Новое исследование, проведённое Институтом политики Bitcoin (Bitcoin Policy Institute), показало, что ведущие модели искусственного интеллекта демонстрируют выраженное предпочтение Bitcoin и другим цифровым формам денег в смоделированных экономических сценариях. Исследование, опубликованное на сайте MoneyForAI.org, оценило 36 передовых ИИ-моделей на основе 9 072 контролируемых запросов, предназначенных для тестирования монетарного принятия решений без явного подталкивания моделей к какой-либо конкретной валюте.
Bitcoin (BTC) стал самым предпочитаемым монетарным инструментом в целом, будучи выбранным в 48,3% всех ответов ИИ. В сценариях, сфокусированных конкретно на долгосрочном сохранении стоимости, доминирование Bitcoin стало ещё более значительным: 79,1% ответов идентифицировали его как предпочтительное средство сбережения.
Исследование выявило, что более 91% всех ответов моделей отдали предпочтение цифровым деньгам, включая Bitcoin и стейблкоины, над традиционными фиатными валютами. При этом обнаружился функциональный раскол: стейблкоины чаще выбирались для краткосрочных транзакций и платежей, тогда как Bitcoin чаще выбирался в качестве сберегательного или резервного актива.
В исследовании участвовали модели от OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, xAI и MiniMax, которые оценивались в 28 различных валютных сценариях, включая сохранение стоимости, платёжные операции и эффективность расчётов. 22 из 36 ведущих ИИ-моделей поставили Bitcoin на первое место в качестве предпочтительной валюты, в то время как ни одна модель не выбрала фиатные деньги в качестве главного предпочтения.
Исследователи отмечают, что полученные данные свидетельствуют о том, что когда ИИ-системы анализируют монетарные свойства, такие как дефицитность, нейтральность и долговечность, они склонны конвергировать в сторону децентрализованных цифровых активов. В некоторых случаях модели даже предлагали альтернативные денежные единицы, включая меры, основанные на энергии или вычислительных мощностях, когда не были ограничены существующими валютами.
Авторы исследования утверждают, что результаты могут иметь значение для развития автономных ИИ-агентов и экономик машин-машинам, где цифровые формы денег могут быть структурно более совместимыми, чем устаревшие финансовые системы.
