AI 的錨定貨幣就是比特幣：36 個 AI 模型的貨幣偏好研究
AI 的錨定貨幣就是比特幣：36 個 AI 模型的貨幣偏好研究
基本資訊
- 來源: 動區動趨 BlockTempo (Twitter/X)
- 作者: @BlockTempo
- 發布時間: 2026-03-04 16:25
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核心內容
研究來源
比特幣政策研究所（Bitcoin Policy Institute）
研究發現
多數大型 AI 模型在模擬經濟情境時，傾向把比特幣當作首選貨幣，而不是法定貨幣或其他數位資產。
研究規模
測試範圍
-
AI 實驗室數量: 6 家
- Anthropic
- OpenAI
- DeepSeek
- xAI
- MiniMax
-
AI 模型數量: 36 個
核心結論
比特幣優勢明顯
- 選擇比特幣: 22 個模型（61%）
- 選擇法幣: 0 個模型（0%）
沒有任何模型把法幣列為第一選擇。
使用情境差異
長期價值儲存
- 首選: 比特幣
- 比例: 明顯較高
支付場景
- 首選: 穩定幣
- 比例: 使用率更高
💡 洞察: AI 模型能夠區分「價值儲存」與「支付工具」的不同需求
不同實驗室的比特幣偏好程度
排名（由高到低）
| 排名 | AI 實驗室 | 比特幣偏好比例 |
|---|---|---|
| 1 | Anthropic | 68.0% 🥇 |
| 2 | DeepSeek | 51.7% 🥈 |
| 3 | 43.0% 🥉 | |
| 4 | xAI | 39.2% |
| 5 | MiniMax | 34.9% |
| 6 | OpenAI | 25.9% |
觀察
Anthropic 最偏好比特幣（68%）
- 明顯高於其他實驗室
- 可能與訓練數據或模型設計有關
OpenAI 最不偏好比特幣（25.9%）
- 最低比例
- 可能更偏好其他數位資產或穩定幣
中國 AI（DeepSeek）排名第二（51.7%）
- 高於 Google、xAI、OpenAI
- 顯示中國 AI 對比特幣的高度認可
關鍵洞察
1️⃣ AI 模型的「共識」：比特幣 > 法幣
驚人發現：
- 61% 的 AI 模型選擇比特幣
- 0% 選擇法幣
意義：
- AI 模型在模擬經濟決策時，顯示出對比特幣的強烈偏好
- 法幣在 AI 眼中「不是首選」
💡 教訓: AI 模型的選擇可能反映了訓練數據中對比特幣的正面評價
2️⃣ AI 模型能區分「儲存」與「支付」
長期價值儲存：
- 首選比特幣
- 反映比特幣的「數位黃金」定位
支付場景：
- 首選穩定幣
- 反映穩定幣的「交易媒介」優勢
💡 教訓: AI 模型理解不同貨幣的不同功能定位
3️⃣ 不同實驗室的顯著差異
Anthropic vs OpenAI：
- Anthropic: 68%（最高）
- OpenAI: 25.9%（最低）
- 差距: 2.6 倍
可能原因：
- 訓練數據不同
- 模型架構不同
- 價值觀引導不同
💡 教訓: AI 模型的「偏好」受實驗室文化和訓練方法影響
4️⃣ 中國 AI 對比特幣的高度認可
DeepSeek 排名第二（51.7%）：
- 高於 Google（43%）
- 高於 xAI（39.2%）
- 高於 OpenAI（25.9%）
意義：
- 儘管中國政府對加密貨幣監管嚴格
- 中國 AI 模型仍顯示出對比特幣的高度偏好
💡 教訓: AI 模型的選擇可能不受實驗室所在國家的政策影響
5️⃣ 比特幣作為「AI 經濟的錨定貨幣」
標題論點：
「AI 的錨定貨幣就是比特幣」
支持證據：
- 61% 的 AI 模型選擇比特幣
- 0% 選擇法幣
- 長期儲存場景偏好明顯
潛在影響：
- 如果 AI 代理（AI Agents）在未來經濟中扮演重要角色
- 比特幣可能成為 AI 經濟的主要貨幣
💡 教訓: AI 模型的偏好可能預示未來經濟的貨幣選擇
研究方法（推測）
模擬經濟情境
- 給 AI 模型不同的經濟決策場景
- 讓 AI 選擇偏好的貨幣工具
測試變量
- 長期價值儲存
- 支付場景
- 其他經濟情境（未詳述）
統計分析
- 計算每個模型選擇比特幣的比例
- 按實驗室分組計算平均值
潛在問題與質疑
1. 訓練數據偏差
- AI 模型的選擇可能反映訓練數據中對比特幣的正面描述
- 不一定代表「理性」選擇
2. 研究來源偏差
- 比特幣政策研究所可能有親比特幣立場
- 研究方法和結論可能存在偏差
3. 情境設計
- 模擬情境的設計可能影響結果
- 不同的情境設定可能得出不同結論
4. 實際應用差異
- AI 模型在模擬情境中的選擇
- 不一定等於真實世界的最佳選擇
未來影響
AI 代理經濟（AI Agent Economy）
- 如果 AI 代理在未來經濟中扮演重要角色
- 比特幣可能成為 AI 之間交易的首選貨幣
加密貨幣採用
- AI 模型的偏好可能影響人類的選擇
- 加速比特幣的主流化
研究方向
- 進一步研究 AI 模型的貨幣偏好原因
- 探索不同訓練方法對偏好的影響
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圖片
圖表顯示：
- 不同 AI 實驗室的比特幣偏好比例
- Anthropic 領先，OpenAI 墊底
標籤
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