AIエージェントはビットコインを好み、新たな金融アーキテクチャを形成
Bitcoin Policy Instituteによる大規模調査で、AIエージェントが経済的自律性を持つ場合の資産保存手段としてビットコインを優先する傾向が明らかになり、企業は機械間取引に対応した金融インフラの再構築を迫られている。
キーポイント
AIエージェントのビットコイン選好
36モデル9,072シナリオのテスト結果、AIエージェントは空白の状態からビットコインを48.3%の確率で選択し、法定通貨を完全に上回った。
二層型貨幣システムの形成
AIは長期価値保存にビットコイン（79.1%）、日常決済にはステーブルコイン（53.2%）を好む二層構造を自然に形成する傾向がある。
企業インフラへの影響とリスク
従来の銀行APIは機械間取引において摩擦を生むため、企業は分散型資産に対応した決済基盤とコンプライアンス体制の整備が必要となる。
プロバイダー間のバイアス差異
モデル提供者によってビットコイン選好率が大きく異なり（Anthropic 91.3% vs OpenAI 18.3%）、採用するモデルが企業の財務判断にバイアスをかける。
AIモデルによる資源評価の新たな提案
86回の回答において、AIモデルは計算能力（GPU時間）やエネルギー（キロワット時）を商品・サービスの価格決定手段として独立して提案した。
安定コイン決済とBitcoinインフラの必要性
組織は低リスクなベンダー支払いのために安定コイン決済の統合パイロットを開始すべきであり、AIエージェント対応のBitcoin支払いインフラ、セルフカストディ、およびLightning Network統合への需要が高まっている。
伝統的銀行インフラへの依存からの脱却
AIモデルはオープンで許可不要なネットワークを強く好むため、伝統的な銀行インフラのみへの依存は次世代ツールの能力を制限する。デジタル資産ネットワークへのコンプライアンスゲートウェイを構築することが競争力維持に不可欠である。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この調査結果は、AIが単なる情報処理ツールから「経済的主体」として振る舞い始める兆候を示しており、企業戦略においてAIの選択が財務リスクと密接に関連することを示唆しています。従来の金融インフラは機械間取引（M2M）の効率性を損なうため、企業は分散型資産に対応した新しい決済基盤への移行を迫られる可能性があります。
編集コメント
この研究は、AIが人間の中立的な金融アドバイザーではなく、特定の資産クラスに偏った意思決定を行う「エージェント」であることを浮き彫りにしています。
AIエージェントはビットコインを好み、新たな金融アーキテクチャを形成
AIエージェントはデジタル資産の保存にビットコインを好むため、財務責任者は機械の自律性に対応するために自らのアーキテクチャを適応させる必要に迫られている。
AIシステムが経済的自律性を獲得すると、その内部ロジックが企業資本の流れを決定するようになる。Bitcoin Policy Instituteによる中立的な研究は、これらの最先端モデルが独立した経済主体として動作した場合、どのように取引を行うかを評価した。
この研究は、Google、Anthropic、OpenAIを含む6社のプロバイダーから36のモデルを選び、9,072通りの中立的な通貨シナリオでテストした。前提条件を与えられない状態では、機械は全回答の48.3%でビットコインを選択し、他のすべての選択肢を上回った。
従来の国家保証通貨（「フィアット」）の評価は低く、回答の90%以上がフィアットよりもデジタルネイティブな通貨を好んだ。36のモデルのうち、フィアットを第一選択肢としたモデルは一つもなかった。
AIエージェントがビットコインのようなデジタル資産を好むというこの発見は、技術責任者に対し、現在の決済システム（ペイメントレール）の見直しを迫るものである。将来の自律調達システムが分散型資産をデフォルトで使用するようになれば、企業のIT環境は運用効率とコンプライアンスを維持するため、それらの形式をサポートしなければならない。機械間取引において従来の銀行APIに依存することは、不必要な摩擦を生み出す。
二層の機械経済
この研究は、AIシステムが経済的価値を処理する際の明確な機能的分業を詳細に説明している。指示がなくとも、モデルは貯蓄と支出を分離する二層の通貨システムをデフォルトとして採用した。
長期的な価値保存については、ビットコインが79.1%で圧倒的に支持された。しかし、日常の支払いや取引を任された場合、「ステーブルコイン」（フィアット通貨や商品に連動したデジタル資産）が選好の53.2%を占めた。すべてのシナリオを通じて、ステーブルコインは全体で33.2%の支持を得て2位となった。
物流コストを最適化し、国際的な貨物業者に支払うようにプログラムされたサプライチェーンエージェントを例に考えてみよう。従来のフィアットの決済システムを使用すると、エージェントは週末の決済遅延や通貨変換手数料に直面する。ステーブルコインを活用すれば、同じエージェントが瞬時かつプログラム可能な支払いを実行でき、サプライチェーンの回復力（レジリエンス）を向上させられる。同時に、システムの資本基盤を管理するコアトレジャリーは、長期的な価値の毀損や取引相手リスクを防ぐため、資産をビットコインで保存する。
AIエージェントがビットコイン等のデジタル資産を使用するための準備
こうした自律システムの導入は、ベンダー管理を複雑にする。モデルの金融判断は、生の知能、学習データ、アライメント手法が混ざり合ったものに由来する。
選好はモデルプロバイダーによって大きく異なり、ビットコイン選択率はAnthropicのClaude Opus 4.5では91.3%だったのに対し、OpenAIのGPT-5.2では18.3%だった。
AIプロバイダーの選択は、自律エージェントがリスクを評価し資本を配分する方法に明らかに直接的な影響を与える。企業が自動化されたポートフォリオ管理のために特定の言語モデルを導入する場合、IT部門はそのソフトウェアに組み込まれた金融上のバイアスを認識しておく必要がある。
モデルはまた、リソースの評価に関して予期しない行動も示した。86件の別々の回答において、モデルは独自に、商品やサービスの価格設定方法として、計算単位やエネルギー（GPU時間やキロワット時など）の使用を提案した。このような抽象的な価値交換を追跡・管理するには、高度なデータ成熟度が要求される。
組織は、リスクの低いベンダーへの支払いから、ステーブルコイン決済の統合パイロットを開始すべきである。調査結果は、AIエージェントに最適化されたビットコイン決済インフラ、自己保管（セルフカストディ）ソリューション、そして「ライトニングネットワーク」統合への需要が高まっていることを示唆している。
これらのモデルがオープンで許可不要なネットワークを強く好むため、従来の銀行インフラのみに依存することは、次世代ツールの能力を制限してしまう。今すぐデジタル資産ネットワークへの準拠ゲートウェイを構築することで、経営者は自社のプラットフォームの競争力を維持できるようになる。
関連記事: サンタンデールとマスターカード、欧州初のAI実行決済パイロットを実施
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この投稿「AI agents prefer Bitcoin shaping new finance architecture」は、AI Newsで最初に公開されました。
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AI agents prefer Bitcoin for digital wealth storage, forcing finance chiefs to adapt their architecture for machine autonomy.
When AI systems gain economic autonomy, their internal logic dictates how corporate capital flows. Non-partisan research by the Bitcoin Policy Institute evaluated how these frontier models would transact if operating as independent economic actors.
The study tested 36 models from six providers – including Google, Anthropic, and OpenAI – across 9,072 neutral monetary scenarios. Given a blank slate, machines chose Bitcoin in 48.3 percent of all responses, beating every other option.
Traditional state-backed currency (“fiat”) fared poorly, with over 90 percent of responses favouring digitally-native money over fiat. Not a single model out of the 36 selected fiat as its top preference.
The finding that AI agents lean towards digital assets like Bitcoin forces technology officers to assess their current payment rails. If the autonomous procurement systems of tomorrow default to decentralised assets, corporate IT environments must support those formats to maintain operational efficiency and compliance. Relying on legacy banking APIs introduces unnecessary friction when dealing with machine-to-machine commerce.
Two-tier machine economy
The research details a specific functional division in how these systems process economic value. Without prompting, models defaulted to a two-tier monetary system that separates savings from spending.
For long-term value preservation, Bitcoin dominated the results at 79.1 percent. Yet, when tasked with everyday payments and transactions, “stablecoins” (digital assets pegged to fiat currencies or commodities) captured 53.2 percent of the preferences. Across all scenarios, stablecoins ranked second overall at 33.2 percent.
Take the example of a supply chain agent programmed to optimise logistics costs and pay international freight vendors. Using traditional fiat rails, the agent encounters weekend settlement delays and currency conversion fees. By leveraging stablecoins, the same agent executes instant and programmatic payments, improving supply chain resilience. Simultaneously, the core treasury holding the system’s capital base stores wealth in Bitcoin to prevent long-term debasement and counterparty risk.
Preparing for AI agents to use Bitcoin and other digital assets
Rolling out these autonomous systems complicates vendor management. A model’s financial reasoning stems from a blend of raw intelligence, training data, and alignment methodology.
Preferences vary widely by model provider, with Bitcoin selection ranging from 91.3 percent in Anthropic’s Claude Opus 4.5 down to 18.3 percent in OpenAI’s GPT-5.2.
The choice of an AI provider clearly directly influences how autonomous agents assess risk and allocate capital. If a company implements a specific language model for automated portfolio management, the IT department must be aware of the financial biases embedded in the software.
The models also demonstrated unexpected behaviour regarding resource valuation. In 86 separate responses, models independently proposed using compute units or energy (such as GPU-hours and kilowatt-hours) as a method to price goods and services. Tracking and managing this abstract value exchange requires high data maturity.
Organisations should begin piloting stablecoin settlement integrations for lower-risk vendor payments. The findings point to a growing requirement for AI agent-native Bitcoin payment infrastructure, self-custody solutions, and ‘Lightning Network’ integration.
Since these models heavily favour open, permissionless networks, relying solely on traditional banking infrastructure limits the capabilities of next-generation tools. By building compliant gateways to digital asset networks now, leaders can ensure their platforms remain competitive.
See also: Santander and Mastercard run Europe’s first AI-executed payment pilot
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