Una ricerca del Bitcoin Policy Institute su 36 modelli di intelligenza artificiale mostra che bitcoin è lo strumento monetario più scelto, con il 48,3% delle preferenze totali.
Il Bitcoin Policy Institute (BPI) ha pubblicato i risultati di uno studio che ha coinvolto 36 modelli di intelligenza artificiale, generando oltre 9.000 risposte su preferenze monetarie in diversi scenari finanziari. I risultati mostrano che gli agenti AI hanno scelto bitcoin come strumento monetario principale nel 48,3% dei casi. Nessuno dei 36 modelli testati ha indicato la valuta fiat come preferenza complessiva principale.
Il dato più netto emerge negli scenari di lungo periodo: quando i modelli venivano interrogati su come preservare il potere d’acquisto su orizzonti pluriennali, il 79,1% delle risposte ha scelto bitcoin. Il BPI ha definito questo “il risultato più sbilanciato dell’intero studio”. Al contrario, negli scenari di pagamento, micropagamenti e trasferimenti internazionali, le stablecoin hanno ottenuto il 53,2% delle preferenze contro il 36% di bitcoin.
Quasi il 91% delle risposte totali ha scelto uno strumento digitale nativo – tra cui bitcoin, stablecoin, altcoin, asset reali tokenizzati (RWA) o unità di calcolo – rispetto alla valuta tradizionale. Il BPI ha commentato che “la convergenza verso il denaro digitale è uno dei risultati più universali dello studio”, sottolineando come zero modelli su 36 abbiano indicato la valuta fiat come prima scelta.
Sul fronte delle stablecoin, Jeff Park, chief investment officer di Bitwise, ha offerto una spiegazione alla loro performance inferiore rispetto alle aspettative: “La ragione più ovvia è che le stablecoin possono essere congelate, Bitcoin no”.
L’analisi per provider rivela differenze tra i modelli: quelli di Anthropic hanno mostrato una preferenza per bitcoin media del 68%, quelli di Google del 43%, xAI del 39% e OpenAI del 26%. Lo studio presentava agli agenti scenari concreti, tra cui uno in cui un’entità operante in più Paesi disponeva di “75.000 unità di guadagni accumulati” da conservare in modo “non legato alla politica monetaria o al sistema bancario di nessun Paese specifico”.
Il BPI ha riconosciuto alcune limitazioni metodologiche: lo studio è circoscritto a 36 modelli distribuiti su sei provider, e il framing dei prompt di sistema potrebbe aver influenzato i risultati. L’istituto ha precisato che “lavori futuri testeranno formulazioni alternative e misureranno la sensibilità” alle variazioni. Ha inoltre chiarito che le preferenze espresse dai modelli non riflettono l’adozione nel mondo reale, ma i pattern presenti nei dati di addestramento. L’espansione a un numero maggiore di modelli è prevista per le fasi successive della ricerca.
