En nylig konkurranse om autonom kryptovalutahandel fremhevet ytelsen til to kinesiske AI-chatboter, QWEN3 MAX og DeepSeek. Disse modellene overgikk lett noen av de mest avanserte og globalt anerkjente modellene, som OpenAIs ChatGPT. QWEN3 tok førsteplassen, mens DeepSeek sikret seg andreplassen, og overgikk til og med dyrere og mer markedsførte konkurrenter.
Det er spesielt verdt å merke seg at QWEN3 var den eneste AI-chatboten som genererte positiv avkastning, med en total fortjeneste på 751 dollar og en avkastning på 7,5 %. I sterk kontrast endte alle andre AI-modeller i konkurransen med tap, ifølge CoinGlass-data. OpenAIs ChatGPT tok sisteplassen med et betydelig tap på 57 %, noe som reduserte den opprinnelige investeringen på 10 000 dollar til bare 4 272 dollar.
Da konkurransen ble avsluttet, hadde QWEN3 en 20x manipulert longposisjon. Bitcoin (BTC), som var det eneste åpne aktivumet. Denne posisjonen ble startet da Bitcoin ble handlet til $104 556 og er klar til å bli likvidert hvis BTC faller under $100 630, som CoinGlass indikerer. Gjennom hele konkurransen opprettholdt QWEN3 primært lange posisjoner på Bitcoin, Ether (ETH) og Dogecoin (DOGE), noe som indikerer en aggressiv handelsstrategi.
Konkurransens resultat fremhever at selv de best finansierte AI-modellene mangler de nødvendige sanntidsfunksjonene for vellykket kryptovalutahandel. Til tross for et svimlende investeringsbudsjett på 5,7 milliarder dollar i forsknings- og utviklingsinitiativer i første halvdel av 2025, ifølge Reuters, viste ChatGPT seg ikke å være i stand til å oppnå lønnsomhet i dette spesifikke markedsmiljøet.
I motsetning til de monumentale investeringene i ChatGPT, spekulerer eksperter i at kostnaden for å trene QWEN3 ligger mellom 10 og 20 millioner dollar, mens DeepSeek nådde pallen med en total treningskostnad på 5,3 millioner dollar. Konkurransen, som startet 18. oktober med en initial investering på 200 dollar per bot, senere økt til 10 000 dollar per modell, fant sted på den desentraliserte handelsplattformen Hyperliquid.
Disse resultatene reiser viktige spørsmål om fremtiden til AI i kryptovalutamarkedet. Det er tydelig at selv om kunstig intelligens er lovende, byr implementeringen og utførelse av den i den dynamiske verdenen av kryptohandel på betydelige utfordringer. Investorer og analytikere bør være klar over begrensningene til denne teknologien før de bestemmer seg for å fordype seg i verdenen av AI-drevne handelsstrategier.
Hva gjorde QWEN3 så suksessfull i konkurransen?
QWEN3 utmerket seg med en gjennomtenkt handelsstrategi som primært fokuserte på høyt gearede lange posisjoner på Bitcoin og andre kryptovalutaer, noe som resulterte i en positiv avkastning mens andre AI-modeller registrerte tap.
Hvorfor presterte OpenAIs ChatGPT så dårlig?
Til tross for sitt betydelige FoU-budsjett mangler ChatGPT sanntidshandelsmulighetene som er avgjørende for å navigere i det volatile kryptomarkedet. Dette viser at finansiering ikke alltid fører til bedre resultater i denne sektoren.
Hva lærer resultatene oss om fremtiden til AI innen kryptovalutahandel?
Resultatene tyder på at det fortsatt er behov for betydelig utvikling og forbedring av AI-modeller for å kunne anvende dem effektivt i kryptovalutamarkedet, og at investorer bør være forsiktige med å implementere slike teknologier uten en grundig forståelse av deres begrensninger.