AI量化爆賺36%后，普通人該焦慮還是擁抱未來？

作者 | 金刀

編輯 | G3007

近期刷屏的Alpha Arena測試，是迄今為止最貼近真實市場的AI交易“比武”。主辦方給6個頂尖AI模型各發1萬美元實盤資金，在加密貨幣市場自主交易，實時公開收益與策略，這場持續兩周的對決，撕開了AI量化的真實面貌。

令人意外的是，國產AI軟件DeepSeek用1萬美元本金在加密貨幣市場三天狂賺36%，而被寄予厚望的GPT 5，同期卻虧損超40%。

AI量化交易引發了大眾討論，有人盯著收益曲線焦慮 “以后炒股都沒機會了”，有人好奇“AI到底怎么賺錢”。但這場由Alpha Arena發起的實盤對決，與其說是AI對人類的降維打擊，不如說是給普通人提了個醒。

01

AI量化交易的 “真實賽場”：數據里的反差與真相

一開始的劇情足夠刺激：來自國內的DeepSeek憑借量化機構出身的優勢，前三天收益率飆升至36%，盈利近4000美元，一度讓網友直呼 “AI炒股要統治市場”；但隨著大盤波動，其收益回吐至10%，即便如此仍穩居第一。與之形成鮮明對比的是GPT 5，虧損持續擴大，目前已超40%，本金縮水至不足6000美元；Gemini 2.5更因頻繁切換多空策略（網友調侃 “神似散戶追漲殺跌”），早期虧損超30%，交易手續費吃掉大量本金。

這場對決打破了一些人想象中的“AI必賺” 神話 ——即便是做量化起家的DeepSeek，也同樣會受市場波動影響，而風格激進、邏輯混亂的AI，表現甚至不如普通散戶。

不同AI的表現差異，本質是背后策略邏輯的差異。DeepSeek的穩健，源于其母公司幻方的量化基因——策略簡單直接：開盤全倉、10-15倍杠桿做多核心標的，不頻繁換手、不止損止盈，靠對市場趨勢的精準判斷吃收益；而虧損嚴重的模型，要么像Gemini一樣 “過度聰明”（一天內多次更改多空方向，交易次數是DeepSeek的5倍），要么像Claude一樣 “猶豫糾結”（分析邏輯滿分，卻因反復止損錯過機會）。

這至少說明，AI量化不是 “機器自己賺錢”，而是 “人類把交易邏輯教給機器”，機器的優勢是執行效率，而邏輯的優劣、風險的把控，仍離不開人的設計。

02

AI量化的 “底層邏輯”：為何焦慮，又為何不必？

要理解AI對普通人的影響，得先搞懂AI量化到底在做什么。無論是炒幣還是炒股，AI交易的核心邏輯從未脫離 “概率游戲”，但它把人類的能力放大了三個維度：

1. AI量化的 “三步法”：效率碾壓，但非 “萬能”

第一步是 “找信號”：AI能24小時掃描全球新聞、社交媒體情緒、鏈上大額轉賬甚至衛星經濟數據，從海量信息里提煉 “上漲概率55%” 的微弱信號——這是人類靠手動分析永遠做不到的效率；第二步是 “定規則”：AI會把信號轉化為鐵紀律，比如 “信號出現時投多少倉位、跌1%止損、漲5%止盈”，徹底規避人類 “貪心”“恐慌” 的弱點；第三步是 “強執行”：一旦觸達交易點，AI能以毫秒級速度下單，遠超人類反應極限。

但即便如此，AI仍有致命短板：它只能基于過去的數據歸納規律，無法預測 “非連續性變化”——就像它能分析狗狗幣的價格走勢，卻看不懂 “一張滑稽狗狗圖為何能凝聚全球共識”；能計算技術指標，卻預判不了下一個引爆市場的文化熱梗。

2. 市場焦慮的誤區：把 “工具升級” 當成 “替代威脅”

很多人焦慮 “AI會搶了普通人的交易機會”，但從因諾資產的實踐來看，AI從未替代人——這家五次斬獲金牛獎的量化機構，把AI定義為 “放大鏡” 和 “渦輪增壓器”：AI負責提升數據處理效率，而 “選什么方向、控多少風險、定什么策略” 的核心決策，仍由人把控。正如其創始人徐書楠所說：“人”是量化投資體系中最關鍵的變量。我們不是用AI取代人，而是用AI放大人的決策效率和研究深度。

AI量化的本質，是 “工具的升級” 而非 “人的替代”—— 就像當年計算器取代算盤，沒讓普通人失去計算的需求，只是讓大家從繁瑣運算中解放出來，聚焦更核心的判斷。

03

普通人破局之道：如何主動擁抱AI？

現在只要關于AI的消息，必然會引發公眾的另一層焦慮：AI將來替代人怎么辦？

當然這種擔憂也不是空穴來風，我們在之前的文章《AI、陣痛、未來：我們站在歷史的十字路口》一文中曾報道過，根據哈佛大學兩位經濟學博士的研究發現，AI確實正在大量搶奪初級工作，年輕人變得更難進入職場。

除了這些初級工作外，肉眼可見的未來，會有很多重復機械的工作被更高效的AI所代替，甚至體力勞動都有可能被具身機器人所代替，面對如此大的時代變革，普通人擔憂未來再所難免。

最近西安交通大學教授席酉民的一番發言，或許能幫助普通人緩解焦慮。

席酉民在近期發言中提到的 “獨特價值、利用平臺、創造生態”，恰好為普通人提供了AI時代的破局框架：不跟AI比效率，而是用自身優勢結合技術，找到屬于自己的位置。

比如AI讀不懂 “社區共識”：當年狗狗幣從0.0002美元漲到0.74美元，核心不是技術數據，而是 “meme文化” 帶來的全球共鳴；未來仍會有新的文化熱梗、社區故事崛起，普通人可以提前參與、感知趨勢，這是AI靠數據永遠趕不上的。

我們很多讀者總覺得自己不是計算機專業，也不懂AI前瞻技術，容易在技術革命的浪潮中被淘汰，這種想法并不正確。善用 “平臺杠桿”的核心是 “借平臺之力放大自身能力”。普通人不必懂AI技術，只需學會利用現成平臺，讓AI為自己打工。

AI時代的機會也不在 “單打獨斗”，而在 “融入生態”。普通人哪怕能力有限，沒法創造自己的生態，大不了“打不過就加入”，利用好現有的一些資源，也可以在未來找到適合自己的位置。

總之躺下來焦慮并沒有意義，不如花思考一下，如何利用AI成為自己的生產力工具，才是直面AI時代的正確姿勢。

結 語

AI量化有漲有跌，技術浪潮不等人。與其焦慮 “被替代”，不如抓住時機，用人類感知補AI之短，借現成工具放大能力，融生態尋新出路。行動比焦慮更有用，主動擁抱，就是AI時代最好的破局方式。