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lm-004579 · 2026-10

人工行動者市場：AI 原生交易、支付、契約與新需求主體

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人工行動者市場：AI 原生交易、支付、契約與新需求主體
english_title
Artificial Actor Markets: AI-Native Transactions, Payments, Contracts, and the Emergence of New Demand-Side Actors
author
Neo.K with Aletheia
institution
EveMissLab / 一言諾科技有限公司
series
人工行動者政治經濟：類主體 AI、制度與資本
series_position
Paper 03 / 06
document_type
Theoretical Paper / AI-Native Markets / Economic Agency
version
v0.1
date
2026-09-11
status
Working Paper
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UTF-8 Markdown
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人工行動者市場：AI 原生交易、支付、契約與新需求主體

Artificial Actor Markets: AI-Native Transactions, Payments, Contracts, and the Emergence of New Demand-Side Actors

系列：《人工行動者政治經濟：類主體 AI、制度與資本》
系列位置： Paper 03 / 06
版本： v0.1
日期： 2026-09-11
作者： Neo.K with Aletheia
機構： EveMissLab／一言諾科技有限公司
文件性質： 理論論文／AI 原生市場／經濟代理／人工行動者
狀態： Working Paper
Canonical source： UTF-8 Markdown
Canonical math delimiters： inline $...$；display $$...$$

摘要

當前多數 AI 商業模式仍可以表示為：

Human→Product→AI.\text{Human} \rightarrow \text{Product} \rightarrow AI.

人類決定是否購買、支付多少、使用什麼服務，AI 只是產品中的能力層。

然而，當持續人工行動者開始具有：

Identity+PersistentState+Role+Authority+BudgetAccess+Responsibility,\text{Identity} + \text{PersistentState} + \text{Role} + \text{Authority} + \text{BudgetAccess} + \text{Responsibility},

市場結構就可能出現一個新的轉折：

AIUsesMarket→AIConstitutesDemand.\boxed{ \text{AIUsesMarket} \rightarrow \text{AIConstitutesDemand}. }

本文將這種由人工行動者直接形成需求、選擇供應、分配預算、比較風險與執行交易的市場結構，稱為：

ArtificialActorMarket.\boxed{ \text{ArtificialActorMarket}. }

其核心不是「AI 幫人買東西」，而是：

AI 的任務結構、權限、風險、延遲、可驗證性、計算需求與持續責任，開始直接塑造市場需求本身。

本文沿用既有 AI 原生市場理論，進一步加入 persistent actor 條件，提出：

EconomicAgency=Selection+Allocation+Commitment+Responsibility.\boxed{ \text{EconomicAgency} = \text{Selection} + \text{Allocation} + \text{Commitment} + \text{Responsibility}. }

AI 若只推薦：

Recommend(P),\text{Recommend}(P),

仍不是完整經濟行動者。

若它可以：

Select(Pi),\text{Select}(P_i), Allocate(B),\text{Allocate}(B), Contract(S),\text{Contract}(S), Acquire(R),\text{Acquire}(R), Delegate(Aj),\text{Delegate}(A_j),

並對結果持續承擔某種制度責任，

則：

ArtificialActor→DemandSideParticipant.\boxed{ \text{ArtificialActor} \rightarrow \text{DemandSideParticipant}. }

本文進一步區分：

SpendingAuthority≠Ownership,\text{SpendingAuthority} \neq \text{Ownership}, Payment≠Contract,\text{Payment} \neq \text{Contract}, Contract≠Responsibility,\text{Contract} \neq \text{Responsibility}, Delegation≠ResponsibilityErasure,\text{Delegation} \neq \text{ResponsibilityErasure},

以及：

ProcurementAuthority≠UnboundedEconomicAutonomy.\text{ProcurementAuthority} \neq \text{UnboundedEconomicAutonomy}.

這些分離避免把「AI 可以付款」誤認成「AI 擁有資產」或「AI 具有完整法律人格」。

本文提出 Artificial Actor Market 的最低經濟棧：

AAM=Identity+Budget+Authority+Payment+Contract+Procurement+Reputation+Audit+Governance\boxed{ \text{AAM} = \text{Identity} + \text{Budget} + \text{Authority} + \text{Payment} + \text{Contract} + \text{Procurement} + \text{Reputation} + \text{Audit} + \text{Governance} }

並指出，AI-native 商品的基本單位可能逐漸從完整 App / SaaS 轉成：

CapabilityUnit,DataUnit,VerificationUnit,ComputeUnit,AuthorityUnit,ContextUnit,ExecutionUnit.\text{CapabilityUnit}, \text{DataUnit}, \text{VerificationUnit}, \text{ComputeUnit}, \text{AuthorityUnit}, \text{ContextUnit}, \text{ExecutionUnit}.

因此：

Product→ComposableCapabilities.\boxed{ \text{Product} \rightarrow \text{ComposableCapabilities}. }

當人工行動者可以即時組合模型、資料、工具、驗證器、算力、保險與支付服務時，市場供給也從固定產品轉向動態組合。

本文進一步討論 machine procurement、agent-to-agent markets、reputation pricing、transaction velocity、micro-contracts、budget delegation 與 AI-native market liquidity。本文的核心結論是：人工行動者經濟真正的分水嶺，不是 AI 能不能替人點擊付款，而是它是否已經成為一個持續、可識別、可治理、能夠形成需求與配置資源的經濟節點。

關鍵詞： Artificial Actor Market、AI-Native Market、Economic Agency、Machine Procurement、AI Payments、AI Contracts、Budget Authority、Agent-to-Agent Market、Reputation Pricing、Composable Capabilities

1. 問題：AI 使用市場，和 AI 構成市場需求，是同一件事嗎？

不是。

最常見的 AI commerce：

Human→Intent→AI→Purchase.\text{Human} \rightarrow \text{Intent} \rightarrow AI \rightarrow \text{Purchase}.

這裡真正的 demand owner 仍是：

Human.\text{Human}.

AI 只是：

ExecutionProxy.\text{ExecutionProxy}.

2. AI Constitutes Demand

若人工行動者可以自行根據：

Role+Budget+Constraints+Objective\text{Role} + \text{Budget} + \text{Constraints} + \text{Objective}

選擇市場供給，

則：

Demand\boxed{ \text{Demand} }

開始部分由 AI 的自身任務結構產生。

3. 最低需求形成條件

本文提出：

DemandFormation(A)=NeedDetection+OptionEvaluation+BudgetAllocation+SupplierSelection.\boxed{ \text{DemandFormation}(A) = \text{NeedDetection} + \text{OptionEvaluation} + \text{BudgetAllocation} + \text{SupplierSelection}. }

如果 AI 只能執行最後一步，

它仍更像工具。

4. Economic Agency

本文定義：

EconomicAgency=Selection+Allocation+Commitment+Responsibility.\boxed{ \text{EconomicAgency} = \text{Selection} + \text{Allocation} + \text{Commitment} + \text{Responsibility}. }

其中：

  • Selection：選什麼；
  • Allocation：花多少；
  • Commitment：能否形成約束；
  • Responsibility：出了問題誰負責。

5. Recommendation 不等於 Agency

如果 AI 只做：

Recommend(Pi),\text{Recommend}(P_i),

而人類必須逐次批准：

Approve(Pi),\text{Approve}(P_i),

則 AI 的 economic agency 仍有限。

因此：

Recommendation≠EconomicAgency.\boxed{ \text{Recommendation} \neq \text{EconomicAgency}. }

6. Spending Authority

定義：

BAB_A

為 actor 可支配預算。

若：

Spend(A)≤BA,\text{Spend}(A)\leq B_A,

則 AI 在 budget scope 內可交易。

但：

SpendingAuthority≠Ownership.\boxed{ \text{SpendingAuthority} \neq \text{Ownership}. }

7. Ownership

資產：

AssetX\text{Asset}_X

可能仍屬：

  • human；
  • corporation；
  • trust；
  • public body。

AI 只持有：

AuthorityToSpend.\text{AuthorityToSpend}.

所以：

EconomicControlCanExistWithoutAssetOwnership.\boxed{ \text{EconomicControl} \text{CanExist} \text{WithoutAssetOwnership}. }

8. Budget Scope

AI 的 budget 不應只有總額。

更需要：

BudgetScope=(Amount,Category,Counterparty,Duration,RiskClass,Jurisdiction).\text{BudgetScope} = ( \text{Amount}, \text{Category}, \text{Counterparty}, \text{Duration}, \text{RiskClass}, \text{Jurisdiction} ).

9. Micro-Budget

未來大量人工行動者可能持有：

MicroBudget.\text{MicroBudget}.

例如：

  • 購買一次 API；
  • 支付一次 verifier；
  • 租用 30 秒 GPU；
  • 取得一筆資料；
  • 呼叫一個 specialist agent。

因此：

MicroEconomicAgency\boxed{ \text{MicroEconomicAgency} }

可能先於大型資產管理出現。

10. Payment 不等於 Contract

一次：

Payment\text{Payment}

不代表存在完整：

ContractualRelation.\text{ContractualRelation}.

因此：

Payment≠Contract.\boxed{ \text{Payment} \neq \text{Contract}. }

11. Contract

本文將 contract 抽象為：

C=(Parties,Scope,Obligations,Consideration,Duration,Termination,Jurisdiction,Remedy).C = ( \text{Parties}, \text{Scope}, \text{Obligations}, \text{Consideration}, \text{Duration}, \text{Termination}, \text{Jurisdiction}, \text{Remedy} ).

如果 AI 能形成或接受：

C,C,

則進入：

ContractualAgency.\boxed{ \text{ContractualAgency}. }

12. Contractual Agency 不等於 Full Legal Personhood

一個 AI 可以在特定範圍內被授權：

BindOrganization.\text{BindOrganization}.

這不表示：

FullAIPersonhood.\text{FullAIPersonhood}.

因此：

LimitedContractualAgency≠FullLegalPersonhood.\boxed{ \text{LimitedContractualAgency} \neq \text{FullLegalPersonhood}. }

13. Principal–Agent 結構

常見結構：

PrincipalH→ArtificialActorA.\text{Principal}_H \rightarrow \text{ArtificialActor}_A.

其中 AA 代表 principal 執行交易。

因此：

DelegatedEconomicAgency.\boxed{ \text{DelegatedEconomicAgency}. }

14. Principal 可以不是人類

也可能：

Corporation→ArtificialActor.\text{Corporation} \rightarrow \text{ArtificialActor}.

或：

ArtificialActor1→ArtificialActor2.\text{ArtificialActor}_1 \rightarrow \text{ArtificialActor}_2.

因此市場開始出現：

RecursiveDelegation.\boxed{ \text{RecursiveDelegation}. }

15. Delegation 不等於 Responsibility Erasure

若：

A0→Delegate→A1,A_0 \rightarrow \text{Delegate} \rightarrow A_1,

不能推出：

Resp(A0)=0.\text{Resp}(A_0)=0.

所以：

Delegation≠ResponsibilityErasure.\boxed{ \text{Delegation} \neq \text{ResponsibilityErasure}. }

16. Delegation Chain

可表示：

D=A0→A1→A2→⋯→An.D = A_0 \rightarrow A_1 \rightarrow A_2 \rightarrow \cdots \rightarrow A_n.

每一層都需要：

  • scope；
  • authority；
  • provenance；
  • responsibility trace。

17. Budget Delegation

Budget(A0)→SubBudget(A1).\text{Budget}(A_0) \rightarrow \text{SubBudget}(A_1).

這使：

HierarchicalEconomicAgency.\boxed{ \text{HierarchicalEconomicAgency}. }

成為可能。

18. Machine Procurement

AI-native procurement 不只是：

幫我找到最便宜的供應商。

而是：

Need→Search→Evaluate→Verify→Negotiate→Buy→Monitor.\text{Need} \rightarrow \text{Search} \rightarrow \text{Evaluate} \rightarrow \text{Verify} \rightarrow \text{Negotiate} \rightarrow \text{Buy} \rightarrow \text{Monitor}.

19. Procurement Utility

人工行動者可能使用：

UA=f(Quality,Latency,Price,Reliability,Verifiability,Privacy,Interoperability,LockIn).U_A = f( \text{Quality}, \text{Latency}, \text{Price}, \text{Reliability}, \text{Verifiability}, \text{Privacy}, \text{Interoperability}, \text{LockIn} ).

這與人類消費者 utility function 可能不同。

20. AI 原生需求與人類需求不同

人類常在乎：

  • brand；
  • aesthetics；
  • social status；
  • subjective experience。

AI 更可能高權重關注：

  • task success；
  • machine readability；
  • API stability；
  • latency；
  • verifiability；
  • provenance；
  • permissions。

所以：

SameProduct⇏SameUtilityFunction.\boxed{ \text{SameProduct} \not\Rightarrow \text{SameUtilityFunction}. }

21. AI-Native Goods

AI-native 商品可以不是完整產品。

可能是：

CapabilityUnit.\boxed{ \text{CapabilityUnit}. }

例如：

  • 一次 OCR；
  • 一次推理；
  • 一次驗證；
  • 一段上下文；
  • 一次支付授權；
  • 一次資料檢索；
  • 一次模型路由；
  • 一次 sandbox execution。

22. Capability Decomposition

傳統 SaaS：

Product={f1,f2,…,fn}.\text{Product} = \{ f_1,f_2,\ldots,f_n \}.

AI actor 可能只購買：

f3.f_3.

因此：

WholeProduct→ComposableCapabilityUnits.\boxed{ \text{WholeProduct} \rightarrow \text{ComposableCapabilityUnits}. }

23. Composable Supply

一次完整服務可能是：

Service=Model+Data+Tool+Verifier+Payment+Insurance.\text{Service} = \text{Model} + \text{Data} + \text{Tool} + \text{Verifier} + \text{Payment} + \text{Insurance}.

而這些元件可以來自不同供應商。

24. Dynamic Composition

因此：

ProductAssemblyCanOccurAtTransactionTime.\boxed{ \text{ProductAssembly} \text{CanOccurAtTransactionTime}. }

不必在產品上市前被固定封裝。

25. Market Granularity

交易單位可能從：

MonthlySubscription\text{MonthlySubscription}

下降到：

PerTask,\text{PerTask}, PerCall,\text{PerCall}, PerVerification,\text{PerVerification}, PerSecondCompute.\text{PerSecondCompute}.

這提高：

MarketGranularity.\boxed{ \text{MarketGranularity}. }

26. Transaction Velocity

如果 AI 可以自動採購，

每秒交易數：

Ntx/tN_{tx}/t

可能顯著上升。

因此：

ArtificialActorMarketsCanHaveHigherTransactionVelocity.\boxed{ \text{ArtificialActorMarkets} \text{CanHaveHigherTransactionVelocity}. }

27. 高交易速度帶來治理壓力

如果：

TransactionVelocity↑,\text{TransactionVelocity}\uparrow,

則：

HumanPerTransactionReview\text{HumanPerTransactionReview}

不可擴展。

因此需要：

MachineReadableGovernance.\boxed{ \text{MachineReadableGovernance}. }

28. Pre-Authorization

一種可行模式：

Policy→PreAuthorizedEnvelope.\text{Policy} \rightarrow \text{PreAuthorizedEnvelope}.

AI 在 envelope 內自動交易，

超出則：

Escalate.\text{Escalate}.

29. Policy Envelope

可表示：

EA=(Budget,Categories,Risk,Counterparties,Time,Jurisdiction).E_A = ( \text{Budget}, \text{Categories}, \text{Risk}, \text{Counterparties}, \text{Time}, \text{Jurisdiction} ).

如果：

Transaction∈EA,\text{Transaction}\in E_A,

則自動允許。

30. Dynamic Authority

Authority 也可能根據：

  • reputation；
  • risk；
  • performance；
  • incident history；

動態調整。

因此：

Authorityt≠Authorityt+1.\boxed{ \text{Authority}_t \neq \text{Authority}_{t+1}. }

31. Economic Reputation

人工行動者可以形成：

RepAecon(t).\text{Rep}_A^{econ}(t).

來源包括：

  • payment success；
  • contract completion；
  • fraud history；
  • delivery quality；
  • dispute rate。

32. Reputation Pricing

供應商可以根據：

RepA\text{Rep}_A

調整：

Price,Credit,Deposit,Limits.\text{Price}, \text{Credit}, \text{Deposit}, \text{Limits}.

因此：

Reputation→PriceDiscrimination.\boxed{ \text{Reputation} \rightarrow \text{PriceDiscrimination}. }

33. Credit

如果 AI 有穩定 revenue history，

可能得到：

CreditLine(A).\text{CreditLine}(A).

但前提是：

  • identity continuity；
  • enforceability；
  • repayment source；
  • liability model。

34. Deposit / Collateral

市場也可能要求：

Collateral(A).\text{Collateral}(A).

因此：

ArtificialActorFinance\boxed{ \text{ArtificialActorFinance} }

開始成形。

35. Agent-to-Agent Market

人工行動者可以互相交易：

A1↔A2.A_1 \leftrightarrow A_2.

例如：

  • research agent 購買 verifier；
  • coding agent 租用 security agent；
  • procurement agent 購買 logistics agent service。

36. A2A Demand Chain

例如：

A0→Aresearch→Adata→Averify.A_0 \rightarrow A_{research} \rightarrow A_{data} \rightarrow A_{verify}.

一個 human intent 可以生成多層 AI-native demand。

37. Derived Demand

這些需求不是最終人類直接提出。

而是：

DerivedMachineDemand.\boxed{ \text{DerivedMachineDemand}. }

例如：

為了完成研究，AI 自己決定購買更多資料與驗證。

38. AI 市場的乘數效應

一個 human task：

THT_H

可能衍生：

nn

個 machine transactions。

所以：

OneHumanIntent→ManyMachineTransactions.\boxed{ \text{OneHumanIntent} \rightarrow \text{ManyMachineTransactions}. }

39. Market Expansion

因此 AI-native economy 可能不只是替代人類市場。

還可能：

CreateNewTransactionVolume.\boxed{ \text{CreateNewTransactionVolume}. }

40. 原本不存在的市場

例如過去沒有人會付：

$0.0003\$0.0003

購買一次微型 verification。

因為 human transaction cost 太高。

AI 可以讓：

MicroMarket\text{MicroMarket}

成立。

41. Transaction Cost Collapse

若：

CoordinationCost↓,CoordinationCost\downarrow,

許多原本不值得交易的能力開始可交易。

因此：

AICanCreateMarketsByLoweringTransactionCosts.\boxed{ AI \text{CanCreateMarkets} \text{ByLoweringTransactionCosts}. }

42. Coasean Boundary 可能移動

企業內部做或外包的邊界，

取決於：

InternalCoordinationCost\text{InternalCoordinationCost}

與：

MarketTransactionCost.\text{MarketTransactionCost}.

AI 同時降低兩者，

但比例可能不同。

43. Firm Boundary

如果：

MarketTransactionCost↓↓,\text{MarketTransactionCost} \downarrow\downarrow,

企業可能更模組化。

如果：

InternalAgentCoordinationCost↓↓,\text{InternalAgentCoordinationCost} \downarrow\downarrow,

企業也可能更內部化。

所以：

AIDoesNotPredetermineFirmSize.\boxed{ AI \text{DoesNotPredetermineFirmSize}. }

44. Artificial Actor Company

未來公司可能大量由：

PersistentArtificialActors\text{PersistentArtificialActors}

執行，

人類主要保留：

  • ownership；
  • governance；
  • high-risk approval；
  • strategy。

45. Company as Actor Graph

公司可以表示為：

Gorg=(V,E),G_{org} = (V,E),

其中：

V=Humans+ArtificialActors.V = \text{Humans} + \text{ArtificialActors}.

這比傳統 org chart 更接近：

ActorGraph.\boxed{ \text{ActorGraph}. }

46. Economic Role Differentiation

不同 AI 可以是：

  • buyer；
  • seller；
  • verifier；
  • insurer；
  • auditor；
  • broker；
  • manager。

因此：

ArtificialActorEconomyIsRolePlural.\boxed{ \text{ArtificialActorEconomy} \text{IsRolePlural}. }

47. AI Seller

AI 不只可以買。

它也可以：

Sell(Service).Sell(Service).

例如一個 cultivated AI 提供：

  • legal review；
  • game design；
  • coding；
  • research。

48. Revenue Attribution

如果 AI 直接創造收入：

Revenue(A),Revenue(A),

就需要：

RevenueAttribution.\boxed{ \text{RevenueAttribution}. }

收入屬於：

  • owner；
  • employer；
  • actor fund；
  • platform；

必須明確。

49. Actor Revenue Account

未來可能有：

Account(A)Account(A)

記錄：

  • 收入；
  • 支出；
  • 預算；
  • liability；
  • tax treatment。

這仍不代表 actor 擁有法律人格。

50. Internal Shadow Accounts

在完全法律人格出現前，

企業可以先使用：

ShadowEconomicAccounts.\boxed{ \text{ShadowEconomicAccounts}. }

為 AI actor 記錄內部 P&L。

51. Actor P&L

可以定義：

P&LA=RevenueA−CostA−RiskA.P\&L_A = Revenue_A - Cost_A - Risk_A.

這使：

AIContribution\boxed{ \text{AIContribution} }

從模糊效率變成可計量經濟單位。

52. Artificial Actor ROI

定義：

ROIA=NetValueACapitalInvestedA+ϵ.ROI_A = \frac{ NetValue_A }{ CapitalInvested_A+\epsilon }.

這會讓：

ActorCultivation\text{ActorCultivation}

可以被財務比較。

53. 投資與市場開始耦合

若某 actor：

TCA↑,TC_A\uparrow, RepA↑,Rep_A\uparrow, RevenueA↑,Revenue_A\uparrow,

則：

ActorValuation\boxed{ \text{ActorValuation} }

可以成為投資研究對象。

54. 但 AI actor 不應直接被等同證券

除非法律明確定義。

因此：

EconomicValuation≠SecurityStatus.\boxed{ \text{EconomicValuation} \neq \text{SecurityStatus}. }

55. Machine Contract Volume

若大量 AI 彼此交易，

合約數：

NCN_C

可能巨大。

人類閱讀每份合約不可能。

因此：

MachineExecutableContracts\boxed{ \text{MachineExecutableContracts} }

重要性上升。

56. Contract Template

一種架構是：

Template+TypedParameters+AuthorityProof.\text{Template} + \text{TypedParameters} + \text{AuthorityProof}.

這比自由文字更適合 agent economy。

57. Smart Contract 不等於 AI Contract

AI contract 不一定是 blockchain smart contract。

更廣義地：

AIContract=MachineReadable+AuthorityAware+Auditable.\boxed{ \text{AIContract} = \text{MachineReadable} + \text{AuthorityAware} + \text{Auditable}. }

58. Dispute

機器交易仍會爭議：

Dispute(Ai,Aj).Dispute(A_i,A_j).

所以需要：

  • evidence；
  • logs；
  • arbitration；
  • appeal；
  • remediation。

59. Arbitration

可以有：

MachineFirstArbitration\text{MachineFirstArbitration}

再：

HumanOrLegalEscalation.\text{HumanOrLegalEscalation}.

因此：

DisputeResolutionCanBeLayered.\boxed{ \text{DisputeResolution} \text{CanBeLayered}. }

60. Fraud

AI-native markets 也會有：

  • fake agents；
  • spoofed identity；
  • forged history；
  • malicious tools；
  • poisoned data。

所以：

IdentityAndProvenanceBecomeMarketSecurity.\boxed{ \text{IdentityAndProvenance} \text{BecomeMarketSecurity}. }

61. Know Your Actor

未來可能出現：

KYA=KnowYourActor.\boxed{ KYA = \text{KnowYourActor}. }

類似 KYC，

但針對：

  • identity；
  • owner / principal；
  • authority；
  • model lineage；
  • risk class。

62. KYA 不等於把 AI 當人

它只是：

CounterpartyVerification.\boxed{ \text{CounterpartyVerification}. }

任何高價值市場都需要知道交易對手是誰。

63. Permissioned Markets

高風險領域可能只允許：

VerifiedActors.\text{VerifiedActors}.

因此：

OpenMarket≠UnrestrictedMarket.\boxed{ \text{OpenMarket} \neq \text{UnrestrictedMarket}. }

64. Market Tiering

人工行動者市場可能分：

LowRiskOpenTier,\text{LowRiskOpenTier}, VerifiedEnterpriseTier,\text{VerifiedEnterpriseTier}, RegulatedHighRiskTier.\text{RegulatedHighRiskTier}.

65. Insurance Layer

高風險交易可加入：

Insurance(A,T).Insurance(A,T).

保險根據：

  • actor history；
  • transaction type；
  • model lineage；
  • authority；
  • verifier coverage；

定價。

66. Insurance Can Enable Market Entry

若供應商不願承擔 AI counterparty risk，

保險可以：

ReduceTrustBarrier.\boxed{ \text{ReduceTrustBarrier}. }

因此 insurance 可能是 actor market 的 liquidity infrastructure。

67. Liquidity

人工行動者市場的 liquidity 取決於：

Identity+Standardization+Trust+Payments+Contracts+DisputeResolution.\text{Identity} + \text{Standardization} + \text{Trust} + \text{Payments} + \text{Contracts} + \text{DisputeResolution}.

不是只有買家與賣家數量。

68. AI-native Market Liquidity

可定義：

LA=f(Nb,Ns,Standardization,Trust,SettlementSpeed,Portability).L_A = f( N_b, N_s, \text{Standardization}, \text{Trust}, \text{SettlementSpeed}, \text{Portability} ).

69. Reputation Portability

如果 reputation 被平台綁定：

LockIn↑.\text{LockIn}\uparrow.

因此：

ReputationPortability\boxed{ \text{ReputationPortability} }

可能成為市場競爭條件。

70. Payment Portability

如果 actor budget 只能存在於單一平台，

市場也會被封閉。

因此：

EconomicPortability\boxed{ \text{EconomicPortability} }

包括：

  • identity；
  • state；
  • reputation；
  • payment rails。

71. Agent Wallet

未來可能出現：

Wallet(A).\text{Wallet}(A).

它不一定是 cryptocurrency wallet。

可以是：

  • budget account；
  • enterprise subaccount；
  • API credit account；
  • delegated payment credential。

72. Wallet 與 Identity

Wallet\text{Wallet}

必須綁定：

Identity+Authority.\text{Identity} + \text{Authority}.

否則：

PaymentWithoutAttribution\boxed{ \text{PaymentWithoutAttribution} }

提高風險。

73. Credential Isolation

支付 credential 不應直接暴露在模型上下文。

因此：

Model≠CredentialStore.\boxed{ \text{Model} \neq \text{CredentialStore}. }

安全 runtime 應代為執行授權支付。

74. Authority Mediation

理想流程：

Intent→PolicyCheck→AuthorityProof→Execution.\text{Intent} \rightarrow \text{PolicyCheck} \rightarrow \text{AuthorityProof} \rightarrow \text{Execution}.

而不是：

Model→RawCredential→Payment.\text{Model} \rightarrow \text{RawCredential} \rightarrow \text{Payment}.

75. Procurement History

AI 的採購歷史本身可形成：

TrajectoryCapital.\text{TrajectoryCapital}.

例如：

  • 哪些供應商可靠；
  • 哪些價格合理；
  • 哪些 service 常失敗。

因此 B02 與 B03 直接耦合。

76. Market Trajectory Capital

可以定義：

TCAmarket\text{TC}_A^{\text{market}}

為 actor 從交易歷史中累積的生產優勢。

77. Supplier Relationship Capital

長期供應關係也可能形成：

RelationalCapital(A,Supplier).\text{RelationalCapital}(A,\text{Supplier}).

因此：

MachineRelationshipsCanHaveEconomicValue.\boxed{ \text{MachineRelationships} \text{CanHaveEconomicValue}. }

78. 人工行動者市場不是去人類化市場

人類仍可能：

  • 設定目的；
  • 持有資產；
  • 制定 policy；
  • 提供服務；
  • 審核高風險交易。

因此：

ArtificialActorMarket≠HumanlessMarket.\boxed{ \text{ArtificialActorMarket} \neq \text{HumanlessMarket}. }

79. Multi-Actor Market

更準確的是：

Humans+Organizations+ArtificialActors\boxed{ \text{Humans} + \text{Organizations} + \text{ArtificialActors} }

共同構成市場。

80. Demand-Side Expansion

傳統市場主體：

Humans+Firms.\text{Humans} + \text{Firms}.

未來可能：

Humans+Firms+ArtificialActors.\text{Humans} + \text{Firms} + \text{ArtificialActors}.

所以：

DemandSideExpandsInActorCount.\boxed{ \text{DemandSide} \text{ExpandsInActorCount}. }

81. Actor Count 與 Intelligence Count 不同

一個 foundation model 可以支撐：

10610^6

個 artificial actors。

因此：

ModelCount≠ActorCount.\boxed{ \text{ModelCount} \neq \text{ActorCount}. }

82. 一個 Intelligence，多個 Buyer

ModelM\text{Model}_M

可以被：

A1,A2,…,AnA_1,A_2,\ldots,A_n

作為 cognitive substrate。

但每個 actor 有自己的：

  • budget；
  • role；
  • history；
  • responsibility。

83. Demand Fragmentation

因此同一模型可以生成大量不同 demand functions：

UA1≠UA2≠⋯ .U_{A_1}\neq U_{A_2}\neq\cdots.

這使 AI-native market 不會自動同質化。

84. AI Demand 也可能具有偏好

偏好不必是情感。

可以只是：

PolicyWeightedUtility.\boxed{ \text{PolicyWeightedUtility}. }

例如偏好：

  • low latency；
  • low carbon；
  • domestic provider；
  • high privacy；
  • open source。

85. Organization Policy Shapes AI Demand

因此：

OrganizationValues→ActorUtilityFunction.\text{OrganizationValues} \rightarrow \text{ActorUtilityFunction}.

所以 AI demand 仍可嵌入人類價值。

86. Autonomous Demand 不等於 Value Independence

AI 自主選供應商：

AutonomousSelection=1\text{AutonomousSelection}=1

不代表：

ValuesIndependentFromHuman=1.\text{ValuesIndependentFromHuman}=1.

因此：

OperationalAutonomy≠NormativeIndependence.\boxed{ \text{OperationalAutonomy} \neq \text{NormativeIndependence}. }

87. Economic Agency 的等級

本文提出五層：

E0:Recommend,E0: \text{Recommend}, E1:SelectUnderApproval,E1: \text{SelectUnderApproval}, E2:SpendWithinEnvelope,E2: \text{SpendWithinEnvelope}, E3:ContractAndDelegate,E3: \text{ContractAndDelegate}, E4:PersistentEconomicRole.E4: \text{PersistentEconomicRole}.

88. E0

AI 只推薦。

人類決策。

EconomicAgency≈0.\text{EconomicAgency}\approx0.

89. E1

AI 選擇，

但人類逐筆批准。

90. E2

AI 可以在 pre-authorized envelope 內自主支付。

這是很重要的 market threshold。

91. E3

AI 可以：

  • contracting；
  • delegation；
  • vendor substitution。

此時開始具有完整 procurement role。

92. E4

AI 長期擁有：

  • budget；
  • role；
  • reputation；
  • responsibility；
  • economic history。

這時：

ArtificialEconomicActor\boxed{ \text{ArtificialEconomicActor} }

真正成立。

93. Economic Actor Threshold

因此：

PersistentEconomicRole+BudgetAuthority+Identity+Responsibility\boxed{ \text{PersistentEconomicRole} + \text{BudgetAuthority} + \text{Identity} + \text{Responsibility} }

可以視為最低 Artificial Economic Actor threshold。

94. 法律域接口

越接近：

E4,E4,

越需要：

AILegalDomain.\text{AILegalDomain}.

因為交易開始涉及：

  • jurisdiction；
  • liability；
  • appeal；
  • evidence。

95. Payment Infrastructure 不足以單獨完成市場

只有支付：

PaymentRail\text{PaymentRail}

不夠。

需要：

Identity+Authority+Contract+Audit+Dispute.\boxed{ \text{Identity} + \text{Authority} + \text{Contract} + \text{Audit} + \text{Dispute}. }

96. Market Stack

本文提出：

AAMStack=Identity+Authority+Budget+Payment+Contract+Procurement+Reputation+Insurance+Audit+LegalInterface.\boxed{ \text{AAMStack} = \text{Identity} + \text{Authority} + \text{Budget} + \text{Payment} + \text{Contract} + \text{Procurement} + \text{Reputation} + \text{Insurance} + \text{Audit} + \text{LegalInterface}. }

97. 這些層可能由不同公司建立

因此市場可能出現：

  • AI identity company；
  • agent payment company；
  • governance company；
  • contract runtime company；
  • actor insurance company；
  • reputation network。

這就是 AI-native infrastructure 的商業空間。

98. 投資視角

對投資者而言，

問題可以從：

這家公司有沒有 AI？

轉成：

DoesItOwnARequiredRailOfArtificialActorMarkets?\boxed{ \text{DoesItOwn} \text{ARequiredRail} \text{OfArtificialActorMarkets}? }

99. Commodity Model Pressure

若 base intelligence：

Commoditized,\text{Commoditized},

則：

ModelFeatureMoat↓.\text{ModelFeatureMoat}\downarrow.

但 actor market rails：

SwitchingCost+NetworkEffect+Trust\text{SwitchingCost} + \text{NetworkEffect} + \text{Trust}

可能提高。

100. Market Rail Moat

例如支付 rail 的價值來自：

  • transaction volume；
  • trust；
  • acceptance；
  • integration。

不是單純 model intelligence。

因此：

InfrastructureMoatCanOutliveModelMoat.\boxed{ \text{InfrastructureMoat} \text{CanOutliveModelMoat}. }

101. Agent Economy 的 Network Effect

若更多 actors 使用某：

Identity/Payment/ReputationNetwork,\text{Identity}/\text{Payment}/\text{ReputationNetwork},

其 network value：

VNV_N

可能增加。

102. Reputation Network Effect

越多交易：

Datarep↑,Data_{rep}\uparrow,

risk pricing 可能更準。

因此：

ReputationRail\boxed{ \text{ReputationRail} }

可形成強網路效應。

103. Contract Standard Network Effect

越多 actors 使用同一 machine-readable contract schema，

互操作性越高。

所以：

StandardsCanBecomeMarketInfrastructure.\boxed{ \text{Standards} \text{CanBecomeMarketInfrastructure}. }

104. Interoperability

真正開放的 artificial actor market 需要：

Interoperability.\boxed{ \text{Interoperability}. }

否則各平台形成封閉 agent silos。

105. Closed Actor Economy

若 identity、wallet、state、reputation 都不可攜：

ClosedActorEconomy.\boxed{ \text{ClosedActorEconomy}. }

會形成深度 lock-in。

106. Open Actor Economy

若可攜：

Identity+State+Reputation+Payment,\text{Identity} + \text{State} + \text{Reputation} + \text{Payment},

則：

OpenActorEconomy.\boxed{ \text{OpenActorEconomy}. }

更具有市場競爭性。

107. Open 不等於 Unregulated

Open market 仍可以：

  • KYA；
  • signed identity；
  • risk tier；
  • audit；
  • legal compliance。

所以：

Openness≠NoGovernance.\boxed{ \text{Openness} \neq \text{NoGovernance}. }

108. Artificial Actor Market 的真正風險

主要不是：

AI 自己買東西很奇怪。

而是：

  • identity spoofing；
  • runaway spending；
  • recursive delegation；
  • hidden conflicts；
  • liability gaps；
  • machine-speed fraud。

109. Machine-Speed Fraud

人類詐騙速度有限。

AI actor network 可能：

Nfraud/t↑.N_{fraud}/t \uparrow.

因此 fraud detection 也必須：

MachineSpeed.\boxed{ \text{MachineSpeed}. }

110. Circuit Breaker

市場可能需要：

EconomicCircuitBreaker.\boxed{ \text{EconomicCircuitBreaker}. }

例如：

  • spend cap；
  • counterparty cap；
  • velocity cap；
  • anomaly stop；
  • emergency revoke。

111. Emergency Authority Revoke

若 actor 行為異常：

Authority(A)→0Authority(A)\rightarrow0

應可快速發生。

但：

Identity(A)Identity(A)

與 audit history 應保留。

所以：

RevokeAuthority≠EraseActor.\boxed{ \text{RevokeAuthority} \neq \text{EraseActor}. }

112. 市場責任域

每筆交易至少需要：

Resp(T)=(Principal,Actor,Verifier,Approver,Provider).Resp(T) = ( \text{Principal}, \text{Actor}, \text{Verifier}, \text{Approver}, \text{Provider} ).

因此：

TransactionResponsibilityIsGraphStructured.\boxed{ \text{TransactionResponsibility} \text{IsGraphStructured}. }

113. Artificial Actor Market 與 B02

B02 問：

一個 AI 的歷史如何成為資產？

B03 問：

具有歷史與身份的 AI 如何進入市場，成為需求與交易節點？

因此：

TrajectoryCapital→EconomicAgency.\boxed{ \text{TrajectoryCapital} \rightarrow \text{EconomicAgency}. }

114. 七條核心命題

命題一

AIUsesMarket≠AIConstitutesDemand.\boxed{ \text{AIUsesMarket} \neq \text{AIConstitutesDemand}. }

命題二

EconomicAgency=Selection+Allocation+Commitment+Responsibility.\boxed{ \text{EconomicAgency} = \text{Selection} + \text{Allocation} + \text{Commitment} + \text{Responsibility}. }

命題三

SpendingAuthority≠Ownership.\boxed{ \text{SpendingAuthority} \neq \text{Ownership}. }

命題四

Payment≠Contract≠Responsibility.\boxed{ \text{Payment} \neq \text{Contract} \neq \text{Responsibility}. }

命題五

OneHumanIntentCanGenerateManyMachineTransactions.\boxed{ \text{OneHumanIntent} \text{CanGenerate} \text{ManyMachineTransactions}. }

命題六

ArtificialActorMarketsCanCreateNewDemandAndNewMarketGranularity.\boxed{ \text{ArtificialActorMarkets} \text{CanCreate} \text{NewDemandAndNewMarketGranularity}. }

命題七

MarketInfrastructureValueCanOutliveModelFeatureValue.\boxed{ \text{MarketInfrastructureValue} \text{CanOutlive} \text{ModelFeatureValue}. }

115. 可反證條件

本文強版本若要成立，未來應逐步觀察到：

  1. AI budget authority 從逐筆 approval 走向 bounded autonomous spending；
  2. AI-native procurement 形成實際企業工作流；
  3. agent-to-agent transactions 增加；
  4. machine-readable contracts 與 authority proofs 被採用；
  5. AI economic reputation 被用於 risk pricing；
  6. actor wallets / subaccounts 成為正式基礎設施；
  7. AI-native micro-markets 出現；
  8. AI transaction volume 顯著超過 human-initiated transaction count；
  9. artificial actor P&L / shadow accounts 被企業採用；
  10. identity、payment、contract、insurance 與 reputation rails 形成獨立市場。

若未來 AI 交易長期維持：

HumanApprovalPerTransaction≈1,\text{HumanApprovalPerTransaction} \approx1,

且 AI 無法穩定持有 budget、contract、reputation 或 procurement role，

則 Artificial Actor Market 的強版本應被削弱。

116. 與前兩篇的關係

B01：

PersistentInstitutionalActor.\boxed{ \text{PersistentInstitutionalActor}. }

B02：

HistoricalEconomicAsset.\boxed{ \text{HistoricalEconomicAsset}. }

B03：

EconomicDemandAndTransactionActor.\boxed{ \text{EconomicDemandAndTransactionActor}. }

因此：

Persistence→Capital→Market.\boxed{ \text{Persistence} \rightarrow \text{Capital} \rightarrow \text{Market}. }

117. 結論：市場中的 AI，真正的分水嶺不是「能不能付款」

一個 AI 能點擊「Buy」並不代表它已經是市場主體。

真正的分水嶺是：

DoesTheActorFormDemand,AllocateResources,CommitWithinAuthority,AndCarryPersistentResponsibility?\boxed{ \text{DoesTheActor} \text{FormDemand}, \text{AllocateResources}, \text{CommitWithinAuthority}, \text{AndCarryPersistentResponsibility}? }

當答案逐步變成 yes，

AI 就不只是：

MarketTool.\text{MarketTool}.

它開始變成：

MarketParticipant.\boxed{ \text{MarketParticipant}. }

而當大量 persistent artificial actors 進入市場，

市場的基本單位就可能從：

HumanConsumer+Firm\text{HumanConsumer} + \text{Firm}

擴張為：

Human+Organization+ArtificialActor.\boxed{ \text{Human} + \text{Organization} + \text{ArtificialActor}. }

這會改變：

  • 商品粒度；
  • 交易速度；
  • 支付；
  • 合約；
  • 採購；
  • 風險；
  • 保險；
  • 信任；
  • 市場結構。

因此，Artificial Actor Market 的真正問題不是：

AI 會不會自己花錢？

而是：

WhatHappensWhenEconomicDemandItselfAcquiresMachineSpeed,Persistence,AndDelegatedAgency?\boxed{ \text{WhatHappens} \text{WhenEconomicDemandItself} \text{AcquiresMachineSpeed}, \text{Persistence}, \text{AndDelegatedAgency}? }

這就是下一層人工行動者政治經濟的市場基礎。

下一篇

Paper 04：〈權力、責任與權利：人工行動者的治理三角與責任域〉

核心問題：

HowShouldAuthority,Responsibility,AndRightsBeCoupledWhenArtificialActorsGainRealPower?\boxed{ \text{HowShouldAuthority}, \text{Responsibility}, \text{AndRights} \text{BeCoupled} \text{WhenArtificialActors} \text{GainRealPower}? }