SBF 的问题：一次关于制度边界的发问
图：https://x.com/SBF_FTX/status/2027167572454699446
2026 年 2 月 27 日，Sam Bankman-Fried（SBF）在社交媒体提出一个引发广泛讨论的问题：当 AI 需要购买算力或其他服务时，它会通过银行体系支付，还是使用加密货币？从表层看，这是一次关于支付方式的讨论。但若从制度结构角度审视，这更像是对金融体系边界的一次发问——当交易执行者从“人类”转向“算法”，现有规则是否仍然适用？
在 AI 技术快速发展的背景下，这个问题具有现实意义，而不仅仅是理论设想。
金融体系的核心逻辑：身份、许可与责任
现代金融体系建立在三个基础之上：
- 账户必须对应一个明确的自然人或法人。
- 交易必须可追溯并可追责。
- 资金流动需通过获得许可的机构完成。
KYC（Know Your Customer）并非单纯的合规流程，而是确保责任可归属的制度设计。金融机构通过身份识别，将资金活动与法律主体绑定。这一逻辑在面对 AI 时出现明显张力。
AI 没有法律人格，无法独立承担民事或刑事责任。即便它可以执行复杂决策，其行为仍需被归因于某个自然人或企业实体。因此，在传统金融框架下，AI 无法直接成为账户持有人。
AI 的经济能力正在增强，但法律地位仍然空白
近年来，AI 的应用范围已从内容生成扩展至自动化运营、数据分析与交易执行。一些系统已经具备：
- 自动调用 API
- 根据成本变化动态分配算力
- 在限定规则内执行投资策略
- 管理预设预算
从功能层面看，这些系统具备“经济行动能力”。但从法律层面看，它们仍然只是工具。当前主流模式是：企业持有账户，AI 在授权范围内执行操作。所有责任最终由企业承担。
因此，现实中的 AI 并未成为独立经济主体，而是企业自动化体系的一部分。
加密货币为何在技术结构上更匹配机器经济
在技术架构上，区块链网络对参与者的要求极低。生成地址、签名交易并不需要身份验证。权限基于私钥，而非法律身份。
这使得加密货币在理论上更适合机器对机器（M2M）的交易场景，尤其是在以下领域：
- 高频小额支付
- 跨境实时结算
- 自动化合约执行
- 去中心化算力或数据市场
如果未来出现大量 AI 之间的资源交易行为，传统银行体系在效率和合规成本方面可能面临压力。
然而，技术匹配并不等于制度认可。区块链的“无需许可”特性，也意味着监管机构在反洗钱和风险控制方面会更加谨慎。
监管视角：KYC、反洗钱与责任归属的现实约束
监管机构关注的核心问题包括：
- 资金来源是否合法
- 交易是否涉及欺诈或操纵
- 出现损失时责任如何界定
若 AI 被允许直接持有资产，监管框架必须回答一个关键问题：谁为 AI 的行为承担最终责任？目前全球范围内尚无成熟的“机器主体”法律框架。即便在数字身份（DID）领域取得一定进展，也主要用于个人身份认证，而非赋予算法法律人格。
因此，在可预见的未来，监管更可能支持“代理模式”，即 AI 在人类或企业名义下操作账户，而非独立存在。
商业现实：当前 AI 是否真的“需要”加密货币？
从商业实践角度看，大型 AI 公司目前依赖：
- 银行转账
- 信用卡支付
- 第三方支付平台
这些工具已经能够满足算力采购与运营支出的需求。换言之，加密货币在当前阶段并非 AI 发展的必要条件。只有当以下条件同时出现时，加密货币的结构优势才会更加明显：
- AI 之间发生大规模直接交易
- 支付频率与规模超出传统系统效率上限
- 机器自治程度显著提升
目前这些场景尚处于早期探索阶段。
可能的演化路径：三种中长期场景推演
从中长期看，AI 与金融系统的结合可能沿三条路径演进。
- 维持现状。AI 作为企业工具存在，金融体系保持以人为中心。加密货币在其中扮演补充角色。
- 有限自治。AI 获得一定预算与执行权限，但账户仍由企业控制。区块链可能成为后台结算基础设施。
- 机器经济形成。AI 拥有链上身份与资产，参与市场资源配置。这一模式需要重大法律与监管创新。
目前来看，第二种路径的现实概率相对更高。
结论：加密货币的未来变量，不在价格而在制度
SBF 的提问并未直接指向市场走势，而是触及一个更长期的制度变量：当算法逐渐承担经济决策功能时，金融体系是否会为机器重构规则？如果未来立法层面承认某种形式的“数字经济主体”，区块链网络因其开放性与程序化特征，可能获得结构性优势。如果金融体系继续坚持身份优先原则，AI 仍将附属于人类主体，加密货币也不会因 AI 的扩张而获得决定性转折。
因此，这场讨论的真正意义，在于揭示未来十年可能出现的一条制度分叉路径。
加密货币是否成为 AI 时代的基础设施，不取决于技术能力，而取决于我们如何定义“谁可以成为经济参与者”。