隨着人工智能（AI）進入新階段，相關系統不再只負責產生內容或分析數據，而是開始直接執行金融決策、管理數碼資產，甚至以「行為主體」身分參與經濟活動。多位科企與金融界高層在 AI Appreciation Day 場合上均提出上述看法。
這場轉變背後，有賴技術能力急速提升及資本大量湧入。
史丹福大學於2026年發表的《AI Index》報告指出，AI代理在真實世界任務上的成功率，由2025年的20%，躍升至2026年的77.3%。全球企業在AI上的投資去年達5,817億美元，按年增長達130%。
不過，報告同時強調，目前系統在多步驟規劃及財務分析方面仍然表現欠佳，反映現階段的實驗性AI代理，距離成為可依賴的經濟基建，仍有明顯距離。
AI代理走出輔助角色
在已部署AI代理的企業內部，上述差距正在逐步收窄，應用範圍涵蓋開發、合規及財務營運等多個環節。
Global Settlement Network 行政總裁兼聯合創辦人 Ryan Kirkley 表示，過去數年見證AI由試驗性技術，逐步演變成企業營運的核心。
他向 Yellow.com 指出：「我投資AI公司已經有幾年時間，親眼看到這項技術由『有趣實驗』，變成真正重塑企業營運模式的關鍵力量。」
Kirkley 表示，在 Global Settlement，AI已成為公司營運中樞，現時內部「AI代理數量已多於員工」，並在合規、身份識別及軟件開發等範疇發揮支援作用。
他認為，AI與區塊鏈的結合尤為關鍵：AI負責處理數據、發掘機會，而區塊鏈網絡則提供可編程的金融基建，讓各類跨境金融決策得以自動執行。
他說：「最令我興奮的，是AI與加密資產的交匯點——兩種技術正好互補對方一直欠缺的部分。」
國際清算銀行（BIS）亦點名指AI與代幣化，具潛力將交易、結算及抵押管理更緊密地整合，同時降低對賬成本。BIS 指出，金融機構已在信貸審批、欺詐偵測、風險管理及後台流程自動化等多個場景應用AI。
代幣化平台 Brickken 的首席市場營銷總監 Jordi Esturi 則認為，外界目前過於聚焦文案生成、會議紀要及編碼輔助等「表層」應用。
他指出：「AI的下一個前沿，是成為經濟體系中的『主動行為者』，協助用戶作出金融決策、管理數碼資產，並在實時環境下協調日益複雜的交易。」
Esturi 將這種發展形容為「代理型金融」（agentic finance）及「代理型資本市場」的基礎——AI系統在預先設計的治理框架下運行，用以支援資本形成及資產管理。
在這個模式下，初創創辦人可透過AI驅動的基建籌集資金，投資者可管理投資組合，而企業則能以更少人手程序發行代幣化資產。
他補充：「無論是創辦人籌資、投資者管理組合，還是企業發行代幣化資產，他們與金融基建互動的體驗，理應像今日使用互聯網一樣自然。」
BIS 亦在另一份報告中指出，代幣化帳本可支援24小時自動運作及同步交收。不過，報告同時警告，如要在大規模落地，必須建立可靠的貨幣形態、清晰的治理制度及嚴謹監管保障。
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新興市場有望提升話語權
除金融之外，AI開發成本持續下跌，亦在重塑科企「應在哪裏誕生」的舊有地理格局。
顧問公司 Actai Advisors 聯合創辦人、Future Caribbean 創辦人 Lily Dash 指出，AI正削弱「地理位置」與「參與全球科技經濟」之間的傳統綁定關係。
她表示：「可能是首次，地理位置的重要性遠低於人才、抱負，以及能否用得着合適工具。」
Dash 指出，巴巴多斯、牙買加、千里達、尼日利亞及肯尼亞等市場的創業者，現時毋須遷往矽谷或倫敦等成熟科技中心，亦能本地開發產品並參與AI技術演進。
她認為，參與科技研發的成本已大幅下降，過去主要「輸入科技」的地區，如今則有更多機會「輸出自家產品」。
史丹福《AI Index》顯示，生成式AI在短短三年內，已達到53%人口採用率，普及速度比個人電腦及互聯網更快。不過，採用率仍與一國收入水平高度相關，反映即使技術擴散迅速，使用門檻依然不均。
世界銀行亦曾警告，中低收入國家在大規模部署AI時面對重大障礙。其《數碼進展與趨勢報告》指出，要實現更廣泛採用，必須夯實四大基礎：連接能力、運算資源、本地相關數據，以及勞動人口技能。
Dash 表示，這四項基礎最終將決定新興市場能否從AI中獲取持久經濟價值。
她說：「我們必須確保民眾獲得所需的基建、教育、導師資源及投資，才能將點子轉化為真正的業務。」
她進一步指出，只要願意投資本地企業家，AI便有機會推動國內生產總值增長、創造高附加值職位，並孕育出在地理分佈上更為多元的新一代科技企業。
治理架構將決定AI經濟成敗
多位受訪高層普遍認同，AI在經濟層面的重要性，將愈來愈少來自「它能生成甚麼」，而是「它能代為完成甚麼」。
Kirkley 預期，AI將令代幣化資產及數碼貨幣對企業與消費者而言更易理解和使用，從而加速以區塊鏈為基礎的金融服務普及。
他說：「未來金融不單會全面數碼化，而是『天生智能化』。」
不過，AI自主程度提升，同時帶來全新風險。BIS 早前警告，若大量金融機構採用相似的AI模型，當市場出現衝擊時，可能出現集體、同方向反應，加劇波動及流動性壓力。此外，行業高度依賴少數雲端、數據及模型供應商，亦可能衍生營運韌性問題。