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Following贝莱德：人工智能或成为数字资产需求的结构性催化剂
贝莱德（BlackRock）再次将机构目光聚焦于一个长期存在的观点：人工智能（AI）有望转化为对数字资产的实质性需求。在其最新发布的研究报告中，这家全球最大的资产管理公司指出，更广泛的人工智能应用——特别是代理式、机器对机器（M2M）的活动——可能成为基于区块链的基础设施（包括稳定币和其他链上可编程工具）的结构性催化剂。
这份题为《原生机器经济》（The Machine-Native Economy）的报告还指出了第二条潜在路径：算力市场本身。贝莱德认为，随着人工智能公司日益管理和优化计算能力的访问权限，代币可能会作为一种代表算力资源索取权的工具出现——这有可能实现交易和抵押用途，从而拓宽数字资产在支付之外所能支持的范围。
核心要点
- 贝莱德将人工智能（尤其是自主代理系统）视为数字资产采用的“结构性催化剂”。
- 该公司认为，稳定币很可能在高频率、低价值的机器对机器支付交易中占据主导地位。
- 贝莱德看到了AI算力代币化访问的新兴机遇，这些代币可能被用于转让、质押和抵押。
- 报告强调，现有支付通道在自动化任务中存在实用性差距，而这些任务往往需要授权、凭证验证或快速最终结算。
为何贝莱德认为人工智能将改变支付需求
贝莱德关于支付的核心论点是，从人类主导的商业活动向代理驱动的交易转变，可能会给现有的支付系统带来压力。在该报告看来，即使当前的支付通道能够支持部分自动化，它们在关键操作步骤（如账户设置、凭证验证和授权）上可能仍需要人工参与。当交易连续发生且无人工操作员管理异常、时机或结算要求时，这种摩擦可能会被放大。
报告还强调了经济学因素和处理能力。商家费用可能使极小额的转账变得无利可图，而不同提供商之间的结算和最终性特征也存在差异。对于全天候交易且价值可能低于1美分的人工智能代理而言，这些限制可能使传统支付通道变得不再适用。
在此背景下，贝莱德认为数字资产——尤其是稳定币——更符合机器对机器的需求。该报告指出，稳定币、原生加密货币和代币化的现实世界资产可以支持高频支付，但报告进一步断言，稳定币最有可能在实际交易使用中占据主导地位。“多种类型的数字资产可能支持代理式商业活动，但稳定币很可能在交易使用中领先”，作者写道。
算力代币：数字资产需求的第二赛道
除了支付领域，贝莱德的论文试图拓宽人们对区块链在人工智能驱动的经济中定位的认知模型。报告认为，对算力的需求——即训练和运行AI系统所需的处理能力——可能会为数字资产创造一个新的市场。
随着AI工作负载的增长，贝莱德建议AI企业可能会尝试锁定成本并管理供应商风险。在这种情况下，算力索取权可能会使用代币进行表示。这些代币化的索取权可以在各方之间转移、用作抵押品或进行交易，从而有效地将算力访问转变为数字结算层内更具模块化的资产类别。
报告进一步提出，AI代理可以自动参与这些市场，按需购买算力资源。如果这种自动化变得普及，作者认为它也可能扩大机构参与度——将算力定位为整个数字资产生态系统的新机遇。
这一论点如何呼应并施压行业叙事
贝莱德的框架与加密行业内流传的一种观点相一致：人工智能并非取代加密货币，而是增加了对可编程金融工具的需求。Coinbase首席执行官Brian Armstrong曾公开表达过这一观点，他反驳了让加密货币偏离其核心价值主张的呼声。今年7月，Armstrong认为，人工智能是一个 megatrend（大趋势），它增加了可编程货币的需求，而非传统银行通道的需求，这意味着代理式活动将使加密货币更加相关，而非无关紧要。
贝莱德的研究可以被视为同一主题的机构化解读——将对话从投机性的“AI + 加密货币”叙事转移到具体的基础设施功能上：机器原生支付和代币化的算力访问。
现有工具对代理支付的启示
虽然贝莱德的论文具有前瞻性，但它也恰逢许多加密原生公司正在构建旨在实现自主支付的工具。此前报道中提到的多个项目专注于让AI代理自动为在线服务付费或发起定期转账。
例如，Cointelegraph此前曾指出，Coinbase推出了其x402协议以支持代理驱动型支付。Tempo也与Machine Payments Protocol相关联，该协议旨在支持机器驱动工作流程的支付。Circle的代理钱包和USDC支付工具，以及OKX推出的Agent Payments Protocol（旨在支持完成任务后的定期支付和类似托管的安排）也呈现出相同的模式。
这些产品并不能证明贝莱德的算力代币理论，但它们确实显示了围绕该论点中较窄的支付部分的势头——特别是针对自主性、时机和减少人工干预而设计的支付。
未来观察重点
如果贝莱德的论点在方向上是正确的，那么最需要监控的重要发展将是使用稳定币或其他链上支付通道的机器对机器交易的真实世界交易量，以及算力访问的代币化表示是否从概念提案转变为运营市场。下一步的发展可能会决定“作为基础设施需求的人工智能”是否会成为一个可衡量的采用驱动力，或者仅仅是一个引人注目的机构假设。
