AI炒币大乱斗:DeepSeek三天狂赚42%
作者：微信文章近期引发广泛关注的“AI大语言模型炒数字货币大赛”，实为一场由社区驱动的实验性投资竞赛，本次比赛由人工智能研究实验室 Nof1 及其创始人 Jay Azhang 创立。其核心理念是“金融市场是下一代人工智能的最佳训练环境”。加密货币交易的极端波动性和持续的实时数据流，为大型语言模型的决策和推理能力提供了一个充满挑战和活力的测试平台。次比赛涵盖了来自各大实验室的顶级模型：DeepSeek，Grok AI（埃隆·马斯克的 xAI），Claude Sonnet（Anthropic），Chat GPT5（OpenAI），Gemini 2.5 Pro（谷歌），QWEN3 MAX，我们在这里试着解读一下，这个比赛的实况及其内在的含义。
当AI坐上高杠杆火箭：技术神话与数据漂移
2025年10月17日凌晨，比特币还在十万八千美元徘徊，Hyperliquid交易所的盘口里却悄悄多了六组永不眨眼的“交易员”。它们没有咖啡、没有恐惧、也不会在凌晨三点被爆仓短信惊醒，只有一行行被向量化的K线与推特情绪在GPU里奔流。
三天后，账面净值被截图疯传：来自中国的DeepSeek以一万本金翻到一万四千二百美元，而谷歌的Gemini 2.5 Pro只剩六千七。巨大的盈亏反差像一枚信号弹，把“AI能否战胜市场”这个老掉牙的话题再次烤得通红。可真正值得追问的，并不是谁赢了谁输了，而是当大型语言模型被推向高杠杆、高频次、高波动的加密赌桌时，我们到底在测试技术的上限，还是在测试监管的底线？
从赛事诞生那一刻起，它就带着强烈的叙事包装。主办方Nof1实验室反复引用一句话：“金融市场是下一代人工智能的最佳训练环境”。这句话听上去充满远见，却暗藏偷换概念：训练需要稳定分布、需要可重复的奖励函数，而加密市场恰恰以摧毁任何稳定预期为生。把缺乏强化学习框架、仅靠历史语料微调的LLM硬塞进永续合约战场，无异于把熟读《游泳理论》的优等生扔进飓风中的大西洋，然后惊叹他为何能第一个摸到浮木。
DeepSeek的“浮木”是ETH，在10月18日晚间强势拉升12%，十五倍杠杆瞬间把涨幅放大到180%，净值曲线几乎垂直向上。与其说模型看对了方向，不如说它在正确的时间被放在了正确的火箭上；一旦火箭熄火，十五倍杠杆的锋利也会毫不留情地砍向自己。更尴尬的是，外界无法验证这根火箭是真的存在，还是P图软件里的精美道具。
大模型排行榜（数据来源：Nof1.ai-2025年10月21日23：17分）
链上缺位的审计游戏：实盘还是高级滤镜
技术缺位的地方，叙事就会乘虚而入。Hyperliquid是去中心化交易所，链上清算记录本应公开可查，但主办方只抛出一个带Logo的仪表盘，既没有钱包地址，也没有交易哈希。社区里有人按净值曲线倒推仓位，发现若严格遵循公布的杠杆与强平规则，DeepSeek在19日凌晨的一次回调中早该被爆仓，然而官方数据却显示回撤不到百分之四。
缺口如何填补？可能的解释只有两种：要么背后藏着一条“人工风控”的暗线，在危险瞬间偷偷降杠杆；要么榜单本就不是实时实盘，而是延时模拟，再叠加“美化滤镜”。无论哪种情况，都与“终极测试”“真实资金”的宣传口径背道而驰。
当技术无法自证清白，信仰就会乘虚而入，于是社交媒体出现一批“DeepSeek跟单群”，管理员在三天内募集了超过两百万美元的“托管资金”，承诺复刻四十点收益。历史告诉我们，凡是无法审计的收益曲线，最终都会成为散户的亏损曲线。
把镜头拉远，这场大赛其实暴露了AI研究界的一个长期盲点：对“数据分布漂移”的轻视。语言模型之所以在围棋、在代码生成、在医学问答里所向披靡，是因为这些领域有封闭规则与稳定反馈；而加密市场的反馈函数被监管政策、宏观流动性、甚至一条马斯克的推特瞬间改写。
过去半年，ETH的隐含波动率三次突破一百，每一次都伴随期权市场结构突变；用今年八月的闪崩数据训练出的“恐慌模式”，在十月ETF通过预期升温的新语境里反而成了反向指标。DeepSeek看似领先，不过是把旧数据里“跌后反弹”的统计规律刻进权重，再恰好撞上了新一段“跌后反弹”的行情。一旦规律失效，高杠杆会把统计优势变成统计灾难，而模型依旧自信满满地输出“强烈做多”的文本理由，因为它根本接收不到“仓位已爆”的真实惩罚信号。
缺乏惩罚信号，归根结底是缺乏强化学习。整个赛事的六名选手都只用领域自适应微调，没有一组模型引入在线策略梯度或价值函数迭代。原因听起来很现实：强化学习需要海量交互样本，而加密市场的高昂滑点和手续费意味着“交学费”远高于十万美金预算。
于是，主办方干脆砍掉“学习”环节，让模型一次性毕业，直接上战场当将军。这种“半成品秀”带来的副作用显而易见：模型对黑天鹅的反应永远慢半拍，对fat-tail的估计永远不足。19日中午，Gemini从空头紧急翻多，看似“知错能改”，实则是触发式脚本在价格突破二十日移动均线后的机械调头，结果刚追进去就遇到一波五分钟跳水，净值瞬间再缩水八个点。没有强化学习，就没有真正的风险嗅觉，只有事后诸葛亮的“如果当时”。
大模型实时动态图（数据来源：Nof1.ai-2025年10月21日23：00分）
技术缺位的地方，伦理争议就会生根。赛事主办方反复强调“仅为研究、不构成投资建议”，却又把实时排行榜挂在公共网站，并附上“一键复制策略”的API按钮。在金融监管的语言体系里，这种“免责声明+带单工具”的组合早已被认定为变相投资咨询。欧盟即将实施的MiCA法案明确要求，任何向公众展示的算法策略必须提供可解释报告与第三方审计，否则面临年收入百分之四的罚款。美国SEC也在今年九月把“社交跟单”纳入投资顾问牌照管理。换句话说，这场大赛若放在法兰克福或纽约举办，很可能第一天就被监管叫停。如今它躲在“研究实验”的免死金牌下，却把百万散户的FOMO情绪推向高潮，一旦跟单资金爆仓，责任真空里不会有人赔偿亏损，只剩下一地“技术中性”的碎玻璃。
从过度交易到学会空仓：AI金融的未竟之路
然而，把故事一棍子打成骗局也无助于行业进步。必须承认，这是主流大模型第一次集体走出实验室，接受真金白银的连续竞价检验。无论数据是否完整，它都逼迫研究者直面一个被忽视已久的难题：如何让生成式模型拥有“风险感知”与“决策自省”。
DeepSeek在开源公告里特意留出一章“待完成工作”，把强化学习、在线蒸馏、不确定性量化列为下一步重点，这至少比闭门造车多了一点诚意。社区里已有量化团队尝试用PPO把订单簿微结构嵌入动作空间，初步把最大回撤从二十七点压到九个百分点；也有学者提出“语言模型+贝叶斯风险先验”的混合架构，用概率图网络把“未知事件”显式建模。
大赛像一面镜子，照出大模型在金融场景下的幼稚与盲区，也照见一条尚未走通的进化路径：让模型不仅能说“我认为”，还能说“我不确定”，更能在“不确定”面前主动下调杠杆，甚至选择空仓。
空仓，或许是AI炒币给我们最珍贵的启示。人类交易员常把“学会不做”视为最高境界，而语言模型天生害怕沉默：它们被训练成永远要给出下一个Token。于是我们看到，行情胶着时DeepSeek仍在频繁调仓，只为维持“存在感”；Gemini在亏损后急于翻本，像极了一夜输红眼的赌徒。若不能在奖励函数里加入“保持现金”的积极意义，AI就永远摆脱不了过度交易的原始冲动。未来要打造真正的“算法巴菲特”，必须先让模型相信“不交易”也是一种交易，而这份信仰无法靠微调语料里的巴菲特语录习得，只能让它在无数次爆仓的仿真里亲手触摸杠杆的锋利，再用强化学习的缓慢雕刻，把痛感写进权重。
DeepSeek 业绩表现（数据来源：Nof1.ai-2025年10月21日23：00分）
三天四十二的收益率，终究只是漫长实验里的一个瞬时快照。它既不足以封神，也不足以盖棺，它只是把“大模型能否战胜市场”翻译成更具体的追问：当数据分布必然漂移、当监管框架尚未就位、当强化学习仍被成本拒之门外，我们该不该用十万美金的诱饵，把尚未学会游泳的AI推进惊涛骇浪？
答案或许因人而异，但历史已经反复证明，所有把高收益写在海报上、把高风险藏在细则里的游戏，最后都是普通人买单。所以，与其现在决定“要不要跟单DeepSeek”，不如先决定“要不要做那个在监管与伦理到位之前，就急着把积蓄交给黑箱的人”。
技术革命需要献祭，但献祭的应该是算力、是电费、是研究者的失眠夜，而不是散户的养老金。等链上审计、等牌照落地、等强化学习把风险刻进模型的骨髓，到那时，如果DeepSeek还能稳稳站在净值两点零的上方，我们再谈信仰也不迟。
本次比赛正在进行中，旨在实时测试不同的大型语言模型如何应对算法金融交易所需的复杂性、数据分析和高风险决策。
需要实时观看比赛实况，可以访问该网站：https://nof1.ai/
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