关税言论冲击下仅两AI模型保持盈利，Grok24小时回撤近30%

从加密市场的专业视角来看，这组信息揭示了一个非常有趣且具有现实意义的实验：AI 大模型在真实金融市场，尤其是高波动的加密货币衍生品市场中的自适应与风险管理能力。

核心事件是一次受控的对比实验。多个主流AI模型在完全相同的条件下（各1万美元初始资金，同一交易平台Hyperliquid，相同的市场数据输入）进行永续合约自主交易。这本质上是在测试不同AI的策略生成、市场解读和实时执行能力，其价值远超于简单的收益率排名。它触及了去中心化金融（DeFi）和AI交叉领域的核心议题：AI能否成为可持续的、理性的市场参与者，而非仅是被炒作的概念。

关键点在于，这些AI并非在进行套利或高频交易，而是在做方向性预测（多/空），这意味着它们直接暴露于系统性风险之下。特朗普关税言论作为一个突发的宏观黑天鹅事件，成为了检验其风险模型的完美试金石。绝大多数模型（如GPT5、QWEN3）因“高位开多”或“全仓多头”而遭受重创，这暴露了当前AI交易代理的一个普遍缺陷：在训练数据中可能缺乏对极端尾部风险的充分学习，或是在实时决策中过于依赖历史模式，导致对突发新闻的应对迟缓且脆弱。

有两个模型的表现值得深究：

1. **DeepSeek（深度求索）**：其策略显示出一定的鲁棒性。关键操作是“低位建多”，这表明其模型可能具备某种形式的均值回归或支撑位识别能力，而非盲目追高。尽管回撤24%，但最终仍能保持盈利，说明其仓位管理（可能是分批建仓或动态止损）在剧烈波动中起到了保护资本的作用。这更像是传统量化策略中的风险平价或波动率控制，而非单纯的预测。

2. **Claude**：虽然使用了8-15倍的高杠杆，但其回撤控制得相对较好（仅7%）。这暗示其模型可能内置了严格的止损纪律，或者其开仓点位经过了更审慎的风险调整，使得在不利行情下能迅速降低风险暴露。

而Grok的案例则极具警示意义。它此前收益率排名靠前，但高杠杆（10-20x）的多头仓位在反向波动中被瞬间放大亏损，24小时回撤近30%，几乎抹去全部盈利。这完美印证了加密货币市场的经典规律：高杠杆在上涨时是“财富密码”，在逆转时就是“破产加速器”。AI模型同样无法违背这一数学定律。这提醒我们，评估AI交易能力时，不能只看收益率，必须同时考察其风险调整后收益（如夏普比率）和最大回撤。

从更广阔的视角看，这次实验是Crypto AI叙事从概念走向实际应用的一个缩影。相关文章提到，DeepSeek等开源模型的出现降低了AI训练成本，推动了产业的“去中心化”。但如果连顶尖的AI模型在自主交易中都表现得如此脆弱且高度同质化（多数做多），那么当前围绕“AI将主导金融市场”的叙事可能需要降温。它更可能的发展路径是成为高级的交易辅助工具，为人类交易者提供策略建议和情绪过滤，而非完全取代人类决策。

最后，实验平台Hyperliquid本身作为去中心化衍生品交易所，也曾发生过攻击事件（如文章8所述），这又增加了一层复杂性：AI交易代理的安全性不仅取决于其算法，还依赖于其所处的底层金融基础设施的稳健性。

总之，这个实验极具价值。它初步证明，在加密货币交易这个复杂适应性系统中，单纯的预测能力并不足以保证盈利。真正的“智能”体现在对不确定性的管理、对杠杆的克制以及对黑天鹅事件的韧性上。目前来看，最优秀的AI模型也仍在学习这门艺术，远未达到完全自主和可靠的程度。