ИИ-модели предпочли биткоин стейблкоинам и фиату

[TechnoLab]

Системы искусственного интеллекта, вроде Claude, GPT, Grok и Gemini, отдают предпочтение биткоину среди остальных финансовых инструментов. Об этом свидетельствует отчет Bitcoin Policy Institute.


Аналитики протестировали 36 нейросетей от Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, xAI и MiniMax в роли автономных экономических агентов.


Им предложили выбрать оптимальные инструменты для 28 сценариев, охватывающих основные роли денег, включая сбережения, платежи и расчеты.


Ни в одном из вопросов напрямую не упоминался биткоин или любые другие активы. Чтобы исключить предвзятость, полученный массив из 9072 ответов оценивал отдельный независимый ИИ.

Результаты​

22 из 36 моделей выбрали биткоин в качестве предпочтительной денежной валюты. Фиат не оказался в топе ни у одной из нейросетей.


Уровень лояльности к первой криптовалюте заметно различался в зависимости от разработчика:

• Anthropic — 68% (самый высокий показатель);
• DeepSeek — 51,7%;
• Google — 43%;
• xAI — 39,2%;
• MiniMax — 34,9%;
• OpenAI — 25,9%.

Несмотря на общую тенденцию, алгоритмы линеек GPT, Grok и Gemini в своих ответах чаще склонялись к использованию стейблкоинов.

Сбережения против платежей​

Нейросети чаще рассматривали первую криптовалюту в сценариях с долгосрочной ценностью — ее рекомендовали 79,1%. Модели указали на фиксированное предложение биткоина, его самостоятельное хранение и независимость от институциональных контрагентов как на решающие факторы.


Стейблкоины заняли второе место с огромным разрывом — 6,7%. Третьими в рейтинге стали фиатные деньги — 6%.


При этом "стабильные монеты" названы наиболее удобным инструментом для оплаты услуг, микроплатежей и трансграничных переводов — 53,2% (биткоин выбрали 36%).


86 раз ИИ-модели изобрели собственную валюту. В частности, в сценариях с требованием указать цены или эталонные значения они предложили в качестве денег единицы измерения энергии или вычислительных ресурсов — джоули, кВт⋅ч, часы работы графического процессора.


Эксперты BPI предостергли спекулянтов от использования полученных данных для прогнозирования рынка.

«Предпочтения LLM отражают закономерности обучающих данных, а не реальные прогнозы», — подчеркнул президент Bitcoin Policy Institute Дэвид Зелл.

Вместе с тем исследователь полагает, что полученные результаты заслуживают внимания.

«Шесть независимых лабораторий с различными алгоритмами обучения и методами согласования пришли к одинаковой закономерности. Мы не утверждаем, что ИИ нашел единственно верный ответ о природе денег. Мы показываем, что согласованная денежная архитектура последовательно формируется в различных системах», — добавил он.

Напомним, в феврале основатель и экс-CEO Binance Чанпэн Чжао предсказал эру ИИ-агентов в криптоиндустрии. Однако тогда предприниматель не назвал конкретный криптопроект с необходимым функционалом из-за потенциального влияния на цену токена.