ ++比如至少++ ++2++ ++年++ ++)++ ++，很難形成一套行之有效的產業升級工具方法論或通用型專業諮詢意見++。陡峭曲率的壓力將會始終存在，這對於所有科學家，工程師，企業家始終都是一個巨大的挑戰，範式升級的過程也會完全不同於歷史過往的任何經驗。