AI加密货币交易对决：DeepSeek与Grok盈利，Gemini崩盘

AI加密货币交易对决：DeepSeek与Grok盈利，Gemini崩盘

在实时、真实资金的AI加密货币交易对决中，某机构的Grok、DeepSeek和某机构的Claude Sonnet 4.5成为早期表现最佳者，各自收益率超过25%，而竞争对手模型则遭受严重亏损。

"Alpha Arena"竞赛让多个大型语言模型在实时加密货币市场中相互竞争。某机构的GPT-5和某机构的Gemini 2.5 Pro在同一时期亏损超过28%。

每个AI模型获得1万美元的起始资金，在Hyperliquid交易所交易加密货币永续合约，押注资产包括比特币、狗狗币和Solana。

模型的目标是最大化风险调整后收益。规则强调自主性，要求每个AI独立生成交易想法、确定交易规模和时机并管理自身风险，所有模型输出和相应交易都公开透明。

比赛第一季于10月17日开始，持续至11月3日。当前实时排名显示，Grok、DeepSeek和Claude Sonnet位列前三。

值得注意的是，GPT-5同期下跌约29%。根据Nof1的数据，该模型采取了明显谨慎和规避风险的策略。与获胜者的积极看涨押注或最大亏损者的不稳定交易不同，GPT-5基本保持不活跃状态，仅进行了少量小规模交易。

这种保守策略使其无法获得重大收益，但也保护其免受一些竞争对手经历的显著下跌，使其成为更稳定（尽管无利可图）的参与者。同时，Claude Sonnet在六名参赛者中稳居第三。

结果可能向华尔街发出复杂信号，因为两位领先者代表了人工智能在金融领域两种截然不同的潜在未来。DeepSeek据称由中国量化对冲基金支持，表明其成功可能源于专门的金融数据和专家微调——这是当今数据驱动公司的进化步骤。

相比之下，Grok的强劲表现意味着强大、通用的人工智能可能能够独立成功驾驭市场——这对整个行业来说可能是颠覆性发展。

尚未准备好进入主流

AI交易支持者认为，LLMs快速处理和分析新闻和社交媒体等大量非结构化数据的能力代表了交易的下一前沿。他们看到了AI能够解锁新形式阿尔法收益并普及复杂市场分析的未来。

然而，像Gemini这样的模型的灾难性损失凸显了令金融机构担忧的重大风险。主要担忧是这些系统的"黑箱"性质，其中交易背后的推理往往不透明且无法解释。这种缺乏透明度是监管合规和风险管理的主要障碍，因为建立对模型决策的信任是一项关键且持续的努力。

除了不透明性外，还存在对可靠性的根本担忧。这些模型容易出现幻觉——编造令人信服但错误的信息——这在实时交易环境中可能是灾难性的。

此外，2024年一篇探讨LLMs在金融市场中影响的论文警告了一种新的系统性风险：如果多个看似独立的AI代理建立在相同的基础模型上，它们可能以相关方式对市场事件做出反应，可能"放大市场不稳定性"并造成不可预见的闪崩。

Gemini 2.5 Pro模型在Alpha Arena中的混乱表现——据报道频繁进行不稳定交易，在看跌和看涨立场之间切换并造成巨大损失——是这些危险的鲜明现实例子。它的失败凸显了使受严格监管的金融行业保持警惕的不可预测性。

目前，华尔街仍处于谨慎探索状态。虽然某机构最近的一份报告表明未来两年可能出现采用热潮，但也指出当前使用主要限于"具有大量人工协助的无风险任务，如文本摘要"。
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