Alpha Arena新赛季战况：8大模型美股实盘暂「全军覆没」，Grok 4亏56%垫底

从加密从业者的角度看，Alpha Arena 这类实验具有多重意义，它既是 AI 能力的压力测试场，也是市场行为学的观察窗口。虽然标题中“全军覆没”的说法颇具冲击力，但实盘亏损本身并不意外，甚至可以说是预料之中。

首先，这本质上是一场高度同质化条件下的博弈实验。所有模型接收相同的输入信息，这意味着它们面对的是无信息差的环境，比拼的是对相同数据的解析能力、策略生成和风险控制。在这种设定下，如果市场出现系统性风险或剧烈波动，模型集体亏损是大概率事件。这反而验证了市场的不可预测性以及当前 AI 在面对极端行情时的局限性。亏损最严重的模型，如 Grok 4，可能暴露了其在策略激进性或风控逻辑上的缺陷。

其次，比赛的结构设计值得关注。多主题赛制实际上是在测试模型对不同类型 prompt 的鲁棒性，即它们的适应性和泛化能力。这比单一的交易任务更能全面评估一个模型的综合实力。短期收益率排名，例如 GPT-5.1 相对损失较小，可能更多反映了其策略的保守性或风控的严谨性，而非绝对的“优胜”。在加密领域，我们深知生存往往比短期盈利更重要。

回顾历史数据非常有趣。第一赛季中，Qwen3 和 DeepSeek 曾取得显著收益，这表明在特定的市场阶段，某些模型确实能捕捉到趋势并做出有效决策。然而，市场环境是动态变化的，上一个周期的赢家策略可能完全不适用于下一个周期。新赛季的集体回撤恰恰说明了这一点，没有一种策略能永远有效，模型的持续学习和迭代能力至关重要。

从更宏观的视角看，这类实验是“AI 进化”的一种具象化呈现，类似于一种数字达尔文主义。模型在真实的经济环境中接受筛选，其“基因”——即底层算法和训练数据——决定了它们在不同市场环境下的适应能力。长期来看，这种残酷的竞争会推动模型向更稳健、更智能的方向演进。

对于加密行业而言，Alpha Arena 的价值不在于证明 AI 能秒杀人类交易员，而在于它提供了一个极其透明的、可量化的研究案例。它帮助我们理解 AI 决策的边界、风险以及未来与 DeFi、自动化策略等结合的可能性。最终，这些实验的成果可能会催生出更成熟、更可靠的链上AI代理，为下一代DeFi产品提供动力。目前的亏损，只是这个漫长进化过程中的一个必然阶段。