貝萊德深度研報：AI與數字資產的交匯，正在開啟「機器原生經濟」

編譯：金色財經

按：9月23日，貝萊德發佈研究論文「機器原生經濟：數字資產如何連接智能、商業與算力」，探討了AI與數字資產之間日益增長的聯繫，並解釋了為什麼AI的廣泛應用可能會推動數字資產經濟領域的新需求、新用途和新應用。以下為全文內容：

摘要

AI的超常增長是這一時代最具標誌性的技術主題。與此同時，數字資產的崛起是一個並行的技術主題，對金融基礎設施具有尤為重要的影響。歷史上，這兩大主題大體沿各自平行的軌道發展，但隨著 AI 系統與金融、經濟網絡交互的能力不斷增強，它們正開始交匯。本文考察這一日益緊密的關係，並解釋為何 AI 的廣泛採用可能成為數字資產經濟中一個被低估的需求、效用與應用增長來源。

在這一融合的核心，AI 與數字資產都源自一個共同的基礎：AI 代表機器原生智能，數字資產代表機器原生貨幣。隨著agentic AI的興起，這種契合尤為關鍵——代理型 AI 指能夠在有限人工干預下與外部工具和基礎設施交互、圍繞既定目標規劃並執行多步驟任務的系統；而區塊鏈則提供可編程基礎設施，把智能與經濟活動連接起來。這些能力將 AI 從內容生成推進到現實世界的行動，包括完成購買和發起金融交易。

具體而言，我們探討三個關鍵的重疊領域：

**大語言模型與區塊鏈具有類似的Tokenization架構。**大語言模型將人類語言切分為詞元（token），並對其進行數值化編碼，以便模型解釋和處理。區塊鏈同樣將經濟價值與權益表示為數字資產代幣（token），其設計目標是可由機器驗證的轉移與結算。二者的功能各不相同，但兩種流程都把現實世界的輸入轉化為機器可以原生使用的格式。
**代理型商業需要機器原生的支付通道。**代理型 AI 與機器對機器支付的興起，可能提升對區塊鏈及其他可編程支付基礎設施的需求；穩定幣、原生加密資產和其他鏈上資產，可以作為在這些通道上進行支付與結算的機器原生工具。ACH 和卡組織網絡等現有通道已支持相當程度的自動化，但其開戶要求與結算經濟性，可能使其不太適合需要可編程執行的 7×24 小時、極小金額交易。x402 和 ACP 等新興協議正部署在區塊鏈網絡之上，並與傳統支付通道的適配方案並行推進，為更複雜的代理型工作流構建交易與結算層。
**算力正在成為數字資產一個新興且可能規模巨大的市場。**算力，即訓練和運行 AI 系統所需的處理能力，正成為日益重要的經濟資源。分析師估計，到 2030 年，超大規模雲服務商的雲業務收入年化可能超過 1 萬億美元。隨著代理能力更強、持續時間更長，對算力容量的標準化權益主張，可能成為數字資產在融資與可編程結算方面的重要用例。

綜合來看，這些發展使 AI 成為數字資產採用的結構性催化劑，也使數字資產成為 AI 經濟的潛在助推者：AI 解讀信息並指導行動，區塊鏈則提供機器可讀的資產與可編程結算。這一關係仍被低估，並可能擴大數字資產作為日益自主的數字經濟核心基礎設施的角色。

AI 與數字資產的代幣化將現實世界的輸入轉化為機器原生的表示形式

在架構層面，AI與數字資產中的代幣化發揮著類似的作用：把信息和經濟權益轉化為離散的、標準化的、機器能夠原生處理的表示形式。AI Token編碼信息，而數字資產代幣代表價值、所有權或經濟權益的單位。在大語言模型（LLM）中，分詞器將人類可讀的文本切分為更小的單元——通常是單詞、子詞或字符——並將其映射為數值標識符。隨後，嵌入層將這些標識符轉換為模型可用於計算的向量表示。模型生成數值形式的詞元 ID，再被解碼回人類可讀的文本。通過持續將輸入文本轉化為標準化的數值單元，LLM 能夠利用現代芯片擅長的高度並行計算，高效處理大規模輸入流。

區塊鏈對價值儲存和經濟權益採用功能上可比、但技術上不同的流程。數字資產代幣化，是指將現金、基金份額、證券或其他所有權主張等金融資產或現實世界資產（RWA）表示為記錄在分佈式賬本上的標準化數字代幣的過程。穩定幣等既有鏈上資產可通過智能合約交易進行轉移。在交易層面，這些資產通過機器可讀的交易數據與治理規則來表達。網絡驗證授權與交易的合法有效，智能合約或交易腳本則施加該資產特有的權限與條件。這些機制共同通過轉移代幣餘額來更新賬本。一旦交易被記錄，並在網絡共識規則下獲得充分的最終性，它便成為網絡規範賬本狀態的一部分。

在區塊鏈工作流中，智能合約執行交易邏輯，並施加針對金融資產的特定規則。反洗錢（AML）、了解你的客戶（KYC）與了解你的代理（KYA）核查通常在鏈下進行，因為身份與合規數據可以在鏈下評估，驗證結果再傳遞到鏈上，用於判定交易資格。對於代幣化的 RWA，這些管控處於更廣泛的法律與受監管服務框架之內，該框架依賴權威的鏈下登記系統，同時減少對封閉數據庫和人工對賬的依賴。

圖 1：大語言模型與區塊鏈交易中的Tokenization流程示意

這些並行的工作流——一個編碼人類語境，另一個編碼經濟權益——隨著智能系統與交易執行不斷融合而變得更加重要。兩套系統都使用結構化的、機器可讀的表示形式，這使基於 LLM 的 AI 代理能夠比面對許多碎片化的傳統系統時，與區塊鏈數據建立更直接的接口。反過來，跨資產類別更高的標準化程度可減少對定製化集成的依賴，並使代理更容易編排更複雜的多資產工作流。通過可編程接口，代理可以在執行經授權的交易並驗證結算之前評估餘額與規則，對人工流程的依賴有限。

比特幣政策研究所近期的研究為該框架提供了初步支持：其報告稱，在受控模擬中，模型輸出總體上更偏好用穩定幣進行日常支付、用比特幣進行長期價值儲存。這些發現反映的是模擬的模型回答，而非實際觀測到的代理行為，但指向一種潛在的 AI 原生貨幣架構——穩定幣充當交易貨幣，比特幣充當價值儲存手段。正如下一節所探討的，這一共享的機器原生基礎可能支撐起有意義的代理支付用例，而某些傳統金融通道在這些用例上可能效率或經濟性較低。

機器原生交易需要專門構建的代理支付協議

隨著 AI 代理能力增強、現實應用擴展，它們日益需要為機器速度的商業活動原生設計的支付與資產基礎設施。加密原生的區塊鏈通道尤其適合 7×24 小時運行的高頻、低於 1 美分的機器對機器（M2M）交易，包括 API 調用、按需數據和按用量計費的算力。與此同時，經過改造的傳統支付系統在把代理與由人運營的企業和消費者連接起來時（即企業對機器 B2M、消費者對機器 C2M）仍將十分重要。

穩定幣、原生加密資產、代幣化的現實世界資產以及其他可編程工具，可以支持交易與數字所有權（包括作為抵押品使用），並在全天候運行的基礎上滿足所需的粒度。更廣泛地說，代幣化可以跨資產類別提供標準化的、機器可讀的表示形式，減少金融基礎設施中的定製化集成，並使代理能夠更高效地編排日益複雜的工作流。

許多現有支付通道不太適合高交易量、低單筆金額的代理型交易，原因包括：

賬戶開立、憑據簽發與授權流程可能需要人工參與；
商戶受理費用可能使極小金額交易變得不經濟；
結算與最終性方面的限制：多數 ACH 交易量在一個營業日或更短時間內結算，卡授權幾乎即時，但商戶結算與爭議最終確認可能需要更長時間；以及
隨著機器產生的交易量增長，可能存在可擴展性方面的限制。

代理支付協議建立在 MCP 和 A2A 等基礎標準之上，這些標準將代理與外部系統以及彼此連接起來。**MCP（模型上下文協議，Model Context Protocol）**由 Anthropic 於 2024 年 11 月推出，規範了 AI 應用訪問外部數據與工作流的方式。**A2A（Agent2Agent）**由 Google 於 2025 年 4 月發佈，使代理能夠跨平台通信與協作。

使用 MCP 與 A2A 的代理，會借助多種代理支付協議來完成涉及支付的複雜工作流。x402是 Coinbase 開發的一種開放支付協議，它使用 HTTP 402「需要付款（Payment Required）」狀態碼來支持由機器發起的支付。該協議與區塊鏈無關，USDC 等穩定幣是其早期的主要用例之一，並正逐漸成為高速 M2M 交易的一種潛在標準。通過提供 7×24 小時、近乎實時、可驗證的結算，x402 可以降低資源提供方的交易對手風險敞口，並在支付確認後立即交付所請求的數據或服務。**由於 x402 使用數字貨幣（包括持有在鏈上錢包中的穩定幣），它能夠支持高頻、小額交易而無需人工干預。**當結算發生在無需許可的網絡之上時，更高的使用量可能提升對區塊空間和驗證者服務的需求，從而形成通向原生加密資產的潛在傳導渠道。價值捕獲的程度將取決於各網絡的費用、質押與 Gas 代付設計。

其他新興標準則把代理型交易與現有支付通道連接起來，並為可信的金融執行建立護欄。由 Stripe 和 Tempo 開發的機器支付協議（MPP），支持為 API 及其他 HTTP 資源付費，並可通過穩定幣或傳統支付方式靈活結算。由 Stripe 和 OpenAI 開發的代理商業協議（ACP），支持代理與企業之間以編程方式完成結賬，同時允許賣方保留其現有的商業與支付基礎設施。Google 的代理支付協議（AP2）使用加密授權憑證與審計軌跡來提供用戶授權的證據，而 Visa 的可信代理協議（TAP）幫助商戶驗證可信代理並安全接收支付憑據。

圖 2 展示了一個簡化的代理支付工作流。人類用戶（1）要求代理在指定預算內預訂機票和酒店。主 AI 代理（2）通過 MCP 連接器訪問用戶的日曆、偏好和已授權的支付信息，然後（3）通過 A2A 將數據收集工作委派給專門的 AI 差旅子代理。子代理（4）調用付費的機票與房價 API，相關支付通過 x402 處理並在鏈上結算。利用返回的信息，主代理（5）通過航空公司和酒店的結賬系統完成預訂，並（6）將行程與收據返回給用戶。

圖 2：涉及基礎協議與金融協議的代理型工作流示意

多種數字資產都可能支持商業智能體，但穩定幣很可能在交易用途上領先。穩定幣是旨在相對於某一參考貨幣（最常見的是美元）維持穩定價值的數字代幣。其價格穩定性提供了可靠的價值尺度，並在定價與結算方面帶來更強的可預測性。穩定幣是代幣化現實世界資產中規模最大的類別，截至 2026 年 9 月，流通市值超過 3,000 億美元。2025 年，經調整的穩定幣交易量超過 11 萬億美元，與 Visa 和 Mastercard 的年度支付量處於大致同一區間。經調整的穩定幣交易量仍遠低於 2025 年通過 ACH 轉移的 93 萬億美元；不過從 2020 年到 2025 年，其複合年增長率（CAGR）為 80%，而 ACH 約為 8.5%。監管環境日益清晰——包括美國的《GENIUS 法案》、歐盟的 MiCA、香港的穩定幣發牌制度以及新加坡的穩定幣監管框架——應當會支持穩定幣的持續採用與增長。

圖 3：穩定幣與主要卡組織網絡的交易量

對數字資產而言，這一增長的影響超出穩定幣本身，延伸至其發行與結算所在的區塊鏈網絡。許多主要穩定幣在多個區塊鏈上發行，使市場參與者可以基於經濟性與技術適配度，在受支持的結算場所之間進行選擇。這些場所既包括以太坊這樣的通用型無需許可網絡，也包括 Circle 的 Arc 這類專門構建的穩定幣網絡——在 Arc 上，USDC 被設計為原生 Gas 資產。在無需許可網絡中，原生加密資產（例如 ETH）支撐共識、驗證者報酬、交易費用與結算。隨著穩定幣活動規模擴大，對區塊空間和網絡服務的更高需求可能支撐與使用量相關的需求以及這些資產潛在的價值捕獲，具體取決於各網絡的費用、質押與 Gas 代付設計。Arc 還提供了另一種互補模式：更高的支付活動可能加深 USDC 同時作為結算資產和交易費用支付手段的效用。

隨著自主代理激增，算力正成為數字資產一個新興且可能規模巨大的市場

AI 系統與代理的運行需要大量算力和能源。投資者主要關注建設 AI 基礎設施所需的資本支出（CapEx）規模，一些估計認為 2025 年至 2030 年間累計 AI 資本支出將超過 5 萬億美元。但支撐 AI 部署的持續運營支出（OpEx）上升同樣值得關注。其中相當一部分運營支出流向 AI 雲算力市場，該市場將已部署 IT 設備及其運行所需電力的使用權變現。隨著這一市場擴張，算力正成為一種獨特、規模龐大且日益可投資的經濟資源，可能支撐一類新的數字資產。以超大規模雲服務商的主要雲業務板塊作為市場規模的大致代理指標，市場一致預期顯示，亞馬遜雲科技（AWS）、微軟智能雲部門與 Google Cloud 到 2030 年的合計收入約為 1.1 萬億美元，相當於自 2025 年水平起 29% 的複合年增長率。

隨著算力成為更大的經濟投入要素，對容量進行定價和分配，並支持融資與對沖的需求也應隨之上升。從歷史上看，大型資源市場都發展出了改善流動性與風險管理的交易基礎設施。我們認為，隨著 AI 採用規模擴大，算力可能走上類似路徑。近期市場發展已指向這一方向，包括以 GPU 為支撐的融資，以及圍繞長週期、與使用量掛鉤的算力收入而設計的融資平台。這些結構反映出獲取領先 GPU、為建設前沿模型所需容量而投入的資本密集程度。隨著模型改進，訓練與推理兩方面的需求都應繼續增長。隨著現實世界的 AI 用例擴展，預計到 2030 年推理將成為最大的 AI 工作負載，並在數據中心電力需求中佔據日益增長的份額。潛在的推理用戶群體涵蓋企業與個人消費者，比訓練市場參與者這一集中群體要大得多，也更為分散。

圖 4：按工作負載劃分的全球數據中心電力需求

即便市場正在成形，在標準化算力產品能夠規模化之前，仍存在重要的合約設計與市場結構挑戰。這些挑戰包括：如何計入芯片代際生產力與區域經濟性（尤其是能源成本差異顯著之處）的實質性差異，以及為現金結算與合約容量的交付建立可行的標準。我們認為這些是重要但最終可以解決的設計考量。成熟大宗商品市場中使用的基差市場、差額合約及其他機制，為管理異質資產與本地化定價提供了有益的借鑒；而鏈上代幣化市場則可能在共享結算基礎設施內實現更細顆粒度的區域性與硬件特定合約。隨著這些框架成熟，我們預計標準化產品——包括交易所交易的算力期貨——將支持更透明的價格發現，並為算力容量的提供方與使用方帶來更有效的對沖。標準化的算力合約還可以創造對算力容量及相關使用權的權益主張，這些權益可被表示、轉移、質押為抵押品，並通過可編程基礎設施進行結算。這反過來可能擴大機構投資者的參與，並使算力成為更廣泛數字資產生態的一個新機會。

隨著代理型 AI 採用規模擴大，代理越來越多地通過 x402 等可編程支付通道發現、配置、優化並為算力付費時，這一功能可能變得尤為有價值。代理可以查詢實時市場 API，按價格、性能、時延、位置與硬件專長比較可用容量，然後配置最適合特定工作負載的資源。MCP 和 A2A 可以促進數據訪問與代理之間的協作，而 x402 可以支持按使用次數、按模型詞元或按作業的按需結算。這一框架可以在有限人工干預下實現彈性、即時（just-in-time）的算力獲取。儘管代理支付活動目前仍處於早期階段，但自主代理與機器原生支付之間的結構性契合，使其成為隨著生態發展值得關注的領域。

圖 5：優化並獲取按需算力的代理型工作流示意

Stripe 於 2026 年 8 月達成收購 OpenRouter 的協議，提供了一個早期的戰略信號：模型路由與算力使用優化正在成為圍繞 AI 的金融基礎設施的一部分。OpenRouter 根據工作負載需求與成本性能權衡，將工作負載分發到來自 80 多家提供商的 400 多個模型上，凸顯了高效分配稀缺算力的經濟價值。買方本身也關乎這一論點：考慮到 Stripe 在支付、穩定幣、計費與代理型商業領域的廣泛活動，這筆交易指向算力採購、按用量計費與可編程結算之間潛在的融合。在我們看來，這可能支撐一個未來：Agent通過區塊鏈和其他可編程支付通道自主獲取算力並為其付費。