AI 可能成為比特幣採用的下一個動力，Nakamoto 執行長 David Bailey 表示
根據 Nakamoto 行政總裁兼主席 David Bailey 的說法，人工智慧可能成為比特幣下一階段採用的意外催化劑。在投資銀行 TD Cowen 主辦的討論中，Bailey 指出，比特幣長期以來最大的障礙未必是網絡本身，而是人們用來存取它的複雜介面。錢包地址、私鑰、交易管理及其他技術流程仍可能令新用戶卻步，而由人工智慧驅動的工具則有可能讓這些互動變得更容易操作。
這個想法的出現，源於兩大趨勢同時發展：機構對比特幣的接入已透過現貨比特幣ETF和企業庫存策略擴展，同時AI代理在受委託授權下與線上服務互動並做出經濟決策的能力也日益提升。同時，開發者正在試驗支付基礎設施，使軟體代理能夠自動購買數據、計算能力與數位服務。這些發展並未證明AI將成為比特幣需求的主要驅動力，但它們為理解為何貝利認為AI、比特幣與數位支付的交集值得更多關注，提供了更清晰的基礎。
AI 如何簡化比特幣的採用並消除入門障礙
比特幣的採用已顯著增長，但對於首次接觸該網絡的用戶來說，使用體驗仍可能顯得複雜。創建錢包、理解比特幣地址、保護私鑰、管理交易費用，以及在鏈上支付和閃電網絡支付之間做出選擇，都可能在用戶完成首筆交易前造成障礙。貝利認為，人工智慧可以透過建立更簡化的用戶與比特幣基礎設施之間的介面，來減少這些障礙。與其要求新用戶從一開始就理解每一項技術流程，人工智慧工具可以使用更熟悉的語言引導他們完成常見的钱包和支付任務。
這種區別至關重要，因為更廣泛的採用並不一定需要改變比特幣協議層的運作方式。相反，可以在底層基礎設施之上建立一個更易於使用的層級，以解釋用戶請求、說明不熟悉的觀念，並減少人們必須手動做出的技術決策數量。AI 代理錢包的發展也反映了更廣泛的趨勢，即朝向賦予自主軟體明確定義權限以與數碼資產互動的錢包架構轉變。對於經驗較少的用戶而言，類似的技術可以讓比特幣更容易上手，同時仍保留明確的交易確認、安全控制和負責任的密鑰管理需求。
AI 如何讓比特幣錢包和支付更易於使用
由人工智慧驅動的助手有可能將普通指令轉換為比特幣錢包操作，而無需用戶理解交易背後的每個技術步驟。用戶可以要求助手檢查餘額、準備比特幣付款、估算網路費用，或解釋為何交易尚未確認。用戶無需在多個畫面間切換並解讀原始的區塊鏈資訊，而是在完成每個操作時獲得情境化的說明。
這種方法可以讓比特幣錢包和支付更易於使用，因為介面會根據用戶的目標進行調整，而非要求用戶先學習系統。AI 還可以幫助解釋不同支付方式的差異、標示異常交易細節，並以更簡單的詞語呈現複雜的錢包資訊。對於企業而言，類似的工具可能減少員工在使用比特幣相關金融產品時所需的培訓。
Bailey 的更廣泛觀點是，AI 可能會成為使用者與比特幣技術基礎設施之間的抽象層。然而，簡化不應被誤認為是消除責任。比特幣交易可能是不可逆的，而自持錢包需要謹慎保護錢包憑證。因此，任何 AI 協助的系統都必須在便利性與保障措施之間取得平衡，確保在資金轉移前明確顯示正在授權的動作。
AI 代理如何使用比特幣和閃電網路
這項概念的部分內容已超越理論階段。2026 年 7 月，Lightning Labs 推出了 Wavelength 的 alpha 版本，這是一套旨在讓自我託管的比特幣和 Lightning 支付更易於整合到人類和 AI 代理使用的應用程式中的工具包。更廣泛的 Bitcoin Lightning Network 是建立在比特幣上的第二層支付系統，支援更快、成本更低的轉帳，未來可能對自動化數位支付有所助益。
這種基礎設施至關重要，因為自主軟體最終可能需要在完成任務時接收和支出資金。與僅僅建議用戶購買某物不同，代理可以與經許可的錢包互動，在預設限額內完成特定交易。Lightning 相對快速且低成本的支付設計，對於這些小型數位交易非常有用，特別是當 AI 系統需要立即購買服務時。
可能的應用包括：
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機器對機器支付：AI 執行緒可與其他軟體服務結算小額交易，無需人工逐一完成每筆付款。
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按使用量付費的計算：代理可購買特定數量的處理能力、儲存空間或模型推論，而非維持固定訂閱。
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自主數據購買：軟件可在需要完成任務時獲取專門的數據集或實時信息。
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基於微支付的內容：代理可為單個數位資源付款，而非購買完整訂閱。
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自動化服務存取：付款可能成為存取 API 或其他線上資源過程的一部分。
安全性仍然是這些系統能否獲得更廣泛使用的關鍵。讓 AI 模型無限制地控制私鑰會帶來明顯的風險。更受控的架構可以將錢包憑證與模型分離，同時允許授權軟體執行明確定義的交易。因此，長期的機會不僅在於讓比特幣更易於使用，還在於讓 AI 協助的比特幣支付既簡單又安全受限。
為何大衛·貝利認為機構對比特幣的採用仍處於早期階段
機構對比特幣的參與已透過現貨比特幣ETF、企業庫存策略以及傳統金融機構日益增加的參與而擴展。然而，貝利認為，機構對比特幣的採用仍處於早期階段，因為進入該資產的資金總量僅佔企業、資產管理公司、銀行、財富管理機構及其他大型投資者潛在市場的一部分。他的觀點並非認為機構採用未能實現，而是現有的增長可能僅代表這一過程的開始，而非終點。
最近的市場數據支持這樣一種觀點：機構資本的參與已顯著增加。截至2026年9月15日，美國比特幣ETF追蹤指數顯示，上市基金合計持有約127萬枚BTC，相當於比特幣2100萬枚最大供應量的約6%。這些持倉數據表明，受監管的投資工具已達到的規模，同時也凸顯了機構對比特幣的敞口仍高度集中於相對少數的產品中。
现货比特幣 ETF 已擴大機構接入
现货比特幣ETF 透過讓投資者透過熟悉的證券市場基礎設施接觸比特幣，移除了許多傳統投資者的重要運營障礙。投資者無需直接購買比特幣、設置機構託管安排並內部處理私鑰安全，而是可以透過由基金持有的比特幣支持的交易所交易股份來接觸該資產。
ETF 活動也顯示，即使比特幣市場波動，機構興趣仍可保持顯著。例如，截至 2026 年 9 月 4 日當週，美國現貨比特幣 ETF 記錄了約 $986.9 百萬的淨流入，延續了多週的正向資金流。ETF 需求不一定直接轉化為持續的價格上漲，但它提供了一個可衡量的指標，用以觀察受監管渠道如何用於獲取比特幣曝險。當前市場走勢也可透過 Bitcoin BTC/USDT 市場來觀察，與機構資金流數據一同提供價格背景。
然而，對於貝利來說，更便捷的ETF通道並不意味著機構採用的過程已經完成。交易所交易產品僅代表其中一種途徑。機構參與還可包括直接持有、管理型策略、結構性產品、借貸市場、企業資產負債表以及其他形式的金融基礎設施。此外，養老基金、保險公司、銀行及其他全球大型資本池之間的採用程度仍不均勻。
企業比特幣庫存持續增長，但仍高度集中
企業財務策略已成為比特幣與傳統金融整合的另一個顯著部分。CoinGecko 目前追蹤 180 家公開上市企業，持有約 1.29 百萬枚比特幣，佔比特幣最大供應量的 6% 以上。這是一筆龐大的比特幣數量，但擁有權仍集中於有限的企業群體，而非廣泛企業部門的常規資產負債表配置。
多個因素可能影響企業對比特幣的採用是否進一步擴展：
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財政多元化：企業可繼續將比特幣與現金、債券及其他儲備資產一併評估，作為更廣泛的資本配置策略的一部分。
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治理要求：董事會在投入公司資金前，需制定涵蓋資產託管、會計、風險限額和股東監督的政策。
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資本市場策略：一些比特幣庫存公司已利用股權和債務融資的組合來擴大其持倉。
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國際參與：比特幣庫存策略正日益出現在美國以外的地區，可能擴大企業採用的地理範圍。
因此，企業持倉既體現了當前採用週期的進展，也顯示了其局限性。大型比特幣持倉表明，該資產現已可成為上市公司的財務策略的一部分，但此模式尚未成為標準的企業實踐。其是否會進一步擴散，將取決於市場狀況、監管、會計考量，以及各公司對持有波動性數位資產風險的評估。
比特幣採用的下一階段可能超越早期機構買家
下一個階段的機構採用可能涉及更廣泛的金融機構將比特幣整合至現有的投資和財務框架中，而非圍繞它建立全新的系統。受監管的基金、機構託管方和成熟的市場基礎設施已使這一過程比數年前更加容易。ETF 的資金流入仍被視為機構對比特幣需求的重要指標。
然而，機構採用不應被視為自動發生。投資委員會仍需評估波幅、流動性、託管、監管、會計和投資組合風險，才會分配資金。不同機構的授權範圍也截然不同。資產管理公司可能能夠提供比特幣產品，而養老基金或保險公司則需在獲得類似曝險前遵守更嚴格的內部規則。
因此，Bailey 的「仍屬早期」論點，應被理解為對剩餘可觸及市場規模的陳述，而非對未來投資的保證。更廣泛的參與可能擴大比特幣在傳統金融中的角色，但進展速度將取決於監管發展、機構風險承受能力，以及比特幣是否持續符合大型投資者的目標。
AI 執行個體與比特幣付款能否推動下一波採用浪潮？
AI 執行個體正從主要回答問題的系統，演變為能夠與網站互動、存取數位服務並在最少人工參與下完成任務的軟體。支付是這一發展的自然延伸。如果執行個體開始經常購買資訊、計算能力與軟體服務，它們將需要能夠以程式化方式並以機器速度運作的支付系統。
這為數位貨幣創造了新的潛在市場。比特幣可透過閃電網路和相關支付協議參與，但現有證據顯示，穩定幣在自主支付方面目前具有重要優勢。因此，長期來看的問題不僅僅是 AI 代理是否會進行交易，而是它們會為不同的經濟功能選擇哪些支付通道和資產。
AI 代理付款正從實驗轉向真實經濟活動
由人工智慧驅動的支付開始產生可衡量的區塊鏈活動。根據 CoinDesk 在 2026 年 5 月報導的 Keyrock 報告，2025 年 5 月至 2026 年 4 月期間，人工智慧代理在約 1.76 億筆區塊鏈交易中結算了超過 7300 萬美元。與全球支付市場相比，美元價值仍微不足道，但大量的交易筆數突顯了代理在使用數位服務時產生大量小额支付的潛力。
這種模式與傳統的消費商業不同。AI 代理可能需要為一次 API 請求、短暫的計算能力或一小塊數據付費，而非進行大額零售購買。這可能有利於專為頻繁、自動化交易設計的支付系統，因為傳統的卡片處理經濟在這類場景中效率較低。
國際貨幣基金組織亦已審視代理支付的出現，描述了能夠解讀目標、規劃任務並在有限人為干預下與數位服務互動的系統。其2026年4月的分析指出，支付方式可能逐漸從明確的人為指令轉向由軟體代理中介的交易。同時，涉及授權、結算、合規、網路安全和法律問責的未解決問題仍至關重要。
比特幣如何融入機對機支付經濟
比特幣的機會可能在於，當自主軟體需要全球且可程式化的支付方式，且無需與每個服務維持傳統的卡片關係時，其優勢最為明顯。透過 Lightning，小額支付可以快速且相對低成本地結算，這在代理需立即取得資源的線上環境中，創造了潛在的應用場景。
AI 代理的經濟模式也可能推動按需付費的數位服務。與其為數十個資料來源支付月費，一個自主系統僅在需要時才購買特定的資料集或 API 調用。如果機器商業朝此方向發展，能夠處理大量小额交易的支付系統將變得越來越重要。
潛在應用包括：
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按使用量付費的 AI 服務：代理可在需要時購買單次模型調用或專用 AI 工具。
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自主數位市場：軟體可在無需手動結帳的情況下購買和出售資料或計算資源。
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跨境機器支付：不同國家的代理商可透過原生網際網路結算基礎設施進行互動。
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微支付內容存取：個別文章、資料庫或數位資源可單獨購買，無需完整訂閱。
美國比特幣政策研究所的研究提供了另一種觀點，但其發現應謹慎解讀。在對36個AI模型進行的9,072次模擬貨幣決策研究中，比特幣在整體回應中被選中的比例為48.3%，在長期價值儲存情境中則高達79.1%。然而，這些結果來自受控的模型回應，而非真實的自主代理實際花費資金，因此僅反映模型在實驗條件下的偏好，而非現實世界的採用情況。
比特幣在 AI 代理支付領域仍面臨強勁競爭
當前的現實世界活動顯示，AI 的採用不應自動等同於比特幣的採用。Keyrock 的研究發現，其檢視的幾乎所有 AI 代理支付交易量均以 USDC 計算，這表明穩定幣在機器商業中已取得早期優勢。當代理需要購買具有固定法定貨幣價值的服務時，以美元計價的資產可簡化定價、預算和會計流程。
比特幣政策研究所的研究顯示了類似的功能分化。儘管比特幣在所有情境中均領先，並在長期價值儲存決策中佔據絕對優勢，但在日常支付情境中，53.2% 的選擇為穩定幣，而比特幣僅佔 36%。同樣地，這些數據反映的是模擬的 AI 模型選擇，而非實際交易數據，但它們表明不同形式的數位貨幣可能在機器經濟中扮演不同的角色。
如果 Lightning 基礎設施變得更容易讓開發者和代理整合，比特幣仍可能發展出獨特的持倉。其開放的全球網絡以及不依賴單一發行方的特點，可能對某些形式的結算具有吸引力，而穩定幣則可能在需要穩定計價單位的交易中更為方便。因此，未來的機器經濟可能不會僅依賴單一主導資產。
安全與治理將與技術同等重要。AI 系統可能會出錯、誤解指令或成為惡意操縱的目標。因此，自動化支付基礎設施需要設置支出限額、身份控制、交易日誌、權限系統，以及將較大交易升級至人工審批的機制。概率型 AI 系統與需要確定性授權和最終結算的支付網絡之間存在內在張力。
結論
大衛·貝利的論點指出，AI 有可能成為推動比特幣採用的新引擎，這一觀點將多個獨立發展但日益重疊的趨勢結合在一起。通過現貨比特幣 ETF 和企業庫存策略，傳統機構對比特幣的接入變得更加容易，同時 AI 代理在與數位服務互動及參與經濟活動方面的能力也日益提升。在技術層面，像 Lightning Labs 的 Wavelength 等項目表明，開發者已開始實驗旨在將 AI 代理與比特幣及 Lightning 支付相連接的基礎設施。
此機會仍應謹慎看待。AI 驅動的比特幣付款仍處於實驗階段，機構對比特幣的採用程度不一，而目前穩定幣在觀察到的 AI 代理付款活動中佔據更強的優勢。長期來看，其重要性將取決於開發者能否建立結合簡易使用者體驗、安全授權、低成本付款及可靠機器對機器結算的系統。若這些要素能整合在一起，AI 可能無需改變比特幣本身即可影響其採用——它可能改變人們和軟體與比特幣互動的方式。
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常見問題
為什麼比特幣對機器對機器支付可能有用？
比特幣提供全球數位結算，無需交易雙方與同一金融機構維持帳戶。閃電網絡可進一步支援小额且快速的付款，在軟體服務頻繁相互交易時非常有用。
穩定幣還是比特幣更適合用於 AI 支付？
它們可能具有不同的用途。穩定幣由於設計上旨在維持相對穩定的法定貨幣價值，因此可使短期定價和會計更為便捷；而比特幣則在開放結算、稀缺性或脫離單一發行方等方面更具吸引力。AI 代理可根據任務使用其中任一種或兩者兼用。
當 AI 代理控制資金時，最大的安全風險是什麼？
主要風險包括未經授權的支出、憑證被盜、惡意指令、錯誤交易以及代理超出其預設權限的操作。系統可透過支出限額、人工審批門檻、隔離錢包、交易紀錄和明確定義的權限來降低這些風險。
什麼可能阻礙人工智慧提升比特幣的採用？
主要障礙包括網絡安全風險、監管不確定性、比特幣波幅、錢包安全、開發者複雜性，以及來自穩定幣和傳統支付系統的競爭。由人工智能驅動的比特幣基礎設施必須比現有替代方案更好地解決實際問題，才能實現有意義的採用。
投資者應關注 AI 與比特幣趨勢中的哪些方面？
有用的指標包括真實的 AI 代理交易量、基於 Lightning 的支付工具的採用率、開發者活動、商戶或 API 整合，以及專為機器支付設計的服務增長。由 AI 代理產生的持續經濟活動，將比公告或短暫的市場敘事更能證明持久的採用趨勢。
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