Exchange Ranking
Top Exchanges
24h Volume Ranking
Popularity Ranking
Exchange BTC Balance
Proof of Reserves
Decentralized Exchanges
Funding Rate
Funding Heatmap
Liquidation Data
Max Pain
Long/Short Ratio
Whale L/S Ratio
Binance/Okex/Huobi L/S
Bitfinex Margin L/S
ETF Tracker
Solana ETF
XRP ETF
Hong Kong ETF
Bitcoin Treasuries
Crypto Reversal
Ethereum Reserves
HyperLiquid Wallet Analysis
Hyperliquid Whale Watch
Large Transactions
On-chain Movement
Bitcoin ROI
Stablecoin Market Cap
Options Analysis
News
Articles
Economic Calendar
Features
Wallet
Contract Calculator
Security
Collections
Watchlist
Following贝莱德：AI普及或成为数字资产需求被忽视的驱动力
贝莱德（BlackRock）认为，人工智能（AI）的广泛采用可能成为推动数字资产需求的一个重要但常被忽视的因素——特别是通过机器对机器（M2M）支付和代币化基础设施。在其最新研究报告中，这家资产管理公司将AI“智能体”的增长与全天候、可编程结算系统的需求联系起来，并指出稳定币及其他链上工具将是潜在的受益者。
这份题为《机器原生经济》（The Machine-Native Economy）的报告还提出了一种可能性：AI可以通过创建对计算资源代币化权益的市场，将加密货币的应用范围从支付领域扩展出去。这些资产可以被交易、用作抵押品，或在AI系统请求额外容量时自动购买。
核心要点
- 贝莱德将AI和机器对机器支付视为数字资产采用的“结构性催化剂”。
- 报告认为，稳定币特别适合在自主系统之间进行高频、低价值的交易。
- 报告预测可能出现计算市场，其中处理能力的代币化权益将被转移、质押或交易。
- 贝莱德将数字资产定位为日益自主的“数字经济”的潜在基础设施，这一角度旨在吸引机构投资者。
为何AI可能改变支付轨道的需求
贝莱德的核心前提是，代理式AI（Agentic AI）——即软件代表用户和其他系统行事——将加剧对专为自动化设计的支付机制的需求。虽然现有的支付基础设施可以支持某些形式的自动化，但报告指出，账户设置、身份验证、授权以及极小额交易的经济性等环节仍可能需要人工参与。
此外，报告强调，不同提供商之间的结算最终性和速度存在差异，这可能无法完全契合全天候运行的机器对机器商业活动的需求。在此背景下，贝莱德表示，数字资产和代币化工具可能更符合自主交易的运营现实。
作者特别指出，稳定币、原生加密货币和代币化的真实世界资产适合用于高频、低于1美分且全天候进行的机器对机器支付。他们补充道，多种数字资产可以支持“代理商务”，但稳定币可能在交易使用中占据主导地位。
将计算能力代币化为新的加密市场
该研究超越了支付领域，指出了计算行业的机遇。贝莱德将计算定义为训练和运行AI系统所需的处理能力，并认为随着AI需求的激增，企业可能会寻找控制成本和管理风险的方法，从而更清晰地获取资源。
在贝莱德的模型中，对计算能力的权益可以用代币来表示。这些代币随后可以进行转移、作为抵押品质押或进行交易——创造一个可能扩大机构投资者参与度的潜在市场。报告还声称，AI智能体可以利用此类市场根据需要自动获取资源，使采购与系统需求实时对齐。
通过强调代币化权益如何将AI驱动的资源需求与可编程结算连接起来，贝莱德有效地将部分计算经济重新构想为链上金融基础设施的候选对象。
机构视角下的长期加密论点
贝莱德的论点呼应了加密行业中长期以来宣扬的一个主题：AI不仅会增加交易量，还会创造出需要无需持续人工监督即可运行的金融轨道的需求。贝莱德的贡献在于其机构化的框架——利用面向主流投资者受众的研究，推进数字资产可能成为日益自主的经济体系底层机制的想法。
这一观点也与加密行业领导人的公开言论相一致。今年7月，Coinbase首席执行官Brian Armstrong反驳了业界呼吁向AI“转型”的声音，他认为AI智能体可以推动对基于加密货币的金融服务的需求。此前的报道指出，他认为AI作为Megatrend（大趋势）并不会削弱加密货币的相关性；他主张智能体需要的是可编程货币，而非传统的银行轨道。
Armstrong's views seem to be consistent with BlackRock's emphasis on machine-native clearing and automation. BlackRock focuses on infrastructure and institutional engagement, while Armstrong focuses on the actual need for programmable payment capabilities in agent-driven systems.
Tools to automate proxy payments are emerging
While BlackRock's report is forward-looking, it did not come out of thin air. The article pointed out that some encryption and payment companies are already building tools designed to enable AI agents to automate transactions. For example, the article mentioned Coinbase's x402 protocol and Tempo's Machine Payments Protocol, both of which aim to allow AI agents to automatically pay for online services.
The article also cited Circle's Agent Wallets and USDC payment tools, as well as OKX's Agent Payments Protocol. The latter is described as supporting regular payments and trusteeship arrangements, which release funds after the task is completed.
These examples are significant to investors and builders because they show that at least some demand signals are being translated into product development. BlackRock's research provides macro reasons for why this direction will become more autonomous, continuous and large-scale with the popularity of AI agents and transaction models.
目前，最大的问题是如何快速地将代币化支付轨道和计算权益市场从概念转变为大规模的实际应用。读者应关注基于稳定币的自主代理支付工作流程是否会在试点之外得到扩展，以及任何计算市场代币化提案是否会获得 traction（牵引力/关注度）——因为那将是检验贝莱德“计算作为新机遇”论点的清晰测试。
