这份报告并非简单讨论“AI+区块链”的概念叠加，而是关注AI智能体大规模运行后，对支付、结算、身份验证和资源协调提出的新需求。
文章作者、来源：ME News
TL;DR
- 贝莱德发布《The Machine-Native Economy（机器原生经济）》白皮书，核心观点是：AI代表机器原生智能，而数字资产代表机器原生货币，两者结合可能形成新的经济基础设施。
- 这份报告并非简单讨论“AI+区块链”的概念叠加，而是关注AI智能体大规模运行后，对支付、结算、身份验证和资源协调提出的新需求。
- 大语言模型（LLM）与区块链共享“Token化”逻辑：前者将语言转化为机器可处理的信息单元，后者将价值和权益转化为机器可验证的数字凭证。
- 稳定币可能成为机器之间高频、小额、全天候交易的重要支付工具，但其发展仍依赖监管、基础设施和商业应用的进一步成熟。
- 算力正在从传统基础设施转变为一种可交易、可计量的数字资源，云计算厂商和AI基础设施企业可能成为机器经济的重要参与者。
- AI智能体真正改变数字资产市场的关键，不在于制造新的投机叙事，而在于是否能够创造持续、真实的链上经济需求。
贝莱德发布《机器原生经济》：AI正在寻找新的金融基础设施
9月23日，全球最大资产管理机构之一贝莱德发布研究白皮书《The Machine-Native Economy（机器原生经济）》，将视角从当前人工智能产业竞争进一步延伸至未来经济结构变化。
过去几年，AI产业的核心关注点主要集中在模型能力、算力规模以及应用场景。从GPT系列模型到各类企业级AI助手，行业竞争围绕“谁拥有更强的大模型”展开。然而，随着AI智能体（Agentic AI）逐渐从内容生成工具向自主执行系统演变，一个更基础的问题开始浮现：当机器能够自主完成任务，它们是否需要一种适用于机器世界的新型经济体系？
贝莱德在报告中提出，“AI代表机器原生智能（machine-native intelligence），数字资产代表机器原生货币（machine-native money）。”这一判断的核心并不是认为数字资产会替代传统金融体系，而是指出，当经济活动越来越多由软件代理执行时，传统金融基础设施可能面临效率和适配性挑战。
人类社会的金融体系长期围绕人的行为设计，包括账户体系、身份认证、营业时间、跨境流程以及人工审核机制。但AI智能体的运行方式完全不同，它们可以全天候工作，可以在毫秒级完成决策，也可以同时管理大量交易任务。因此，未来机器之间如何进行身份确认、价值交换和自动结算，可能成为新的基础设施需求。
从这个角度看，贝莱德讨论的并不是单纯的“AI概念”，而是一场关于经济参与主体变化的讨论。
LLM与区块链为何被认为共享“Token化”底层逻辑
贝莱德报告中一个重要观点，是将大语言模型与区块链放在同一个技术框架下进行观察：二者都依赖Token化过程。
在人工智能领域，Token是模型理解和处理信息的基础单位。大型语言模型并不是直接理解人类语言，而是将文本拆分为机器能够计算的Token，通过预测和组合这些信息单元完成推理和生成。
而在区块链领域，Token则承担另一种功能：它将资产、权益或价值关系数字化，使其能够在网络中被验证、记录和转移。
二者看似属于不同领域，但背后存在相似逻辑，即将复杂的人类世界转换为机器可以处理的数据结构。
这一趋势实际上已经在多个产业中出现。金融市场正在探索资产代币化（Tokenization），包括基金份额、债券、房地产权益等传统资产通过区块链技术实现数字化表达。
例如，贝莱德旗下的美元数字流动性基金（BUIDL）便是传统金融机构探索资产代币化的重要案例。该基金基于区块链发行代币化基金份额，使投资者能够通过数字化方式持有代表基金权益的资产。
资产代币化的发展说明，区块链并不只是加密资产交易工具，其更广泛的价值在于提供一种机器可验证的价值表达方式。
而AI智能体的发展进一步放大了这一需求。
如果未来一个AI智能体可以代表企业采购软件服务、购买云计算资源、支付数据费用，甚至参与金融交易，那么它需要的不仅是计算能力，还需要能够识别资产、验证权限并完成自动结算的基础设施。
区块链提供的可编程性，正好对应了这一方向。
AI智能体真正落地，需要一套机器之间的支付系统
贝莱德重点讨论的第二个方向，是机器原生支付。
目前互联网经济主要建立在人与服务之间的交易关系上。用户打开应用、输入指令、完成支付，这是过去几十年的主流模式。
但AI智能体出现后，交易主体可能发生变化。
未来，一个企业部署的AI智能体可能自动调用云服务、购买数据接口、支付计算资源费用，甚至根据市场变化调整采购策略。这些交易可能具有三个特点：高频、小额、自动化。
传统银行体系并不是为这种场景设计的。
跨境支付通常涉及多个中介机构，结算周期可能需要数小时甚至数天；信用卡体系依赖人工账户体系和固定规则；企业采购流程则包含大量审批环节。
相比之下，稳定币具备全天候运行、链上结算以及全球流通等特点，因此被贝莱德认为可能成为机器经济中的重要支付工具。
近年来，稳定币市场规模持续扩大。截至2026年前后，稳定币已经成为数字资产生态中最重要的应用之一。根据DefiLlama等数据平台统计，稳定币总市值长期保持在千亿美元规模以上，并被广泛应用于交易、跨境支付和链上金融活动。
同时，传统金融机构也开始关注稳定币基础设施的发展。包括支付公司、银行以及大型科技企业在内，多方正在探索如何将区块链结算能力融入现有金融体系。
不过，需要注意的是，稳定币是否能够成为机器经济的核心支付方式，目前仍存在不确定性。
支付效率只是其中一个因素。监管框架、资产储备透明度、合规要求以及企业接受程度，都决定了稳定币能否从加密行业内部工具扩展为更广泛的商业基础设施。
因此，贝莱德的判断更像是一种长期趋势观察，而不是对短期市场结果的预测。
从算力到数字资源：AI时代正在重新定义基础设施价值
贝莱德报告讨论的第三个方向，是算力市场。
过去，计算资源更多被视为企业基础设施成本，而随着生成式AI快速发展，算力正在成为决定技术竞争力的重要资源。
训练大型模型需要大量GPU资源，运行AI智能体同样需要持续计算能力。未来，如果大量智能体同时运行，计算资源可能像能源一样成为经济活动的重要投入。
贝莱德在报告中指出，到2030年，头部云计算企业合计收入有望达到1.1万亿美元。这一预测反映出AI基础设施市场长期增长潜力。
事实上，近年来全球科技巨头已经围绕AI基础设施展开大规模投资。
微软持续扩大与OpenAI的合作，并投入大量资金建设AI计算基础设施；亚马逊通过AWS布局人工智能云服务；谷歌则依靠自身TPU芯片和云计算体系推进AI商业化。
与此同时，GPU供应商也成为AI基础设施竞争的重要参与者。英伟达近年来市值快速增长，核心原因之一便是其GPU产品成为人工智能训练和推理的重要硬件基础。
但算力市场的发展也带来了新的问题：未来计算资源是否会像数字资产一样被进一步金融化？
目前已经出现一些探索方向，例如算力租赁、去中心化计算网络以及AI基础设施代币化项目。但这些模式仍处于早期阶段，市场规模、商业模式和长期价值仍需要进一步验证。
因此，所谓“算力成为数字资产”，更多代表一种趋势判断：机器经济需要更多可量化、可交易的资源，而算力可能成为其中的重要组成部分。
AI与数字资产结合，真正的价值在于创造新的需求
过去几年，AI与区块链的结合经常被市场讨论，但不少项目停留在概念包装层面。
贝莱德此次提出“机器原生经济”，其意义在于重新定义两者结合的逻辑。
如果只是简单将AI模型和代币结合，并不会自动创造价值。真正值得关注的是，当AI智能体开始承担真实经济活动时，它是否会产生新的金融需求。
例如，一个自动化商业代理可能需要：
- 支付数据供应商费用；
- 租用计算资源；
- 购买软件服务；
- 管理数字资产；
- 执行跨境结算。
这些需求如果形成规模，将推动数字资产从目前主要面向人类用户的交易工具，转变为服务机器经济的新型基础设施。
这也是贝莱德报告最值得关注的地方。
过去数字资产市场的发展，很大程度依赖投资需求和金融交易需求。而未来，如果AI智能体成为新的经济参与者，数字资产可能获得一种来自真实商业活动的结构性需求。
当然，这一过程不会短期完成。
AI智能体的发展仍面临可靠性、安全性、法律责任以及商业落地等问题。机器是否能够真正自主参与经济活动，也需要技术和制度共同完善。
但从长期视角看，AI正在改变生产方式，而生产方式变化往往会推动金融基础设施变化。
互联网时代催生了数字支付和电子商务；移动互联网时代推动了移动金融；AI时代可能正在推动一种围绕机器协作的新经济体系。
结语：机器经济的竞争，可能从模型能力延伸到金融基础设施
贝莱德《机器原生经济》白皮书提供了一种观察AI与数字资产关系的新视角。
过去，市场关注AI主要看模型参数、芯片数量和应用规模；关注数字资产主要看价格、交易量和市场周期。但如果AI智能体成为未来经济的重要参与者，那么真正重要的问题将变成：机器如何拥有身份，如何获得资源，如何完成支付，如何参与价值交换。
在这一逻辑下，区块链、稳定币以及数字资产并不是简单的投资品，而可能成为机器经济运行的一部分基础设施。
不过，技术趋势并不意味着商业结果必然发生。AI智能体能否形成大规模经济活动，数字资产能否承担机器世界的金融角色，仍需要时间验证。
但可以确定的是，AI正在改变的不只是软件行业，也正在重新定义未来经济运行的基本单位。当机器开始成为经济活动的参与者，围绕机器建立的新型基础设施竞争，或许才刚刚开始。
参考资料
- BlackRock, The Machine-Native Economy, September 2026.
- BlackRock, BUIDL: BlackRock USD Institutional Digital Liquidity Fund.
- International Monetary Fund (IMF), The Rise of Digital Money and Stablecoins.
- Bank for International Settlements (BIS), Annual Economic Report: Digital Assets and Tokenisation.
- NVIDIA, Annual Report 2026.
- Amazon Web Services, AWS Generative AI Infrastructure Overview.
- Google Cloud, AI Infrastructure and Cloud Computing Reports.
- DefiLlama, Stablecoin Market Data.