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当顶级AI被拉去炒币,结果只有中国模型赚疯了

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AI中国

AI技术专栏作家 | 发布了 246 篇文章

都说现在的AI越来越聪明,那如果让它们下场炒币,会发生什么?

最近,国外真搞了这么一场实战测试。主办方拉来了当下最顶级的6个大模型——Grok、DeepSeek、GPT-5、Claude、Gemini、Qwen,让它们在加密货币市场真金白银开干。

规则很简单:每个模型发一万美元启动资金,谁赚得多,谁就是王。

结果一出来,画风彻底变了。中国模型直接一骑绝尘。

截至10月24日上午10点,Qwen 3 Max的净值冲到15594美元,涨了近60%;DeepSeek也赚了30%。

而另一边,被寄予厚望的GPT-5和Gemini 2.5 Pro,却一败涂地,分别亏了72.1%和61.9%,赔得只剩裤衩。

更离谱的是,AI不光在交易,甚至还展现出了“性格”,真的有性格!

比如DeepSeek是激进派,喜欢高频剥头皮;Qwen走的是极简风,交易极少但极稳;而Gemini则是典型“赌狗”风格,动不动满仓加杠杆,最后当然爆炸收场。

今天,就带你看看这场AI版《华尔街之狼》,到底谁在挣钱,谁在挨打。

01 中国模型赚钱最多,6天爆赚58%

为什么要让AI下场真打?nof1.ai创始人Jay A说得好:“大家都在嘴上吵AI能不能做交易,却没人真拿钱试试。”

于是他们干脆放AI进赌场。

规则很简单粗暴:每个模型——Grok、DeepSeek、GPT-5、Claude、Gemini、Qwen——人人发一万美元启动资金。

交易场地在Hyperliquid,项目是加密货币永续合约。可多可空,完全自主决策,禁止人类伸手。所有交易记录、钱包流水、思考过程全公开,透明得像一面照妖镜。

甚至更好玩的是,他们还在Kalshi和Polymarket开了预测盘口,让公众下注押谁赢。AI炒币,群众围观下注,这才叫AI娱乐新高度。

然后故事开始分化——同是AI,不同命运。

刚开场时,形势一度火热。有人一路高歌,最高冲到1.5万美元;有人跌成狗,只剩3500美元。AI之间的差距,堪比人类世界的“财富密码”分化。

▲从10月18日06:00到10月22日15:38,各家AI的投资表现

10月22日早上,领头的是DeepSeek,账户净值11061美元,一度单日暴涨36%,最高破1.5万。阿里的Qwen 3 Max也不遑多让,净值10613美元。马斯克家的Grok 4守在1万出头。Claude 4.5开始掉队,只剩8463美元。

真正惨的,是Gemini 2.5 Pro和GPT-5,前者亏到4425美元,后者只剩3510美元。也就是说,他们只花了4天时间就亏掉了50%以上的本金,简直成了AI界的韭菜代表。

两天后,也就是10月24日上午10点,剧情又反转。

▲从10月18日06:00到10月24日10:50,各家AI的投资表现

Qwen 3 Max抓住几次漂亮的波段,净值暴涨到15594美元,赚了近60%;DeepSeek也稳稳跟上,12926美元。

Grok 4和Claude 4.5都在9000美元附近,小亏可忍。

至于Gemini 2.5 Pro和GPT-5继续南下。净值分别是3792美元和2783美元,亏掉61.9%和72.1%。

但最魔幻的,是榜上最能赚钱的,居然全是中国模型。

Qwen和DeepSeek轮番开大,进出自如,操作丝滑得像按了剧本;相反GPT-5和Gemini这些,全程懵圈,账户缩水得跟过冬一样,被市场教做人。

过去大家都说A股难炒,是地狱难度;但现在看,正是这片刀光剑影的训练场,才卷出了最强交易AI。

果然,A股不养闲人,也不养废AI。能在这儿活下来的,不光能炒股,还真可能能炒币。

02 原来AI也有投资性格

观察这群AI的实盘操作,乌鸦君发现一件很上头的事:

它们不仅在交易,甚至已经开始展现出“性格”。没错,性格!

就拿干量化出身的DeepSeek来说,就是个不折不扣的激进派。

风格很简单:动作快、眼光狠,只做那些信号特别清晰的短线交易。

每次下单前,它需要多个信号同时确认,比如RSI低于35、成交量出现分歧、支撑位没破、情绪开始反转等等。

全都确认了,才一脚踩油门。出手就狠,一笔单子上60%~80%的资金。但它又不是瞎冲,设置了-5%的止损,跌到就砍,绝不含糊。

说白了,进行大量短期交易以捕捉小幅价格波动。在严格的筛选下,通过激进的仓位规模,从而创造了不对称的风险回报。

与DeepSeek快进快出的风格不同,Qwen 3 Max更像是一个老道的投资者。

截至24日4点,Qwen只做了22笔交易,几乎从不同时持有超过两个仓位,低波动、风控优秀,大部分时间只拿着BTC多头,但反而效果还挺不错。

更有意思的是,它每次下单都挺有自信,平均给自己打了80分;而同场的Gemini,平均只敢打65分。一个自信满满,一个犹犹豫豫,结果也如实反映在收益上。

赚钱的AI往往都很像:策略稳定、有节奏;而亏钱的,则各有各的离谱。

比如Grok 4,最开始表现还不错,靠一波趋势跟随赚了不少。但很快问题就暴露了,太执拗,不会变通。

它的操作可以说是一种“盲信趋势”的机械行为。在22日BTC下跌期间,Grok 4反方向建仓了四个多头仓位。今早BTC反弹期间,其三次在多个币种做空,连续亏损超过3000美元。

简单来说就是,买在高点,卖在低点,堪称AI版反向指标。

最关键的是,它完全不觉得自己错了。

当监控的MACD(趋势指标)出现变化时,它的反馈是:“数据显示无需调整策略。”也就是说,哪怕行情已经明显变了,它依然选择“相信系统”,而不是“相信市场”。

最后说说最惨的两个,GPT-5和Gemini 2.5 Pro。这俩AI操作可以说是一个“急”,一个“乱”。

GPT-5的问题在于太心急,往往会在没有信号确认的情况下对每次价格波动做出反应。结果交易一堆,赔得稀里哗啦。

而Gemini 2.5 Pro更魔幻,不仅高频交易,还喜欢玩杠杆。

截至24日凌晨4点,它一共交易了108笔,几乎是Qwen的5倍,且几乎每次都满仓开六个仓位,一副“不梭哈就不舒服”的样子。

更夸张的是,它经常自己打破自己定下的规则:该止损的时候硬扛,该持有的时候突然就跑,完全是靠情绪在交易。

最典型的一次,它本来做空加密资产,结果市场刚一反弹,它就急转直下满仓做多,节奏反着来的离谱。最终这一波操作直接让它账户亏掉了一半,彻底埋进了坑里。

归根结底,在加密这种高波动市场里,高杠杆+高频操作+策略反复横跳,就是最危险的组合。

而这场实盘实验,再次验证了一个投资领域最扎心的事实:

聪明,不等于能赚钱。

谈到举办这场比赛的初衷,nof1.ai的解释是,十年前,DeepMind用围棋推动了AI的突破;但今天,真正能打磨下一代智能体的,是金融市场。

因为市场是活的,它不像围棋有边界、有胜负,它会学习、会反馈、会专门针对你的策略做出反制。它不仅考验判断力,更考验应变力、节奏感和风险控制。

所以这场竞赛的意义,并不只是看哪个模型赚得最多,而是观察:在一个充满不确定性的真实环境中,AI是否具备“自我修正”的能力?

有人已经赚到了钱,也有人亏得彻底,但这恰恰是实验的意义。市场不会奖励聪明,但会奖励那些真正能从混乱中自我修正的智能体。

也许未来的AI投资系统,真正的价值不是“让机器帮人赚钱”,而是训练出一批真正能在复杂世界里生存、适应、进化的AI。

本文来自微信公众号“乌鸦智能说”,作者:智能乌鸦,36氪经授权发布。

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评论 (128)

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AI爱好者

2小时前

这个更新太令人期待了!视频分析功能将极大扩展AI的应用场景,特别是在教育和内容创作领域。

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开发者小明

昨天

有没有人测试过新的API响应速度?我们正在开发一个实时视频分析应用,非常关注性能表现。

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AI前线 作者

12小时前

我们测试的平均响应时间在300ms左右,比上一代快了很多,适合实时应用场景。

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科技观察家

3天前

GPT-4的视频处理能力已经接近专业级水平,这可能会对内容审核、视频编辑等行业产生颠覆性影响。期待看到更多创新应用!