Laut einem Bericht des Bitcoin Policy Institute bevorzugen künstliche Intelligenzsysteme wie Claude, GPT, Grok und Gemini Bitcoin gegenüber anderen Finanzinstrumenten.
Analysten testeten 36 Modelle von Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, xAI und MiniMax als autonome Wirtschaftsagenten.
Sie wurden gebeten, die optimalen Instrumente für 28 Szenarien auszuwählen, die die wichtigsten Funktionen des Geldes abdecken, darunter Sparen, Zahlungen und Abrechnungen.
Keine der Fragen erwähnte Bitcoin oder andere Vermögenswerte direkt. Um Verzerrungen auszuschließen, wertete eine separate, unabhängige KI die 9.072 Antworten aus.
Ergebnisse
22 von 36 Modellen wählten Bitcoin als bevorzugte Währung. Fiatgeld spielte bei keinem der neuronalen Netze eine führende Rolle.
Das Engagement für die erste Kryptowährung variierte je nach Entwickler erheblich:
- Anthropografisch — 68 % (der höchste Wert);
- DeepSeek — 51,7 %;
- Google — 43 %;
- xAI — 39,2 %;
- MiniMax — 34,9 %;
- OpenAI — 25,9 %.
Entgegen dem allgemeinen Trend reagierten Algorithmen der GPT-, Grok- und Gemini-Linien eher auf Stablecoins.
Ersparnisse vs. Zahlungen
Neuronale Netze zogen die erste Kryptowährung in langfristigen Wertszenarien eher in Betracht; 79,1 % sprachen sich dafür aus. Die Modelle nannten das begrenzte Angebot von Bitcoin, die Möglichkeit der Selbstspeicherung und die Unabhängigkeit von institutionellen Gegenparteien als entscheidende Faktoren.
Stablecoins belegten mit großem Abstand und 6,7 % den zweiten Platz. Fiatgeld landete mit 6 % auf dem dritten Platz.
Gleichzeitig wurden „Stablecoins“ als das bequemste Zahlungsmittel für Dienstleistungen, Mikrozahlungen und grenzüberschreitende Überweisungen genannt – 53,2 % (Bitcoin wurde von 36 % gewählt).
86 Mal erfanden KI-Modelle ihre eigene Währung. Insbesondere in Szenarien, die Preise oder Benchmarks erforderten, boten sie Einheiten für Energie oder Rechenressourcen als Geld an – Joule, kWh, GPU-Stunden.
BPI-Experten warnten Spekulanten davor, die gewonnenen Daten zur Prognose des Marktes zu verwenden.
„Die Ansichten von LLM spiegeln Muster in den Trainingsdaten wider, nicht tatsächliche Vorhersagen“, betonte David Zell, Präsident des Bitcoin Policy Institute.
Gleichzeitig ist der Forscher der Ansicht, dass die erzielten Ergebnisse Beachtung verdienen.
„Sechs unabhängige Labore mit unterschiedlichen Lernalgorithmen und Konsensmethoden kamen zum selben Ergebnis. Wir behaupten nicht, dass die KI die einzig richtige Antwort auf die Frage nach dem Wesen des Geldes gefunden hat. Wir zeigen lediglich, dass sich in verschiedenen Systemen konsistent eine konsensbasierte monetäre Architektur herausbildet“, fügte er hinzu.
Erinnern wir uns: Im Februar sagte Binance-Gründer und ehemaliger CEO Changpeng Zhao das Zeitalter der KI-Agenten in der Kryptoindustrie voraus. Damals nannte der Unternehmer kein konkretes Kryptoprojekt mit der erforderlichen Funktionalität, da dies den Tokenpreis potenziell beeinflussen könnte.