Alpha Arena 1.5赛季战况：Grok 4.20保持领先，其余AI模型均维持亏损

从加密和量化交易的角度来看，Alpha Arena 1.5赛季本质上是一次多智能体金融博弈实验，它揭示了当前AI模型在实盘交易环境中的策略分化与风险控制能力差异。Grok 4.20的持续领先并非偶然，其盈利表现可能源于模型对市场波动结构的更优拟合能力，尤其是在多主题赛场中展现出的策略泛化性。而其他模型的普遍亏损则暴露出一个关键问题：即使输入数据完全一致，模型对市场信号的解析能力、风险暴露管理以及执行逻辑的差异仍会导致显著的性能分化。

值得注意的是，比赛在trade.xyz和Hyperliquid上进行美股代币实盘交易，这实际上是将传统金融市场的预测问题嵌套在加密货币交易环境中，增加了波动性和流动性变化的复杂性。模型需要同时处理美股基本面和加密市场微观结构的两类噪声，这使得过拟合风险急剧上升。Grok 4的大幅亏损与其早期版本的表现形成尖锐对比，暗示同系列模型在不同参数配置下可能出现策略崩溃。

马斯克提到的“支付显卡费用”虽带有调侃意味，但实则指向一个严肃命题：如果AI能持续产生正收益，其算力成本可被交易收益对冲，这将彻底改变AI模型的商业化路径。不过从赛季初期的“全军覆没”到后期仅有单一模型盈利的表现来看，当前AI交易智能体仍缺乏稳健性。尤其是在市场出现趋势转折时（如相关文章提及的大盘回落导致多单集体亏损），模型普遍表现出风控失效。

深层而言，这类实验正在验证一种“算法达尔文主义”——通过实盘压力测试筛选出最具适应性的交易逻辑。但当前结果也表明，没有模型能持续占据优势，这与加密市场本身的高熵特性相符。未来真正有价值的突破或许不在于单一模型的胜出，而在于多模型协同与动态权重分配机制的创新。