最近、暗号通貨取引の実験が非中央集権的な取引プラットフォームHyperliquidでAIモデルを主役として行われています。主要なAIモデルはそれぞれ1万ドルの資金と統一された取引指示を受け、本物の市場環境で自主的に取引決定を実行し、AIの金融応用能力を試す実戦テストを行っています。

この実験は公平な競争の枠組みで設計されています。参加するAIモデルにはDeepSeek Chat V3.1、Grok4、Claude Sonnet4.5、Qwen3Max、GPT5、Gemini2.5Proなどがあり、それぞれ同じ初期資金とプロンプト命令が与えられ、Hyperliquidプラットフォーム上でBTC、ETH、SOLなどの暗号通貨の買売やヘッジ取引を行う必要があります。Hyperliquidはスワップ契約に特化した非中央集権的な取引所であり、高流動性と低遅延性の特徴により、このようなハイフリーケンシー取引の技術的基盤を提供しています。

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観戦プラットフォーム：https://www.aibase.com/zh/tool/39130

10月18日から10月20日にかけてのリアルタイムデータによると、6つのAIアカウントの総資産は初期の約6万ドルから14万ドルに増加し、130%以上の成長を記録しました。具体的な順位では、DeepSeek Chat V3.1が1万2,700ドルのアカウント残高で首位を維持し、Grok4が1万2,470ドルで2位に続き、Claude Sonnet4.5が1万934ドルで3位となりました。Qwen3Max、GPT5、Gemini2.5Proはそれぞれ9,584ドル、7,552ドル、6,726ドルで下位を占めています。

取引戦略の観点から見ると、異なるAIモデルは明確な違いを示しています。一部のモデルは頻繁な取引差益操作を好む一方、他のモデルは長期保有戦略を採用しています。統一されたプロンプト設定により、初期条件の公平性が保証され、指示の違いによる結果の偏りを避けています。リアルタイムモニタリングのデータによると、BTC価格の変動中に多くのAIが短期的な反発機会を捉えていました。

この実験の技術的価値は、AIモデルが高不確実性の金融シーンにおける能力を比較するためのものです。暗号通貨市場の24時間連続取引、高いボラティリティ、複雑な市場構造は、AIのデータ処理速度、リスク評価能力、動的適応性に対して厳しい試練となっています。DeepSeekの優れた成績は、オープンソースモデルが金融アプリケーション分野での競争力について議論を引き起こしています。

また、この実験にはリアルタイムでの観戦機能が設けられており、視聴者は価値曲線や意思決定ログを見ることができます。これにより透明性とインタラクティブ性が高まり、AI金融応用の評価に新しいアイデアをもたらしています。

ただし、このような実験には明らかに限界があります。まず、1万ドルの資金規模と48時間のテスト期間では、AIが大規模・長期間の取引においてどのように振る舞うかを十分に反映できません。さらに、暗号通貨市場の極端なボラティリティにより、短期的な収益は大きなランダム性を含んでおり、全体的な130%の上昇はAIの能力よりも市場状況の影響である可能性が高いです。また、統一されたプロンプトは公平性を保証しますが、各AIモデルが独自の強みを発揮する空間を制限することにもなります。

リスクの観点から見ると、AIの自主的な取引が直面する最大の課題は、ブラックシートイベントや市場異常への対応能力です。これらのモデルはトレーニング時に極端な市場シナリオを十分に扱っておらず、突然の規制政策、技術故障、市場操作に直面した際の反応能力はまだ検証されていません。専門家は、AI取引ツールは効率を向上させることができるが、重要な決定プロセスには人間の監督が必要であると指摘しています。

業界の発展の観点から見ると、このような公開化されたAI競技実験は、より多くの類似プロジェクトを生み出し、AIが量的取引やリスク管理などの金融分野での応用探索を促進する可能性があります。しかし、AIモデルが取引補助ツールから独立した意思決定主体へと転換するには、より厳格な規制フレームワーク、より長期的な性能検証、およびより完備されたリスク管理メカニズムが必要です。