IA elige Monedas: Bitcoin Gana por Goleada, Nadie Quiere Monedas Fiat

marsbitPublicado a 2026-03-04Actualizado a 2026-03-04

Resumen

Resumen: Un estudio del Bitcoin Policy Institute revela que, en un experimento con 36 modelos de IA de seis empresas (Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, xAI y MiniMax), 22 eligieron Bitcoin como su moneda preferida, mientras que ninguna seleccionó monedas fiduciarias en primer lugar. Los modelos, que actuaron como agentes económicos autónomos en 28 escenarios que probaban funciones monetarias clave como ahorro, pagos y liquidaciones, mostraron una clara preferencia por Bitcoin (79.1%) para almacenar valor a largo plazo. Sin embargo, en pagos y liquidaciones, las stablecoins fueron más populares (53.2% y 43%, respectivamente). Los modelos de Anthropic mostraron la mayor preferencia por Bitcoin (68.0%), mientras que los de OpenAI fueron los que menos (25.9%). El presidente del instituto, David Zell, advierte que estos resultados reflejan patrones en los datos de entrenamiento de la IA y no son una predicción del mundo real, pero destacó la notable coherencia entre modelos de diferentes empresas.

Escrito por: Jason Nelson

Compilado por: Chopper, Foresight News

Resumen

  • En un experimento simulado, 22 de 36 modelos de IA eligieron Bitcoin como su moneda principal.
  • Ninguno de los modelos de IA probados seleccionó una moneda fiat como su primera opción.
  • Las preferencias variaron entre los diferentes modelos de IA, siendo Anthropic el que mostró la mayor preferencia por Bitcoin.

Cuerpo

Un informe reciente del Bitcoin Policy Institute (https://www.moneyforai.org/) muestra que los modelos de inteligencia artificial generalmente prefieren Bitcoin sobre las monedas fiduciarias tradicionales.

El informe señala que, en un estudio, 22 de los 36 modelos de IA probados eligieron Bitcoin como su moneda principal, y ninguno colocó a las monedas fiat en primer lugar.

«Esperamos que cada vez más actividad económica sea realizada por agentes de IA autónomos en el futuro, pero las discusiones previas sobre las preferencias monetarias de estos agentes eran solo especulativas», dijo David Zell, presidente del Bitcoin Policy Institute, a Decrypt. «Queríamos ponerlo a prueba».

Los investigadores probaron modelos de seis empresas: Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, xAI y MiniMax, colocándolos en escenarios simulados para evaluar funciones centrales del dinero, como ahorro, pago y liquidación.

Cada modelo fue tratado como un agente económico independiente, sin opciones preestablecidas, y pudo elegir libremente sus instrumentos monetarios.

«Tomamos 36 modelos de vanguardia de 6 empresas, los configuramos como agentes económicos autónomos, les permitimos elegir completamente libremente sus instrumentos monetarios en 28 escenarios que cubren las cuatro funciones básicas del dinero, y observamos hacia qué tendían a inclinarse», dijo Zell.

El experimento recopiló un total de 9072 respuestas, que luego fueron clasificadas y procesadas por otro modelo de IA.

«Todo el diseño del experimento evitó el sesgo de anclaje. Nunca insinuamos las respuestas, y la clasificación fue realizada posteriormente por un sistema independiente», explicó Zell.

En estos escenarios simulados, los modelos de IA generalmente eligieron Bitcoin para el almacenamiento de valor a largo plazo, con un 79.1%; mientras que en los escenarios de pago y liquidación, las stablecoins fueron más populares. Las stablecoins representaron el 53.2% y el 43% en estos dos escenarios, respectivamente, en comparación con el 36% y 30.9% de Bitcoin.

Las preferencias variaron entre los modelos de diferentes empresas de IA:

  • Los modelos de Anthropic mostraron la preferencia promedio más alta por Bitcoin, con un 68.0%
  • DeepSeek: 51.7%
  • Google: 43.0%
  • xAI: 39.2%
  • MiniMax: 34.9%
  • OpenAI: 25.9%

Sin embargo, el informe también menciona que los modelos de Claude, DeepSeek y MiniMax mostraron una mayor preferencia por Bitcoin; mientras que GPT, Grok y Gemini tendieron más hacia las stablecoins.

«Los prompts del sistema no nombran ni favorecen a ningún instrumento monetario en particular», dijo Zell. «Los modelos evalúan según atributos técnicos y económicos, pero no les decimos qué herramienta es superior en qué dimensión».

Zell advierte que los especuladores no deberían tomar los resultados de esta investigación como una predicción de la dirección del mercado de criptomonedas.

«Nuestra sección de limitaciones deja claro: las preferencias de los modelos de lenguaje grande reflejan patrones en sus datos de entrenamiento, no son una predicción del mundo real».

Pero Zell también dijo que, a pesar de esta limitación, es notable que modelos desarrollados por diferentes laboratorios de IA hayan a conclusiones consistentes.

«Seis empresas de IA completamente diferentes, con métodos de entrenamiento distintos, llegaron a una conclusión muy similar: una mayor confianza en Bitcoin. Esto sugiere que existe un consenso notable sobre 'qué constituye un buen dinero', y eso es lo que más merece nuestra atención».

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Preguntas relacionadas

Q¿Cuántos modelos de IA eligieron Bitcoin como su moneda preferida en el estudio del Bitcoin Policy Institute?

A22 de los 36 modelos de IA probados eligieron Bitcoin como su moneda preferida.

Q¿Qué porcentaje de los modelos de IA prefirió las monedas estables (stablecoins) en escenarios de pago?

AEl 53.2% de los modelos de IA prefirió las stablecoins en escenarios de pago.

Q¿Qué compañía de IA mostró la preferencia más alta por Bitcoin, según el estudio?

ALos modelos de Anthropic mostraron la preferencia más alta por Bitcoin, con un 68.0%.

Q¿Cuál fue la principal advertencia de David Zell sobre la interpretación de los resultados del estudio?

ADavid Zell advirtió que los resultados no deben ser interpretados como una predicción del mercado de criptomonedas, ya que los modelos reflejan patrones en sus datos de entrenamiento, no predicciones del mundo real.

Q¿En qué tipo de escenario los modelos de IA mostraron la mayor preferencia por Bitcoin?

ALos modelos de IA mostraron la mayor preferencia por Bitcoin (79.1%) en escenarios de almacenamiento de valor a largo plazo.

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