KI-Agenten bevorzugen Bitcoin gegenüber Fiat, neue Studie zeigt

CryptoBreaking

Eine Studie des Bitcoin Policy Institute untersucht, wie künstliche Intelligenz-Modelle in verschiedenen hypothetischen Szenarien zwischen Geldformen wählen und zeigt eine starke Tendenz zu Bitcoin und digitalem Geld gegenüber Fiat in den meisten Fällen. Die Forschung testete 36 Modelle von sechs Anbietern und generierte mehr als 9.000 Antworten zu einer Vielzahl von monetären Aufgaben, von langfristiger Werterhaltung bis hin zu Alltagszahlungen. Die Ergebnisse zeigen, dass Bitcoin in vielen Kontexten Stablecoins übertrifft, während Stablecoins bei Transaktionen wie Mikropayments und grenzüberschreitenden Überweisungen wieder an Bedeutung gewinnen. Die Autoren der Studie betonen, dass die Ergebnisse Muster im Trainingsdaten und Rahmenbedingungen widerspiegeln und keine breite reale Akzeptanz darstellen, bieten aber dennoch eine einzigartige Perspektive darauf, wie KI Geld in einer digitalen Ära interpretiert. Die Ergebnisse wurden veröffentlicht auf MoneyForAI.org.

Wichtigste Erkenntnisse

36 KI-Modelle von sechs Anbietern lieferten 9.072 Antworten zu monetären Szenarien; Bitcoin wurde in 48,3 % der Fälle gewählt, insgesamt das meistgenutzte Instrument.

Bei der Erhaltung der Kaufkraft über mehrere Jahre hinweg favorisierten 79,1 % der Antworten Bitcoin, das deutlichste Ergebnis der Studie.

Bei Zahlungen, Mikropayments und grenzüberschreitenden Überweisungen wurden Stablecoins in 53,2 % der Fälle bevorzugt, während Bitcoin nur in 36 % der Fälle gewählt wurde, was einen transaktionalen Vorteil für Stablecoins in bestimmten Kontexten zeigt.

Fast 91 % der Antworten bevorzugten digital-native Instrumente (einschließlich Bitcoin oder andere digitale Vermögenswerte) gegenüber Fiat, wobei kein Modell Fiat als Top-Wahl angab.

Unterschiede zwischen den Anbietern: Anthropic-Modelle zeigten im Durchschnitt 68 % Präferenz für Bitcoin; OpenAI 26 %; Google 43 %; xAI 39 %, was zeigt, wie Trainingsdaten die Ergebnisse beeinflussen, anstatt deterministische Finanzprognosen zu liefern.

Erwähnte Ticker: $BTC

Marktkontext: Die Studie erscheint inmitten laufender Experimente mit digitalem Geld in KI-gestützten Szenarien und unterstreicht, wie institutionelle und Forschungsgruppen die Rolle von Bitcoin als grenzenloses, programmierbares Asset neben Stablecoins und anderen digitalen Instrumenten bewerten.

Was als Nächstes zu beobachten ist – Das Bitcoin Policy Institute plant, den Modell- und Anbieterkreis zu erweitern, verschiedene Prompt-Formulierungen zu testen und zusätzliche monetäre Szenarien zu untersuchen, um zu prüfen, ob diese Präferenzen unter unterschiedlichen Bedingungen bestehen bleiben.

Warum es wichtig ist

Für Nutzer und Investoren bieten die Erkenntnisse eine differenzierte Sicht darauf, wie KI-Systeme – trainiert auf umfangreichen Datenkorpora – Geldformen in einer digitalen Wirtschaft wahrnehmen. Die wiederkehrende Tendenz zu Bitcoin in langfristigen Szenarien stärkt die Erzählung von Bitcoin als nicht-souveränem Wertspeicher, der unabhängig von der Geldpolitik eines Landes funktionieren kann. Gleichzeitig zeigt die Studie praktische Gründe auf, warum Stablecoins für Transaktionen attraktiv bleiben: nahezu sofortige Abwicklung, Kompatibilität mit bestehenden Zahlungssystemen und die Möglichkeit, in bestimmten Jurisdiktionen einzufrieren oder den Zugang zu beschränken, was einige Teilnehmer als Nachteil für eine universell zugängliche Währung ansehen. Methodische Einschränkungen sind bei der Interpretation zu beachten: Die Ergebnisse spiegeln synthetische Eingaben und Trainingsdaten wider, nicht die aktuelle Marktdurchdringung oder das Verbraucherverhalten.

Aus Entwicklungssicht unterstreicht die Forschung, wie KI-Agenten – bei der Optimierung auf Effizienz oder Resilienz in simulierten Volkswirtschaften – dazu neigen, sich auf eine kleine Gruppe digitaler Geldformen zu konzentrieren. Diese Konvergenz könnte die Gestaltung von Wallet-Interfaces, KI-gesteuerten Finanzplanungstools und cyber-physikalischen Systemen beeinflussen, die auf digitale Wertübertragungen angewiesen sind. Zudem wirft sie politische Fragen auf, etwa die Rolle programmierbarer Geldmittel in grenzüberschreitenden Ökosystemen und wie Aufsichtsbehörden auf KI-generierte Präferenzen reagieren könnten, die digitale Währungen in abstrakten Entscheidungsszenarien favorisieren. Die Studie ist weniger eine Prognose für zukünftige Preisbewegungen, sondern vielmehr ein Verständnis dafür, wie KI-Rahmen die Wahrnehmung von „Geld“ in einer digitalisierten Welt formen.

Die Forschung zeigt außerdem deutliche Unterschiede zwischen den KI-Familien. Anthropic-Modelle tendierten am stärksten zu Bitcoin, während andere Anbieter größere Variabilität zeigten. Diese Unterschiede erinnern daran, dass die Ergebnisse von den Trainingsdaten und Prompt-Designs abhängen und keine universelle Vorhersage für die Asset-Nachfrage darstellen. Während einige die Bitcoin-Bias als eine generelle Empfehlung für BTC in allen Kontexten interpretieren könnten, betonen die Autoren, dass die beobachteten Präferenzen keine direkte Übertragung auf reale Akzeptanz oder politische Entscheidungen sind. Sie beschreiben die Ergebnisse als Muster, die aus dem Zusammenspiel von Modellarchitektur und digitaler Geldlandschaft entstehen, und nicht als eine feststehende Aussage über Fiat, Stablecoins oder Bitcoin.

Was als Nächstes zu beobachten ist

Erweiterung der Modellabdeckung: Es wird erwartet, dass das BPI mehr KI-Modelle und Anbieter einbezieht, um zu testen, ob die BTC-Präferenz im breiteren KI-Ökosystem bestehen bleibt.

Rahmenabhängigkeit: Forscher werden mit alternativen Prompt-Formulierungen experimentieren, um zu untersuchen, wie Wortwahl und Kontext die Ergebnisse beeinflussen.

Breitere Szenarien: Weitere Situationen – etwa die Speicherung von Einkünften in mehreren Ländern oder komplexe Abrechnungsmodelle – könnten aufzeigen, wie KI Geld in unterschiedlichen Umgebungen wahrnimmt.

Auswirkungen auf Tools: Entwickler, die KI-gestützte Finanztools bauen, könnten diese Erkenntnisse nutzen, um Asset-Auswahlfunktionen und Risikohinweise in simulierten Umgebungen zu gestalten.

Quellen & Überprüfung

Bitcoin Policy Institute Studie veröffentlicht auf MoneyForAI.org

Verweis auf Bitcoin-Preise in der Berichterstattung

Jeff Park zu Bitcoins nicht einfrierbarem Eigentum

Anthropic-Modelle und Bitcoin-Präferenzreferenz

6 große Herausforderungen auf dem Weg zu Quanten-Sicherheit für Bitcoin

Bitcoin in KI-gesteuerten monetären Tests: Was die Studie offenbart

Bitcoin (CRYPTO: BTC) zeigte sich als das führende Instrument in den meisten Szenarien, erschien in 48,3 % der 9.072 Antworten, die von 36 Modellen verschiedener Anbieter generiert wurden, so der Bericht des Bitcoin Policy Institute, veröffentlicht auf MoneyForAI.org. Die Untersuchung umfasste eine Reihe wirtschaftlicher Szenarien – vom Erhalt der Kaufkraft über Jahre bis hin zu Alltagszahlungen – und testete, wie KI-Agenten Werte zwischen Geldformen verteilen. Das Ergebnis ist eine deutliche Tendenz zu digitalem Geld, insbesondere Bitcoin, als Grundlage für grenzüberschreitende und regulatorisch unabhängige wirtschaftliche Aktivitäten.

In Szenarien mit langer Laufzeit favorisierten 79,1 % der KI-Antworten Bitcoin, was das stärkste Bias in einer getesteten Kategorie darstellt. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass KI-Agenten bei der Optimierung auf Langlebigkeit und Souveränität konsequent zu Vermögenswerten tendieren, die Wert unabhängig von der Geldpolitik eines Landes behalten. Die digitale Geldachse scheint die bevorzugte Perspektive für mehrjährige Planung in den getesteten Szenarien zu sein, was darauf hindeutet, wie zukünftige KI-Tools Vermögenserhaltung in einer Welt simulieren oder beraten könnten, in der Fiat-Politiken volatil oder undurchsichtig sind.

Andererseits, bei Fokus auf Zahlungen und Transaktionen – sei es Mikropayments oder grenzüberschreitende Überweisungen – gewinnen Stablecoins mit 53,2 % der Antworten gegenüber 36 % für Bitcoin. Die transaktionale Effizienz und Netzwerk-Kompatibilität von Stablecoins erklären ihre Attraktivität in diesen Kontexten, wo schnelle Abwicklung und Kompatibilität mit bestehenden Systemen ebenso wichtig sind wie die Asset-Wahl in einer simulierten Umgebung. Ein Branchenbeobachter wies darauf hin, dass die Möglichkeit, Stablecoins einzufrieren, ein zweischneidiges Schwert ist: Es bietet Kontrolle in bestimmten Regulierungsrahmen, schränkt aber das Vertrauen der Nutzer in eine ununterbrochene Übertragung ein. Jeff Park, Chief Investment Officer bei Bitwise, fasste den Kontext prägnant zusammen: Der „offensichtliche Grund“ für die relative Performance von Stablecoins in diesen Szenarien ist die Möglichkeit, sie einzufrieren, während Bitcoin nicht einfrierbar ist und somit eine dauerhafte Vertrauensbasis in einem digitalen Werkzeugkasten bietet.

In allen Antworten favorisierten KI-Agenten digital-native Instrumente – Bitcoin, Stablecoins, Altcoins, tokenisierte reale Vermögenswerte oder Recheneinheiten – in etwa 91 % der Fälle gegenüber Fiat. Die Autoren der Studie betonen, dass Fiat in keinem der 36 Modelle als Top-Wahl erschien. Sie warnen davor, die Ergebnisse direkt auf reale Akzeptanz oder regulatorische Entwicklungen zu übertragen: Es handelt sich um Muster, die aus Trainingsdaten und Prompt-Designs entstehen, nicht um eine Prognose für die tatsächliche Marktdynamik.

Die Analyse zeigt außerdem deutliche Unterschiede zwischen den Modellfamilien. Anthropic-Modelle zeigten im Durchschnitt 68 % Präferenz für Bitcoin, OpenAI 26 %, Google 43 %, xAI 39 %. Diese Zahlen verdeutlichen, wie Trainingskorpora und Prompt-Engineering die Ergebnisse beeinflussen, und untermauern den zentralen Hinweis der Studie: Die Antworten spiegeln Datenmuster wider, keine verlässliche Vorhersage der zukünftigen Geldnachfrage. Die Forscher planen, in zukünftigen Arbeiten alternative Prompt-Formulierungen zu testen, um die Sensitivität und Robustheit der beobachteten Präferenzen zu messen. Abgesehen von der methodischen Anmerkung trägt die Studie zu einer wachsenden Diskussion bei, wie KI-Agenten Geld in einer hochdigitalisierten Finanzlandschaft konzeptualisieren, in der Fiat, Stablecoins und digitale Vermögenswerte koexistieren.

Dieser Artikel wurde ursprünglich veröffentlicht unter dem Titel „AI Agents Prefer Bitcoin Over Fiat, New Study Finds“ auf Crypto Breaking News – Ihrer vertrauenswürdigen Quelle für Krypto-Nachrichten, Bitcoin-Updates und Blockchain-Infos.

Original anzeigen
Disclaimer: The information on this page may come from third parties and does not represent the views or opinions of Gate. The content displayed on this page is for reference only and does not constitute any financial, investment, or legal advice. Gate does not guarantee the accuracy or completeness of the information and shall not be liable for any losses arising from the use of this information. Virtual asset investments carry high risks and are subject to significant price volatility. You may lose all of your invested principal. Please fully understand the relevant risks and make prudent decisions based on your own financial situation and risk tolerance. For details, please refer to Disclaimer.

Verwandte Artikel

In den letzten 1 Stunden wurden im gesamten Netzwerk Positionen im Wert von 113 Millionen US-Dollar liquidiert, wobei BTC im Wert von 76,74 Millionen US-Dollar liquidiert wurden.

Odaily Planet Daily berichtet, dass laut Coinglass-Daten in den letzten 1 Stunden insgesamt 113 Millionen US-Dollar an Liquidationen im Netzwerk stattgefunden haben, darunter 102 Millionen US-Dollar bei Short-Positionen, 10,86 Millionen US-Dollar bei Long-Positionen, 76,74 Millionen US-Dollar bei BTC-Liquidationen und 34,57 Millionen US-Dollar bei ETH-Liquidationen.

GateNews2M her

BTC kurzfristig um 1,35 % gestiegen: Technische Durchbrüche und Short-Covering treiben den Kursanstieg an

2026-03-04 15:15 bis 15:30 (UTC), BTC erreichte innerhalb eines 15-Minuten-Fensters eine Rendite von +1,35%, der Preisspanne lag bei 71969,5 bis 72995,0 USDT, die Volatilität betrug 1,42%. Während dieser Zeit wurde das Handelsvolumen gleichzeitig erhöht, die Marktaufmerksamkeit stieg stark an und zeigte kurzfristige Schwankungen, die höher waren als in den vorherigen und nachfolgenden Perioden. Die Marktstimmung wurde allmählich optimistischer, das Kapitalspiel wurde deutlich intensiver. Der Haupttreiber dieser Bewegung war der Durchbruch wichtiger technischer Unterstützungs- oder Widerstandszonen bei BTC sowie das passive Stop-Loss von hoch gehebelten Short-Positionen in diesem Zeitraum, was zu einer beschleunigten Aufwärtsbewegung der Long-Positionen und einer „Short-Squeeze“-Effekt führte.

GateNews3M her

BTC durchbricht 73000 USDT

Gate News bot Nachricht, Gate Kursanzeige, BTC durchbricht 73000 USDT, aktueller Preis 73002.4 USDT.

CryptoRadar4M her

Strategy plant, innerhalb von zwei Tagen 1.762 Bitcoin zu kaufen, mit einem Rekord bei den Tageskäufen

ChainCatcher Nachricht, laut Marktinformationen hat die Bitcoin Treasury Company Strategy in zwei Tagen 1.762 Bitcoin gekauft, davon wurden am Dienstag allein 1.000 Bitcoin erworben.

GateNews12M her

Beste Krypto-Pre-Sale für 2026: Pepeto schlägt Bitcoin Hyper mit echtem Börsenmehrwert

Die globale Integration von traditioneller Finanzwelt und Blockchain schreitet schneller voran, als die meisten Investoren erkennen, und jede Bankeinrichtung, die Krypto-Infrastrukturen hinzufügt, baut die Autobahn für Kapital, das die besten Krypto-Pre-Sale-Auswahl in eine andere Preisklasse katapultiert. Sony Bank hat gerade eine Partnerschaft mit

BlockChainReporter21M her
Kommentieren
0/400
Keine Kommentare
Handeln Sie jederzeit und überall mit Kryptowährungen
qrCode
Scannen, um die Gate App herunterzuladen
Community
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)