Почему AI-торговые боты сложно получают одобрение? Институциональные преимущества и риски ответственности раскрывают правду о криптоторговле

Gate News сообщает, 17 марта, несмотря на постоянное появление в рынке случаев получения миллионами долларов прибыли от «AI-торговых роботов», основные технологические компании и передовые лаборатории все еще не вышли на этот рынок. Вокруг реальной ценности искусственного интеллекта в криптоторговле растет разногласие в отрасли.

Некоторые трейдеры используют модели компании Anthropic, такие как Claude, для создания автоматизированных торговых инструментов, достигая краткосрочной прибыли при прогнозировании рынков и транзакциях на блокчейне. Однако партнер по управлению Dragonfly Capital Haseeb Qureshi отметил, что такие модели основаны на нескольких ненадежных предпосылках, включая возможность розничных трейдеров долгое время побеждать институциональных участников и наличие у универсальных моделей постоянных арбитражных возможностей.

Во-первых, риск ответственности становится ключевым препятствием для технологических компаний, задерживающих вход на рынок. В случае серьезных ошибок AI-моделей в реальных сделках, таких как неправильное выполнение заемных операций или перевод активов, потенциальные юридические и репутационные потери значительно превышают возможную прибыль. В то время как сейчас AI в блокчейн-сфере в основном используется для тестирования безопасности, например, обнаружения уязвимостей в смарт-контрактах, а не для прямого управления активами.

Во-вторых, структура рынка определяет, что стратегии трудно сохранять долгосрочную эффективность. Торговая логика, основанная на универсальных моделях, по своей сути является публичной, что означает, что любые прибыльные стратегии могут быть быстро скопированы и усилены институциональными участниками. Такие крупные квантовые фирмы, как Jane Street, обладают более низкой задержкой инфраструктуры и большим капиталом, что позволяет за очень короткое время сжимать арбитражное пространство и усложнять розничным трейдерам поддержание преимущества.

Кроме того, идея «самостоятельного заработка AI» сталкивается с реальными трудностями. Из-за высокой однородности возможностей моделей крупномасштабные AI-экземпляры не могут создавать дифференцированные конкурентные преимущества. В области предоставления услуг или разработки бизнес-стратегий они не могут избежать однородных результатов. Это контрастирует с концепцией Питера Тиля о «уникальных информационных преимуществах», которые считаются важным источником коммерческого успеха.

Несмотря на то, что некоторые текущие транзакционные роботы на блокчейне все еще могут получать временную прибыль, с увеличением объема инвестиций и технологий это преимущество может быстро исчезнуть. Аналитики считают, что в условиях высокой частоты сделок и конкуренции с низкой задержкой, доминирующую роль играют стороны, обладающие инфраструктурой и капиталом. Простым трейдерам становится все сложнее достигать стабильной прибыли, полагаясь на универсальные AI-модели.