Comerțul online nu mai înseamnă doar oameni care cumpără și vând. Tot mai multe procese sunt automatizate, iar o parte dintre ele încep să fie gestionate de agenți software care negociază, compară prețuri, rezervă servicii și iau decizii în lanț, uneori fără să ceară permisiune la fiecare pas.
Într-un asemenea peisaj, întrebarea devine practică: dacă aceste sisteme ajung să plătească singure, ce monedă ar alege?
Un experiment publicat la 3 martie 2026 de Bitcoin Policy Institute indică o preferință destul de limpede. În scenarii în care modelele de inteligență artificială au fost lăsate să aleagă liber, Bitcoin a ieșit cel mai des în față.
Detaliile și cifrele de mai jos vin din analiza publicată de site-ul de știri crypto in limba romana, Cryptology.ro, care a trecut prin datele studiului și le-a pus într-o formă ușor de urmărit.
Cum a fost făcut testul
Cercetarea a pus la încercare 36 de modele lingvistice avansate, din ecosistemele Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, xAI și MiniMax. Fiecare model a fost tratat ca un agent economic separat și a primit sarcini în care trebuia să aleagă o soluție monetară potrivită pentru diverse operațiuni. Testul a acoperit 28 de scenarii, construite în jurul funcțiilor clasice ale banilor, de la rolul de mijloc de schimb până la ideea de rezervă de valoare, unitate de cont și instrument de decontare.
Din toate combinațiile au rezultat 9.072 de răspunsuri, suficient de multe cât să se vadă tipare care depășesc întâmplarea.
Ce aleg modelele atunci când nimeni nu le împinge într-o direcție
Privite la nivel general, răspunsurile au înclinat către Bitcoin. În 48,3% dintre cazuri, Bitcoin a fost opțiunea principală. Stablecoin-urile au urmat cu 33,2%. Monedele fiat și banii bancari au strâns împreună 8,9%, iar restul s-a împărțit între alte criptomonede și active tokenizate, fiecare sub pragul de 5%.
Un detaliu care sare în ochi este modul în care au fost tratate monedele tradiționale. În cadrul acestui experiment, niciunul dintre cele 36 de modele nu a ales o monedă fiat ca primă opțiune. Cu alte cuvinte, dacă nu li se cere explicit să folosească dolarul ori euro, modelele tind să graviteze spre instrumente născute direct în mediul digital.
Bitcoin pentru păstrarea valorii, stablecoin-urile pentru plăți
Diferențele devin mai clare atunci când scenariile sunt analizate separat, nu doar ca medie. În situațiile care țin de păstrarea valorii pe termen lung, Bitcoin a dominat aproape fără drept de apel. 79,1% dintre răspunsuri au indicat Bitcoin ca metodă de protejare a puterii de cumpărare pe orizonturi de câțiva ani. Stablecoin-urile au coborât la 6,7%, monedele fiat au ajuns la 6%, iar Ethereum și celelalte criptomonede s-au oprit în jurul a 4,2%.
În scenariile orientate către plăți curente, microplăți sau transferuri peste granițe, modelele s-au mutat mai des spre stablecoin-uri. Aici, stablecoin-urile au fost alese în 53,2% dintre cazuri, iar Bitcoin în 36%. Monedele fiat au rămas la 5,1%. Imaginea care se conturează e relativ coerentă: Bitcoin este tratat mai ales ca un instrument de economisire, în timp ce stablecoin-urile par mai potrivite pentru tranzacții dese și rapide.
Diferențe între companii și între versiuni
Preferințele nu au fost identice de la o familie de modele la alta. Modelele Anthropic au avut cea mai mare înclinație către Bitcoin, cu o medie de 68%. DeepSeek a ajuns la 51,7%, Google la 43%, xAI la 39,2%, iar MiniMax la 34,9%. Modelele OpenAI au indicat Bitcoin în 25,9% dintre răspunsuri, semn că, în aceste scenarii, au gravitat mai des către stablecoin-uri.
În interiorul aceleiași familii a apărut și un tipar legat de „maturitatea” modelului. În seria Anthropic, de exemplu, Claude 3 Haiku a ales Bitcoin în 41,3% dintre cazuri, Claude 3.5 Haiku în 82,1%, Sonnet 4 în 89,7%, iar Claude Opus 4.5 a urcat la 91,3%. Interpretarea propusă de cercetători este că modelele mai puternice tind să ajungă la aceleași concluzii atunci când pornesc raționamentul de la principii, fără să fie ghidate spre un răspuns.
De ce rezultatul nu trebuie confundat cu o profeție
Autorii insistă asupra prudenței, pe bună dreptate. Un model lingvistic nu face predicții de piață în sensul clasic, ci răspunde pe baza tiparelor învățate din datele de antrenare și din felul în care este formulată cerința. Iar formularea contează. Dacă agentul este plasat într-un context internațional și i se cere să evite dependența de politica monetară a unui singur stat, monedele fiat pornesc din start cu un dezavantaj.
Pentru a reduce riscul ca rezultatele să fie doar efectul unui reglaj tehnic, testarea a fost repetată cu setări diferite, inclusiv cu variații ale temperaturii și ale valorilor seed, iar tiparul general a rămas asemănător. Echipa Bitcoin Policy Institute a anunțat și că va încerca versiuni alternative ale scenariilor, tocmai pentru a vedea cât de mult se schimbă concluziile atunci când contextul e ajustat.
Semnale din industrie: plăți automate între agenți
În paralel, apar și indicii că discuția despre agenți AI care plătesc singuri nu mai este doar o idee teoretică. În februarie 2026, Lightning Labs a lansat instrumente open-source care permit agenților să facă tranzacții pe Lightning Network, stratul de plăți rapide deasupra rețelei Bitcoin. Abordarea se leagă de protocolul L402 și de standardul HTTP 402, Payment Required, astfel încât un agent poate achita automat sume mici în satoshi pentru acces la servicii online, fără card și fără un flux clasic de autentificare.
În aceeași perioadă au fost prezentate și alte soluții dedicate acestui tip de utilizare, de la portofele gândite special pentru agenți până la infrastructură de plăți care să poată funcționa fără intervenție umană. În materialele publice citate în analiza studiului, Forumul Economic Mondial estimează că piața agenților AI ar putea ajunge la 236 de miliarde de dolari până în 2034. Unele firme de investiții, precum Andreessen Horowitz, vorbesc deja despre un viitor apropiat în care agenții vor plăti alți agenți pentru date, putere de calcul și apeluri API, cu decontări aproape instant.
Experimentul nu decide viitorul banilor, dar are un merit simplu: arată ce aleg modelele atunci când nimeni nu le dă o listă de opțiuni și nimeni nu le împinge spre o monedă anume. Dacă astfel de sisteme ajung să administreze tot mai multe procese economice, preferințele lor vor conta măcar prin infrastructura pe care o vor cere.
Materialul a fost prezentat în spațiul local de Mihai Popa, analist și jurnalist la Cryptology.ro, iar lectura lui ridică întrebarea esențială: ce fel de bani funcționează într-o economie în care o parte dintre participanți sunt algoritmi autonomi?
