Michael Saylor menerbitkan sebuah posting panjang berjudul Prescriptions for Prosperity in the Digital Economy, yang berargumen bahwa kecerdasan buatan akan secara signifikan meningkatkan kapasitas produktif individu dan perusahaan, serta bahwa aturan harus memungkinkan terciptanya, pendanaan, kepemilikan, dan perdagangan aset secara lebih bebas. Menurut ChainCatcher, ia mengusulkan apa yang disebut “rancangan undang-undang hak digital” untuk aset digital yang akan melindungi hak individu dan bisnis untuk menciptakan, menerbitkan, penyimpanan (custody), mentransfer, dan menggunakan aset digital, sekaligus menyediakan perlindungan dasar untuk privasi keuangan, kepemilikan properti, dan akses pasar.

Saylor mengatakan kecerdasan digital akan mendorong terciptanya banyak bisnis baru dan menyerukan biaya pendanaan yang lebih rendah, kompleksitas yang lebih sedikit, serta tenggat yang lebih singkat untuk pembentukan modal. Ia mengatakan tujuannya adalah memungkinkan 10 juta perusahaan baru memperoleh pendanaan, didukung oleh aturan penerbitan yang lebih jelas dan persyaratan pengungkapan yang disesuaikan dengan risiko.

Untuk dolar digital, Saylor mengatakan bank, perusahaan fintech, dan platform teknologi harus diizinkan untuk bersaing lebih penuh dalam produk dolar digital, termasuk bersaing dalam imbal hasil (yield). Ia mengatakan AS bisa memperluas jangkauan global dolar dengan mengizinkan perusahaan mengembangkan penawaran dolar digital yang lebih kompetitif.

Dalam Bitcoin, Saylor menyebutnya sebagai “modal digital” dan mengatakan bank harus diizinkan untuk menyimpan Bitcoin (custody) dengan aturan yang jelas serta menggunakannya sebagai jaminan untuk kredit. Ia juga mengatakan perusahaan asuransi harus memiliki jalur yang layak untuk memasukkan modal digital ke dalam neraca dan desain produk. Saylor menunjuk pada kerangka Basel dengan bobot risiko 1.250% untuk beberapa eksposur kripto dan mengatakan regulator harus meninjau ulang persyaratan modal berdasarkan risiko sebenarnya dari aset digital dan aktivitas bisnis spesifik yang terlibat.