貝萊德發布《智能經濟白皮書》：數位資產如何連接智能、商業與計算

作者：貝萊德

編譯：佳歡，ChainCatcher

執行摘要

人工智慧的迅猛發展是這個時代最突出的技術趨勢。與此同時，數位資產也在興起，尤其可能改變金融基礎設施。

過去，兩者大體沿著各自的路徑發展；如今，隨著 AI 系統越來越能夠與金融和經濟網絡互動，這兩條路徑開始交匯。

本文考察兩者日益緊密的聯繫，並說明 AI 的廣泛應用為何可能帶來尚未受到充分重視的數位資產需求，擴大數位資產的用途，並推動相關應用增長。

AI 和數位資產之所以能夠交匯，是因為兩者有一個共同基礎：AI 是機器原生的智能，數位資產則是機器原生的貨幣。隨著代理式 AI 興起，這種契合尤其重要。

代理式 AI 指能夠調用外部工具和基礎設施，在有限的人類干預下，圍繞既定目標規劃並執行多步驟任務的系統。區塊鏈則提供可編程的基礎設施，把智能與經濟活動連接起來。這些能力讓 AI 不再局限於生成內容，也能在現實世界中採取行動，包括購物和發起金融交易。

具體而言，我們探討三個主要交匯領域：

• 大語言模型的分詞與區塊鏈的資產代幣化，在結構上有相似之處。大語言模型把人類語言拆分為詞元，再將其編碼為數字，供模型理解和處理。

區塊鏈則把經濟價值及相關權利表示為數字資產代幣，以便機器驗證其轉移和結算。兩者的作用不同，但都把現實世界的輸入轉換為機器能夠直接使用的格式。

• 代理式商業需要機器原生的支付通道。代理式 AI 和機器間支付的興起，可能增加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，都可作為這些通道上的機器原生支付與結算工具。

ACH 和銀行卡網絡等現有通道已經支持大量自動化交易，但開戶要求和結算成本可能使它們不適合全天候、金額極小且需要按程序執行的交易。x402 和 ACP 等新協議正在區塊鏈網絡上部署，也與傳統支付通道的改造並行發展，為更複雜的代理式工作流程提供交易和結算支持。

• 算力正成為數位資產一個可能規模巨大的新市場。算力是訓練和運行 AI 系統所需的處理能力，正成為越來越重要的經濟資源。分析師估計，到 2030 年，超大規模雲服務商的雲業務年收入可能超過 1 萬億美元。

隨著 AI 代理能夠完成更複雜的任務，並持續自主運行，代表算力使用權的標準化權益可能成為數位資產的重要用途，用於融資和可編程結算。

綜合來看，AI 的普及可能持續推動數位資產的採用，數位資產也可能為 AI 經濟提供支持：AI 理解信息並決定如何行動，區塊鏈則提供機器可讀取的資產和可編程結算。這種聯繫尚未受到充分重視。隨著數位經濟越來越多地由自主運行的系統參與，數位資產可能成為其中更重要的基礎設施。

AI 與數位資產的代幣化

從架構上看，AI 與數位資產的代幣化有相似的目的：把信息和經濟權益轉化為離散、標準的表示形式，讓機器直接處理。

AI token 承載信息，數位資產代幣則代表一定的價值、所有權或其他經濟權益。

在大語言模型中，分詞器把人類可讀的文本拆成更小的單元，通常是詞、子詞或字符，並為它們分配數字標識。嵌入層再把這些標識轉換為向量，供模型計算。

模型生成數位化的詞元 ID，再將其解碼為人類可讀的文字。通過持續把輸入文本轉化為標準化的數字單元，大語言模型可以利用現代芯片擅長的高度並行計算，高效處理大量輸入。

區塊鏈用一種功能相近、但技術實現不同的方式處理價值儲存工具和經濟權益。數位資產代幣化，是將現金、基金權益、證券或其他所有權權益等金融資產或現實世界資產，表示為記錄在分佈式帳本上的標準化數字代幣。穩定幣等已有鏈上資產可以通過智能合約交易轉移。

在交易層面，這些資產由機器可讀取的交易數據及適用規則表示。網絡驗證交易是否獲得授權、是否有效，智能合約或交易腳本則執行特定資產的權限和條件。這些機制通過轉移代幣餘額來更新帳本。當一筆交易被記錄，並按照網絡的共識規則達到足夠的最終確認後，它就成為網絡正式帳本狀態的一部分。

在區塊鏈流程中，智能合約執行交易邏輯和金融資產專屬規則。AML（反洗錢）、KYC 和 KYA（核驗代理身份）等檢查通常在鏈下進行，以便核驗身份及合規數據，再將核驗結果傳到鏈上，判斷交易是否符合條件。

對於代幣化的現實世界資產，這些控制措施仍屬於更廣泛的法律和受監管服務框架，並依賴權威的鏈下登記系統；與此同時，它們也減少了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代幣化流程示意

這兩套流程，一套編碼人類語言中的信息，另一套編碼經濟權益。隨著智能系統與交易執行逐漸交匯，它們的聯繫變得更加重要。

兩者都使用結構化、機器可讀取的表示形式。因此，與許多彼此割裂的傳統系統相比，基於大語言模型的 AI 代理可以更直接地讀取區塊鏈數據。不同資產類別的表示方式更加標準化，也能減少為各個系統分別開發接口的工作，讓代理更容易協調涉及多種資產的複雜流程。

通過可編程接口，代理可以在執行獲授權交易前核對餘額和規則，並在交易後驗證結算，減少對人工流程的依賴。

比特幣政策研究所近期的研究為這一框架提供了初步支持：在受控模擬中，模型的回答通常傾向於用穩定幣進行日常支付，用比特幣長期儲值。這些發現反映的是模擬中的模型回答，並非對 AI 代理實際行為的觀察。

不過，它們提示了一種可能的 AI 原生貨幣架構：穩定幣用於交易，比特幣用於儲值。下文將討論，這種共同的機器原生基礎，可能支持一些傳統金融通道難以高效、低成本完成的代理式支付場景。

AI 代理的支付與結算

隨著 AI 代理能力增強、現實應用拓展，它們越來越需要適合機器自動發起、快速完成交易的支付與資產基礎設施。

加密原生的區塊鏈通道尤其適合全天候、高頻、金額不足一美分的機器間（M2M）交易，例如 API 調用、按需獲取數據，以及按使用量支付算力費用。

與此同時，經過改造的傳統支付系統仍將發揮重要作用，在企業與機器（B2M）、消費者與機器（C2M）的交易場景中，幫助代理與由人運營的企業及消費者對接。

穩定幣、原生加密資產、代幣化現實世界資產及其他可編程工具，可以按交易和資產份額所需的細分程度，全天候支持交易和數字所有權，包括將資產用作抵押品。

更廣泛地說，代幣化能夠為不同資產類別提供標準化、機器可讀取的表示，減少金融系統之間逐一開發接口的工作，使代理更高效地協調日益複雜的流程。

許多現有支付通道不太適合交易量大、單筆金額低的代理式交易。主要限制包括：

• 開立賬戶、配置憑證和取得授權等流程可能需要人類參與；

• 商戶受理支付所需的費用，可能讓極小額交易在經濟上不可行；

• 結算與最終確認存在限制。多數 ACH 交易可在一個工作日或更短時間內結算；銀行卡授權幾乎即時完成，但商戶結算和爭議處理的最終確認可能需要更長時間；

• 隨著機器發起的交易量增長，系統擴展能力可能受到限制。

代理式支付協議建立在 MCP 和 A2A 等基礎標準之上：MCP 幫助代理連接外部系統，A2A 幫助代理彼此通信。

Anthropic 於 2024 年 11 月推出 MCP（模型上下文協議），為 AI 應用訪問外部數據和工作流程提供統一標準。谷歌於 2025 年 4 月推出 A2A（Agent2Agent），讓不同平台上的代理能夠通信與協作。

使用 MCP 和 A2A 的代理還會調用多種代理式支付協議，完成涉及付款的複雜流程。

Coinbase 開發的開放支付協議 x402 利用 HTTP 402"需要付款"狀態碼，讓機器可以發起支付。該協議不依賴特定區塊鏈，USDC 等穩定幣是其早期主要應用之一；它也正在成為高速機器間交易的一項潛在標準。

x402 提供全天候、近實時、可驗證的結算，可降低資源提供方承擔的交易對手風險，讓其在確認收款後立即交付所請求的數據或服務。

由於使用鏈上錢包持有的穩定幣等數字貨幣，x402 可以在無人干預的情況下支持高頻、小額交易。如果交易在無需許可的網絡上結算，使用量增長可能帶來更多區塊空間和驗證者服務需求，並進一步增加對原生加密資產的需求。

不過，這種需求最終能為原生資產帶來多大價值，仍取決於各網絡的手續費、質押和交易費代付機制。

其他新興標準把代理式交易與現有支付通道連接起來，也為可信的金融交易建立授權和驗證規則。

Stripe 與 Tempo 開發的機器支付協議 MPP 支持 API 和其他 HTTP 資源收費，並允許通過穩定幣或傳統支付方式靈活結算。Stripe 與 OpenAI 開發的代理式商業協議 ACP 讓代理與商家通過程序自動完成結帳，同時允許賣家繼續使用現有的商業和支付基礎設施。

谷歌的代理支付協議 AP2 使用基於密碼學的授權憑證和審計記錄，證明用戶已授權；Visa 的可信代理協議 TAP 則幫助商家驗證可信代理，並安全接收支付憑證。

圖 2 展示一個簡化的代理式支付流程。

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、偏好和已獲授權的支付信息，隨後（3）通過 A2A 將數據收集任務交給專門負責旅行的 AI 子代理。子代理（4）調用付費的機票和酒店房價 API，相關費用通過 x402 支付並在鏈上結算。主代理根據返回的信息（5）通過航空公司和酒店的結帳系統完成預訂，最後（6）向用戶返回行程和收據。

圖 2：基礎協議與金融協議協同的代理式工作流程示意

多類數字資產都可支持代理式商業，但穩定幣可能會成為交易中的主要工具。

穩定幣是旨在相對某一參照貨幣維持穩定價值的數字代幣，最常見的參照貨幣是美元。價格穩定使其成為可靠的記帳單位，也提高了定價和結算的可預測性。

穩定幣是規模最大的代幣化現實世界資產類別：截至 2026 年 9 月，流通市值超過 3000 億美元。經調整後的穩定幣交易量在 2025 年超過 11 萬億美元，與 Visa 和 Mastercard 的年度交易量處於相近的數量級。

不過，這些指標的統計口徑不同，不能直接比較。穩定幣交易量仍遠低於 2025 年通過 ACH 轉移的 93 萬億美元；但從 2020 年至 2025 年，穩定幣交易量的複合年增長率為 80%，相比之下 ACH 約為 8.5%。

監管規則日益清晰，包括美國《GENIUS 法案》、歐盟 MiCA、香港的穩定幣發牌制度和新加坡的穩定幣監管框架，應有助於穩定幣繼續普及和增長。

圖 3：穩定幣與主要銀行卡網絡的交易量

對數字資產而言，這一增長的影響不僅限於穩定幣，也延伸到穩定幣發行和結算所依托的區塊鏈網絡。

許多主要穩定幣在多條區塊鏈上發行，市場參與者可以根據成本和技術適配程度，選擇受到支持的結算網絡。這些網絡包括以太坊等通用型無需許可網絡，也包括 Circle 的 Arc 等專為穩定幣設計的網絡。

在 Arc 上，USDC 被設計為直接支付 gas 的原生資產。在無需許可的網絡上，ETH 等原生加密資產用於支持共識、支付驗證者報酬和交易費，以及完成結算。隨著穩定幣活動擴大，對區塊空間和網絡服務的需求可能增加，進而帶來與使用量相關的原生資產需求。

不過，這種需求最終能為原生資產帶來多大價值，取決於各網絡的手續費、質押和交易費代付機制。Arc 還提供另一種互補模式：支付活動增加，可能讓 USDC 作為結算資產和交易費支付工具的用途進一步擴大。

算力市場的數字資產機會

AI 系統和代理運行需要大量算力與能源。投資者大多關注建設 AI 基礎設施所需的巨額資本支出，有估計認為，2025 年至 2030 年間 AI 資本支出累計將超過 5 萬億美元。但支持 AI 部署的持續運營支出同樣值得關注。

這筆運營支出中，相當一部分流向 AI 雲算力市場：該市場通過提供現有 IT 設備的算力及運行設備所需的電力獲得收入。隨著市場擴大，算力正成為一種獨立、龐大且越來越具有投資屬性的經濟資源，並可能催生新的數字資產類別。

如果以超大規模雲服務商的主要雲業務板塊粗略衡量市場規模，分析師對亞馬遜雲服務、微軟 Intelligent Cloud 和谷歌雲的綜合預期顯示，到 2030 年，三者合計收入約為 1.1 萬億美元，較 2025 年的複合年增長率為 29%。

隨著算力成為更重要的經濟投入，市場對算力定價、分配，以及為其提供融資和對沖工具的需求也會增加。

歷史上，大型資源市場逐步發展出交易基礎設施，以改善流動性和風險管理。我們認為，隨著 AI 應用擴大，算力也可能走上類似的道路。近期市場發展已經顯露這種趨勢，包括以 GPU 為支撐的融資安排，以及圍繞長期、與使用量掛鉤的算力收入設計的融資平台。

這些融資方式反映出，獲取先進 GPU 和為前沿模型建設算力需要大量前期投入。隨著模型進步，訓練與推理需求都應持續增長。推理指模型部署後處理請求並生成結果的計算過程。

隨著 AI 的現實應用擴展，預計到 2030 年，推理將成為規模最大的 AI 工作負載，在數據中心用電需求中占比進一步提高。潛在的推理用戶覆蓋企業和個人消費者，數量遠多於高度集中的訓練市場參與者，也更為分散。

圖 4：全球數據中心用電需求，按工作負載劃分

即使這個市場正在形成，標準化算力產品要實現規模化，仍須解決合同設計和市場結構方面的重要難題。

其中包括考慮不同代際芯片生產效率的顯著差異、不同地區的成本差異，尤其是能源價格分化；也包括為現金結算和按合同交付算力建立可行標準。

我們認為，這些設計問題很重要，但最終可以解決。

成熟的大宗商品市場通過基差交易、差價合約等方式，管理資產之間的差異和各地價格的不同，這些經驗可供算力市場借鑒；鏈上的代幣化市場則可能利用共享結算基礎設施，支持按地區和硬件類型細分的合約。

隨著這些框架成熟，我們預計包括交易所交易的算力期貨在內的標準化產品，能夠提高價格發現的透明度，並幫助算力供應方和使用方更有效地對沖風險。

標準化算力合約還可能產生取得算力及相關使用權的權益。這些權益可通過可編程基礎設施表示、轉讓、用作抵押品並完成結算。這又可能吸引更多機構投資者參與，使算力成為數字資產市場的新機會。

如果代理式 AI 的應用擴大，代理開始更多地通過 x402 等可編程支付通道尋找、配置、優化並支付算力，這套機制的價值可能更加明顯。

代理可以查詢實時市場 API，按價格、性能、延遲、位置和硬件類型比較可用算力，再配置最適合某項工作負載的資源。MCP 和 A2A 可以幫助代理獲取數據、彼此協調，x402 則可以支持按次、按模型處理的 token 數量或按任務結算。

這套機制有望讓算力按需、彈性地即時接入，並減少人工干預。雖然目前代理式支付活動仍處於早期階段，但自主代理與機器原生支付在結構上的契合，使其成為生態發展中值得關注的方向。

圖 5：代理優化和獲取按需算力的工作流程示意

Stripe 於 2026 年 8 月同意收購 OpenRouter。這是一個早期跡象，表明模型路由和算力使用優化正開始進入圍繞 AI 建立的金融基礎設施。

OpenRouter 根據工作負載需求，以及成本與性能之間的取捨，在 80 多家提供商的 400 多個模型之間分配任務，說明高效分配稀缺算力具有經濟價值。

Stripe 本身的業務佈局也值得關注：它已涉足支付、穩定幣、計費和代理式商業等領域；這筆交易顯示，算力採購、按使用量計費與可編程結算可能逐步交匯。我們認為，未來代理可能通過區塊鏈和其他可編程支付通道，自主尋找算力並付款。

結論

隨著機器在經濟活動中發揮更大作用，AI 與基於區塊鏈的數字資產正日益交匯。大語言模型的分詞與區塊鏈的資產代幣化都建立了結構化、機器可讀取的表示形式，使 AI 代理能夠更直接地對接可編程資產。

穩定幣和 x402 等協議則可能支持高頻、小額、全天候的交易。與此同時，標準化且具有流動性的算力權益市場，可能讓代理在推理需求擴大時尋找算力、優化使用、安排融資並付款。

目前整個生態仍處於早期階段，代理式支付活動和算力市場流動性都還有限。隨著 AI 應用擴大、代理系統能力增強，數字資產可能在 AI 的經濟基礎設施中變得越來越重要，並拓展穩定幣、代幣化現實世界資產，以及支持區塊鏈結算的原生加密資產的用途。