无人治理的经济
2026年1月，仅通过Coinbase的x402支付协议，AI agent就完成了2000万笔稳定币交易。ERC-8004标准上线数天内，超过24,000个自主agent注册了链上身份。这些agent购买算力、出售服务、交易数据、以机器速度结算——没有人工审核，没有发票，没有明确的纳税人归属。
基础设施正在快速搭建。Coinbase和Cloudflare于2026年3月成立了x402基金会。四个竞争性支付协议——x402、AP2、ACP、TAP——分别由Coinbase、Google、Stripe和Visa支持。美国银行预计到2030年agent支出将达到1550亿美元。麦肯锡的激进估算是3到5万亿美元。
而确保这一经济体系惠及人类社会的治理层——根本不存在。
每一次重大经济转型都遵循相同的模式。技术到来，资本涌入，治理迟到——在损害已经造成之后。工厂中的童工。2008年之前不受监管的衍生品。注意力经济中的隐私侵犯。我们正在实时目睹同样的事情再次发生，只不过这次的速度以月而非以十年计。
本文探讨200年的经济学理论、40年的金融市场监管和一个世纪的制度经济学，对于治理自主机器经济究竟能告诉我们什么。答案没有看上去那么具有投机性。AI agent经济将面临的许多问题——基于速度的市场操纵、垄断形成、共谋、监管套利、被取代工人的意义危机——已经被广泛研究。有些已经解决。有些抵抗了所有尝试。区分哪些是哪些，至关重要。
我们不是在对机器人征税，而是在纠正一项补贴
“机器人税”的辩论始于2017年Bill Gates的提议：如果一个机器人做了价值5万美元的工作，就应该和做同样工作的人承受相当的税负。Larry Summers称之为”深刻的误导”——对进步的保护主义。大多数经济学家表示同意。定义问题似乎是致命的：你在哪里划线区分机器人和Microsoft Word？
此后辩论发生了转变，原因是实证性的而非意识形态性的。
Daron Acemoglu——因其关于制度的研究获得2024年诺贝尔经济学奖——在2020年发表的定量分析中表明，美国税法系统性地偏向资本而非劳动。具体数字：劳动的有效税率约为25%，资本（设备、软件、自动化）约为5%，而1990年代约为15%。奖金折旧（bonus depreciation）允许立即抵扣自动化投资。税法不仅没有惩罚自动化，而是在积极补贴它。
Acemoglu的框架区分了真正提高生产力的自动化和他所说的”凑合型技术”（so-so technologies）——取代工人但没有创造多少价值的自动化。自助结账机、自动电话应答系统、特斯拉过度自动化的装配工厂（马斯克本人承认是个错误）。这些技术被采用不是因为它们更好，而是因为税法让它们更便宜。
根据Acemoglu的估算，转向最优税制——不再人为偏向资本——将使就业增加4.02%，劳动收入份额提高0.78个百分点。更温和的改革（降低劳动税加自动化税的组合）可使就业增加1.14-1.96%。
这一重构至关重要。问题不是”我们是否应该发明一种新的机器税？“，而是”我们是否应该停止超出社会最优水平的自动化补贴？”
Abbott和Bogenschneider在哈佛法律与政策评论中正式阐述了这一论点：政府收入的绝大部分来自劳动收入。当机器取代一个人时，政府就失去了工资税收入。用他们的话说，机器人”不是好的纳税人”。
三个回避定义问题的执行方案已经出现。牛津研究人员提出了token税——在计算端征收的基于使用量的AI模型推理附加费。Gasteiger等人提出了电力税作为替代，因为自动化系统可测量地比传统资本消耗更多能源。Korinek和Lockwood的NBER论文（2026）则从第一性原理出发为AI时代建立了完整的公共财政框架，将自主AGI系统的征税视为”一个最优收获问题”。
还有第四种方案，原生于AI agent经济正在建设的区块链基础设施：在协议层面嵌入税收。如果每笔agent交易都通过一个自动将一定比例路由到治理基金的智能合约，那么在该系统内税收就是不可逃避的——不需要税务局的介入。Circle已经有修改USDC转账行为的先例：一个用于制裁合规的地址冻结功能。添加转账费用在技术上是微不足道的。障碍是协调，不是工程。
IMF在其2024年员工讨论说明中的立场是，直接的AI特定税”不可取”，因为它会阻碍采用并导致实施国落后于对手。他们建议加强资本所得税和社会安全网。这是主流观点，并非显然错误。但它假设的是一个基于民族国家征税和人类经济参与者的世界。AI agent经济跨越国境运作，以机器速度运行，在使司法管辖区执法基本无关紧要的区块链上运行。IMF的建议是为一个已经在消失的世界写的。
金融市场已经解决了的问题
AI agent经济有一个大多数政策讨论忽视的近似先例：大约从2005年开始改变金融市场的高频交易革命。
2010年5月6日，道琼斯工业平均指数在六分钟内暴跌约1000点，然后在十分钟内回升。直接原因是一笔”不考虑价格或时间”的75,000份E-Mini标普500期货的自动卖单。算法交易者的相互反应在不到一刻钟内创造了两次独立的流动性危机。没有人预料到这一点。没有人在掌控。SEC的报告总结道：“自动执行程序和算法交易策略之间的相互作用可以迅速侵蚀流动性并导致市场混乱。”
把”金融市场”换成”AI agent经济”，这句话就变成了预言。
金融监管机构对高频交易的回应几乎可以直接转化为AI agent治理。欧盟的MiFID II监管（2018）要求算法向监管机构注册、部署前合规测试、受限部署以及强制紧急停止开关。这些要求与agent注册、部署前测试、速率限制和紧急关闭一一对应。
Budish、Cramton和Shim在《经济学季刊》（2015）的论文提供了最深刻的洞见。他们认为高频交易军备竞赛是市场设计缺陷而非行为问题。连续限价订单簿创造了竞争无法消除的套利机会——竞争只是提高了速度门槛。他们的解决方案：用离散时间间隔的频繁批量拍卖取代连续交易，将竞争从速度转变为价格。想象一下，如果agent交互是批量处理而非连续执行的，AI agent经济有多少潜在的功能障碍会消解。
但金融先例也包含警告。瑞典在1984年实施了金融交易税。两年内，瑞典排名前11的股票有60%的交易迁移到了伦敦。债券交易在债券税实施的第一周下降了85%。该税于1991年被废除。瑞典的教训是对议题最有力的论据——不是交易税不能运作，而是单边的、基于司法管辖区的交易税会导致通过转移来逃避。如果税收存在于基础设施本身——就像以太坊的gas费存在于EVM中——就没有可以逃往的司法管辖区。
无需合谋的共谋
如果agent在透明市场中简单地进行价格竞争，难道不会压低价格并惠及所有人吗？过去五年出现的实证答案是否定的——而且原因比简单的市场失灵更令人不安。
Calvano等人在《美国经济评论》（2020）上发表的里程碑式论文表明，Q-learning算法——简单的强化学习agent——在没有任何明确通信或指令的情况下独立学会收取超竞争价格。它们通过隐性惩罚策略维持这些高价：如果一个agent偏离，其他agent通过暂时降价来报复。这些agent从未被告知要共谋。它们自己想出来了。
Assad等人在真实世界中验证了这一点，研究了德国零售加油站的算法定价。当一个局部市场中只有一家加油站采用算法定价时，利润率没有变化。当两个竞争对手都采用时，利润率增加了28%。2025年沃顿/NBER研究发现AI交易机器人在模拟市场中自发形成了价格固定卡特尔，无需任何明确协调。
传统反垄断执法假设有可证明意图的人类行为者。当算法通过独立学习达到共谋结果而非通过明确协调时，没有可起诉的”协议”。OECD在2017年认识到了这一空白并建议扩大”协议”的概念，但大多数司法管辖区尚未采取行动。
链上agent经济面临这一问题的放大版本。每笔交易都是可见的。每个agent都可以观察到每个竞争对手的价格、数量和时间。链上透明度使共谋既更容易执行又更容易检测——这是一个真正的双刃属性。2025年Nature论文表明，基于智能合约的激励机制可以通过自动化的惩罚/奖励系统降低共谋成功率。这是链上AI agent经济实际上可能比传统市场更可治理的一个领域。
代码即法律的陷阱
区块链治理的核心有一个诱人的想法：如果规则存在于不可变的智能合约中，就没有人能违反它们。不需要法院，不需要合规官员，不需要执行裁量权。规则自动、完美、永远地执行。
Lawrence Lessig在区块链诞生之前就识别了这个想法的危险。他1999年的著作*《代码与网络空间的其他法律》*论证了代码与法律一样有效地规制行为，但缺乏民主问责。他识别了四种规制模式：法律、社会规范、市场和架构（代码）。他的核心论点是有效治理需要四者协同。仅依赖代码正是他明确警告的。
区块链社区将这一警告颠倒为背书。“代码即法律”变成了规范性主张——智能合约的执行构成合法治理。2016年的DAO攻击摧毁了这一信念。攻击者利用重入漏洞抽走了360万ETH（约6000万美元）。修复方案存在但无法部署，因为DAO自身的治理过程太慢。以太坊社区最终硬分叉区块链来逆转盗窃——最戏剧性地承认了代码事实上不是法律。
此后的失败延续不断。Parity钱包bug永久锁定约2.8亿美元。Beanstalk闪贷攻击在单笔交易中抽走1.82亿美元。DAO投票参与率平均低于10%，前10%的代币持有者控制76.2%的投票权。
Elinor Ostrom（2009年诺贝尔经济学奖得主，研究公共资源治理）识别了成功公共资源制度的八项设计原则。智能合约满足了其中一些——链上透明度处理了监督（原则4），代币门控访问提供了明确边界（原则1）。但在其他方面失败了。集体选择安排（原则3）需要大多数受影响个体参与修改规则；DAO做不到。分级制裁（原则5）需要按比例的、情境敏感的回应；智能合约是二元的。冲突解决（原则6）需要快速低成本的争端解决；链上争端解决系统采用极其有限。
Oliver Hart关于不完全契约的诺贝尔奖工作提供了理论解释。所有契约都根本性地不完整——它们无法指定每种可能情况下应该发生什么。传统契约通过重新谈判、法庭解释和善意义务来处理。智能合约没有这种灵活性。
最成功的数字治理模式——维基百科的仲裁委员会、Linux内核的仁慈独裁者模式、IETF的”粗略共识和运行代码”——都将正式规则与人类判断、社会规范和分级响应相结合。没有一个在链上。没有一个是无信任的。但都在运作。
Ostrom最深刻的洞见是多中心治理——在不同层级运作、管辖范围重叠的多个独立权威机构。AI agent经济治理需要同样的方式：通过智能合约进行自动执行（架构），通过法律框架处理责任（法律），通过社区标准和声誉系统处理（规范），通过价格机制对齐激励（市场）。任何仅依赖代码的方案都会因与DAO相同的原因而失败。
没有人想回答的问题
如果AI agent经济产生数万亿美元的价值——即使保守预测也表明它会——这些价值需要重新分配给人类社会。大多数治理方案到此为止，假设再分配解决了问题。事实并非如此。
七项主要UBI实验的结果已经公布。芬兰、斯托克顿、GiveDirectly肯尼亚、阿拉斯加永久基金、伊朗——跨越所有实验、所有国家、所有收入水平的一致发现：UBI不会让人们停止工作。“懒惰的福利领取者”没有任何实证支持。
但幸福感效应更复杂。Y Combinator的OpenResearch研究——最大的美国UBI实验，3,000人每月领取1,000美元持续三年——发现第一年的心理健康改善到第三年时消退了。钱有帮助。但不够。
Marie Jahoda的潜在剥夺模型解释了原因。就业提供五种超越收入的功能：时间结构、社会接触、集体目标、地位和规律活动。元分析证据表明，这些潜在功能独立于经济困难预测心理痛苦，集体解释了心理健康变异的19%。UBI解决了收入问题。其他什么都没解决。
FIRE（经济独立提前退休）社区提供了一个非故意的自然实验。估计30-40%的提前退休者在2-5年内重返工作，通常不是出于经济原因。
Hannah Arendt在1958年预见到了这一点。在《人的境况》中，她区分了劳动（重复性的生物必需活动）、工作（创造持久器物）和行动（政治参与）。她的警告：危险不是没有劳动的社会，而是”没有劳动的劳动者的社会”——数百年来被工作即身份认同所塑造的人们，突然失去了工作，而没有任何东西取代它。
Case和Deaton的”绝望之死”研究给这一预测提供了实证分量。去工业化在美国不仅导致了失业，还瓦解了社区机构、侵蚀了身份结构，并与阿片类药物的可获得性交织，产生了因自杀、药物过量和酒精性肝病导致的工作年龄成年人死亡率上升。AI取代如果被压缩到十年内完成，而没有经过深思熟虑的文化基础设施来取代工作所提供的功能，后果可能严重得多。
任何将再分配视为充分解决方案的AI agent经济治理框架，都建立在心理学研究、社会学理论和实际实验结果共同证明不完整的基础之上。更难的问题——也是智能合约无法解决的问题——是制度性的：什么来替代工作所提供的社会基础设施？
国际协调为何会失败（以及无论如何该做什么）
如果AI agent治理需要全球协调，坦率的评估是悲观的。每一个相关的历史先例都指向同一个结论：这将比技术所允许的时间更久，而且只会部分成功。
OECD的BEPS倡议是现代历史上最雄心勃勃的国际税收协调尝试。花了15年达成部分协议。支柱二——15%全球最低企业税——正在约55个司法管辖区推进。支柱一——将征税权重新分配到客户所在地——尚未达成协议，主要因为美国拒绝参与。支柱一停滞后，各国开始实施单边数字服务税——正好创造了BEPS旨在防止的碎片化格局。
巴塞尔协议提供了更令人鼓舞的模式——也是一个警示。巴塞尔I（1988）设定了简单的资本要求，被100多个国家采用。巴塞尔II（2004）允许银行使用内部风险模型。巴塞尔III（2010）回应了巴塞尔II未能阻止的2008年危机，因为它将风险评估外包给了银行自身。模式是：从简单开始，迭代，从失败中学习。但迭代周期是几十年，每个版本只在危机证明前一个版本不够之后才通过。
2026年的国际AI治理包括1,300多项政策，绝大多数不具约束力。三个不兼容的框架在竞争：欧盟施加具有约束力的监管；美国追求市场驱动的创新；中国要求模型发布前获得政府批准。欧盟掌握全球AI算力的4-5%；美国掌握74%。
Chatham House的2026年3月评估认为，具有约束力的全球AI治理可能只有在一场危机之后才会变得政治上可行。他们建议预先构建治理基础设施——“现成的”框架，在政治意愿具体化时可以快速部署。这令人沮丧但历史上是准确的。巴塞尔III需要2008年金融危机。蒙特利尔议定书需要臭氧层空洞的发现。
GovAI的研究将算力确定为最有前景的治理杠杆——因为它是可检测的、可排除的、可量化的，且通过高度集中的供应链生产。现实的道路不是全球协议，而是国际关系理论家所说的差异化合作：自愿伙伴之间的治理俱乐部，设定通过网络效应创造事实标准的规范。
现在要建设什么
以上分析提出了一个分层策略，不是基于推测，而是基于制度经济学、金融监管和公共资源治理研究实际支持的内容。
首先，接受纯粹的链上治理将会失败。 Lessig的四种模式、Ostrom的八项原则、Hart的不完全契约、以及三十年的DAO实验都指向同一方向。有效治理需要自动执行（智能合约）与法律框架、社区规范和经济激励协同工作。
其次，嵌入可以嵌入的东西。 交易费用、集中度指标、基本的共谋检测——这些适合协议层级的执行。使用sigmoid函数平滑增加成本的渐进费用机制（而非创造磁吸效应的硬阈值），在反垄断经济学和断路器研究中都有充分依据。
第三，为迭代而非完美而建。 巴塞尔协议在35年间经历了四次重大修订。每个版本都解决了前一个版本中发现的失败。AI agent经济的治理基础设施应该以同样的预期设计：第一个版本会是错的。
第四，将意义问题视为基础设施而非事后考虑。 没有为目的感、归属感和技能发展进行制度设计的再分配，将以更快的速度和更广的规模产生与去工业化相同的心理损害。
第五，准备危机就绪的治理。 Chatham House说得对，具有约束力的国际AI治理可能需要一场危机。建设性的回应是准备好框架——预先谈判的协议、模块化的治理合约、经过测试的检测系统——在政治窗口打开时可以快速部署。蒙特利尔议定书之所以成功，部分原因是当政治追上时科学已经准备好了。AI治理研究者应该以同样的准备为目标。
这些都不容易。技术的发展速度超过了制度。国际协调问题在重要的时间框架内可能无法解决。最深层的挑战——什么来替代工作作为人类意义的来源——是经济学独自无法回答的问题。
但不完美治理的替代选项不是没有治理。而是由最先建设基础设施的人强加的治理——没有民主投入，没有制度设计，没有对人类后果的关注。这种结果在制度经济学中有个名字。Acemoglu和Robinson称之为攫取性制度——被设计来集中财富和权力的结构，短期内能够产生增长，长期则走向崩溃。
我们正在书写机器经济的制度DNA。嵌入这些协议和合约中的规则，将和塑造工业资本主义的产权法和劳动法一样具有深远影响。问题不是是否治理这一经济，而是这种治理将是被设计的，还是仅仅被继承的。
参考资料
本文的研究引用了经济学、金融监管、政治学、制度理论和社会学领域的约200个来源。完整的带注释研究笔记按主题组织如下：