AI与区块链有什么关联性？3大应用、稳定币支付与风险整理

当AI被要求完成一份研究报告时，它能轻松完成搜索、比对与撰写。但一旦需要购买付费资料、调用外部分析工具，或租用算力，问题就来了：AI该如何自己付钱?随着AI能力边界不断扩展，这类“机器需要直接完成支付”的场景会越来越常见。贝莱德将其称为“Machine-Native Economy”，AI负责处理信息与执行任务，而稳定币等数字资产，则有望成为机器可直接操作的交易媒介。下面，小编将为大家系统梳理AI与区块链的关联性以及需要警惕的风险。

基本观念：AI与区块链有什么关系?

AI开始代办任务，就会产生交易需求

理解两者的关系，可以先从AIAgent开始。

AIAgent(中文通常称为AI代理)，可以在设定的目标与授权范围内，规划步骤、使用工具，并推进任务。

例如，假设你准备开一家咖啡店，以前会询问AI的指令：

「帮我整理附近的竞争店家与商圈资料。」

接下来AI会帮你从免费的资料来源整理资讯。

但未来，很可能许多有品质、有价值的资讯或工具都会标上价格，并且让AI也能购买使用，用来产出更快更好的结果。

这时候请AI的任务指令可能会变成：

「帮我整理附近的竞争店家与商圈资料，如果需要付费资料，预算不要超过10美元。」

AI要完成任务，可能需要先查询店家资讯，再购买商圈数据，最后使用分析工具整理结果。

这时，AI除了分析能力，也需要能够付款与取得服务的工具。

区块链、稳定币与钱包，在与AI协作中分别负责什么工作?

从AI工作到付款，需要以下几种工具完成：

AI工具：

• AI代理(AIAgent)：理解需求、规划步骤，提出或执行任务。

加密货币/区块链相关的工具：

• 区块链：记录资产移转，提供交易执行与结算的网路。
• 稳定币：维持相对稳定价格为目标，可用来报价与付款。
• 钱包：管理金钥、签署交易，让软体能操作资产。
• 智能合约：在区块链上依照程式规则执行操作。

容易混淆的名词“token”

• • AI领域中token意思：AI处理资料的基本单位与计量/计费标准。
  • 加密资产领域中token意思：代表某种货币、资产或权利。

两者都叫token，但表达的意义完全不同。

AI与区块链有哪些应用?3个最常见的方向

AI与区块链的应用很多，以下谈3种最常被提到的应用方向：

• 支付工具：让AI按次购买资料与服务
• 算力市场：让AI购买需要的运算资源
• 链上服务：让AI协助查询资料与执行操作

1、支付工具：让AI按次购买资料与服务

让AI在授权范围内，支付完成任务所需的费用。

例如：

• 购买一份商圈或产业资料。
• 使用另一个AI模型处理图片或文字。
• 呼叫一次付费分析工具。
• 向其他AI代理购买特定服务。

Galaxy Research提到，按次购买API与资料，是代理支付值得关注的用途之一，服务提供者可以收取单次使用费，使用者则能依任务需要购买资源。

举例：延续上面咖啡店的例子，假设一份商圈资料售价是0.5美元，AI可以先检查剩余预算，透过区块链检查钱包中稳定币余额，决定购买后透过智能合约完成支付。

当然，这种模式能否成立，除了付款技术，也取决于资料供应商是否愿意提供单次购买，以及价格是否合理。

稳定币的角色：让各种AI服务比较容易报价，以及让使用者容易安排预算。

能用于支付的加密货币有很多种，和法币(例如美元)兑换的价值变化也很大，例如BTC/USD的价格，一天可能上下波动5%~10%都是有可能的，这样服务商与使用者都比较难掌握AI工作的实际成本。

反之，锚定法币的稳定币，例如最常见的美元稳定币，更可能优先成为机器交易使用的数位资产之一。

x402是什么?x402是一套标准让软体看懂付款条件的共同规则标准

有了付款工具，还需要让买卖双方用相同方式沟通。

x402是一套开放付款标准，名称来自HTTP「402Payment Required」状态码，也就是「需要付款」。

x402官方文件提到付款基本流程是：

AI向服务商要求一份资料或一项功能。

服务商回传付款条件。

AI提交付款资料。

服务商自行或透过付款协助服务，完成验证与结算。

付款有效后，服务商提供资源。

当大家都用一致的流程和标准，可以变得更加方便，例如可以减少部分服务逐一申请帐号、设定付款与管理API金钥的步骤，也让付款更容易直接放进各种流程中。

这名词虽然听起来复杂，但一个产业有共同的标准并开始被采用，也是一个重要的里程碑。

2、算力市场：让AI购买需要的运算资源

算力可以理解成电脑处理运算的能力，训练模型、调整模型，以及让模型产生回答，都需要使用到硬体资源(如GPU)。

如今随着AI快速发展，算力因为涉及到各种硬体供给、电力、建设时间等因素限制，以及大量的使用需求，有需求自然也就交易与市场产生。

在这类服务中，实际的AI运算由供应商的硬体执行，而区块链可以参与租约与付款流程。你可以想像未来任何个人、厂商，可以随时租赁算力，而这种交易是在区块链上进行的。

贝莱德报告中有提到，未来这类合约假如进一步扩大变成标准化产品，甚至可能协助定价、融资与避险，并讨论算力期货等产品的可能性。

(你可以把算力想像成类似石油这种能源，属于一种标准化的资源。当然这还很遥远，只是一个未来的可能性)。

3、链上服务：让AI协助查询资料与执行操作

AI在交易与支付上用到区块链，同时，反过来也能让AI协助使用区块链，例如AI可以读取公开的链上资讯，整理资产与交易状况。

在取得适当授权后，也能操作钱包、执行交易，或与智能合约互动。

我们知道，区块链尤其是公链，上面资讯是谁都能公开查，但并不是谁都有整理这些复杂资讯的能力，毕竟大多数人对程式码也都不熟悉。而AI可以轻易做到区块链上的操作。

AI付款会取代信用卡付款吗?

答案是不会，至少短期内不太可能。

与其说是取代，不如说是负责的角色不同，人们也很难在短期内改变使用行为。

一个常见的情境差异：AI购买数位服务(稳定币付费)VS.AI代替人类购物(卡片付费)

当然，情况是会随时间持续改变的，Galaxy的研究提到，代理支付与传统电商结帐流程可能互相配合。

例如当人们更普遍使用AI购物，各大电商系统能支援AI与链上支付，甚至出现AI原生的电商，那AI代替人类购物时，的确就可能透过更普遍改用稳定币支付。

AI代理支付，如今实际使用纪录状况?

BinanceResearch在《Full-Year2025&Themesfor2026》报告中提到，使用x402协议的累计交易金额已突破3,000万美元，年底每日交易笔数也已持续超过100万笔。(时间至2025/12/30)。

▼下图是不同链上的x402交易笔数。(因为x402并不是只有AI能用，所以也包含不是AI的交易笔数)。

来源：Binance

AI结合区块链有哪些风险?

这个领域仍在早期探索阶段，已经开始有些支付工具与实际交易活动，但能否形成持续需求及大规模商业应用，仍需观察。

但风险则是任何时候都要留意的。

1、AI判断错误，可能直接影响资金

当AI取得付款权限，出错误时就可能影响资产。

例如，AI可能误解购买条件，或受到网页、文件中的恶意指令影响，付款可能让人荷包受损。

这点在技术上仍持续发展中，例如IEEE Blockchain网站刊载的技术短文，提出一个重要设计原则：将AI的决策能力与支出授权分开。(AI可以提出需求，再由独立机制核对授权、报价或单据，决定能否付款。)

例如前面提到开店的例子，支付可以设定：

• 只允许购买商圈研究资料、不能买别的资料。
• 累计支出不得超过10美元。
• 只能向指定供应商付款。
• 授权在指定时间后失效。

可以预期未来这类支付规则可能会有一套更完整的机制，减少犯错与伤害。

当然也有另一种问题是，付款没问题，但付款买到的东西有问题、不堪用、资料品质差等等，这也是一种损失。

2、稳定币仍有价格与使用风险

因为稳定币涉及范围很大，但我们仍以目前最大的稳定币如USDC、USDT是否安全来讨论，否则把中小型和新的稳定币安全性一概而论并没有意义。

以下用USDT、USDC这类大型美元稳定币为例。

USDC和USDT，是以维持1美元附近的价格为目标，但仍然有脱钩风险、发行商风险、赎回风险与技术风险等等。

以USDC为例，发行商Circle的风险揭露指出，它并不保证USDC在所有交易平台都维持一美元，也列出地址封锁、服务中断与赎回延迟等可能情况。

实际上美国近年的监管法规调整，也是对稳定币从储备到安全性做出规范，让稳定币有相对更高的稳定性。(当然，即使法定货币如美元欧元，也不是保证绝对安全)

3、小额支付也需要计算总成本

一个服务售价便宜，不代表完成整笔交易的成本一定低。

例如有一份资料售价是0.01美元，但取得它还要额外花费0.05美元(透过中间商、链上交易成本等等)，使用者支付的总成本就是0.06美元。如此一来，尽管数字小，但总成本却比原本资料售价还额外贵了5倍。

在评估小额支付时，服务价格、付款成本与处理时间，也一起考虑。

4、技术采用，不直接等于代币投资价值

这也是以前经常提到的概念，不要看到某个加密货币代币和AI题材沾上边，就觉得它一定会涨。

实际上，就算一个项目广泛被使用以及得到良好发展，也不绝对代表该项目的代币价值会上升。

技术是技术、发展是发展、价格是价格，这是不同回事，不应该把它们过度的关联起来。

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