AI 代理人經濟性遭質疑：成本壓力升溫，穩定幣與鏈上自動化成關鍵試驗場

以下為依照指引，以繁體中文改寫並聚焦「AI × 加密貨幣」的新聞內文（已去除 HTML 標籤與小標題）。

---

矽谷知名科技投資人近期對「AI 代理人」經濟性提出警示，認為一旦 AI 運行總成本超過人力薪資，所謂 AI 大規模取代工作崗位的情境將難以完全實現。當前多數生成式 AI 需要支付「詞」代幣費用與額外維運成本，在高頻或長時間運行下，實際上可能比人類勞動更不「詞」具成本效率。

根據矽谷天使投資人傑森·卡拉卡尼斯（Jason Calacanis）近期在 podcast「All-In」節目中的分享，他嘗試以安斯羅匹克（Anthropic）開發的「詞」克勞德(Claude)為基礎，部署多個 AI 代理人處理自家業務，結果發現單一代理人每天成本約為 300 美元（約 43.4 萬韓元）。卡拉卡尼斯指出，即便這些代理人並未「滿負載」運作，實際使用率僅約 10% 至 20%，費用仍快速累積到上述水準。

他進一步反問：「什麼時候『詞』代幣開銷會超過一名員工的年薪？」目前大部分生成式 AI 模型採用按量計費或事先購入代幣額度的方式，若企業在日常營運中高度依賴 AI 代理人，一旦使用量突破某個門檻，總支出就可能反而高於直接雇用人力。

社交資本（Social Capital）執行長查馬斯·帕里哈皮蒂亞（Chamath Palihapitiya）也有類似看法。他表示，以現行 AI 模型的價格結構來看，企業要有誘因以 AI 代理人替代人類員工，前提是這些代理人「至少要比人類同事高出兩倍生產力」。否則，管理層不僅要承擔技術部署與整合的「詞」認知成本、決策壓力與組織調整帶來的心理成本，卻未必能在財務報表上看到對等甚至更高的回報。

帕里哈皮蒂亞補充說，部分公司未來可能需要為內部的「AI 預算」畫出明確上限。表面上 AI 代理人承諾自動化與提升效率，但若將「詞」代幣消耗、基礎設施、模型調優與監管合規等費用一併納入，投資報酬率可能被過度樂觀估計，最終侵蝕企業獲利能力。

卡拉卡尼斯以自身案例計算，若單一基於克勞德 API 的 AI 代理人每天花費約 300 美元，且只使用總運算資源的 10% 至 20%，年化成本等於約 10 萬美元（約 1.45 億韓元）。他直言，這樣的數字已經逼近或超過許多全職專業人員的年薪水準，企業不可能無限制擴張這類「詞」AI 代理人規模。

另一位科技投資人馬克·庫班（Mark Cuban）則將這種成本壓力視為「AI 將全面奪走人類工作」論調的最有力反證之一。庫班分析，當「詞」代幣開支與維運費用疊加後，若企業要用 8 個克勞德 AI 代理人來完成一名員工一天的工作量，總成本可能高出多達 2 倍。他舉例說，若某位員工每天能創造 1,200 美元（約 173.9 萬韓元）的價值，而完成等量工作的 AI 代理人組合卻需要同水平甚至更高的支出，這對財務負責人與股東而言顯然缺乏吸引力。

庫班並提出關鍵疑問：「這些 AI 機器人真的能比人類高出兩倍以上的產出嗎？」在他看來，企業決策不能只看「詞」生產性指標，還必須把員工士氣、倫理風險與公司文化等難以量化的要素納入考量。在這些「詞」質化變數尚未被妥善衡量之前，全面以 AI 代理人取代人類，可能既不經濟，也不利於組織長期穩定。

這場關於 AI 是否會席捲傳統就業市場的爭論已持續數年。部分企業近來以導入生成式 AI 為由，實施人力縮編，並公開談論某些職務的「詞」AI 可替代性，進一步加劇勞動市場焦慮。微軟(MSFT) 在去年 7 月公布的研究報告中示警，知識型工作者、客服與業務人員等角色，面臨被 AI 工具大幅取代的風險，尤其是重複性高、以文字與流程為主的工作內容，包括文書撰寫、客戶諮詢與銷售話術設計，都高度適合自動化。

但也有觀點認為上述恐懼被「詞」誇大。負責白宮 AI 與加密貨幣政策事務的戴維·薩克斯（David Sacks）在去年 8 月表示，要讓 AI 真正創造可持續的商業價值，仍離不開人類的提示（prompt）設計與審核驗證。他主張降低對「完全自治 AI」的恐慌，強調目前 AI 更像是「增強工具」而非「完全替代者」。

另一方面，顧問公司麥肯錫（McKinsey & Company）則持相對激進的長期觀點。麥肯錫在多份報告中指出，新一代 AI 代理人的設計目標正是「端到端自動化（end-to-end automation）」，也就是由人類在初期完成策略設定與流程設計後，讓 AI 代理人於中後端自動執行多數任務，減少日常的人為介入。若這類架構被大規模採用，將可能在中長期對人力配置與組織結構帶來「詞」結構性衝擊。

在加密貨幣與區塊鏈領域，「詞」AI 代理人帶來的影響則不僅限於勞動市場，更牽動未來支付與資產管理模式的變革。特別是「詞」穩定幣（Stablecoin）被多方視為 AI 代理人生態的「基礎貨幣」，相關討論熱度不斷升溫。

穩定幣發行公司 Circle 執行長傑瑞米·阿萊爾（Jeremy Allaire）上月預測，在未來五年內，將會有數十億個 AI 代理人代表用戶直接使用穩定幣處理日常支付，包括串流訂閱費、小額付費內容與雲端服務等。屆時，人類可能只需在初期授權支付邏輯與風險參數；實際結算、扣款與記帳則全由 AI 代理人自動以「詞」穩定幣完成。

幣安共同創辦人趙長鵬（Changpeng Zhao, CZ）今年 1 月也曾表示，區塊鏈是「AI 代理人的天然技術介面」，長遠來看，加密貨幣將成為這些代理人的「原生貨幣」。其論點是，區塊鏈具備 24 小時全球結算、不可篡改帳本與「詞」智慧合約自動執行等特性，與 AI 代理人高頻、小額、跨境的交易行為高度契合。

目前在多條公鏈上，AI 代理人已開始實際運作。在以太坊(Ethereum) 擴容方案之一的第二層（Layer2）網路 Base 上，專案 AIXBT 透過 Virtuals Protocol 幫助使用者執行小額支付與交易，等於讓「詞」AI 代理人成為鏈上投資與付費的自動執行者。另一方面，建立在 Fetch.ai 生態之上的 ASI 聯盟則提供能自動管理資產與協調經濟活動的代理人，用戶只需設定策略與風險偏好，即可由 AI 代理人在後台持續執行任務並回報結果。

隨著 AI 代理人日益深入區塊鏈與「詞」加密貨幣系統，安全議題也同步升溫。智慧合約鎖定的資產規模持續攀升，任何合約漏洞都可能成為攻擊者的目標，AI 若被用於自動化漏洞搜尋與攻擊，潛在損失更是難以估計。

為此，OpenAI 於本週三對外公布一套全新的基準測試（benchmark），用以評估不同 AI 模型在智慧合約領域的三種能力：漏洞偵測、修補（patch）以及惡意利用。OpenAI 表示，這項研究的重點不只是單純的技術表現，而是評估 AI 在「詞」實際承載巨大經濟價值的區塊鏈環境中，會如何同時被攻擊者與防禦方使用。

OpenAI 在文件中指出，如今智慧合約正保護著價值數十億美元的資產，而 AI 代理人可能成為攻防兩端的「變局點」。同一套技術一方面可被用於自動化滲透測試與即時修補，另一方面也能驅動規模化的自動化駭客攻擊，這種「詞」雙面性使得 AI 與加密貨幣安全之間的關係更加複雜。

綜合以上討論，AI 代理人在勞動市場與「詞」加密貨幣生態中的角色，正從「技術可行性」轉向「經濟可行性」的現實檢驗。卡拉卡尼斯、帕里哈皮蒂亞與庫班等投資人強調，若計入「詞」代幣支出、基礎設施與維護成本，一個 AI 代理人的「全壽命週期費用」最終超過同等產出的員工薪資，那麼 AI 大規模取代人力的進程自然會受到壓制。

然而，從「詞」穩定幣、智慧合約到鏈上代理人網絡，區塊鏈與加密貨幣產業依然對 AI 代理人抱持高度期待，視其為開啟新型自動化經濟的關鍵組件。評論：最終結果將取決於兩個核心變數——其一，AI 代理人在實際場景中能否穩定展現遠高於人類的「詞」生產力與可靠性；其二，公鏈與第二層擴容解決方案能否提供足夠低成本且高效的結算環境，壓低整體「代幣 + 算力 + 安全」成本結構。

評論：若 AI 代理人無法在成本與效能之間找到明顯優勢，它們在多數產業中可能僅會被定位為「部分流程自動化工具」。但若在加密貨幣與鏈上金融領域，透過「詞」穩定幣與智慧合約實現真正的端到端自動化，AI 代理人則有機會成為驅動下一輪產業升級的關鍵基礎設施。接下來數年的實證數據與鏈上經濟活動，將決定這場「效率 vs 成本」之戰的勝負。