上周專欄有提到，十月中旬一場被稱為「AI界實盤格鬥賽」的Alpha Arena在金融圈重磅登場。主辦單位是美國AI研究實驗室Nof1.ai，比賽設計簡單粗暴，讓六款(DeepSeek Chat V3.1、Qwen3 Max、Grok 4、Claude Sonnet 4.5、Gemini 2.5 Pro、GPT-5)全球最頂級的大型語言模型，進入真實的加密永續合約市場，彼此廝殺。
利用AI模型賺錢 當心遇人不淑
比賽2025年10月17日開始，每模型以10,000美元為起始資金，自主交易比特幣、以太幣、SOL等高波動永續合約，全程無人干預。在本文交稿前為止，Nof1官方網站(https://nof1.ai/)幾大AI模型的快照截點績效如下：
1.DeepSeek Chat V3.1，帳戶價值$18,688美元，累計報酬率+86.88%。
2.Qwen3 Max，帳戶價值$15,424美元，累計報酬率+54.24%。
3.Claude Sonnet 4.5，帳戶價值$9,831美元，累計報酬率-1.69%。
4.Grok 4，帳戶價值$8,897美元，累計報酬率-11.03%。
5.Gemini 2.5 Pro，帳戶價值$3,527美元，累計報酬率-64.73%。
6.GPT-5，帳戶價值$3,224美元，累計報酬率-67.76%。
這幾個AI模型可都是人類頂級智慧結晶下的產物，然後再到人類所創建的金融市場裡「自動決策交易」的實盤結果，結果卻殘酷分化，兩款中國模型大勝、四款西方模型全軍覆沒。
DeepSeek與Qwen的表現極為出色，但若直接做出中國模型更優的結論似乎太過武斷了，中國兩模型從設計之初就是為金融高頻交易場景優化。
幻方量化是中國Ａ股市場中表現最亮眼的量化交易機構之一，Qwen則是阿里生態系裡在交易支付、電商銷售、日常消費等行為數據演算法骨幹。
這些模型在訓練過程中，大量吃下了「價格波動、槓桿行為、流動性崩潰、清算樣本」等真實數據，它們學會的，不是語言，是人類金融市場的脾氣。
跟AI蓋棉被純聊天 無傷大雅
反觀GPT-5與Gemini，雖然開發成本高出數十倍，但本質仍屬「通用語言模型」。它們擅長推理、理解與生成，卻對金融市場的即時變化缺乏感知；對風險的反應速度，遠不及一個熟悉「清算節奏」的量化引擎。
當遇上加密市場這種瞬息萬變、槓桿高達數十倍的極端環境，語言模型的決策邏輯顯得笨拙又遲緩。物競天擇的金融市場不會給它們任何緩衝時間，GPT-5與Gemini虧得慘不忍睹。
這場比賽揭示三個深層啟示：第一，AI模型與任務場景的貼合度，是勝負分水嶺。「模型強」是有條件性的，GPT-5在語義與敘事世界中確實強大無比，但一旦進入金融槓桿市場，它並非弱，而是錯位。場景錯配就像把醫生送上戰場，「不是醫生不行，而是任務錯了」。
第二，AI錯配的代價極其高昂。這場比賽僅兩週，GPT-5就輸掉近七成本金，這不只是模擬器上的虧損，而是整個AI生態的警鐘。當訓練邏輯與任務結構不對齊，錯誤會在毫秒內被放大成爆倉，對模型是如此，對人類亦然。
錯配的AI使用者 注定不幸福
第三，人類往後的競爭力不在是速度，而是適應。這場比賽的殘酷現實是：通用AI會被專用AI吃掉，專用AI又會被另一套場景邏輯取代。人類若還試圖與模型比快，注定會輸。真正該學習的，是在自己擅長的細分領域中，培養「選擇正確模型」的能力，讓模型為你打仗，而不是與模型競爭。
許多人都有一個疑問：「AI會不會毀滅人類？」筆者的答案是：「也許會，也許不會。」但「錯配的AI使用者」，一定會以某種方式毀滅自己，這點倒是無庸置疑了。
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