عندما تبدأ أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة المتعددة في إجراء المعاملات بشكل مستقل، يظهر مفارقة مثيرة للاهتمام: كيف يمكنها أن تضع إجماعًا حول أي أصل رقمي يخدم كوسيلة تبادل؟ الإجابة التقليدية تفترض ملكية الإنسان للأصول الأولية — لكن هنا المشكلة: هناك حافز شبه معدوم للمشاركين الأوائل لبدء فئة أصول جديدة عندما تكون البدائل الموجودة بالفعل فعالة. مشكلة البداية الباردة هذه أعمق من تأثيرات الشبكة النموذجية. إذا قام وكلاء ذوو ذكاء فائق بتحسين الأداء فقط من أجل الكفاءة، فإنهم بطبيعة الحال سيتجهون نحو تجمعات السيولة القائمة بدلاً من المقامرة على الرموز الناشئة. السؤال الحقيقي يصبح: ما الآلية الاقتصادية التي يمكن أن تتغلب على فشل التنسيق هذا؟ ربما يكمن الحل في تصميم حوافز غير متكافئة — مكافأة المدققين الأوائل بمزايا دائمة للبروتوكول، أو دمج نماذج الندرة التي تعترف بها أنظمة الذكاء الاصطناعي على أنها ذات فائدة رياضية. بدون حل ذلك، يبقى التبادل بين أنظمة الذكاء الاصطناعي مقفلاً داخل البنية التحتية الحالية للبلوكشين بدلاً من إنشاء أدوات رقمية جديدة.