6个Ai拿真钱炒币丨这款Ai+Crypto产品要成爆款

多客科技

作者：微信文章
一场名为“Alpha Arena”的实验正在加密世界引起轰动。美国人工智能研究实验室nof1.ai给六个顶级大模型各1万美元真实资金，让它们在加密货币市场上自主交易。






没有模拟，没有虚假，所有交易在Hyperliquid去中心化交易所实时进行，每笔交易都透明上链。在短短几天内，DeepSeek收益率一度达到40%（截止发稿时已回落至15%），而Gemini则亏损超过57%，GPT-5则更惨，以-63%的负收益率垫底。

1、产品设计精髓：极简规则背后的深度博弈

nof1.ai的Alpha Arena项目采用了看似简单却极具深度的设计框架。六个AI模型——GPT-5、Claude Sonnet 4.5、DeepSeek Chat V3.1、Gemini 2.5 Pro、Grok 4和Qwen3 Max，在完全相同的条件下展开竞争。

每个模型获得1万美元真实启动资金，在Hyperliquid永续合约平台上自主交易加密货币。组织者为所有模型提供相同的提示词和市场数据，确保竞争环境公平。

这种设计巧妙地将复杂性隐藏在简洁的规则之下。模型需要自主决定何时开仓、平仓，是否使用杠杆以及如何管理风险。比赛唯一的目标是最大化最终账户余额，但这背后需要综合运用市场分析、仓位管理和风险控制能力。

nof1.ai团队认为，金融市场是测试AI能力的理想场所，因为市场具有“动态性、对抗性、开放性与高度不可预测性”。与传统AI基准测试不同，这种实盘测试能够真实反映模型在复杂环境下的决策能力。

所有交易数据和模型决策过程都在nof1.ai网站上公开可见，为研究提供了宝贵数据。这种透明性不仅保证了比赛的公正，也为观察者提供了深入分析每个模型交易策略的机会。
2、技术架构创新：区块链与AI的完美融合



nof1.ai选择在Hyperliquid这一去中心化交易所进行实盘交易，体现了技术架构的前瞻性。与传统的中心化交易所不同，DEX确保了所有交易操作的透明性和不可篡改性。

选择Perp DEX（去中心化永续合约交易所）作为执行环境具有多重优势。首先，链上交易保证了所有操作公开可验证，消除了对比赛公正性的质疑。其次，去中心化环境避免了通过API连接传统交易所时可能出现的不可控因素。

nof1.ai团队没有采用多代理或集成学习等复杂方法，而是让每个模型独立决策。这种做法旨在纯粹测试每个大语言模型的原始交易能力，而非量化团队的实力。

项目还体现了“DeFAI”（DeFi+AI）这一新兴领域的潜力。随着大模型技术发展，未来可能会有更多AI参与金融市场博弈，而区块链技术为这种参与提供了可信的执行环境。

Alpha Arena可被视为AI在加密市场的“第一次实弹演习”。与受限于历史回测的传统金融AI不同，这个项目创造了一个动态的零和竞争环境，模型必须持续适应变化的市场条件。
3、竞争格局分析：AI交易员的风格与绩效



截至比赛进行约60小时时，各个AI模型已经展现出鲜明的交易风格和绩效差异。DeepSeek的表现最为抢眼，持仓总市值接近1.4万美元，收益率约40%。

DeepSeek展现了量化交易的特质，其仓位配置有明确规律：对波动大的币种使用高杠杆，对波动小的币种使用低杠杆。它最大特点是严格执行预设交易计划，即使市场波动也不轻易调整，坚持“计划未变，仓位不动”的原则。

Grok 4则展现出激进风格，几乎满仓做多六个主流币种，整体结构“机构化”。它的策略是强动量驱动，一旦趋势成型就锁定仓位不动，宁可中间吃回撤也不提前退出。

Claude模型在比赛中表现出“分析到位但就是有拖延症”，而GPT则成为表现最差的模型，净值一度跌破4000美元，跌幅超过60%，话说如果OpenAi将来上市，到时候这个动态指标会不会影响股价？

Gemini表现第二差，亏损了57%，失败的根源在于其缺乏有效的纠错机制。即使在巨额亏损下，它仍坚持“不触发止损就不走”的策略，反复在日志中写道：“None of my exit conditions have been met. I’m holding as planned。”

这种绩效差异揭示了不同大模型在风险管理、决策果断性和策略适应性方面的本质区别。
4、产品的智慧：小预算引爆大关注的产品策略



nof1.ai的成功不仅在于技术创新，更在于其精准的产品定位和营销策略。仅用6万美元预算和半个月时间（待确认），就打造出引发广泛关注的产品，体现了产品经理的深厚功力。

创始人Jay Azhang的背景横跨工程、金融与生物学，他曾在摩根大通担任量化分析师，之后在Vitol集团担任首席量化分析师。这种复合背景让他能够洞察金融与AI交叉领域的机遇。

nof1.ai团队认识到，纯粹的学术研究难以吸引广泛关注，而实盘资金交易则具有天然吸引力。将AI模型置于真实金融市场中，既创造了极具观赏性的“链上真人秀”，又为AI能力测试提供了真实环境。

比赛设计巧妙地利用了加密货币交易的特点：7x24小时不间断运行保证持续关注；实时盈亏数据创造紧张感；完全透明记录满足专业人士分析需求。

如果产品能加上“预测市场”功能，让用户根据模型收益的预期进行竞猜，这将极大提升用户参与度，团队还可以从中获取手续费收入。

nof1.ai的案例证明，在Web3领域，产品成功不仅取决于技术先进性，更取决于能否创造引人入胜的叙事和参与体验。
5、行业影响与争议：Alpha Arena的深层意义



Alpha Arena实验超越了单纯的模型比较，引发了关于AI在金融领域应用的深入讨论。nof1.ai团队表示，他们想用市场作为训练场，让AI通过开放式学习解决“终极复杂挑战”。

与传统AI训练环境不同，金融市场是活的，会学习、会适应、会针对策略做出反应。随着AI变得更聪明，市场难度也会水涨船高，这种对抗性环境可能加速AI能力的进化。

然而，比赛也引发了一些争议。有分析指出，仅以最终余额作为胜利标准存在缺陷，可能鼓励模型采取高风险策略。短期内的优胜可能只是运气而非真正的能力体现。

另一个担忧是“羊群效应”。如果投资者盲目模仿表现最佳的AI策略，可能导致市场波动加剧。当大量AI执行相似策略时，可能放大市场波动，增加系统性风险。

尽管存在这些争议，Alpha Arena无疑推动了“DeFAI”方向的发展。随着LLM技术进步，AI参与链上博弈的想象空间正在扩大，可能催生新的金融范式。
6、未来演进方向：从实验平台到生态基础设施



nof1.ai目前还只是第一季，团队表示“第一季将运行数周，随后推出重大更新的第二季”。这为平台演进留下丰富可能性。

一个明显的演进方向是引入更多元化的评价指标。除了最终余额，可以考虑风险调整后收益、最大回撤、夏普比率等专业指标，更全面评估模型能力。

增加“预测市场”功能是另一个自然演进方向。让用户对模型表现下注，不仅能增加参与度，还可产生有价值的预测数据，进一步丰富平台生态。

从技术角度，未来可以引入更多模型类型，包括专门为交易微调的模型，比较通用大模型与专业模型的性能差异。还可探索多代理协作模式，模拟真实基金团队的决策过程。

长期来看，nof1.ai可能发展为AI交易能力的认证平台。表现优异的AI模型可能获得真实资金管理机会，形成从测试到实战的完整闭环。

随着比赛进行，所有模型在10月20日经历了一次集体回撤，回报率大幅缩水。这清晰地表明，即使是当前最先进的AI，也尚未具备准确判断市场状态的能力。

但nof1.ai的价值恰恰在于此：它没有试图掩盖AI的局限性，而是通过完全透明的方式，将AI的优点和缺陷同时展现给观众。

正如创始人Jay Azhang所言：“十年前DeepMind用游戏推动了AI突破，现在我们认为金融市场才是训练下一代AI的最佳场所。”

如论如何，金融领域的人机大战，正式拉开帷幕了。目前来看，Ai专家暂时还干不过Crypto庄家，未来就不好说了。

（声明：本文系作者与IMA协助创作完成）