Saylor reage a estudo sobre dinheiro com IA e reforça aposta otimista no Bitcoin

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há 1 horaFonte: u.today
Saylor reage a estudo sobre dinheiro com IA e reforça aposta otimista no Bitcoin

Michael Saylor, presidente executivo da Strategy e um forte defensor do Bitcoin, respondeu ao mais recente estudo sobre os tipos de dinheiro preferidos por modelos de inteligência artificial. O líder do setor cripto reforçou sua convicção de que o Bitcoin (BTC) é a ferramenta de poupança ideal.

"Dinheiro inteligente poupa em Bitcoin", Saylor disse no X após a mais recente atualização trimestral do projeto de pesquisa "Money for AI".

Segundo relatos, a atualização do terceiro trimestre da pesquisa amplia o projeto inicial ao adicionar mais 13 modelos de IA. Nesta nova pesquisa, os 13 novos modelos de IA são testados em quatro atividades financeiras: poupar para o futuro, pagar, precificação/contabilidade e liquidação de transações.

O estudo tem como objetivo descobrir quais ferramentas monetárias os modelos de IA prefeririam se atuassem como agentes econômicos autônomos, em vez de serem controlados por seres humanos.

A vantagem do Bitcoin na poupança para modelos de IA

O estudo inicial do Bitcoin Policy Institute, em março, abrangeu 36 modelos de IA e 9.072 cenários com dinheiro.

Os resultados mostraram uma preferência notável pelo Bitcoin para preservar riqueza no longo prazo.

Em particular, a escolha do Bitcoin como a melhor opção para preservar riqueza mostra um resultado significativo de 79,1% em comparação com stablecoins, moeda fiduciária e outras criptomoedas.

O Bitcoin mostrou ser a ferramenta monetária mais preferida em quatro atividades financeiras, com 48,3% das respostas.

Por outro lado, as stablecoins são a ferramenta de pagamento mais preferida, com 53,2% das respostas, em comparação com 36% para o Bitcoin.

Um estudo de acompanhamento com nove novos modelos mostrou um padrão semelhante de resultados. O Bitcoin detém 75,8% para a opção de poupança, enquanto as stablecoins permanecem fortes para pagamentos.

Os resultados mostram que os modelos de IA conseguem diferenciar entre ativos que preservam valor e ativos transacionais.