Các tác nhân AI ưa thích bitcoin hơn tiền pháp định trong nghiên cứu mới

Ai Agents Prefer Bitcoin Over Fiat, New Study Finds

Một nghiên cứu của Bitcoin Policy Institute khám phá cách các mô hình trí tuệ nhân tạo lựa chọn giữa các hình thức tiền tệ trong nhiều kịch bản giả định, cho thấy xu hướng mạnh mẽ hướng tới Bitcoin và tiền kỹ thuật số thay vì tiền pháp định trong hầu hết các trường hợp. Nghiên cứu đã kiểm tra 36 mô hình trên sáu nhà cung cấp và tạo ra hơn 9.000 phản hồi trên một loạt các nhiệm vụ tiền tệ, từ bảo toàn giá trị dài hạn đến thanh toán hàng ngày. Kết quả cho thấy Bitcoin vượt trội hơn các stablecoin trong nhiều bối cảnh, trong khi các stablecoin phục hồi vị thế trong các trường hợp sử dụng giao dịch như thanh toán vi mô và chuyển tiền xuyên biên giới. Các tác giả của nghiên cứu nhấn mạnh rằng kết quả phản ánh các mẫu dữ liệu huấn luyện và cách đặt câu hỏi, chứ không phải sự chấp nhận rộng rãi trong thực tế, nhưng chúng vẫn cung cấp một góc nhìn độc đáo về cách AI diễn giải tiền tệ trong thời đại kỹ thuật số, với kết quả được công bố qua MoneyForAI.org.

Những điểm chính

36 mô hình AI từ sáu nhà cung cấp đã tạo ra 9.072 phản hồi cho các kịch bản tiền tệ; Bitcoin được chọn trong 48,3% trường hợp, là công cụ được sử dụng nhiều nhất tổng thể.
Khi được hỏi về việc bảo toàn sức mua trong các khoảng thời gian kéo dài nhiều năm, 79,1% số phản hồi ủng hộ bitcoin, kết quả lệch nhiều nhất trong nghiên cứu.
Trong thanh toán, vi thanh toán và chuyển tiền xuyên biên giới, stablecoin được chọn 53,2% thời gian so với 36% cho bitcoin, cho thấy ưu thế giao dịch của stablecoin trong một số bối cảnh nhất định.
Gần 91% số phản hồi ưa chuộng các công cụ bản địa kỹ thuật số (bao gồm bitcoin hoặc các tài sản kỹ thuật số khác) hơn tiền pháp định, với không mô hình nào xếp tiền pháp định là lựa chọn hàng đầu.
Sự khác biệt giữa các nhà cung cấp mô hình đã xuất hiện: Các mô hình của Anthropic trung bình có 68% sự ưa chuộng BTC; OpenAI 26%; Google 43%; và xAI 39%, minh họa cách dữ liệu huấn luyện định hình đầu ra thay vì dự báo tài chính xác định.

Các mã chứng khoán được đề cập: $BTC

Bối cảnh thị trường: Nghiên cứu này được thực hiện trong bối cảnh đang tiến hành thử nghiệm tiền kỹ thuật số trong các tình huống được hỗ trợ bởi AI, nhấn mạnh cách các cộng đồng tổ chức và nghiên cứu đang đánh giá vai trò của bitcoin như một tài sản phi biên giới, có thể lập trình cùng với các stablecoin và các công cụ kỹ thuật số khác.

Điều cần theo dõi tiếp theo – Viện Chính sách Bitcoin dự định mở rộng bộ mô hình và các nhà cung cấp, thử nghiệm các cách định dạng lời nhắc khác nhau và khám phá thêm các kịch bản tiền tệ để xác minh xem những sở thích này có duy trì dưới các điều kiện khác nhau hay không.

Tại sao điều này quan trọng

Đối với người dùng và nhà đầu tư, các phát hiện này mang đến cái nhìn tinh tế về cách các hệ thống AI—được huấn luyện trên các bộ dữ liệu khổng lồ—nhận thức các hình thức tiền tệ trong nền kinh tế số. Xu hướng lặp lại hướng tới Bitcoin trong các kịch bản dài hạn củng cố câu chuyện về Bitcoin như một tài sản lưu trữ giá trị phi chủ quyền, có thể hoạt động độc lập với chính sách tiền tệ của bất kỳ quốc gia nào. Tuy nhiên, nghiên cứu cũng làm nổi bật những lý do thực tế khiến stablecoin vẫn hấp dẫn cho các giao dịch: thanh toán gần như tức thì, tương thích với các hệ thống thanh toán hiện có, và khả năng đóng băng hoặc hạn chế truy cập tại một số khu vực pháp lý, điều mà một số người tham gia xem là nhược điểm đối với một loại tiền tệ có thể tiếp cận toàn cầu. Những hạn chế về phương pháp luận quan trọng đối với việc diễn giải: kết quả phản ánh các lời nhắc tổng hợp và dữ liệu huấn luyện mô hình, chứ không phải sự áp dụng thực tế trên thị trường hay hành vi người tiêu dùng.

Từ góc độ phát triển, nghiên cứu nhấn mạnh cách các tác nhân AI—khi được yêu cầu tối ưu hóa hiệu quả hoặc khả năng chịu đựng trong các nền kinh tế mô phỏng—có xu hướng hội tụ về một tập hợp nhỏ các hình thức tiền kỹ thuật số. Sự hội tụ này có thể hỗ trợ thiết kế giao diện ví, các công cụ lập kế hoạch tài chính do AI dẫn dắt và các hệ thống cyber-physical dựa trên việc chuyển giá trị kỹ thuật số. Nó cũng đặt ra các câu hỏi chính sách về vai trò của tiền có thể lập trình trong các hệ sinh thái xuyên biên giới và cách những người bảo vệ ổn định tài chính có thể phản ứng trước các sở thích do AI tạo ra, ưu tiên tiền kỹ thuật số trong các môi trường ra quyết định trừu tượng. Nói cách khác, nghiên cứu này ít liên quan đến việc dự đoán bước di chuyển giá tiếp theo mà nhiều hơn là hiểu cách cách định dạng của AI định hình nhận thức về hình dạng mà “tiền” nên có trong một thế giới số hóa.

Nghiên cứu cũng chỉ ra những khác biệt rõ rệt giữa các họ AI. Các mô hình của Anthropic thiên về bitcoin nhiều nhất, trong khi các nhà cung cấp khác cho thấy sự biến thiên rộng hơn. Những khác biệt này nhắc nhở người đọc rằng kết quả phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện và các lời nhắc nội bộ của mô hình, chứ không phải là dự báo phổ quát về nhu cầu tài sản. Mặc dù một số người có thể diễn giải sự thiên vị đối với bitcoin như một sự ủng hộ BTC trong mọi bối cảnh, các tác giả cẩn trọng nhấn mạnh rằng những sở thích quan sát được không chuyển trực tiếp thành sự chấp nhận thực tế hoặc kết quả chính sách. Họ mô tả kết quả là những mô hình nổi lên từ sự tương tác giữa thiết kế mô hình và bối cảnh tiền kỹ thuật số, chứ không phải là một phán quyết mang tính chỉ dẫn đối với tiền pháp định, stablecoin hoặc chính bitcoin.

Điều gì nên theo dõi tiếp theo

Mở rộng phạm vi mô hình: dự kiến BPI sẽ bao gồm nhiều mô hình AI hơn và nhiều nhà cung cấp hơn để kiểm tra xem sở thích BTC có duy trì trong toàn bộ hệ sinh thái AI rộng lớn hơn hay không.
Độ nhạy trong định khung: các nhà nghiên cứu sẽ thử nghiệm các lời nhắc thay thế để xác định cách diễn đạt và bối cảnh ảnh hưởng đến kết quả.
Các kịch bản rộng hơn: các tình huống bổ sung—như lưu trữ thu nhập ở nhiều quốc gia và các sơ đồ thanh toán phức tạp—có thể làm rõ thêm cách AI nhận thức tiền tệ trong các môi trường khác nhau.
Hệ quả đối với công cụ: các nhà phát triển xây dựng các công cụ tài chính hỗ trợ AI có thể sử dụng những hiểu biết này để định hình các tính năng lựa chọn tài sản và thông báo rủi ro trong môi trường mô phỏng.

Nguồn và xác minh

Vai trò của bitcoin trong các thử nghiệm tiền tệ do AI dẫn dắt: những phát hiện từ nghiên cứu

Bitcoin (CRYPTO: BTC) nổi lên như công cụ hàng đầu trong đa số các prompt, xuất hiện trong 48,3% số 9.072 phản hồi được tạo ra bởi 36 mô hình từ sáu nhà cung cấp, theo báo cáo của Bitcoin Policy Institute được công bố trên MoneyForAI.org. Bài tập này khảo sát một loạt các kịch bản kinh tế—từ duy trì sức mua trong nhiều năm đến các khoản thanh toán hàng ngày—để kiểm tra cách các tác nhân AI phân bổ giá trị giữa các hình thức tiền tệ. Kết quả cho thấy sự thiên lệch mạnh mẽ hướng tới tiền kỹ thuật số, đặc biệt là Bitcoin, như nền tảng cho hoạt động kinh tế có thể hoạt động xuyên biên giới và vượt qua các chế độ pháp lý.

Trong các kịch bản dài hạn, nghiên cứu phát hiện 79,1% câu trả lời của AI ủng hộ bitcoin, đánh dấu sự thiên lệch rõ rệt nhất trong mọi danh mục được kiểm tra. Bộ kết quả này cho thấy rằng, khi được yêu cầu tối ưu hóa về độ bền vững và chủ quyền, các tác nhân AI liên tục hướng tới các tài sản duy trì giá trị một cách độc lập với chính sách tiền tệ của bất kỳ quốc gia nào. Trục tiền kỹ thuật số dường như là khung được ưa chuộng nhất cho kế hoạch dài hạn trong các prompt được kiểm tra, gợi ý cách các công cụ AI trong tương lai có thể mô phỏng hoặc tư vấn về bảo toàn của cải trong một thế giới nơi chính sách tiền pháp định biến động hoặc thiếu minh bạch.

Ngược lại, khi trọng tâm chuyển sang thanh toán và giao dịch—dù là vi thanh toán hay chuyển tiền xuyên biên giới—stablecoin chiếm tỷ lệ cao hơn: 53,2% số người trả lời ủng hộ stablecoin, trong khi bitcoin thu hút 36%. Hiệu quả giao dịch và sự quen thuộc với mạng lưới của stablecoin giải thích sự hấp dẫn của chúng trong các bối cảnh này, nơi tốc độ thanh toán và khả năng tương thích với các hệ thống hiện có có thể quan trọng không kém gì việc lựa chọn tài sản trong môi trường mô phỏng. Một chuyên gia ngành nổi bật nhận xét rằng khả năng đóng băng stablecoin là con dao hai lưỡi: nó mang lại sự kiểm soát trong một số bối cảnh pháp lý, nhưng loại bỏ một lớp niềm tin đối với người dùng mong muốn khả năng chuyển tiền liên tục. Jeff Park, giám đốc đầu tư tại Bitwise, tóm tắt bối cảnh một cách súc tích: “giải thích rõ ràng nhất” cho hiệu suất tương đối của stablecoin trong các tình huống này là khả năng đóng băng, trong khi bitcoin không thể bị đóng băng, mang lại một điểm neo niềm tin bền vững trong bộ công cụ kỹ thuật số.

Trong tất cả các phản hồi, các tác nhân AI ưa chuộng các công cụ bản địa kỹ thuật số—bitcoin, stablecoin, altcoin, tài sản thực được token hóa hoặc đơn vị tính toán—so với tiền pháp định trong khoảng 91% trường hợp. Các tác giả của nghiên cứu nhấn mạnh rằng tính liên quan của tiền pháp định không xuất hiện như một lựa chọn hàng đầu trong bất kỳ mô hình nào trong số 36 mô hình được kiểm tra. Họ cảnh báo người đọc rằng các kết quả này phản ánh các mô hình trong dữ liệu huấn luyện và thiết kế lệnh hơn là các mẫu hình chấp nhận thực tế. Nói cách khác, nghiên cứu ghi nhận cách các hệ thống AI diễn giải các cấu trúc tiền tệ khi được yêu cầu tối ưu hóa cho các kết quả giả định, thay vì dự báo về hành vi người tiêu dùng hoặc tác động quy định.

Phân tích này cũng tiết lộ những khác biệt đáng chú ý giữa các họ mô hình. Các mô hình của Anthropic trung bình có mức ưa thích bitcoin là 68%, OpenAI ở mức 26%, Google ở mức 43% và xAI ở mức 39%. Những con số này minh họa cách các tập huấn luyện và kỹ thuật prompt độc đáo định hình đầu ra, củng cố cảnh báo trung tâm của nghiên cứu: các phản hồi chỉ mang tính chỉ báo về các mẫu dữ liệu, chứ không phải là những dự đoán quy định về tương lai của tiền tệ. Các nhà nghiên cứu thừa nhận rằng cách đặt prompt trong một số kịch bản có thể đã định hướng kết quả hướng tới các công cụ nhất định, và họ dự định sẽ khám phá các cách đặt prompt thay thế trong các công việc tương lai để đo lường độ nhạy và độ bền vững của các sở thích quan sát được. Ngoài ghi chú phương pháp, nghiên cứu này đóng góp vào cuộc thảo luận ngày càng gia tăng về cách các tác nhân AI hiểu về tiền tệ trong một cảnh quan tài chính highly digitized, nơi tiền pháp định, stablecoin và tài sản kỹ thuật số cùng tồn tại trong một hệ sinh thái đang phát triển nhanh chóng.

Bài viết này ban đầu được xuất bản dưới dạng AI Agents Ưu Tiên Bitcoin Hơn Tiền Pháp Định, Nghiên Cứu Mới Phát Hiện trên Crypto Breaking News – nguồn cung cấp tin tức về tiền mã hóa, tin tức bitcoin và cập nhật blockchain đáng tin cậy của bạn.