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TechFlowの報道によると、リサーチおよびブローカリッジ会社バーンスタイン（Bernstein）のアナリストは、AI産業における金融ボトルネックを回避するために、暗号資産を用いたマイクロペイメントが極めて重要であると指摘している。
アナリストのGautam Chhugani氏は金曜日の顧客向けレポートにおいて、従来の金融システムではAI経済に必要なマイクロペイメントを効果的に処理できないとし、その解決策として暗号資産の活用を挙げた。
Chhugani氏は、AIエージェントがデータやコンテンツの利用に対価を支払うためのストリーミング型など、非常に小額で摩擦のない支払いを行う必要があると説明。大規模言語モデルに暗号資産ウォレットを統合することは良い出発点となり得るとし、これによりAIエージェントがシンプルな自然言語コマンドに基づいてユーザーに代わって金融取引を処理できるようになると述べた。
研究および証券会社のバーンスタイン（Bernstein）のアナリストは、AI産業の金融ボトルネックを回避するために暗号通貨によるマイクロペイメントが極めて重要だと考えている。アナリストのGautam Chhuganiは金曜日の顧客向けレポートで、従来の金融システムはAI経済に必要なマイクロペイメントを効果的に処理できないと指摘し、その解決策として暗号通貨の活用を提案した。Chhuganiによると、AIエージェントはデータやコンテンツの利用に対して、非常に小さな金額を摩擦なく支払う必要がある可能性があり、例えばストリーミング形式での支払いなどが該当するという。Chhuganiは、暗号ウォレットを大規模言語モデルに統合することは良い出発点となり得ると述べ、AIエージェントがシンプルな自然言語コマンドによってユーザーに代わって金融取引を処理できるようにするとした。
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