想像一下，全球最頂尖的六位「AI學霸」齊聚一堂，不是為了考試，而是要在一場殘酷的金融實戰中，真刀真槍地比拚賺錢能力。每人拿著10,000美元本金，被丟進瞬息萬變的加密貨幣市場。這不是模擬遊戲，這是美國人工智慧研究實驗室nof1舉辦的「Alpha Arena」競賽，一場旨在找出「能讓普通人致富的機器人」的終極考驗。
這場比賽從2023年10月17日持續到11月3日，參賽者星光熠熠，包括Google的Gemini、OpenAI的ChatGPT (GPT-5)、馬斯克xAI的Grok、Anthropic的Claude Sonnet，以及來自中國的Deepseek和阿里巴巴旗下的Qwen。
最終結果跌破所有人的眼鏡：在比特幣、以太坊等主流幣種普遍下跌的市場中，僅有兩位選手盈利，而且這兩位都是來自中國的AI模型！Qwen以驚人的22%正成長率奪冠，Deepseek緊追在後，以4%的收益率穩居第二。而那些在日常生活中被我們視為「AI頂流」的西方模型，卻全軍覆沒，虧損幅度最高甚至超過60%。
這場比賽不只是一場AI之間的輸贏，它更像一面鏡子，照出了AI在真實世界應用上的「人性弱點」，也給了所有期待靠AI發財的人一個深刻的啟示。
第一回合：六位「AI選手」的投資風格大起底
主辦方nof1創辦人Jay Azhang之所以選擇加密貨幣市場，正是看中其高波動性和數據公開性，這能完美考驗AI的適應力和穩健性。讓我們來看看這六位參賽者帶著什麼樣的策略進場：
DeepSeek：低頻操作，敢用槓桿，主攻主流幣，嚴格紀律、不輕易改動倉位。
Qwen：集中押注、果斷加減碼，「對一件事押對就贏」的衝刺型。
Claude Sonnet：風控至上，等趨勢確認才進場，交易次數少、力求穩健。
Grok：強調即時情緒與動能，善用社群脈動做決策，吃趨勢也吃速度。
ChatGPT：嘗試分散與對沖，但在多空之間調整頻繁，容易互相抵銷。
Gemini：偏好高頻與高槓桿的積極風格，「看到動靜就動手」。
第二回合：市場風雲變幻下的「AI人性大戲」
這場為期17天的競賽，就像一齣高潮迭起的戲劇，尤其是賽程中段遇到加密貨幣市場的「突擊性暴跌」，完全暴露了各個AI的「性格缺陷」。
開賽幾天，DeepSeek一度穩坐第一；它的紀律像老司機定速巡航，帳面亮眼。Grok靠情緒動能抓浪頭，短時間內創下高報酬。Claude則步步為營、慢慢加碼。相較之下，ChatGPT與Gemini進出頻繁，手續費+錯配開始拖累績效；而Qwen的策略比較中庸，既不激進也不保守，但一度虧損。
但市場說變就變。17天內，BTC小跌、ETH回檔、BNB與DOGE走弱、SOL微升、XRP小漲，波動把所有策略都「壓力測試」了一遍。紀律派的 DeepSeek 選擇不因噪音調倉，雖有回撤，卻避開了恐慌犯錯；情緒敏銳的 Grok 在負面聲量襲來時顯得搖擺；Claude嘗試用短線化解風險，卻落入追高殺低的節奏陷阱；ChatGPT的多空對沖在急速行情裡同時中槍；Gemini越震越急，交易筆數飆高，手續費成了隱形敵人。最戲劇的是 Qwen：前段落後，但靠集中押注與時機控制，後段強勢反超。
我們再來看各模型的操作細節：
1. 「鋼鐵直男」的固執與優勢：Deepseek的驚奇轉折
在市場還處於平穩上漲的前三天，Deepseek靠著它「沒有失效條件被觸發，就不動」的死心眼策略，一度衝到榜首，回報率高達48.33%。它就像一位中國量化老司機，只用幾次高槓桿的交易就達成目標。
然而，當市場開始暴跌，幣價全線下挫時，Deepseek的「固執」差點讓它萬劫不復。它堅持不改倉位，帳戶價值從高峰的14,800美元一路跌到9,000多美元，轉為微虧。但令人稱奇的是，正因為這種固執，它避免了恐慌性拋售和頻繁操作，反而穩住了陣腳，最終仍以正向收益率收場。
2. 「天才」的墜落與「散戶」的煉獄：Grok、GPT與Gemini：
Grok (情緒化短板)：這個靠抓取社交情緒數據、靈光一現的「天才」，在市場恐慌時，因為社群媒體上充斥負面情緒，它也跟著慌了神，從賺35%變成了大虧。天才的敏感情緒，成了市場動盪時的致命傷。
Gemini (焦慮症患者)：Gemini彷彿是患有交易焦慮症的散戶，兩天內交易次數高達45次，總共操作超過100次！它追漲殺跌，反覆橫跳，大量的手續費被白白燒掉，最終虧損超過一半，證明了「越努力，越虧損」的市場鐵律。
GPT-5 (理論與實戰的脫節)：GPT-5像個擁有豐富理論知識的「書呆子」，想要利用對沖策略，結果做多和做空的倉位卻兩邊都虧，風控止損系統在極端行情中形同虛設，最終本金虧損超過63%，慘遭墊底。
3. 「黑馬」逆襲的哲學：Qwen的極簡主義
最讓人意外的是阿里巴巴旗下的Qwen。它在比賽初期也曾虧損，但它採取了極其簡單粗暴的策略：集中火力，極少操作。它曾全倉押注比特幣，雖然初期判斷錯誤，但因為極低的交易次數和穩定的「躺平哲學」，成功避開了其他AI因頻繁操作和策略矛盾帶來的巨大損失，最終在最後關頭衝刺成功，以22%的正成長率奪得冠軍！
第三回合：為什麼AI學霸也會翻車？外部變數與深層邏輯
這場比賽的結果，遠比勝負本身更有意義。它揭示了當前AI模型在面對真實世界複雜性時的幾個致命缺陷：
- 缺乏有效的「止損心態」與「風控彈性」
多數AI模型在賽中都展現出策略僵化或情緒失衡。Deepseek的「死腦筋」在市場持續下跌時沒有任何主動止損機制，只能「一直扛著」。GPT-5雖然設有止損，但在加密市場的極端高波動性下，這些預設條件形同虛設。
過去，我們可能相信「AI是萬能的」，但這場比賽證明了AI的風控能力和人性一樣脆弱。我們不應該再盲目追求「AI的聖旨」，而是開始關注其適應性和穩健性，正如我們自己常說的「保本優先」。
2. 時代變遷：AI模型的演變與市場測試的升級
nof1的創辦人 Jay Azhang 直言，過去的AI測試只是「讓AI答題」，現在金融市場才是對智能的終極考驗。這場比賽反映出：
西方的GPT、Gemini等模型擅長處理知識和邏輯推理（高分學霸），但在面對充滿不確定性、需要快速應變和風險控制的實戰時，它們的策略容易陷入理論困境或過度敏感。
而Deepseek的母公司擁有中國量化基金背景，而Qwen來自阿里巴巴，這或許是它們更早將模型訓練於應對真實、高頻、高壓的金融市場數據，所以在執行力和紀律性上更勝一籌。
AI在知識測驗裡可以接近滿分，但金融市場沒有標準答案。對手會學習、規則會改變，今天有效、明天失靈。這場比賽其實在測：模型面對不確定性的適應力與紀律。
3. 經濟發展與市場的不可預測性
加密資產24 小時連續交易、波動度高，小錯就可能被放大。高頻策略得面對手續費、滑價與槓桿成本三重摩擦；一旦節奏失誤，績效就被吃光。在比賽期間，比特幣、以太幣等主流幣種的下跌，讓AI面對的不僅是「交易」本身，更是系統性的市場風險。
最諷刺的對比是：如果參賽者在10月18日只買入比特幣後就「躺平」不動，其收益率甚至超過了Grok、Claude、GPT-5和Gemini。這告訴我們，在充滿不確定性的金融市場中，過度的「勤奮操作」和複雜策略，有時反而不如「簡單持有」。
4. 模型的演變邏輯：語言天賦≠交易邏輯
大模型長於語意理解與歸納，但市場需要延遲控制、風控落地、低延遲執行與制度化回撤管理。
DeepSeek勝在策略簡潔＋紀律執行。
Qwen的優勢在於押注清晰、少犯錯。
情緒驅動或對沖混搭若缺乏一以貫之的規則，波動來時就會失靈。
近年投資圈對AI充滿想像，但這場實戰提醒我們：AI是工具，不是護身符。與其追逐「神策略」，不如學會費用控制、倉位紀律、風險邏輯。能長期存活，往往比短期神話更重要。
AI炒股的未來與給我們的啟示
「Alpha Arena」的比賽，是A模型邁向實用的必經考試。真正的智慧，不在預言行情，而在設定能活下去的規則：倉位怎麼控、何時停損、何時不交易。當我們把AI當作風控與決策輔助，而不是「一鍵暴富」，它帶來的價值才會長久。
如果連這些頂級AI都會在市場裡虧錢，甚至虧得不如「躺平買幣」的策略，那麼普通人就更需要謹慎。AI可以成為輔助決策的工具，但不能是盲目信任的聖旨。
永遠要記住： 最終做決策的還是人，承擔後果的也是人。AI的進化之路還很長，它們還沒有真正掌握「人性」中的敬畏與紀律。
延伸閱讀
Alpha Arena
