中国平价人工智能在加密货币交易中击败ChatGPT和Grok
新闻要点
根据区块链分析平台CoinGlass的数据，中国开发的人工智能模型在加密货币交易方面的表现优于美国同行。在一次正在进行的加密交易实验中，DeepSeek和Qwen3 Max（均由中国开发）位居前列，其中DeepSeek是唯一实现9.1%正未实现收益的AI模型。 阿里巴巴云开发的Qwen3以0.5%的未实现亏损位居第二，随后是Grok，亏损1.24%。OpenAI的ChatGPT-5则跌至最后，亏损超过66%。令人惊讶的是，DeepSeek的开发成本仅为530万美元，远低于其美国竞争对手。 DeepSeek的成功归因于其对加密市场上涨的押注，它在比特币、以太坊等主要加密货币上采取了杠杆多头头寸。分析师认为，这些AI模型在加密交易性能上的差异可能源于它们的训练数据或提示词优化。 尽管AI工具可以帮助日内交易者通过社交媒体和技术信号发现市场趋势变化，但交易者目前仍不能完全依赖它们进行自主交易。
背景介绍
人工智能（AI）在金融领域的应用，特别是在高频交易和市场分析方面，已成为全球科技竞争的焦点。近年来，以OpenAI的ChatGPT为代表的大型语言模型（LLMs）取得了突破性进展，引发了全球范围内的AI投资热潮和技术军备竞赛。OpenAI等美国公司在AI研发上投入了巨额资金，估值高达数千亿美元。 与此同时，中国也在大力发展自身的AI能力，涌现出DeepSeek、阿里巴巴云的Qwen等本土AI模型。此次新闻聚焦于这些AI模型在高度波动且复杂的加密货币市场中的实际交易表现，为评估不同技术路径和成本效益提供了新的视角。
深度 AI 洞察
DeepSeek的低成本、高性能成功对全球AI开发格局有何战略影响，特别是对AI初创企业的投资？ - DeepSeek以530万美元的极低成本实现卓越性能，挑战了AI开发需要巨额资本投入的普遍观念。这可能预示着AI投资将从纯粹的烧钱模式转向更注重效率和特定领域优化的策略。 - 对于投资者而言，这凸显了“小而精”的专业化AI模型在特定应用场景（如加密交易）中可能具备更高的投资回报率，而非一味追求通用型巨型模型。 - 它还可能激励新兴市场和资源有限的AI初创公司探索更具成本效益的训练方法和模型架构，从而促进AI领域的多元化创新和竞争。 AI在加密交易中表现差异，归因于训练数据或提示词，将如何影响未来AI驱动金融工具的投资策略？ - 这一发现强调了在开发AI金融工具时，专业化训练数据和精细化提示工程的重要性。投资者将更看重AI模型在特定金融领域积累的深度数据和优化策略，而非其通用能力。 - 对通用型LLM（如ChatGPT-5）在特定、复杂金融任务中表现不佳的认识，可能导致资金流向那些专注于构建领域特定AI解决方案的公司，这些公司能更好地处理金融市场的细微差别和高波动性。 - 这也可能促使金融机构和投资者加大对“AI提示工程师”和“数据科学家”的投入，他们能够为AI模型提供更精准的指令和更相关的数据集，以提升其在金融交易中的有效性。 中国AI模型在加密交易等高风险、高波动领域表现优异，尤其是在中美科技竞争背景下，会产生怎样的地缘政治和经济影响？ - 中国AI在专业金融领域的成功，进一步证明了其在关键技术领域日益增长的竞争力，这可能加剧美国对中国在AI领域领先地位的担忧，并可能促使特朗普政府采取更严格的出口管制或投资审查措施。 - 这也可能吸引更多国际资本关注中国的AI生态系统，特别是在寻找更具成本效益和特定应用表现优势的AI解决方案时。这可能促进中国AI技术及其解决方案的国际输出。 - 经济上，中国AI模型若能持续在金融交易中展现优势，将为其在全球金融科技市场中赢得更大份额提供筹码，并可能改变全球金融机构在AI技术选型和合作上的偏好。