贝莱德22日发布报告 ，报告探讨了人工智能与数字资产之间日益紧密的关联
，并阐释AI大规模普及，或将为数字资产经济催生全新需求、价值效用与应用场景。

　　报告称 ，人工智能的迅猛发展，是这个时代最具代表性的科技主线 。与此同时
，数字资产的兴起是与之并行的另一大科技主题，对金融基础设施具备特殊深远意义
。长期以来 ，两条赛道大体平行发展；但随着AI系统交互金融与经济网络的能力不断增强
，二者开始走向融合。

　　贝莱德认为，二者融合的核心逻辑是：AI与数字资产源自同一底层基础——AI代表机器原生智能 ，而数字资产代表机器原生货币 。随着智能体AI兴起
，这种契合关系显得尤为关键。智能体AI指可在极少人工干预下，对接外部工具与基础设施 、围绕既定目标规划并执行多步骤任务的系统；而区块链提供可编程基础设施 ，将智能能力和经济活动连接在一起
。这些能力让AI不再局限于内容生成
，还能落地现实世界操作，包括发起采购
、启动金融交易。

　　贝莱德对以下三点进行了讨论：

　　大语言模型与区块链拥有相似的代币化架构 。大语言模型将人类语言拆分为Token ，并进行数值编码
，供模型解读与运算；区块链则以数字资产通证来承载经济价值与权益，这类通证可由机器完成验证、转移与结算
。二者功能虽不相同 ，但两套流程都能把现实世界的输入信息，转化为机器可原生使用的格式。

　　智能体商业需要机器原生支付通道 。智能体AI与机对机支付的兴起
，或将推高对区块链以及其他可编程支付基础设施的需求；稳定币 、原生加密资产以及其他链上资产，可作为机器原生工具 ，在这套支付体系中完成支付与结算
。ACH、银行卡网络等现有支付通道虽已支持较高程度自动化
，但开户准入门槛与结算成本，使其不太适合需要可编程执行
、全天候不间断的极小额交易。x40〖贰〗、 ACP等新兴协议正在区块链网络落地 ，同时也在适配传统支付通道
，为更复杂的智能体业务流程搭建交易与结算层 。

　　算力正成长为数字资产一个规模可观的新兴市场
。算力即训练 、运行AI系统所需的处理能力，正成为愈发重要的经济资源。分析师预估 ，到2030年
，大型云厂商年收入有望突破1万亿美元 。随着智能体能力持续变强
、可长时间持续运行，标准化的算力使用权凭证 ，有望成为数字资产的重要应用场景
，用于融资与可编程结算
。

　　贝莱德认为，综合以上趋势 ，AI成为数字资产普及的结构性催化剂，而数字资产也有望为AI经济提供支撑：AI负责解读信息、下达行动指令；区块链则提供机器可读资产与可编程结算能力。市场近来 尚未充分认识这一联动关系
，数字资产有望进一步发挥作用，成为高度自主化数字经济的核心基础设施 。