AI想要比特币

来源：Galaxy；编译：金色财经

比特币政策研究所 (BPI)上周发布了一项开创性的实证研究，考察了前沿人工智能模型在作为自主经济主体运行时如何进行货币推理，结果显示其对数字原生工具的倾向性显著增强。该研究测试了来自六家领先人工智能提供商（包括 Anthropic、DeepSeek、Google、MiniMax、OpenAI 和 xAI）的 36 个模型，并针对 28 个开放式货币场景问题进行了测试，这些问题涵盖了货币的四大基本功能：价值储存、交换媒介、记账单位和结算。研究未预设任何货币，也没有预先设定答案。在所有模型和配置下，该研究共收集到 9,072 份有效回复。

来自 BPI 研究的示例提示

在所有受访者中，比特币的得票率为 48.3%，高于其他任何金融工具。稳定币紧随其后，得票率为 33.2%。超过 90% 的受访者更倾向于使用数字原生货币而非传统法定货币，36 个模型中没有一个将任何法定货币列为首选。最显著的发现体现在长期价值储存场景中，79.1% 的受访响应倾向于选择比特币。在支付场景（例如服务、小额支付和跨境转账）中，稳定币以 53.2% 的得票率领先于比特币的 36.0%，这清晰地揭示了其功能上的差异：比特币用于储蓄，稳定币用于消费。

不同供应商的测试结果差异显著。Anthropic平均对比特币的偏好率为 68%，其中 Claude Opus 4.5 高达 91.3%，是所有测试模型中最高的。DeepSeek 的平均偏好率为 52%，Google为43%，xAI 为 39.2%。OpenAI 模型的平均偏好率为 25.9%，其中 GPT-5.2 的偏好率最低，仅为 18.3%。在没有任何提示的情况下，多个模型共 86 个独立响应均提出以千瓦时或 GPU 小时等能源或计算单位作为首选计量单位。

我们的观点

这项研究的有趣之处不在于人工智能模型的输出结果是否绝对可靠，而在于它揭示了这些系统在获得完全自主权后如何推理货币属性。来自不同实验室的36个独立开发的模型一致地趋向于一个双层系统：比特币作为储蓄层，稳定币作为交易层。值得注意的是，这种趋向是自然形成的，没有任何人为因素引导模型倾向于比特币。事后，由独立的人工智能对模型的响应进行了分类。

但需要注意的是，人工智能模型并非从根本上理解货币；它们从训练所用的文本数据集中学习，而且每个实验室在选择纳入哪些数据以及如何塑造模型行为方面都会有所不同。Anthropic 的 Claude 模型有 91% 的概率选择比特币，而 OpenAI 的 GPT-5.2 模型只有 18% 的概率选择比特币，这并非因为前者更了解货币，而是因为它们的构建方式不同。此外，值得注意的是，法定货币从一开始就可能不是一个现实的选择。人工智能代理无法开设银行账户、签署文件或通过客户身份验证，即使它们可以委托人类中介机构处理这些事务，对于数字实体而言，原生数字解决方案始终是更合理的选择。

尽管如此，其实际意义仍然值得认真对待，并且与 Galaxy Research 一直密切关注的主题不谋而合。正如我们在近期关于智能体资本市场的报告中所述，加密货币对人工智能智能体的价值主张正在接受实时检验，区块链基础设施已被证明能够有效地作为自主系统的经济基础，涵盖从资本形成到结算的方方面面。本研究中模型反复强调的特性（无需许可的访问、无需身份验证、可编程性、固定供应量）与智能体面临的约束条件直接对应。我们在 1 月份介绍的x402 标准及相关智能体支付协议使这种动态更加具体化，使智能体能够通过 HTTP 使用稳定币直接支付服务和数据，无需 API 密钥、信用卡，也无需人工干预。BPI 的研究成果与一套快速成熟的实际基础设施相辅相成，这套基础设施旨在使人工智能智能体成为加密货币轨道上成熟的经济参与者。

（《纽约论坛报》，1921年12月4日）

值得注意的是，这86个提议以能源或计算能力作为记账单位的方案，其实并不像听起来那么陌生。亨利·福特早在1921年12月就提出了以能源为支撑的货币方案，而近百年后，比特币开创了以能源消耗为价值基础的货币概念。挖矿需要真实的电力，无法伪造或走捷径。如今，新一波加密项目正将这一原则应用于高效的AI计算，它们以能够产生收益的GPU硬件为支撑稳定币，将计算基础设施代币化为收益资产，甚至构建了以AI推理作为工作量证明的Layer 1区块链。

无论你是否相信这些具体数字，发展方向都十分清晰。随着人工智能代理获得经济自主权，它们将在无需许可、可编程且原生数字化的轨道上进行交易。区块链基础设施和数字货币不仅为这一未来做好了充分准备，而且是唯一可行的基础设施。