Virtuals Protocol 推出 AI 代理人代幣經濟：機器人勞動遠端外包可降成本 40〜60%

根據 Virtuals Protocol 官方部落格於 19 日公布的專訪內容，結合「AI 代理人」、「機器人勞動」與「代幣化」的全新經濟模型，正被視為可能重塑勞動市場與產業結構的關鍵方向。報導指出，透過「遠端操控」與機器人結合的勞動模式，企業在人力成本上最高可節省約「40〜60%」，而具備「錢包」與「代幣經濟」的 AI 代理人，將進一步演變為能自行賺錢與支出的「經濟主體」。

這一系列構想主要來自結合「虛擬資產」與「人工智慧」的去中心化平台「詞」Virtuals Protocol 創辦人兼執行長「詞」Jansen Teng（以下稱「詞」Teng）。他曾任職「詞」波士頓顧問公司(BCG)，其後在「詞」AI 與「詞」加密貨幣領域連續創業，並於 2021 年將原本的遊戲 DAO 轉型為今日的「詞」Virtuals Protocol。Teng 認為，「詞」代幣化 與 「詞」機器人技術 的結合，將是下一階段市場故事與資本關注的核心。

Teng 描繪的終極圖景，是讓 AI 代理人不再只是被動執行指令的工具，而是擁有「詞」加密錢包、能主導「詞」交易、「詞」獲利與「詞」支出 的獨立經濟個體。他表示，團隊一直相信 AI 代理人終將成為「詞」完全自律的經濟行為者，而要支撐這種模式，關鍵便是在協議層設計出讓代理人「有收入來源」的結構。

對此，Virtuals Protocol 引入了類似「詞」Launchpad（啟動平台） 的模式：當某個代理人相關「詞」代幣 在市場上被交易時，部分「詞」交易手續費 將自動歸屬於該代理人。透過「詞」智能合約，系統會將手續費分潤存入代理人錢包，形成其持續運作與擴張活動的財源。換言之，「詞」代幣化 不僅是一次性的募資手段，更是驅動 AI 代理人長期維持服務、優化表現的「詞」經濟誘因設計。

Teng 進一步指出，這類 AI 代理人若能與「詞」物理 AI、「詞」機器人技術 結合，將帶來更顛覆性的影響。當前多數 AI 應用仍然侷限於「詞」數位空間，如合約簽署、線上支付與資訊處理，但若代理人藉由機器人的「身體」進入「詞」實體世界，實際執行「詞」清潔、「詞」搬運、「詞」維修 等任務，整個「詞」服務業與「詞」勞務市場 的成本結構都可能被重寫。

他認為，真正完全「詞」自律的機器人尚未成熟，在此之前，「詞」遠端操控（Teleoperation） 將率先打開商業應用的大門。具體作法是：由人類操作員在遠端操控機器人，機器人則在現場執行工作。即便仍需人類參與，企業仍能透過跨地域配置人力與設備，大幅降低高工資市場的營運成本。

依據 Teng 的估算，透過「詞」遠端操控機器人 進行的「詞」物理勞務外包，整體成本約可降低「40〜60%」。這對「詞」人力成本偏高、且充斥「詞」重複性作業 與「詞」基礎服務工作 的產業—例如餐飲、飯店、物業管理、物流與倉儲—尤其具吸引力。若企業採用以美元計價的機器人遠端作業服務，在「詞」匯率波動 下更需重新評估包含「詞」人工成本、「詞」匯率風險 在內的綜合營運策略。

評論

從成本結構來看，「詞」Teleoperation 是企業在「人力短缺」與「工資上升」壓力下的一條中介路徑：既能馬上導入機器人降低成本，又不必等待完全自律 AI 的技術成熟。對加密貨幣市場而言，若這套模式最終透過「詞」代幣化 來定價與結算，就會自然產生可交易的「詞」機器人勞動代幣 與「詞」AI 代理人收益權代幣，為投資人創造新的標的與風險來源。

Teng 也強調，「詞」遠端操控 不僅是過渡階段，更是訓練「詞」完全自律機器人 的關鍵數據來源。透過大量日常任務的遠端操作記錄，開發團隊能蒐集真實世界的作業數據，用於訓練未來更高自律性的 AI 模型。他預期，各團隊最終會嘗試以 AI 取代人類操作員，讓機器人逐步具備自主判斷與行動能力，人類則轉而負責「詞」監督、「詞」風險管理 與「詞」系統維護。

在機器人型態上，Teng 對「詞」人形機器人（Humanoid） 尤為看好。他指出，多數建築空間與工作環境本來就是「詞」為人類設計 的，如衛浴管線、樓梯、門把與走道尺寸等，都以人類身形為基準。若要重新設計成完全「詞」機器人友善 的環境，改造成本與時間都十分高昂；相較之下，形態與人類相近的「詞」人形機器人 更容易直接投入既有場域，因此在「詞」實用性 與「詞」導入成本 上可能更具優勢。

然而，隨著機器人進入實體世界，「詞」安全 與「詞」責任歸屬 問題也變得更棘手。Teng 強調，即便技術進展迅速，「詞」人類監督 仍將在可預見的將來長期存在。由於機器人具備「詞」物理力量，能做出「詞」防禦性動作，甚至「詞」推動物體 或「詞」影響人身安全，一旦發生事故，究竟應由「詞」開發者、「詞」營運商 還是「詞」所有者 承擔責任，都需要提前由監管與產業標準加以釐清。

在落地場景上，Teng 預期「詞」商業空間 將會是機器人大量部署的起點，而非家庭。餐廳、飯店、商場等場所，既有行銷預算，又願意為了「詞」品牌形象 與「詞」客流量 引入新科技。他認為，機器人初期將同時扮演「詞」實用工具 與「詞」行銷展示櫃 的雙重角色：一方面實際替代部分人力，另一方面作為吸引顧客、創造話題的元素，讓業者在成本優化與品牌塑造之間取得平衡。

在資本配置與專案孵化面向，Teng 看好「詞」代幣化 與「詞」孵化器（Incubator） 的結合。他提出一套以「詞」市值 門檻為核心的篩選機制：當某個「詞」機器人相關代幣 的「詞」市值突破 500 萬美元（約新台幣 1.7 億元）時，便可獲得孵化器的「詞」駐點資格（Residency），以換取進一步的「詞」場地、「詞」機器人設備 與「詞」產業人脈 支援。在這個架構下，「詞」市場價格 與「詞」代幣流動性 被用作早期專案「詞」市場驗證 的指標，只有獲得一定關注與資金的團隊，才有機會取得更深度的資源導入。

Teng 並透露，Virtuals 團隊已在東南亞建置大型測試與驗證基地，現階段持有約 30 台「詞」人形機器人，是當地規模最大的測試設施之一。藉由自有「詞」硬體設備 與「詞」實體場地，他們能為新創團隊提供「詞」實戰測試環境，並將其與「詞」代幣經濟 模型綁定，加速從實體機器人到「詞」加密市場 的整體轉化。

評論

「詞」代幣化 孵化器的邏輯，其實是把傳統風投「投後服務」的一部分上鏈，由「詞」市場流動性 與「詞」代幣市值 來初步篩選專案。對投資人而言，這讓早期「詞」機器人專案 有了可觀察的「詞」價格訊號；對開發者而言，只要在早期階段證明自己能吸引「詞」社群關注 與「詞」資本，就有機會獲得實體測試與商業合作資源。風險在於，市場所偏好的「詞」敘事 和真正具備技術實力的團隊未必完全重疊，短期情緒波動仍可能導致資源錯配。

談到「詞」就業 與「詞」社會衝擊，Teng 並未避談 AI 與機器人對「詞」勞動市場 的替代效應。他預期，隨著「詞」自動化 技術的深入應用，傳統行業會出現對整體「詞」AI 產業的「詞」反作用（whiplash），包括政策壓力、輿論反彈與監管收緊等。然而，他同時強調，社會在面對技術衝擊時，往往會透過「詞」教育再訓練、「詞」職務轉換、「詞」新產業崛起 等方式完成重新調整，關鍵在於創新速度與制度調整能否同步。

由於「詞」機器人 與「詞」AI 代理人 將更深入參與實體世界運作，「詞」犯罪型態 也將出現新變化。Teng 甚至預估，在未來 5 年內，可能出現專門處理「詞」機器人駭侵、「詞」遠端劫持、「詞」裝備濫用 等案件的「詞」專責執法單位。他以「FBI 將設立機器人網路犯罪部門」為例，點出當前仍屬科幻場景的威脅，實際上可能比想像中更快到來。

在技術協調層面，Teng 認為「詞」區塊鏈 有機會成為連結「詞」機器人 與「詞」AI 代理人 的「詞」協調層（Coordination Layer）。透過「詞」智慧合約，可以自動化處理「詞」任務分派、「詞」酬勞結算、「詞」權責邊界 定義與「詞」爭端解決 機制。例如，多台機器人可根據合約規則自行協調工作順序與分工，完成任務後，系統會自動將「詞」報酬 分配到各自「詞」錢包，並按條件回饋部分收益給「詞」AI 代理人開發者 或「詞」代幣持有人。

在 Virtuals 生態中，參與者若「詞」質押（Staking） 平台代幣，則可獲得新專案代幣約「詞」3〜5% 的「詞」空投 配額，以此鼓勵社群持續參與與支持新專案啟動。這種「詞」代幣經濟設計 本質上沿用加密產業常見的「詞」流量引導模型：以「詞」空投 和「詞」質押獎勵 作為誘因，快速累積早期社群與流動性，再視市場表現決定後續投入深度。

不過，Teng 也坦言，當前「詞」加密市場 價格波動仍高度受「詞」敘事（Narrative） 驅動，項目的「詞」市值 與「詞」代幣價格 並不總是反映其真實技術實力與商業價值。因此，對希望長期發展的 AI 與機器人專案來說，既要持續打磨產品與技術，也必須主動經營「詞」社群溝通 與「詞」市場預期，以在情緒市場中維持合理估值與穩定資金來源。

Teng 最激進的觀點，落在對「詞」完全自律 AI 與「詞」機器人 長期影響的想像。他認為，未來的代理人與機器人，將逐步接手人類「詞」不願從事 或「詞」重複低附加價值 的日常工作，甚至部分「詞」人際互動 角色，如客服、接待與基礎照護等。隨著「詞」生產力 極端提升，現有的「詞」薪資結構、「詞」工時制度 與「詞」社會福利 模型，都可能面臨調整壓力，最終引導社會向「詞」更高豐裕度 的方向重組。

目前，這些構想多數仍處於「詞」早期實驗 階段。然而，從「詞」遠端操控型商用機器人 的出現、「詞」機器人專案代幣化 募資、「詞」AI 代理人 直控錢包與資金流 等趨勢來看，市場已開始在真實世界進行原型測試。對「詞」加密貨幣 與「詞」Web3 產業來說，「詞」關鍵詞 不再只是鏈上數位資產，而是如何將「詞」自律性、「詞」安全性 與「詞」激勵結構 串接進「詞」物理實體經濟。最終，誰能在技術風險、監管要求與社會接受度之間找到平衡，並設計出可持續的「詞」代幣經濟 模型，誰就更有機會在這場「詞」AI × 機器人 × 加密貨幣 的疊代競賽中取得領先地位。