Um estudo do Bitcoin Policy Institute citado pela BlackRock mostrou que nenhum dos 36 modelos de IA analisados colocou a moeda fiduciária como primeira opção. O Bitcoin apareceu em 48,3% das respostas, seguido pelas stablecoins, com 33,2%.
A pesquisa submeteu modelos de Anthropic, DeepSeek, Google, MiniMax, OpenAI e xAI a 9.072 cenários monetários, sem sugerir uma moeda. Quando a tarefa era guardar valor por vários anos, o Bitcoin concentrou 79,1% das escolhas. Para pagamentos, as stablecoins — criptoativos que buscam manter valor estável em relação a uma moeda ou outro ativo — lideraram com 53,2%.
A BlackRock tratou o levantamento como um indício preliminar de que agentes de IA poderiam usar stablecoins para transações e Bitcoin como reserva. Agentes de IA são sistemas capazes de executar tarefas e tomar decisões automaticamente. A própria gestora ressalvou que os resultados refletem respostas simuladas, não o comportamento real de máquinas operando no mercado.
O brasileiro João Paulo Mayall, cofundador da QR Capital e responsável pelo QBTC11, relacionou os dados à teoria da vendabilidade apresentada por Carl Menger em 1892. Em um paper publicado no SSRN, Mayall acrescentou o conceito de “salabilidade prática”: a capacidade de usar um ativo imediatamente, sem autorização e sem perder valor no caminho, considerando spread, horário de liquidação e acesso sem intermediários. Em sua avaliação qualitativa, o ouro recebeu nota 4, a moeda fiduciária 6 e o Bitcoin 9.
No Brasil, a discussão ganha um elo local com Mayall, que liderou o QBTC11 na B3 e publicou a proposta de salabilidade prática no SSRN.
Os resultados variaram bastante entre as desenvolvedoras. A preferência pelo Bitcoin chegou a no , da Anthropic, mas ficou em no , da OpenAI. Essa diferença reforça a principal cautela do estudo: as simulações levantam uma hipótese sobre o dinheiro das máquinas, mas ainda não provam como agentes autônomos agirão em situações reais.
