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
。