9 月 23 日，贝莱德发布其最新研究报告《机器原生经济》（The Machine-Native Economy），深入剖析了人工智能的普及可能为数字资产领域注入的新需求、效用及应用场景。该报告创造性地将 AI 定义为「机器原生智能」，而将数字资产视为「机器原生货币」。贝莱德认为，具备金融交易能力的 AI 智能体将使数字资产跃升为自主数字经济的关键基石。数据显示，当前稳定币流通市值已突破 3000 亿美元大关，且 2025 年的经调整交易量高达 11 万亿美元。
报告中描绘了一个生动的差旅预订场景：用户仅需告知目的地和预算，背后的 AI 便会自动查询日程、对比行程、获取航班与酒店数据并完成预订。在这个看似简单的过程中，人类只需发出单一指令，而底层却支撑着多笔机器间的复杂交易。
承担此类工作的 AI Agent，即能够调用工具并按步骤执行任务的智能体，必须具备付款权限。在面对付费数据或计算服务时，Agent 需评估购买价值，并在既定预算内完成资金划拨。
贝莱德报告中的 AI 与数字资产代币化流程
贝莱德在报告中并置展示了两种截然不同的「代币化」路径。左侧展示的是大语言模型的处理逻辑：将语句拆分为 Token，转化为数字编号和向量以供模型计算；右侧则聚焦于现实资产（如基金份额）的权益上链：资产、交易双方、数量及资格等信息被标准化记录，以便程序核验并执行交易。这两者虽同称 Token，但内涵迥异——前者是信息处理单元，后者关联实际价值或经济权益。报告借此对照强调，当信息、资产及交易规则均能被机器读取时，获授权的 AI 智能体便能更顺畅地完成查询、支付及交易闭环。
这家全球资产管理巨头由此构建了 AI 与数字资产的连接桥梁：稳定币用于支付服务费用，代币化技术使金融资产及其交易规则更易被程序解析，区块链则负责交易的记录与确认。随着 AI 持续购入算力，算力使用权未来甚至可能衍生出交易、抵押及融资功能。
AI 要为每次调用付账
单次数据查询的价值可能仅几美分，甚至不足一美分。如果每接入一家服务商都需要人工注册账户、选择套餐并配置付款方式，AI 在执行任务时将频繁中断等待。此外，传统银行卡手续费中的固定成本高昂，使得针对小额支付的商业模式难以成立。
x402 协议通过将付款环节嵌入服务请求过程，提供了一套开放支付解决方案。该协议允许服务商在响应程序数据索取时，同步返回价格、收款方及支付方式信息。获得授权的 Agent 可在许可范围内签署付款，服务商验证信息并完成结算后返还资源，程序随即继续执行任务。
若采用 USDC 等美元稳定币进行结算，双方能以接近法币的价格报价，有效规避加密货币价格波动对预算的冲击。在此架构下，区块链提供可核验的转账凭证，x402 负责传输报价与付款指令，而用户则需预先设定 Agent 的支出上限及适用任务范围。
这一模式使服务商有机会打破传统的月度订阅制，将数据和工具拆解为按次计费的服务。对于仅需临时查询少量信息的 Agent 而言，单次购买后即可离开，无需为了短期任务订阅整月产品。只要收款成本足够低，服务商也能从这些碎片化的请求中获益。
传统支付巨头同样在布局机器交易领域。Stripe 与 Tempo 于 2026 年 3 月联合推出的机器支付协议 MPP，同时兼容稳定币与银行卡等法币支付方式。浏览器基础设施服务商 Browserbase 已利用该协议允许 Agent 启动浏览器，并按会话使用量付费。商户可沿用现有收款账户，而 AI 则通过程序化方式完成购买行为。
AI 执行旅行预订的示意流程
一份基金份额，怎样交给机器操作？
若用户希望 Agent 调配基金等资产，程序还需识别持有资格及转让条件。贝莱德以一份价值 100 美元的货币市场基金受益权益为例，阐释了资产如何转化为钱包中的数字凭证。
在发生转让时，程序会读取资产标识、转出方、接收方、份额数量及资格标记，网络随后验证交易授权，智能合约执行相应限制，最终更新持有记录。借助这些标准化字段，获授权的 Agent 可以查询余额、检查转让条件、发起交易，并确认结算是否完成。
尽管链上流程自动化程度高，但基金管理人和服务机构仍需在线下完成身份及合规审查，并将核验结果作为链上交易资格的判断依据。同时，代币所代表的基金权利由法律安排及相关登记体系予以保障。
白皮书将这一过程与大模型处理文本进行了类比：大模型将文字拆分为 token 并转换为可计算的表示形式，而金融代币记录的则是资产及其对应的经济权利。对 Agent 而言，标准化的资产接口能大幅减少逐一对接不同后台的工作量，使查询余额、检查权限和执行交易更加无缝衔接。
沿着这一设想，企业未来可授权 Agent 管理部分运营资金，例如在支付账单前查询可用余额，依据产品规则安排资产赎回，再完成付款操作。基金的赎回时间、持有资格和授权限额都将约束执行过程。资产越容易被程序识别和操作，自动调配资金所需的人工干预就越少。
算力生意，还需要融资和锁价
Agent 每完成一次推理、内容生成或分析任务，均需消耗算力。贝莱德将这类持续性开支与购置芯片、建设数据中心的前期投资结合讨论，进一步提出了算力合约的交易、融资及对冲需求。
对买方而言，持续采购面临价格上涨风险；对提供算力的企业而言，前期设备投入后需寻找客户并确保回款。若双方能通过合约约定未来某一时期的算力价格和交付条件，买方可提前锁定成本，卖方也能更早确定收入预期。
贝莱德预测，随着标准化合约逐渐成熟，市场可能出现算力期货，以及具备转让、抵押和程序化结算功能的算力使用权。代币化技术可记录权利归属、流转对象及结算方式，从而吸引其他买家或融资方参与交易。
然而，不同芯片性能、机房位置、电价及延迟等因素均会影响同一笔算力的实际价值。买方需确知承诺资源能否按时交付，融资方则需评估违约后该权利的变现能力。在算力正式进入金融市场之前，供需双方必须先将性能指标、交付条款及违约责任转化为可执行的合同条文。
模型采购与支付业务的边界正在模糊。2026 年 8 月 19 日，Stripe 宣布达成收购模型路由平台 OpenRouter 的协议。公告指出，OpenRouter 当时已连接超过 80 家供应商的 400 多个模型，能够根据任务类型、价格、速度和可靠性分配请求。Stripe 旨在将模型使用成本的优化与企业计费和收入管理深度融合。
Agent 发现、比较并采购算力的示意流程
当软件能够代表客户筛选供应商并付款时，支付公司便有机会介入每一次模型调用的商业结算。若要使基金和算力使用权融入这一生态，也必须让程序能够核查权利、价格及交易条件。目前机器支付已有产品落地，但贝莱德构想的算力金融市场，仍需供需双方完成合约标准化，并建立完善的资源交付及违约处置机制。