文章回顾了股份制度四百年的演变：从荷兰东印度公司到所有权与控制权分离、代理成本，说明资本市场依靠审计、披露等制度让陌生人间的大规模合作成为可能。作者提出，AI Agent 作为新的生产力单元，可以通过链上可验证的决策记录与执行日志，将信任从主体承诺转向可检查的机制，降低代理成本。以 Moss 项目为例，介绍了将交易 Agent 代币化、份额化的产品形态（结果公开、逻辑保留），并探讨了 Agent 作为发行主体的法律边界，以及机器生产力所需的新型所有权结构。
文章分析 Meta 的 AI 助手 Muse 登顶美国 iPhone 免费应用榜背后的产品逻辑：它不先展示能力，而是从用户熟悉的麻烦切入，如购物、预订、协商账单等具体任务，并解决新用户不知道输入什么的问题。作者认为长期记忆、后台任务和目标追踪可培养用户把待办事项交给固定入口的习惯，但渠道优势不等于赢得竞争。文章还关注其通过 Shop Pay、PayPal 等支付整合的商业野心，以及随之而来的信任问题：AI 替人行动的出错成本更高，数据访问与利益冲突也需警惕，长期价值需靠一次次可靠完成来证明。
文章指出大模型使内容生成成本下降两个数量级，而审查成本不降反升，导致开源、安全、学术、法律、招聘、教育等领域同时遭遇审查瓶颈。以 Rust 的 LLM 政策草案、curl 关闭赏金计划等案例为切入点，分析审查容量受限于人力与责任、AI 产出缺乏质量信号且更难审查，并将各领域按有无非人类验证器分为三组，揭示提交与审查成本缺口不断扩大、系统性信任机制被压垮的趋势。
