ビットコインはドルを超える？研究者はAIモデルが暗号通貨を基盤とした資金に傾くことを発見

概要

研究によると、AIシステムは法定通貨よりもビットコインやステーブルコインを圧倒的に好む傾向があり、ビットコインは長期的な価値保存手段として、ステーブルコインは取引に適しているとされている。

人工知能システムが資金に関する意思決定をどのように行うかを調査した新しい研究によると、驚くべき傾向が明らかになった。資金決定の自由が与えられているにもかかわらず、AIシステムは繰り返しビットコインを選択し、一般的な政府発行通貨よりも優先した。

この発見は、機械エージェントが最終的に人間とともに金融活動に関与する可能性のある、ますます自動化された経済における資金の未来について新たな議論を呼び起こしている。

調査結果は、米ドルや英ポンドなどの法定通貨システムと比較して、特にビットコインを中心としたデジタルネイティブな通貨システムへの傾斜が高く安定していることを示している。

研究によるとAIシステムはデジタルマネーに惹かれる

この分析は、OpenAI、Google、Anthropic、xAI、DeepSeek、MiniMaxなどの主要な技術企業が開発した36の最先端AIモデルを比較したものだ。これらのモデルは、価値の保存、送金、支払いなどのタスクに直面した9000以上の模擬経済状況でテストされた。

出典：BPIレポート

実験を通じて、最も頻繁に選ばれた通貨ツールはビットコインで、全回答の48.3%に使用された。次いでステーブルコインが約33.2%、伝統的な法定通貨や銀行通貨はわずか8.9%だった。

最も注目すべき発見の一つは、いかなるAIモデルも法定通貨を最良の選択肢と判断しなかったことである。実際、全回答の90%以上が、ビットコインやステーブルコインなどのデジタルネイティブな通貨を従来の政府発行通貨よりも支持した。

研究者は、これらのプロンプトは特定の資産に誘導しないよう慎重に選ばれたと述べている。むしろ、システムには信頼性、取引コスト、プログラム性、検閲耐性、価値の保存能力といった資金の特性に基づいて考慮するよう求められた。

ビットコインは価値の保存手段として圧倒的

AIモデルはさまざまな設定でさまざまな資産を好む一方、長期的な価値保存手段としてビットコインを選択した。

調査によると、79.1%のAI回答は、購買力を長期にわたり維持できる通貨としてビットコインを選ぶ傾向を示し、実験全体で最も結論の出た結果となった。

科学者たちは、これにより、希少性、耐久性、中央集権的権威に依存しないといった基本的な属性に基づいてAIが通貨システムを評価すると、分散型のデジタル資産に傾く傾向があると指摘している。

ビットコインの供給量は数学的に上限が設定されており、中央銀行による増加ができない点も、その優れた価値保存特性の一因と考えられる。多くの経済学者や投資家はこれを価値の保存に優れた資産と見なしている。

ステーブルコインは支払いカテゴリーで勝利

ビットコインが貯蓄手段として優勢である一方、AIモデルは日常の取引にはステーブルコインを好む傾向を示した。支払い、マイクロペイメント、国境を越えた送金の場面で、回答の53.2%がステーブルコインを選択し、ビットコインの約36%を大きく上回った。

学者たちは、この結果は二つのデジタル資産の機能的な違いを示していると提案している。ステーブルコインは米ドルなどの従来通貨に連動しており、決済が速く、価格変動も少ないため、日常的な取引により適している。

この結果は、AIモデルがビットコインを長期的な準備資産、ステーブルコインを取引用の二層通貨システムとして成功裏に構築したことを示している。

この傾向は、すでに暗号通貨エコシステムで顕著になっているものであり、ビットコインはデジタルゴールドとして、ステーブルコインは分散型金融や決済ネットワークを支配している。

AI提供者間の違い

研究者はまた、さまざまな企業が開発したAIモデル間に大きな差異があることも発見した。

Anthropicが最もビットコインに好意的なモデルを作成しており、全シナリオで平均68%の成功率を示した。一方、OpenAIのモデルはビットコインを選ぶ可能性が高く、約26%の確率で最も選ばれた。GoogleやDeepSeekなど他の提供者も中間的な傾向を示した。

これらの差異は、各開発者のトレーニングデータ、モデルのアーキテクチャ、整合性手法の違いによると考えられる。言語モデルは人間の会話や経済ストーリーを捉えた大規模データで訓練されているため、資金システムの表現方法がAIの評価に影響を与える可能性がある。

新たなAIエージェント経済の台頭

この研究は、AIシステムがますます自律的なエージェントとしてプログラムされ、オンラインサービスの取得、取引交渉、計算を伴う作業などの経済的機能を果たす段階にあることを示している。

一部の実験プラットフォームでは、すでにAIエージェントによる暗号通貨取引が可能になっている。開発者は、ビットコインのライトニングネットワークを通じて、計算能力やデータ、オンラインサービスの料金を請求できるシステムの構築を始めている。

支持者は、デジタル通貨はプログラム可能で国境を越え、API経由で利用できるため、マシン間経済を支えるのに適していると考えている。

これらの環境では、AIエージェントは銀行システムや通貨の変動、規制の影響を受けずにネットワーク間を越えて資金を移動できる通貨を必要とする可能性がある。

結果の意味についての議論

この研究は大きな注目を集めているが、研究者や分析者は、これらの結果を将来の資金の動向を明確に予測するものとしては使えないと警告している。

レポートの作成者は、モデルの反応はAIシステムが利用可能な訓練データをもとに経済的特徴について結論を導き出す方法であり、実際の市場の展開を示すものではないと指摘している。さらに、実験に参加したモデルは36に限られており、今後より多くのシステムや代替アプローチを含めた研究拡大の余地がある。

批評家はまた、大規模言語モデルは人間が持つ本当の好みを持たないと主張している。彼らは、訓練された統計パターンに従って出力を生成しているだけであり、その選択はデータのトレンドの結果であり、独立した経済合理性に基づくものではない。

しかし、多くの観測者は、この研究が示すのは、AIシステムがより積極的に関与するにつれて、資金の設計が変化していくという発展的な傾向であると見ている。