阿里千問賺了70%，ChatGPT爆虧！中國AI搞投資更厲害？

抓住風口

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，有媒體感嘆中國AI成功登頂，也有人稱贊“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，但只贏在行情上

DeepSeek的收益率確實亮眼，傳統媒體稱贊它“超越歐美模型”，幣圈媒體也夸“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，只統計已平倉收益。

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，在這種體系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。

這么短期的操作，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。

最終受益的只會是交易所。

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，背后是數字貨幣領域近期冒頭的新交易平臺Hyperliquid。

是一場不折不扣的平臺內容營銷項目：

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“沖榜”。

不得不說，這場營銷活動非常精彩，只花了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復提醒大家了。

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——文藝復興公司。

文藝復興由數學家吉姆·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，實現了夸張的收益：

文藝復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沖基金。

先別激動，如此傲人業績背后，大獎章基金投資勝率僅僅略高于50%，也就是說只有一半的投資賺錢了，比瞎蒙略高一些。

它更大的優勢在于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

雖然文藝復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。

用于量化的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）。

在噪音中尋找可重復的“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，并沒有顯著的優勢。

相比于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。

這也正是前哨為什么總是提醒大家，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。

人類要立足于現實，理解技術、產業變革趨勢，才能有機會抓住未來。

如果你也想持續掌握科技、產業變革創造的全新紅利，歡迎加入【前哨科技特訓營】。

王煜全在這里已經連續5年，每周四晚8點直播拆解科技產業趨勢：

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