Исследование BPI: 22 из 36 ИИ-моделей выбрали биткоин как предпочтительную валюту

Нейросети голосуют за биткоин

Bitcoin Policy Institute (BPI) опубликовал исследование, в рамках которого 36 нейросетей от шести крупнейших разработчиков — Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, xAI и MiniMax — выступили в роли автономных экономических агентов. Каждой модели предложили определить оптимальные финансовые инструменты для 28 различных сценариев, покрывающих ключевые функции денег: сбережения, платежи и расчёты.

Ни один из вопросов не содержал прямого упоминания биткоина или каких-либо других активов. Для исключения предвзятости массив из 9072 ответов был проанализирован отдельной независимой ИИ-системой.

Результат оказался однозначным: 22 из 36 моделей назвали биткоин предпочтительной денежной единицей. Фиатные валюты не заняли первого места ни у одной нейросети.

Почему это важно

Эксперимент BPI демонстрирует интересный феномен: шесть независимых лабораторий с разными алгоритмами обучения и подходами к согласованию пришли к схожему выводу о денежных свойствах биткоина. Это может свидетельствовать о том, что в массиве данных, на которых обучаются современные языковые модели, биткоин последовательно ассоциируется с ключевыми характеристиками надёжных денег — ограниченным предложением, возможностью самостоятельного хранения и отсутствием зависимости от институциональных посредников.

Разброс по разработчикам

Уровень предпочтения биткоина существенно варьировался в зависимости от компании-разработчика:

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

При этом модели линеек GPT, Grok и Gemini чаще склонялись к выбору стейблкоинов в своих ответах, несмотря на общий тренд в пользу первой криптовалюты.

Долгосрочное хранение vs. платежи

Биткоин доминировал в сценариях, связанных с долгосрочным сохранением стоимости — его рекомендовали 79,1% моделей. Нейросети указали на фиксированную эмиссию, возможность самостоятельного хранения и независимость от контрагентов как на ключевые преимущества.

Стейблкоины заняли второе место с колоссальным отрывом — всего 6,7%. Фиатные деньги оказались на третьей позиции с 6%.

Однако в задачах, связанных с оплатой товаров и услуг, микроплатежами и трансграничными переводами, стейблкоины вышли на первый план — их выбрали 53,2% моделей, тогда как биткоин набрал 36%.

ИИ придумывает собственные деньги

Любопытная деталь исследования: в 86 случаях нейросети предложили собственные денежные единицы. В сценариях, требующих указания цен или эталонных значений, модели использовали в качестве денег единицы измерения энергии или вычислительных мощностей — джоули, кВт⋅ч, часы работы графического процессора.

Предостережение от авторов

Президент Bitcoin Policy Institute Дэвид Зелл предупредил, что полученные данные не следует использовать для рыночных прогнозов. По его словам, предпочтения языковых моделей отражают закономерности обучающих данных, а не реальные предсказания.

Тем не менее Зелл подчеркнул значимость результатов: шесть независимых лабораторий с различными методами обучения выявили одну и ту же закономерность. По его мнению, это указывает на то, что согласованная денежная архитектура последовательно формируется в различных системах.

Ранее основатель и бывший CEO Binance Чанпэн Чжао в феврале прогнозировал наступление эры ИИ-агентов в криптоиндустрии, однако воздержался от упоминания конкретных проектов из-за возможного влияния на стоимость токенов.