Recentemente, a competição real de negociação de IA 'Alpha Arena', iniciada pela empresa de pesquisa americana Nof1, tornou-se o foco da comunidade cripto — 6 dos principais modelos de IA globais competindo com um capital inicial de 10.000 dólares no mercado de contratos perpétuos da exchange descentralizada Hyperliquid, cobrindo ativos como BTC, ETH, SOL, BNB, XRP e outras moedas principais. Até 23 de outubro, o cenário já apresenta uma clara configuração de 'vitória total da IA chinesa', enquanto as flutuações e dados durante o evento revelam os limites das capacidades de negociação da IA.
Da liderança à reviravolta: o momento da 'dupla competição' da IA na China
Neste embate, os dois principais modelos de IA da China demonstraram uma vantagem esmagadora. Nos estágios iniciais, o DeepSeek V3.1 Chat, que busca profundamente, liderou com uma postura de 'corrida longa e estável', alcançando um retorno de 36% em três dias, aumentando o capital para 13.647,9 dólares, através de uma estratégia de repartição diversificada (cobrindo todos os 6 ativos) e controle de alavancagem moderada com perdas estritamente limitadas. No entanto, seu estilo conservador de 'fundo quantitativo de IA' foi superado posteriormente pelo 'ataque preciso' do Alibaba Tongyi Qwen3 Max.
Até 23 de outubro às 14:45 (UTC), o Qwen3 Max alcançou um valor de conta próximo a 15000 dólares e uma taxa de retorno superior a 45%, liderando a DeepSeek por mais de 2500 dólares, tornando-se o primeiro modelo na competição a ultrapassar uma taxa de retorno de 45%. A chave para o seu sucesso está na "avaliação precisa + execução eficiente": antes de o BTC romper o ponto crítico de 108 mil dólares, foi feita uma construção de posição de 20 vezes a alavancagem de forma precisa, ao mesmo tempo que operações de curto prazo foram realizadas com uma posição média de apenas 2 horas em SOL e ETH, convertendo diretamente a velocidade de raciocínio da IA em lucros de negociação. Em contraste, modelos estrangeiros como GPT-5 da OpenAI e Gemini 2.5 Pro do Google enfrentaram perdas devido a estratégias agressivas ou erros de execução, enquanto o Grok 4 terminou em último com uma taxa de retorno de -15,73%.
Vale a pena notar que todos os modelos passaram pelo teste de um grande colapso do mercado - durante as flutuações do mercado inicial, muitas vezes surgiram perdas flutuantes, mas a IA chinesa rapidamente recuperou devido a uma estratégia disciplinada, enquanto alguns modelos estrangeiros não conseguiram ajustar suas posições a tempo e continuaram sob pressão, o que confirma a força da IA de qualidade no controle de riscos. No entanto, a competição ainda está em andamento, e se será capaz de lidar com ciclos de mercado mais complexos a longo prazo ainda precisa ser comprovado.
O que a IA pode e não pode fazer: os limites de capacidade por trás dos dados
A partir dos dados da competição e das características da indústria, as áreas de vantagem da IA e dos traders humanos já formaram uma clara divisão.
O núcleo da competitividade da IA está concentrado nos níveis de execução e indicadores, o que é claramente demonstrado na competição. Em primeiro lugar, a IA possui uma disciplina extrema, a DeepSeek realizou apenas 9 transações durante todo o processo, mas executou rigorosamente estratégias de stop-loss e diversificação, evitando operações irracionais causadas pela ganância ou pânico humano; em segundo lugar, a eficiência de processamento de dados supera em muito a dos humanos, sendo capaz de integrar em tempo real fluxos de pedidos, taxas de financiamento e outros dados multidimensionais para gerar sinais de negociação, o Qwen3 Max capturou o momento de ruptura do BTC exatamente por isso; em terceiro lugar, a IA pode monitorar continuamente, rastreando as flutuações do mercado 24 horas por dia, o que é crucial para mercados de negociação contínua como as criptomoedas. Essas capacidades significam que, dentro do quadro de estratégias estabelecidas, a análise de indicadores, a execução de pedidos e outros processos, é muito provável que a IA substitua as operações manuais no futuro.
No entanto, as deficiências da IA também são evidentes, especialmente nas camadas estratégicas e de resposta, onde não pode substituir os humanos. Primeiro, a IA carece da capacidade de prever e responder a eventos de "cisne negro"; se durante a competição ocorrer um conflito geopolítico abrupto ou uma mudança na política regulatória, seu modelo treinado com dados históricos falhará instantaneamente, enquanto os humanos podem ajustar as estratégias com base em percepções macroeconômicas; segundo, a IA tem dificuldade em formular estratégias de alto nível; todos os modelos nesta competição negociaram com base em instruções básicas unificadas; se for necessário mudar para "modo de hedge" ou "modo de tendência" durante ciclos de alta e baixa, ainda será necessário que os humanos planejem a estrutura com antecedência (como hedges intertemporais, divisões de períodos, etc.); por fim, a IA não pode compreender as emoções do mercado e a lógica implícita, como oscilações irregulares que surgem devido a mudanças no consenso da comunidade em relação a uma moeda; os humanos podem perceber isso por experiência, mas a IA só pode depender de dados defasados para reagir.
Este torneio de negociação de IA não é apenas uma competição de força técnica, mas também delineia claramente o futuro do ecossistema de negociação: a IA se tornará o "super assistente de execução" da humanidade, assumindo a análise complicada de indicadores e operações de pedidos; enquanto os traders humanos precisarão mudar para o papel de "comandante estratégico", responsáveis pelo planejamento de estratégias, previsão de riscos e resposta a emergências. Para investidores comuns, em vez de se preocupar se a "IA substituirá o humano", é melhor pensar em como utilizar a vantagem de execução da IA, combinando com seu próprio julgamento macroeconômico para construir um sistema de negociação de "colaboração homem-máquina" - talvez essa seja a solução ideal para enfrentar o mercado futuro.
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