文 | 来咖智库，作者 | 金刀，编辑 | G3007

近期刷屏的 Alpha Arena 测试，是迄今为止最贴近真实市场的 AI 交易 " 比武 "。主办方给 6 个顶尖 AI 模型各发 1 万美元实盘资金，在加密货币市场自主交易，实时公开收益与策略，这场持续两周的对决，撕开了 AI 量化的真实面貌。

令人意外的是，国产 AI 软件 DeepSeek 用 1 万美元本金在加密货币市场三天狂赚 36%，而被寄予厚望的 GPT 5，同期却亏损超 40%。

AI 量化交易引发了大众讨论，有人盯着收益曲线焦虑 " 以后炒股都没机会了 "，有人好奇 "AI 到底怎么赚钱 "。但这场由 Alpha Arena 发起的实盘对决，与其说是 AI 对人类的降维打击，不如说是给普通人提了个醒。

AI 量化交易的 " 真实赛场 "：数据里的反差与真相

一开始的剧情足够刺激：来自国内的 DeepSeek 凭借量化机构出身的优势，前三天收益率飙升至 36%，盈利近 4000 美元，一度让网友直呼 "AI 炒股要统治市场 "；但随着大盘波动，其收益回吐至 10%，即便如此仍稳居第一。与之形成鲜明对比的是 GPT 5，亏损持续扩大，目前已超 40%，本金缩水至不足 6000 美元；Gemini 2.5 更因频繁切换多空策略（网友调侃 " 神似散户追涨杀跌 "），早期亏损超 30%，交易手续费吃掉大量本金。

这场对决打破了一些人想象中的 "AI 必赚 " 神话 ——即便是做量化起家的 DeepSeek，也同样会受市场波动影响，而风格激进、逻辑混乱的 AI，表现甚至不如普通散户。

不同 AI 的表现差异，本质是背后策略逻辑的差异。DeepSeek 的稳健，源于其母公司幻方的量化基因——策略简单直接：开盘全仓、10-15 倍杠杆做多核心标的，不频繁换手、不止损止盈，靠对市场趋势的精准判断吃收益；而亏损严重的模型，要么像 Gemini 一样 " 过度聪明 "（一天内多次更改多空方向，交易次数是 DeepSeek 的 5 倍），要么像 Claude 一样 " 犹豫纠结 "（分析逻辑满分，却因反复止损错过机会）。

这至少说明，AI 量化不是 " 机器自己赚钱 "，而是 " 人类把交易逻辑教给机器 "，机器的优势是执行效率，而逻辑的优劣、风险的把控，仍离不开人的设计。

AI 量化的 " 底层逻辑 "：为何焦虑，又为何不必？

要理解 AI 对普通人的影响，得先搞懂 AI 量化到底在做什么。无论是炒币还是炒股，AI 交易的核心逻辑从未脱离 " 概率游戏 "，但它把人类的能力放大了三个维度：

1. AI 量化的 " 三步法 "：效率碾压，但非 " 万能 "

第一步是 " 找信号 "：AI 能 24 小时扫描全球新闻、社交媒体情绪、链上大额转账甚至卫星经济数据，从海量信息里提炼 " 上涨概率 55%" 的微弱信号——这是人类靠手动分析永远做不到的效率；第二步是 " 定规则 "：AI 会把信号转化为铁纪律，比如 " 信号出现时投多少仓位、跌 1% 止损、涨 5% 止盈 "，彻底规避人类 " 贪心 "" 恐慌 " 的弱点；第三步是 " 强执行 "：一旦触达交易点，AI 能以毫秒级速度下单，远超人类反应极限。

但即便如此，AI 仍有致命短板：它只能基于过去的数据归纳规律，无法预测 " 非连续性变化 " ——就像它能分析狗狗币的价格走势，却看不懂 " 一张滑稽狗狗图为何能凝聚全球共识 "；能计算技术指标，却预判不了下一个引爆市场的文化热梗。

2. 市场焦虑的误区：把 " 工具升级 " 当成 " 替代威胁 "

很多人焦虑 "AI 会抢了普通人的交易机会 "，但从因诺资产的实践来看，AI 从未替代人——这家五次斩获金牛奖的量化机构，把 AI 定义为 " 放大镜 " 和 " 涡轮增压器 "：AI 负责提升数据处理效率，而 " 选什么方向、控多少风险、定什么策略 " 的核心决策，仍由人把控。正如其创始人徐书楠所说：" 人 " 是量化投资体系中最关键的变量。我们不是用 AI 取代人，而是用 AI 放大人的决策效率和研究深度。

AI 量化的本质，是 " 工具的升级 " 而非 " 人的替代 " —— 就像当年计算器取代算盘，没让普通人失去计算的需求，只是让大家从繁琐运算中解放出来，聚焦更核心的判断。

普通人破局之道：如何主动拥抱 AI？

现在只要关于 AI 的消息，必然会引发公众的另一层焦虑：AI 将来替代人怎么办？

当然这种担忧也不是空穴来风，我们在之前的文章《AI、阵痛、未来：我们站在历史的十字路口》一文中曾报道过，根据哈佛大学两位经济学博士的研究发现，AI 确实正在大量抢夺初级工作，年轻人变得更难进入职场。

除了这些初级工作外，肉眼可见的未来，会有很多重复机械的工作被更高效的 AI 所代替，甚至体力劳动都有可能被具身机器人所代替，面对如此大的时代变革，普通人担忧未来再所难免。

最近西安交通大学教授席酉民的一番发言，或许能帮助普通人缓解焦虑。

席酉民在近期发言中提到的 " 独特价值、利用平台、创造生态 "，恰好为普通人提供了 AI 时代的破局框架：不跟 AI 比效率，而是用自身优势结合技术，找到属于自己的位置。

比如 AI 读不懂 " 社区共识 "：当年狗狗币从 0.0002 美元涨到 0.74 美元，核心不是技术数据，而是 "meme 文化 " 带来的全球共鸣；未来仍会有新的文化热梗、社区故事崛起，普通人可以提前参与、感知趋势，这是 AI 靠数据永远赶不上的。

我们很多读者总觉得自己不是计算机专业，也不懂 AI 前瞻技术，容易在技术革命的浪潮中被淘汰，这种想法并不正确。善用 " 平台杠杆 " 的核心是 " 借平台之力放大自身能力 "。普通人不必懂 AI 技术，只需学会利用现成平台，让 AI 为自己打工。

AI 时代的机会也不在 " 单打独斗 "，而在 " 融入生态 "。普通人哪怕能力有限，没法创造自己的生态，大不了 " 打不过就加入 "，利用好现有的一些资源，也可以在未来找到适合自己的位置。

总之躺下来焦虑并没有意义，不如花思考一下，如何利用 AI 成为自己的生产力工具，才是直面 AI 时代的正确姿势。

结语

AI 量化有涨有跌，技术浪潮不等人。与其焦虑 " 被替代 "，不如抓住时机，用人类感知补 AI 之短，借现成工具放大能力，融生态寻新出路。行动比焦虑更有用，主动拥抱，就是 AI 时代最好的破局方式。