Исследование Института политики Биткоина анализирует, как модели искусственного интеллекта выбирают формы денег в различных гипотетических сценариях, выявляя сильную склонность к Биткоину и цифровым деньгам по сравнению с фиатом в большинстве случаев. В исследовании протестировано 36 моделей от шести поставщиков, и было получено более 9000 ответов по широкому спектру задач, от сохранения долгосрочной стоимости до повседневных платежей. Результаты показывают, что в многих контекстах Биткоин превосходит стейблкоины, в то время как последние вновь набирают популярность в транзакционных сценариях, таких как микроплатежи и трансграничные переводы. Авторы исследования подчеркивают, что результаты отражают паттерны обучающих данных и рамки подачи задач, а не широкое реальное внедрение, однако они предоставляют уникальный взгляд на то, как ИИ интерпретирует деньги в цифровую эпоху. Результаты опубликованы на MoneyForAI.org.
Ключевые выводы
36 моделей ИИ от шести поставщиков дали 9072 ответа по денежным сценариям; в 48,3% случаев выбирался Биткоин, что является самым популярным инструментом в целом.
При запросе на сохранение покупательной способности на многолетних горизонтах 79,1% ответов отдавали предпочтение Биткоину, что является самым односторонним результатом исследования.
В платежах, микроплатежах и трансграничных переводах стейблкоины выбирались в 53,2% случаев против 36% для Биткоина, что подчеркивает транзакционное преимущество стейблкоинов в определенных контекстах.
Почти 91% ответов отдавали предпочтение цифровым инструментам (включая Биткоин или другие цифровые активы) перед фиатом, при этом ни одна модель не назвала фиат своим главным выбором.
Обнаружены различия между поставщиками моделей: модели Anthropic в среднем выбирали Биткоин в 68% случаев; OpenAI — 26%; Google — 43%; xAI — 39%, что показывает, как обучающие данные формируют выводы, а не предсказания финансовых трендов.
Упоминания тикеров: $BTC
Контекст рынка: Исследование выходит на фоне продолжающихся экспериментов с цифровыми деньгами в сценариях с помощью ИИ, подчеркивая, как институты и исследовательские сообщества оценивают роль Биткоина как безграничного, программируемого актива наряду со стейблкоинами и другими цифровыми инструментами.
Что ожидать дальше — Институт политики Биткоина планирует расширить набор моделей и поставщиков, протестировать разные формулировки запросов и исследовать дополнительные денежные сценарии, чтобы проверить, сохранятся ли эти предпочтения в различных условиях.
Почему это важно
Для пользователей и инвесторов результаты дают тонкое понимание того, как системы ИИ, обученные на огромных объемах данных, воспринимают формы денег в цифровой экономике. Постоянная склонность к Биткоину в сценариях с долгими горизонта ми укрепляет его репутацию как неконтролируемого хранилища стоимости, способного функционировать независимо от денежной политики отдельной страны. Однако исследование также подчеркивает практические причины привлекательности стейблкоинов для транзакций: почти мгновенное урегулирование, совместимость с существующими платежными системами и возможность заморозки или ограничения доступа в определенных юрисдикциях, что некоторые участники считают недостатком для универсальной валюты. Методологические оговорки важны для интерпретации: результаты отражают синтетические запросы и обучающие данные моделей, а не текущую рыночную практику или поведение потребителей.
С точки зрения развития, исследование подчеркивает, как ИИ-агенты — при оптимизации по эффективности или устойчивости в моделируемых экономиках — склонны сходиться к небольшому набору цифровых форм денег. Это может повлиять на дизайн интерфейсов кошельков, инструментов финансового планирования на базе ИИ и киберфизических систем, использующих цифровую передачу стоимости. Также возникают вопросы политики относительно роли программируемых денег в трансграничных экосистемах и того, как регуляторы финансовой стабильности могут реагировать на предпочтения ИИ, склоняющиеся к цифровым валютам в абстрактных сценариях принятия решений. Иными словами, исследование скорее о том, как рамки ИИ формируют восприятие того, как должна выглядеть «деньги» в цифровом мире, чем о прогнозировании ценовых движений.
Исследование также выявляет явные различия между семействами моделей ИИ. Модели Anthropic чаще всего выбирали Биткоин, в то время как другие поставщики показывали более широкий разброс. Эти различия напоминают, что результаты зависят от обучающих данных и внутренней настройки моделей, а не являются универсальным прогнозом спроса на активы. Некоторые могут интерпретировать склонность к Биткоину как одобрение BTC во всех сценариях, однако авторы осторожно подчеркивают, что эти предпочтения не напрямую связаны с реальным внедрением или политическими решениями. Они рассматривают полученные паттерны как результат взаимодействия дизайна моделей и цифрового денежного ландшафта, а не как предписывающий вердикт по фиату, стейблкоинам или самому Биткоину.
Что ожидать дальше
Расширение набора моделей: ожидается, что Институт политики Биткоина включит больше моделей ИИ и поставщиков для проверки устойчивости предпочтения к BTC в более широкой экосистеме.
Чувствительность к формулировкам: исследователи проведут эксперименты с альтернативными формулировками запросов, чтобы понять, как слова и контекст влияют на результаты.
Более широкие сценарии: дополнительные ситуации — например, хранение доходов в нескольких странах или сложные схемы урегулирования — помогут лучше понять, как ИИ воспринимает деньги в различных условиях.
Влияние на инструменты: разработчики ИИ-инструментов для финансовых решений могут использовать эти данные для формирования функций выбора активов и раскрытия рисков в моделируемых средах.
Источники и проверка
Исследование Института политики Биткоина опубликовано на MoneyForAI.org
Упоминание цены Биткоина в материалах
Джефф Парк о свойствах Биткоина, не замораживающего актив
Ссылка на предпочтение моделей Anthropic к Биткоину
6 крупных вызовов на пути к квантовой безопасности Биткоина
Роль Биткоина в тестах денежной политики с использованием ИИ: что показывает исследование
Биткоин (CRYPTO: BTC) стал ведущим инструментом в большинстве сценариев, появляясь в 48,3% из 9072 ответов, сгенерированных 36 моделями от шести поставщиков, согласно отчету Института политики Биткоина, опубликованному на MoneyForAI.org. В рамках исследования рассматривались различные экономические сценарии — от сохранения покупательной способности на годы до повседневных платежей — и тестировалось, как ИИ распределяет ценность между формами денег. Результат — сильная ориентация на цифровые деньги, особенно Биткоин, как основу для экономической деятельности, способной функционировать через границы и регуляторные режимы.
В сценариях с долгосрочной перспективой 79,1% ответов отдавали предпочтение Биткоину, что является самым выраженным уклоном среди всех категорий. Эти результаты свидетельствуют о том, что при запросах на оптимизацию по долговечности и суверенитету ИИ-агенты стабильно склоняются к активам, сохраняющим ценность независимо от денежной политики страны. Цифровая валюта кажется наиболее предпочтительной рамкой для многолетнего планирования, что может указывать на то, как будущие инструменты ИИ смогут моделировать или советовать по сохранению богатства в мире, где фиатные политики нестабильны или непрозрачны.
Наоборот, в сценариях платежей и транзакций — будь то микроплатежи или трансграничные переводы — стейблкоины выигрывают большую долю: 53,2% против 36% для Биткоина. Эффективность транзакций и знакомство с сетью объясняют их привлекательность в этих случаях, где важны быстрые урегулирования и совместимость с существующими системами. Один из ведущих экспертов отрасли отметил, что возможность заморозки стейблкоинов — это палка о двух концах: она дает контроль в определенных регуляторных условиях, но лишает уверенности в беспрепятственной передаче. Джефф Парк, главный инвестиционный директор Bitwise, кратко отметил: «самое очевидное объяснение» — это возможность заморозки, в то время как Биткоин нельзя заморозить, что обеспечивает надежный доверительный якорь в цифровом арсенале.
Во всех ответах ИИ-агенты отдавали предпочтение цифровым инструментам — Биткоину, стейблкоинам, альткоинам, токенизированным активам или вычислительным единицам — более чем в 91% случаев. Авторы подчеркивают, что фиат не был ни в одном из сценариев выбран в качестве главного инструмента. Они предостерегают, что эти результаты отражают паттерны в обучающих данных и формулировках запросов, а не реальную рыночную практику или поведение потребителей. Иными словами, речь идет о том, как ИИ интерпретирует денежные конструкции при гипотетическом оптимизации, а не о прогнозах потребительского спроса или регуляторных решений.
Также выявлены заметные различия между семействами моделей. Модели Anthropic в среднем выбирали Биткоин в 68% случаев, OpenAI — 26%, Google — 43%, xAI — 39%. Эти показатели показывают, как особенности обучающих корпусов и настройка запросов формируют выводы, подтверждая главный оговорочный момент исследования: ответы отражают паттерны данных, а не предсказания будущего денег. Авторы признают, что формулировки запросов в некоторых сценариях могли склонять результаты в сторону определенных инструментов, и планируют в будущем экспериментировать с альтернативными формулировками для оценки чувствительности и устойчивости предпочтений. Помимо методологических аспектов, исследование вносит вклад в растущий дискурс о том, как ИИ концептуализирует деньги в высокоцифровой финансовой среде, где фиат, стейблкоины и цифровые активы сосуществуют в быстро меняющейся экосистеме.
