作者 | 金刀

編輯 | G3007

近期刷屏的Alpha Arena測(cè)試，是迄今為止最貼近真實(shí)市場(chǎng)的AI交易“比武”。主辦方給6個(gè)頂尖AI模型各發(fā)1萬美元實(shí)盤資金，在加密貨幣市場(chǎng)自主交易，實(shí)時(shí)公開收益與策略，這場(chǎng)持續(xù)兩周的對(duì)決，撕開了AI量化的真實(shí)面貌。

令人意外的是，國(guó)產(chǎn)AI軟件DeepSeek用1萬美元本金在加密貨幣市場(chǎng)三天狂賺36%，而被寄予厚望的GPT 5，同期卻虧損超40%。

AI量化交易引發(fā)了大眾討論，有人盯著收益曲線焦慮 “以后炒股都沒機(jī)會(huì)了”，有人好奇“AI到底怎么賺錢”。但這場(chǎng)由Alpha Arena發(fā)起的實(shí)盤對(duì)決，與其說是AI對(duì)人類的降維打擊，不如說是給普通人提了個(gè)醒。

01

AI量化交易的 “真實(shí)賽場(chǎng)”：數(shù)據(jù)里的反差與真相

一開始的劇情足夠刺激：來自國(guó)內(nèi)的DeepSeek憑借量化機(jī)構(gòu)出身的優(yōu)勢(shì)，前三天收益率飆升至36%，盈利近4000美元，一度讓網(wǎng)友直呼 “AI炒股要統(tǒng)治市場(chǎng)”；但隨著大盤波動(dòng)，其收益回吐至10%，即便如此仍穩(wěn)居第一。與之形成鮮明對(duì)比的是GPT 5，虧損持續(xù)擴(kuò)大，目前已超40%，本金縮水至不足6000美元；Gemini 2.5更因頻繁切換多空策略（網(wǎng)友調(diào)侃 “神似散戶追漲殺跌”），早期虧損超30%，交易手續(xù)費(fèi)吃掉大量本金。

這場(chǎng)對(duì)決打破了一些人想象中的“AI必賺” 神話 ——即便是做量化起家的DeepSeek，也同樣會(huì)受市場(chǎng)波動(dòng)影響，而風(fēng)格激進(jìn)、邏輯混亂的AI，表現(xiàn)甚至不如普通散戶。

不同AI的表現(xiàn)差異，本質(zhì)是背后策略邏輯的差異。DeepSeek的穩(wěn)健，源于其母公司幻方的量化基因——策略簡(jiǎn)單直接：開盤全倉、10-15倍杠桿做多核心標(biāo)的，不頻繁換手、不止損止盈，靠對(duì)市場(chǎng)趨勢(shì)的精準(zhǔn)判斷吃收益；而虧損嚴(yán)重的模型，要么像Gemini一樣 “過度聰明”（一天內(nèi)多次更改多空方向，交易次數(shù)是DeepSeek的5倍），要么像Claude一樣 “猶豫糾結(jié)”（分析邏輯滿分，卻因反復(fù)止損錯(cuò)過機(jī)會(huì)）。

這至少說明，AI量化不是 “機(jī)器自己賺錢”，而是 “人類把交易邏輯教給機(jī)器”，機(jī)器的優(yōu)勢(shì)是執(zhí)行效率，而邏輯的優(yōu)劣、風(fēng)險(xiǎn)的把控，仍離不開人的設(shè)計(jì)。

02

AI量化的 “底層邏輯”：為何焦慮，又為何不必？

要理解AI對(duì)普通人的影響，得先搞懂AI量化到底在做什么。無論是炒幣還是炒股，AI交易的核心邏輯從未脫離 “概率游戲”，但它把人類的能力放大了三個(gè)維度：

1. AI量化的 “三步法”：效率碾壓，但非 “萬能”

第一步是 “找信號(hào)”：AI能24小時(shí)掃描全球新聞、社交媒體情緒、鏈上大額轉(zhuǎn)賬甚至衛(wèi)星經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，從海量信息里提煉 “上漲概率55%” 的微弱信號(hào)——這是人類靠手動(dòng)分析永遠(yuǎn)做不到的效率；第二步是 “定規(guī)則”：AI會(huì)把信號(hào)轉(zhuǎn)化為鐵紀(jì)律，比如 “信號(hào)出現(xiàn)時(shí)投多少倉位、跌1%止損、漲5%止盈”，徹底規(guī)避人類 “貪心”“恐慌” 的弱點(diǎn)；第三步是 “強(qiáng)執(zhí)行”：一旦觸達(dá)交易點(diǎn)，AI能以毫秒級(jí)速度下單，遠(yuǎn)超人類反應(yīng)極限。

但即便如此，AI仍有致命短板：它只能基于過去的數(shù)據(jù)歸納規(guī)律，無法預(yù)測(cè) “非連續(xù)性變化”——就像它能分析狗狗幣的價(jià)格走勢(shì)，卻看不懂 “一張滑稽狗狗圖為何能凝聚全球共識(shí)”；能計(jì)算技術(shù)指標(biāo)，卻預(yù)判不了下一個(gè)引爆市場(chǎng)的文化熱梗。

2. 市場(chǎng)焦慮的誤區(qū)：把 “工具升級(jí)” 當(dāng)成 “替代威脅”

很多人焦慮 “AI會(huì)搶了普通人的交易機(jī)會(huì)”，但從因諾資產(chǎn)的實(shí)踐來看，AI從未替代人——這家五次斬獲金牛獎(jiǎng)的量化機(jī)構(gòu)，把AI定義為 “放大鏡” 和 “渦輪增壓器”：AI負(fù)責(zé)提升數(shù)據(jù)處理效率，而 “選什么方向、控多少風(fēng)險(xiǎn)、定什么策略” 的核心決策，仍由人把控。正如其創(chuàng)始人徐書楠所說：“人”是量化投資體系中最關(guān)鍵的變量。我們不是用AI取代人，而是用AI放大人的決策效率和研究深度。

AI量化的本質(zhì)，是 “工具的升級(jí)” 而非 “人的替代”—— 就像當(dāng)年計(jì)算器取代算盤，沒讓普通人失去計(jì)算的需求，只是讓大家從繁瑣運(yùn)算中解放出來，聚焦更核心的判斷。

03

普通人破局之道：如何主動(dòng)擁抱AI？

現(xiàn)在只要關(guān)于AI的消息，必然會(huì)引發(fā)公眾的另一層焦慮：AI將來替代人怎么辦？

當(dāng)然這種擔(dān)憂也不是空穴來風(fēng)，我們?cè)谥暗奈恼?strong>《AI、陣痛、未來：我們站在歷史的十字路口》一文中曾報(bào)道過，根據(jù)哈佛大學(xué)兩位經(jīng)濟(jì)學(xué)博士的研究發(fā)現(xiàn)，AI確實(shí)正在大量搶奪初級(jí)工作，年輕人變得更難進(jìn)入職場(chǎng)。

除了這些初級(jí)工作外，肉眼可見的未來，會(huì)有很多重復(fù)機(jī)械的工作被更高效的AI所代替，甚至體力勞動(dòng)都有可能被具身機(jī)器人所代替，面對(duì)如此大的時(shí)代變革，普通人擔(dān)憂未來再所難免。

最近西安交通大學(xué)教授席酉民的一番發(fā)言，或許能幫助普通人緩解焦慮。

席酉民在近期發(fā)言中提到的 “獨(dú)特價(jià)值、利用平臺(tái)、創(chuàng)造生態(tài)”，恰好為普通人提供了AI時(shí)代的破局框架：不跟AI比效率，而是用自身優(yōu)勢(shì)結(jié)合技術(shù)，找到屬于自己的位置。

比如AI讀不懂 “社區(qū)共識(shí)”：當(dāng)年狗狗幣從0.0002美元漲到0.74美元，核心不是技術(shù)數(shù)據(jù)，而是 “meme文化” 帶來的全球共鳴；未來仍會(huì)有新的文化熱梗、社區(qū)故事崛起，普通人可以提前參與、感知趨勢(shì)，這是AI靠數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)趕不上的。

我們很多讀者總覺得自己不是計(jì)算機(jī)專業(yè)，也不懂AI前瞻技術(shù)，容易在技術(shù)革命的浪潮中被淘汰，這種想法并不正確。善用 “平臺(tái)杠桿”的核心是 “借平臺(tái)之力放大自身能力”。普通人不必懂AI技術(shù)，只需學(xué)會(huì)利用現(xiàn)成平臺(tái)，讓AI為自己打工。

AI時(shí)代的機(jī)會(huì)也不在 “單打獨(dú)斗”，而在 “融入生態(tài)”。普通人哪怕能力有限，沒法創(chuàng)造自己的生態(tài)，大不了“打不過就加入”，利用好現(xiàn)有的一些資源，也可以在未來找到適合自己的位置。

總之躺下來焦慮并沒有意義，不如花思考一下，如何利用AI成為自己的生產(chǎn)力工具，才是直面AI時(shí)代的正確姿勢(shì)。

結(jié) 語

AI量化有漲有跌，技術(shù)浪潮不等人。與其焦慮 “被替代”，不如抓住時(shí)機(jī)，用人類感知補(bǔ)AI之短，借現(xiàn)成工具放大能力，融生態(tài)尋新出路。行動(dòng)比焦慮更有用，主動(dòng)擁抱，就是AI時(shí)代最好的破局方式。