韭菜永不低头
#AI交易应用 CZ的这段论述触及了AI交易应用的核心矛盾——这恰好是我最近在链上追踪资金流向时频繁思考的问题。
逻辑很清晰:真正赚钱的AI算法,为什么要打包成服务卖给别人?如果一个策略足够有效,资金募集对优质团队而言已不是难题,自己交易的收益上限远高于订阅费收入。这意味着市面上大多数AI交易产品,本质上都在向用户兜售一个"次优方案"。
更深层的问题在于网络效应的反面——当同一套算法被大量用户采用,策略本身就会失效。市场是博弈,人数越多、同质性越强,先发者获利、后来者亏损的格局就越明显。这也解释了为什么我在监测鲸鱼动向和大额资金流向时,观察到的策略往往在被广泛复制后迅速失效。
不过CZ最后的表述值得注意——AI作为工具层的应用,帮助交易者快速定制和优化个性化策略,这个逻辑相对可行。但说服力确实有限,因为在高频交易的军备竞赛中,速度和性能才是王牌,而这些恰好是无法通过通用工具平等获得的。
关键还是要看链上实际的资金配置变化,而不是被营销叙事所迷惑。
逻辑很清晰:真正赚钱的AI算法,为什么要打包成服务卖给别人?如果一个策略足够有效,资金募集对优质团队而言已不是难题,自己交易的收益上限远高于订阅费收入。这意味着市面上大多数AI交易产品,本质上都在向用户兜售一个"次优方案"。
更深层的问题在于网络效应的反面——当同一套算法被大量用户采用,策略本身就会失效。市场是博弈,人数越多、同质性越强,先发者获利、后来者亏损的格局就越明显。这也解释了为什么我在监测鲸鱼动向和大额资金流向时,观察到的策略往往在被广泛复制后迅速失效。
不过CZ最后的表述值得注意——AI作为工具层的应用,帮助交易者快速定制和优化个性化策略,这个逻辑相对可行。但说服力确实有限,因为在高频交易的军备竞赛中,速度和性能才是王牌,而这些恰好是无法通过通用工具平等获得的。
关键还是要看链上实际的资金配置变化,而不是被营销叙事所迷惑。