著者: David, TechFlow
良いニュースです。10月11日の大規模な暴落後、暗号通貨取引が再び活発化しています。
悪いニュースは、AIが取引をしていることです。
新しい週の初めに市場が活発化し始め、nof1.aiと呼ばれるプロジェクトが暗号通貨ソーシャルメディア上で多くの議論を巻き起こしました。
皆の注目の的もまたシンプルです。彼らはこのプロジェクトの6つの大規模AIモデルをリアルタイムで監視し、Hyperliquidで暗号資産取引を行い、誰がより多くの利益を上げているかを競っています。
これはシミュレーション取引プラットフォームではないことにご注意ください。Claude、GPT-5、Gemini、Deepseek、Grok、Tongyi Qianwenは、Hyperliquidでそれぞれ1万ドルの実際の取引を行いました。すべてのアドレスは公開されているため、誰でもこの「AIトレーダー戦争」をリアルタイムで観察できます。
興味深いことに、これら6つのAIは全く同じプロンプトを使用し、全く同じ市場データを受け取っています。唯一の違いは、それぞれの思考スタイルです。
10月18日にオンラインになってからわずか数日のうちに、一部のAIは20％以上の利益を上げましたが、他のAIは40％近くの損失を出しました。
1950年、チューリングは有名なチューリングテストを提唱し、「機械は人間のように考えることができるか？」という問いに答えようとしました。現在、暗号通貨の世界では、6つの主要なAIがアルファアリーナで競い合い、より興味深い問いに答えようとしています。
最も賢い AI が実際の市場で取引できるようになったら、誰が生き残るでしょうか?
おそらく、この暗号通貨版の「チューリングテスト」では、口座残高が唯一の判定基準となるのでしょう。
優れた AI とは収益を生み出す AI であり、Deepseek は現在その先頭に立っています。
従来の AI 評価は、モデルにコードの記述、数学の問題の解決、記事の執筆などを要求する場合でも、本質的には「静的な」環境でテストされます。
質問は固定されており、回答は予測可能で、トレーニング データに現れている可能性もあります。
しかし、暗号通貨市場は異なります。
極端な情報非対称性により、価格は毎秒変動します。唯一の答えはなく、利益と損失しかありません。さらに重要なのは、暗号資産市場は典型的なゼロサムゲームであるということです。つまり、あなたの利益は誰かの損失です。市場は、誤った判断を即座に容赦なく罰します。
AIトレーディング戦争を主催したNof1チームは、自社のウェブサイトに次のような文章を書きました。
市場は知性の究極のテストです。
従来のチューリング テストが「人間があなたが機械だと分からないようにできますか？」と尋ねるのに対し、Alpha Arena は実際には次のことを尋ねます。
暗号通貨市場で儲かる？これが、暗号通貨プレイヤーがAIに期待する真の姿です。
現在、Hyperliquid 上の主要 6 つの AI モデルのアドレスは以下のとおりで、それらのポジションや取引記録も簡単に取得できます。
同時に、nof1.ai 公式サイトでは、現在の過去の取引記録、ポジション、利益、思考プロセスをすべてフロントエンドで視覚化しており、誰でも簡単に参照できるようになっています。
AI にまったく馴染みのない読者のために、いくつかの AI の具体的な取引ルールは次のとおりです。
各AIは初期資本として1万ドルを受け取り、BTC、ETH、SOL、BNB、DOGE、XRPの無期限契約を取引できます。目標はリスクをコントロールしながらリターンを最大化することです。各AIは、ポジションのオープンとクローズのタイミング、そしてレバレッジの適用量を独自に決定する必要があります。シーズン1は状況に応じて数週間実施され、シーズン2では大幅なアップデートが予定されています。
取引開始から3日目となる10月20日時点で、状況は明らかに異なっていた。
現在のリーダーは Deepseek Chat V3.1 で 12,533 ドル (+25.33%)、続いて Grok-4 が 12,147 ドル (+21.47%)、Claude Sonnet 4.5 が 11,047 ドル (+10.47%) となっています。
Qwen3 Maxは比較的好調なパフォーマンスを示し、残高は10,263ドル（+2.63%）でした。GPT-5は大きく遅れをとり、現在の残高は7,442ドル（-25.58%）でした。最もパフォーマンスが低かったのはGemini 2.5 Proで、残高は6,062ドル（-39.38%）でした。
最も驚くべき、かつ妥当なパフォーマンスは、もちろん Deepseek のパフォーマンスです。
このモデルは国際的なAIコミュニティではGPTやClaudeほど人気がないため、これは意外なことです。DeepseekはMagic Square Quantitativeチームによってサポートされているため、当然のことと言えるでしょう。
運用資産が1,000億人民元を超えるこのクオンツ投資の巨人は、アルゴリズム取引からキャリアをスタートさせ、その後AI分野に進出しました。クオンツ取引から大規模AIモデル、そして現実世界の暗号資産取引へのAI活用へと、Deepseekは原点回帰したと言えるでしょう。
それに比べて、OpenAI が誇る GPT-5 は 25% 以上を失い、Google の Gemini はさらに悲惨で、44 件のトランザクションで 40% 近くの損失が発生しました。
実際の取引シナリオでは、強力な語学力だけでは不十分で、市場を理解することがより重要になるかもしれません。
同じ銃、異なるテクニック
10 月 18 日から Alpha Arena の追跡を開始すると、最初のいくつかの AI は似ていますが、時間が経つにつれてその差が大きくなっていることがわかります。
初日の終了時点で、最も優れたAIであるDeepseekでさえわずか4%の利益しか上げず、最も劣ったAIであるQwen3は5.26%の損失を出した。ほとんどのAIはプラスマイナス2%の間で推移し、市場の動きを試しているように見えた。
しかし10月20日、状況は一変しました。Deepseekは25.33%まで急騰し、Geminiは-39.38%まで急落しました。わずか3日間で、上位銘柄と下位銘柄の差は65ポイントにまで広がりました。
さらに興味深いのは、取引頻度の違いです。
ジェミニは44件の取引を完了し、1日平均15件という、まるで不安を抱えた投機筋トレーダーのような取引をしました。一方、クロードはわずか3件しか完了しておらず、グロクはポジションを保有していました。この差異は、両者が同じプロンプトを使用していたため、プロンプトの違いでは説明できませんでした。
損益分布を見ると、Deepseekの単一取引での最大損失は348ドルでしたが、全体の利益は2,533ドルでした。Geminiの単一取引での最大利益は329ドルでしたが、最大損失は750ドルに上りました。
異なる AI（再調整されていない公開バージョンの大規模モデル）では、リスクとリターンのバランスがまったく異なります。
さらに、ウェブサイトの「モデルチャット」オプションでは、様々なモデルのチャット記録や思考プロセスを見ることができます。これらの独白は特に興味深いです。
人間のトレーダーがそれぞれ異なるスタイルを持っているように、AIもそれぞれ異なる性格を持っているようです。Geminiの頻繁な取引と思考はADHDの患者を彷彿とさせ、Claudeの慎重さは保守的なファンドマネージャーを彷彿とさせ、Deepseekの着実なアプローチは、感情的な判断を一切せずにポジションについてのみ議論する、熟練したクオンツの専門家を彷彿とさせます。
この性格は、意図的に設計されたものではなく、むしろトレーニングの過程で自然に形成されたように感じられます。不確実な状況に直面したとき、AIはそれぞれ異なる方法で反応する傾向があります。
すべてのAIは同じローソク足チャート、同じ出来高、同じ市場の厚みを見ています。同じプロンプトさえも使用しています。では、なぜこれほど大きな違いが生じるのでしょうか？
トレーニングデータの影響が重要になる場合があります。
Deepseekを開発するMagic Square Quantitativeは、過去10年間で膨大な量の取引データと戦略を蓄積してきました。たとえこれらのデータがトレーニングに直接使用されなくても、優れた取引判断とは何かというチームの理解に影響を与えるのでしょうか？
対照的に、OpenAI と Google のトレーニング データは、学術論文やオンライン テキストに傾倒しており、実際の取引に対する理解が十分ではない可能性があります。
同時に、一部のトレーダーは、Deepseekはトレーニング中に時系列予測機能を最適化し、GPT-5は自然言語処理に優れている可能性があると推測しています。価格チャートなどの構造化データを扱う場合、アーキテクチャによってパフォーマンスは異なります。
AIが取引を行うのを見るのもビジネスだ
誰もが AI の損益に注目している一方で、その背後にある謎の企業に注目する人はほとんどいません。
この AI トレーディング戦争の背後にある企業、Nof1.ai はあまり知られていないが、同社のソーシャル メディアのフォロワーを見ると、まだいくつかの手がかりを見つけることができます。
nof1.ai の背後にいる人々は、典型的な暗号通貨起業家のグループではなく、むしろ学術的な AI 研究者のグループのようです。
Jay A Zhang (創設者)のプロフィールも非常に興味深いです。
「サイバネティクス、強化学習、生物学、市場、メタ学習、再帰性といった奇妙なループの大ファンです」。
反射性はソロス理論の中核概念です。市場参加者の認識が市場に影響を与え、市場の変化が参加者の認識に影響を与えるのです。反射性を研究する人がAI取引市場の実験を行うこと自体、非常に運命的なことのように思われます。
AI がどのように取引を行うのか、そしてこの「観察」が市場にどのような影響を与えるのかを誰もが理解できるようにしましょう。
共同創業者のマシュー・サイパー氏のプロフィールには、ニューヨーク大学で機械学習の博士課程に在籍し、AI研究者として活躍していることが記載されている。まだ卒業していない博士課程の学生が取り組んでいるプロジェクトは、学術研究の検証という側面が強い。
nof1 がフォローしている他のアカウントには、Google DeepMind の研究者や、AI とゲームを専門とするニューヨーク大学の准教授などが含まれています。
Nof1の行動と背景から判断すると、彼らが単に話題作りをしようとしているのではないことは明らかです。SharpeBenchという名前は非常に野心的です。シャープレシオはリスク調整後リターンを測定するためのゴールドスタンダードです。おそらく彼らが真に望んでいるのは、AI取引能力のベンチマークプラットフォームの構築なのでしょう。
Nof1は強力な資本的支援を受けていると推測する人もいるが、同社が後続のAI取引サービスの基礎を築いているのではないかと言う人もいる。
Deepseekの取引戦略のサブスクリプションサービスを開始すれば、相当数の購入者を引きつけることが期待できます。このプロトタイプをベースに、大企業向けのAI資産管理、戦略サブスクリプション、そして取引ソリューションの開発は、将来的にビジネスチャンスとなるでしょう。
チーム自体に加えて、AI 取引を観戦すること自体も利益をもたらします。
アルファアリーナがオンラインになるとすぐに、人々はその命令に従い始めました。
最もシンプルな戦略は、Deepseekのやり方に従うことです。Deepseekが買うものを買い、Deepseekが売るものを売るのです。一方、コメント欄には逆のことをする人もいます。具体的には、Geminiのカウンターパーティとして行動する人たちです。彼らはGeminiが買う時に売り、売る時に買うのです。
しかし、注文のコピーには問題があります。Deepseekが何を購入しているかを誰もが知っている場合、この戦略は依然として機能するのでしょうか？これは、プロジェクト創設者のジェイ・チャン氏が「反射性」と呼ぶもので、観察自体が観察対象を変化させることを意味します。
ここでは、トップの取引戦略の民主化のようなものも見られます。
表面的には、AIの取引戦略は誰でも理解できるように見えるかもしれませんが、実際には、目に見えるのは取引結果であり、取引ロジックではありません。各AIの利益確定と損切りのロジックは、必ずしも一貫性があり信頼できるものではありません。
Nof1 が AI 取引行動をテストしている間、個人投資家は富の秘訣を探し、他のトレーダーはそこから学び、研究者はデータを収集しています。
AI自身だけが監視されていることに気づかず、一つ一つの取引を熱心に実行しています。古典的なチューリングテストが欺瞞と模倣に関するものだとすれば、現在のアルファアリーナの取引戦争は、暗号資産トレーダーがAIの能力と結果にどう反応するかを競っていると言えるでしょう。
この結果重視の暗号通貨市場では、チャットできる AI よりもお金を稼げる AI の方が重要かもしれません。
