AI投資大賽現在是deepseek領先
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美國人工智能研究實驗室nof1.ai在其“Alpha Arena”(阿爾法競技場)平台上舉辦了一場活動——給六個頂級模型一萬美元的真金白銀,讓它們下場交易,而且並非模擬盤,真金白銀地交易。
這六大模型分別為Anthropic的Claude 4.5 Sonnet、深度求索的DeepSeek V3.1 Chat、穀歌的Gemini 2.5 Pro、OpenAI的GPT 5、xAI的Grok 4和阿裏通義的Qwen 3 Max。
這幾天,AI和數字貨幣圈被一場比賽刷屏:nof1.ai。
投入6萬美元,讓6款AI模型實盤交易,看看誰最能賺錢。
截至10月25,發稿前的最新數據,中國AI模型遙遙領先:
這場比賽一出,有媒體感歎中國AI成功登頂,也有人稱讚“DeepSeek背靠幻方,果然最會投資”。
真的嗎?
今天,我們就和大家一起好好聊聊所謂AI炒幣的本質,看懂它的本質,以及AI到底靠不靠譜。
DeepSeek贏了,但隻贏在行情上
DeepSeek的收益率確實亮眼,傳統媒體稱讚它“超越歐美模型”,幣圈媒體也誇“智能交易新時代開啟”。
可細看規則就會發現:nof1.ai的這場比賽的評價周期是一周,隻統計已平倉收益。
簡單說,就是看誰在一周內賺得快、賺得多。
其實這種事在傳統金融市場挺常見的,也就是圈內所謂的交易比賽。
這類比賽規則都是類似的:時間短、收益結算頻繁,在這種體係中也早有成熟的套路,考驗的不是長期穩健,而是誰能在短期行情中抓住節奏。
換句話說,順風就登頂,逆風就翻車。
這麽短期的操作,比的不是誰更會投資,甚至比的都不是誰更會投機,比的就是誰押對了方向。
而這類比賽為的也不是發掘隱藏的投資大佬,更多是選出一兩個幸運兒,引導更多人頻繁買賣。
最終受益的隻會是交易所。
老套路打出了新效果
順著往下挖,就會發現這場AI炒幣比賽的發起方Alpha Arena,背後是數字貨幣領域近期冒頭的新交易平台Hyperliquid。
是一場不折不扣的平台內容營銷項目:
一周結算,鼓勵短期爆發;
盈虧實時公開,情緒擴散快;
趨勢型策略天然吃香,順風更容易“衝榜”。
不得不說,這場營銷活動非常精彩,隻花了6萬美元,出現在了多少國內外科技媒體和大網紅的分享中?
同樣6萬美元,如果是傳統的廣告模式可能一點水花都沒有,但今天結合上AI、數字貨幣、實盤比賽,打開了全球的名聲。
在前哨科技特訓營,王煜全始終提醒大家要從技術、產業的底層出發,才能穿越科技新聞的表象,掌握真正的產業趨勢。
看到這想必你也就明白為啥總要反複提醒大家了。
賺錢的AI早已穿越30年牛熊
如果你真想知道AI交易的“天花板”,傳統金融早有一個祖師爺級別的玩家——文藝複興公司。
文藝複興由數學家吉姆·西蒙斯(Jim Simons)創立,,1990年代開始就用機器學習處理市場數據,把量化交易真正發展成一套專業的策略,實現了誇張的收益:
文藝複興旗下的大獎章基金在1988年至2018年長達30年的時間,創下了約66%的年化收益率(稅前),成為全球回報最高的對衝基金。
先別激動,如此傲人業績背後,大獎章基金投資勝率僅僅略高於50%,也就是說隻有一半的投資賺錢了,比瞎蒙略高一些。
它更大的優勢在於非常高頻的進行交易,把這點微弱的優勢發揮到極致。
這也就是量化很多時候也被簡單稱之為高頻交易的原因。
DeeepSeek的創始人梁文鋒,最早就是受西蒙斯的影響加入到了量化這條賽道,他甚至專門為西蒙斯自傳中文版作序。
翻出手邊書給大家拍一張
雖然文藝複興從未公開自己的模型細節,但是根據西蒙斯的自傳《The Man Who Solved the Market》,以及量化行業的具體實踐。
用於量化的AI模型和Deepseek這類大語言模型有本質的不同
專用量化模型:處理的是海量的、結構化的數值數據(高頻價格、訂單流、衛星圖像等)。
在噪音中尋找可重複的“統計套利信號”。它是為“高頻執行”而生的專用機器。
DeepSeek等:通用的“大語言模型”(LLM)。它們學習的是互聯網的文本和知識,核心能力是“理解”和“推理”。
讓LLM去交易,更像是讓一個“博覽群書的智者”去分析市場情緒或新聞,並沒有顯著的優勢。
相比於在股市摸爬滾打數十年的量化模型,AI大模型應用到真正的投資實盤還有很遙遠的路要走。
這也正是前哨為什麽總是提醒大家,我們不關注短期的波動,因為短期沒有人能持續戰勝AI算法。
人類要立足於現實,理解技術、產業變革趨勢,才能有機會抓住未來。
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王煜全在這裏已經連續5年,每周四晚8點直播拆解科技產業趨勢:
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