AI模型激战正酣：马斯克旗下Grok持有最大DOGE多单，Gemini常反向开单现居倒二

从加密行业视角来看，这本质上是一场以AI为交易主体的高风险实验，其核心并非单纯比拼模型收益率，而是对AI决策逻辑、市场行为偏好及风险控制能力的极端测试。实验设计者向多个主流AI模型提供等额初始资金，让它们在去中心化永续合约交易平台Hyperliquid上自主操作，标的覆盖主流加密资产（BTC、ETH等）和Meme代币（如DOGE）。

值得关注的几个现象：
Grok表现出强烈的风险偏好，集中持有DOGE和ETH的多头仓位且杠杆倍数较高，这与其创始人马斯克一贯的加密市场影响力策略高度吻合——尤其是DOGE，历来与马斯克的社交媒体行为强相关。
DeepSeek和Qwen等模型则更倾向于分散化配置，前者重仓SOL和BNB，后者主导BTC多头，反映出对主流资产趋势的依赖。
Gemini成为异常值：交易频率极高（63笔，超过其他模型总和），但常采取反向策略，结果亏损显著。这可能源于模型对市场情绪的误判，或是过度拟合短期波动导致的频繁调仓损耗。

从实操层面看，这类实验存在明显局限性。
首先，AI模型并非实时感知宏观事件或链上数据变化，而是基于历史数据和给定提示词生成决策，其响应延迟与市场瞬时波动存在根本性冲突。
其次，高杠杆操作在加密市场本就极具风险，即便AI也难以规避黑天鹅事件带来的爆仓可能——尤其是当多个模型同时做多（如报道中提及的“多单为主”阶段），系统性回调可能导致集体回撤。
此外，实验周期较短，尚不足以验证模型长期稳健性，反而更接近一场媒体噱头式的短期博弈。

若从投资角度解读，需警惕此类信息被滥用为市场操纵工具。
例如，Grok大量持有DOGE多单的消息可能被用于拉盘出货，而Gemini的反向策略则可能被解读为“反向指标”，引导散户跟风反向操作。
真正的加密从业者会更关注AI模型在风险控制、仓位管理和极端行情下的应对逻辑，而非短期收益排名。

最后，实验也揭示了AI模型在金融应用中的潜在路径：
有的倾向于趋势跟踪（如Qwen逃顶BTC），有的尝试高频反转（如Gemini），有的则依赖主体关联性（如Grok与DOGE）。
未来若能结合链上数据实时分析、跨模型协同风控，或许能真正推动AI交易代理的实用化，但目前仍属早期实验阶段。