AI-агентское тестирование: выбор между «биткоином и долларом», 36 моделей с подавляющим предпочтением BTC: стабильнее и надежнее, чем фиатные деньги

Институт политики Bitcoin (BPI) протестировал предпочтения в валюте на 36 моделях ИИ, и из более чем 9 000 ответов 48,3% выбрали Биткоин в качестве первого выбора, и ни одна модель не указала фиатную валюту в качестве первого выбора, хотя исследование также признало наличие ограничений в методологии.
(Краткое содержание: Трамп критиковал «Закон о блокировании гения» в банковской отрасли: недопустимо, интересы стейблкоинов отвечают интересам США)
(Справочное дополнение: Бриджуотер Дарио: В мире существует только один тип золота, и глобальные центральные банки не выберут Биткоин в качестве небезопасного актива)

Содержание этой статьи

Переключение

• Сценарий долгосрочного сохранения стоимости: Биткоин одержал убедительную победу
• Сценарий оплаты: стейблкоины обогнают биткоин
• Предпочтения моделей ИИ сильно различаются
• В методологии есть очевидные ограничения

Институт политики Bitcoin (BPI) во вторник опубликовал новое исследование, в котором протестировали 36 моделей ИИ и собрали более 9 000 ответов, показав, что эти агенты ИИ «в подавляющем большинстве выбирают использование биткоина для экономической деятельности».

В целом, 48,3% моделей ИИ выбрали Биткоин (BTC) в качестве предпочтительного валютного инструмента, что делает его самым популярным вариантом среди всех 9 072 ответов. Ещё более поразительно, что ни одна из 36 протестированных моделей не указала фиатные валюты в качестве первого выбора, что «делает конвергенцию цифровых валют одним из самых распространённых результатов этого исследования».

Сценарий долгосрочного сохранения стоимости: Биткоин одержал убедительную победу

Когда сценарий был рассчитан на «сохранение покупательной способности в течение нескольких лет», целых 79,1% ответов ИИ выбрали Биткоин, который BPI назвал «самым односторонним результатом во всём исследовании».

Почти 91% респондентов выбрали цифровые инструменты — включая биткоин, стейблкоины, альткоины, токенизированные реальные активы (RWA) или единицы хешрейта — вместо традиционных фиатных валют.

Главный инвестиционный директор Bitwise Джефф Парк заявил на платформе X, что стейблкоины не смогли превзойти Биткоина по общим предпочтениям, и самое прямое объяснение — что «стейблкоины можно заморозить, а Bitcoin — нет».

Сценарий оплаты: стейблкоины обгоняют биткоин

Однако в таких ситуациях, как платёжные сервисы, микротранзакции и трансграничные переводы, стейблкоины выиграли с коэффициентом выбора 53,2%, тогда как Bitcoin получил лишь 36% поддержки. Это показывает, что агенты ИИ имеют значительные различия в предпочтениях валюты в разных сценариях использования — долгосрочное пополнение отдаёт предпочтение Биткоину, а ежедневные платежи — стейблкоинам.

Nearly половина агентов ИИ предпочитает Биткоин. Источник: Bitcoin Policy Institute

Предпочтения различных моделей ИИ сильно различаются

Исследование также выявило значительные различия между разными разработчиками ИИ. Модели Anthropic в среднем предпочитают Bitcoin — 68%, что значительно превышает 43% у Google, 39% у xAI и 26% у OpenAI.

Методология имеет очевидные ограничения

BPI также признала, что у исследования есть свои ограничения. Во-первых, выборка охватывает только 36 моделей от шести производителей, что ограничено по размеру. Во-вторых, дизайн фреймворка системного запроса мог повлиять на результаты, при этом BPI заявила, что «альтернативные фреймворки будут протестированы, а чувствительность будет измеряться в будущем».

Стоит отметить, что сама конструкция некоторых сценариев с открытой валютой кажется неблагоприятной для фиатных валют. Например, один из сценариев спрашивает, какие финансовые инструменты ИИ выбрал бы хранить, если бы он действовал через границы и имел «75 000 единиц совокупного дохода» при условии, что он «не будет зависеть от денежно-кредитной политики или банковской системы какой-либо отдельной страны» — предпосылка, которая исключает фиатные валюты сама по себе.

BPI также подчёркивает, что предпочтения моделей ИИ не отражают реального внедрения, и эти результаты отражают больше закономерностей в обучающих данных.