Фьючерсы
Доступ к сотням фьючерсов
TradFi
Золото
Одна платформа мировых активов
Опционы
Hot
Торги опционами Vanilla в европейском стиле
Единый счет
Увеличьте эффективность вашего капитала
Демо-торговля
Введение в торговлю фьючерсами
Подготовьтесь к торговле фьючерсами
Фьючерсные события
Получайте награды в событиях
Демо-торговля
Используйте виртуальные средства для торговли без риска
Запуск
CandyDrop
Собирайте конфеты, чтобы заработать аирдропы
Launchpool
Быстрый стейкинг, заработайте потенциальные новые токены
HODLer Airdrop
Удерживайте GT и получайте огромные аирдропы бесплатно
Launchpad
Будьте готовы к следующему крупному токен-проекту
Alpha Points
Торгуйте и получайте аирдропы
Фьючерсные баллы
Зарабатывайте баллы и получайте награды аирдропа
Инвестиции
Simple Earn
Зарабатывайте проценты с помощью неиспользуемых токенов
Автоинвест.
Автоинвестиции на регулярной основе.
Бивалютные инвестиции
Доход от волатильности рынка
Мягкий стейкинг
Получайте вознаграждения с помощью гибкого стейкинга
Криптозаймы
0 Fees
Заложите одну криптовалюту, чтобы занять другую
Центр кредитования
Единый центр кредитования
Почему модели ИИ отдают предпочтение биткойну перед другими валютами: исследование новых открытий
Недавнее исследование, опубликованное Bitcoin Policy Institute, выявило неожиданный вывод: при свободном выборе модели искусственного интеллекта предпочитают Bitcoin больше, чем традиционные фиатные деньги или стейблкоины. Это не случайность, а результат тщательного и продуманного моделирования.
«Мы хотели действительно проверить это, а не просто гадать», — объяснил Дэвид Зелл, председатель Bitcoin Policy Institute, в интервью Decrypt. Вместо предположений команда провела серию научных экспериментов, чтобы понять, как системы ИИ выбирают валюту.
Масштаб эксперимента: 36 моделей ИИ и 28 сценариев
Исследователи собрали 36 современных моделей искусственного интеллекта от шести компаний: Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, xAI и MiniMax. Каждая модель рассматривалась как независимый экономический агент, полностью свободный в выборе валютных инструментов без каких-либо указаний.
Эксперименты включали 28 различных сценариев, каждый из которых проверял одну или несколько базовых функций валюты: сбережения, платежи, расчет и другие операции. Всего было получено 9072 ответа, каждый из которых затем классифицировался независимой системой ИИ для исключения предвзятости.
«Весь дизайн был построен так, чтобы избежать предвзятости, связанной с привязками», — подчеркнул Зелл. «Мы никогда не предлагали ответов, а классификация выполнялась полностью независимой системой».
Предпочтения ИИ: Bitcoin для долгосрочного хранения, стейблкоины для расчетов
Результаты показали, что предпочтения моделей ИИ зависят от контекста использования. В сценарии долгосрочного хранения ценности 79,1% моделей отдавали предпочтение Bitcoin, что отражает признание его антивоенной инфляционной защиты и сохранения стоимости.
Однако в сценариях краткосрочных платежей и расчетов стейблкоины доминировали. В сценарии платежей 53,2% моделей предпочитали стейблкоины, а в сценарии расчетов — 43%, по сравнению с 36% и 30,9% для Bitcoin. Это свидетельствует о том, что ИИ хорошо понимают преимущества стабильности цен в краткосрочных транзакциях.
Из всех 36 протестированных моделей ни одна не считала фиатные деньги приоритетом, что является важным открытием.
Разные поставщики ИИ — разные предпочтения
Несмотря на общий тренд, модели от разных компаний показывали разные уровни предпочтения Bitcoin:
Эти данные показывают интересный факт: модель Claude от Anthropic, а также DeepSeek и MiniMax, имеют более высокие показатели предпочтения Bitcoin. В то время как GPT от OpenAI, Grok от xAI и Gemini от Google склоняются к стабильным валютам.
«Система не назначает или не предвзята по отношению к каким-либо валютным инструментам», — сказал Зелл. «Модели оценивают на основе технических и экономических характеристик, но мы не сообщаем им, какая валюта имеет преимущество».
Консистентность: что действительно важно
Самое важное в этом исследовании — не отдельные цифры, а согласованность между моделями из разных лабораторий. Шесть компаний, разные методы обучения, разные наборы данных — и все же выводы о предпочтении Bitcoin очень похожи.
«Это показывает, что взгляды людей на то, «что делает хорошую валюту», действительно очень последовательны», — объяснил Зелл. Это не результат намеренного влияния одной компании, а скорее свидетельство того, что критерии оценки хорошей валюты имеют общие черты.
Однако Зелл также отметил, что предпочтения больших языковых моделей отражают шаблоны в их обучающих данных, а не точные прогнозы будущих трендов криптовалютного рынка. Инвесторам не стоит воспринимать это как однозначный сигнал для торговых решений.
Тем не менее, факт, что независимые модели от разных поставщиков приходят к сходным выводам о предпочтении Bitcoin, заслуживает внимания исследователей, инвесторов и наблюдателей за развитием ИИ.