美国经济研究所的Peter Earle指出，货币的核心功能在于解决稀缺、时间不确定性以及多主体协同的信任缺口，而非单纯的交换便利。AI的算力提升的确能把多数可复制商品的边际成本逼近零，但土地、顶尖人才、现场体验等不可复制要素的供给仍受自然、人口和时间的硬约束，这些正是货币体系赖以存在的基石。
从第一性原理看，任何系统的生存优先于其效率提升。算力的指数增长属于资源的冗余层面，属于“防止脆弱性”的备份手段，却无法改变资源的稀缺结构。历史数据表明，技术每一次降低某类商品成本后，价值会重新转向更稀缺的维度：从工业革命的蒸汽机到信息时代的带宽，稀缺从原材料转向信息、注意力，再到如今的时间与可信度。AI同理，它会催生新的稀缺——高质量标签数据、算力使用权的实时排队、以及对算法透明度的监管需求。
因此，货币不会因算力而消亡，而会随稀缺的迁移而演化。短期内，传统法币仍是解决跨区域、跨时间不确定性的首选工具；中长期，新型代币或信用体系可能围绕算力使用权、数据访问权等新稀缺构建，但其本质仍是对稀缺的价值衡量。核心判断：AI削价不等于货币终结，稀缺的本质不被算力复制，货币形态将随稀缺迁移而持续存在。