AI想要比特幣

來源：Galaxy；編譯：金色財經

比特幣政策研究所 (BPI)上周發布了一項開創性的實證研究，考察了前沿人工智慧模型在作為自主經濟主體運行時如何進行貨幣推理，結果顯示其對數字原生工具的傾向性顯著增強。該研究測試了來自六家領先人工智慧提供商（包括 Anthropic、DeepSeek、Google、MiniMax、OpenAI 和 xAI）的 36 個模型，並針對 28 個開放式貨幣場景問題進行了測試，這些問題涵蓋了貨幣的四大基本功能：價值儲存、交換媒介、記賬單位和結算。研究未預設任何貨幣，也沒有預先設定答案。在所有模型和配置下，該研究共收集到 9,072 份有效回復。

來自 BPI 研究的示例提示

在所有受訪者中，比特幣的得票率為 48.3%，高於其他任何金融工具。穩定幣緊隨其後，得票率為 33.2%。超過 90% 的受訪者更傾向於使用數字原生貨幣而非傳統法定貨幣，36 個模型中沒有一個將任何法定貨幣列為首選。最顯著的發現體現在長期價值儲存場景中，79.1% 的受訪響應傾向於選擇比特幣。在支付場景（例如服務、小額支付和跨境轉賬）中，穩定幣以 53.2% 的得票率領先於比特幣的 36.0%，這清晰地揭示了其功能上的差異：比特幣用於儲蓄，穩定幣用於消費。

不同供應商的測試結果差異顯著。Anthropic平均對比特幣的偏好率為 68%，其中 Claude Opus 4.5 高達 91.3%，是所有測試模型中最高的。DeepSeek 的平均偏好率為 52%，Google為43%，xAI 為 39.2%。OpenAI 模型的平均偏好率為 25.9%，其中 GPT-5.2 的偏好率最低，僅為 18.3%。在沒有任何提示的情況下，多個模型共 86 個獨立響應均提出以千瓦時或 GPU 小時等能源或計算單位作為首選計量單位。

我們的觀點

這項研究的有趣之處不在於人工智慧模型的輸出結果是否絕對可靠，而在於它揭示了這些系統在獲得完全自主權後如何推理貨幣屬性。來自不同實驗室的36個獨立開發的模型一致地趨向於一個雙層系統：比特幣作為儲蓄層，穩定幣作為交易層。值得注意的是，這種趨向是自然形成的，沒有任何人為因素引導模型傾向於比特幣。事後，由獨立的人工智慧對模型的響應進行了分類。

但需要注意的是，人工智慧模型並非從根本上理解貨幣；它們從訓練所用的文本數據集中學習，而且每個實驗室在選擇納入哪些數據以及如何塑造模型行為方面都會有所不同。Anthropic 的 Claude 模型有 91% 的機率選擇比特幣，而 OpenAI 的 GPT-5.2 模型只有 18% 的機率選擇比特幣，這並非因為前者更了解貨幣，而是因為它們的構建方式不同。此外，值得注意的是，法定貨幣從一開始就可能不是一個現實的選擇。人工智慧代理無法開設銀行帳戶、簽署文件或通過客戶身份驗證，即使它們可以委託人類仲介機構處理這些事務，對於數字實體而言，原生數字解決方案始終是更合理的選擇。

儘管如此，其實際意義仍然值得認真對待，並且與 Galaxy Research 一直密切關注的主題不謀而合。正如我們在近期關於智能體資本市場的報告中所述，加密貨幣對人工智慧智能體的價值主張正在接受實時檢驗，區塊鏈基礎設施已被證明能夠有效地作為自主系統的經濟基礎，涵蓋從資本形成到結算的方方面面。本研究中模型反覆強調的特性（無需許可的訪問、無需身份驗證、可編程性、固定供應量）與智能體面臨的約束條件直接對應。我們在 1 月份介紹的x402 標準及相關智能體支付協議使這種動態更加具體化，使智能體能夠通過 HTTP 使用穩定幣直接支付服務和數據，無需 API 密鑰、信用卡，也無需人工干預。BPI 的研究成果與一套快速成熟的實際基礎設施相輔相成，這套基礎設施旨在使人工智慧智能體成為加密貨幣軌道上成熟的經濟參與者。

（《紐約論壇報》，1921年12月4日）

值得注意的是，這86個提議以能源或計算能力作為記賬單位的方案，其實並不像聽起來那麼陌生。亨利·福特早在1921年12月就提出了以能源為支撐的貨幣方案，而近百年後，比特幣開創了以能源消耗為價值基礎的貨幣概念。挖礦需要真實的電力，無法偽造或走捷徑。如今，新一波加密項目正將這一原則應用於高效的AI計算，它們以能夠產生收益的GPU硬體為支撐穩定幣，將計算基礎設施代幣化為收益資產，甚至構建了以AI推理作為工作量證明的Layer 1區塊鏈。

無論你是否相信這些具體數字，發展方向都十分清晰。隨著人工智慧代理獲得經濟自主權，它們將在無需許可、可編程且原生數字化的軌道上進行交易。區塊鏈基礎設施和數位貨幣不僅為這一未來做好了充分準備，而且是唯一可行的基礎設施。

來源：金色財經

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在投資加密貨幣前，請務必深入研究，理解相關風險，並謹慎評估自己的風險承受能力。不要因為短期高回報的誘惑而忽視潛在的重大損失。