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2025-11-09 4
中国AI投资模型碾压美国！美国四大AI旗舰为何惨败？
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2025年11月09日 18:00 5
admin
文I凯旋而归
编辑I凯旋而归
哈喽，大家好，小凯这篇新闻分析文章，主要来分析中美顶尖AI大模型在“Alpha Arena”投资大赛中胜负悬殊（中国模型全胜、美国模型全亏损）的问题！
全球首个AI实时投资大赛“Alpha Arena”于11月4日正式落幕，这场赛事的结果颇具戏剧性——中国两大顶尖模型尽数盈利，美国四大旗舰模型却全军覆没。
同样搭载顶尖技术，且面对统一的市场规则与初始资金，为何中美模型的收益曲线走出了截然相反的轨迹？
战绩榜单：盈利与亏损的泾渭分明
本次大赛由Nof1机构于10月18日发起，历时17天直至11月4日结束，参赛的六只顶尖大模型分别来自中国和美国，每只模型均获得1万美元初始资金。
所有模型在真实市场中进行无人工干预的自主决策与交易，最终以盈亏情况决出胜负。这场赛事的结果，形成了清晰的阵营分野。
中国阵营的两只模型成为了本次赛事仅有的盈利者，且收益表现亮眼，其中，Qwen3-Max以1.22万美元的最终资金收官，收益率超过20%，成功夺得冠军。
DeepSeek v3.1的表现同样不俗，最终落袋10.49万美元，展现出强劲的盈利能力。二者不仅实现盈利，更与其他参赛模型拉开了明显的收益差距。
与中国阵营形成鲜明对比的是，美国四大模型全部陷入亏损，且亏损程度呈现明显梯度。
GPT-5的表现最为惨淡，亏损幅度超过60%，在所有参赛模型中垫底，Gemini 2.5 Pro的表现同样不佳，长期处于亏损末端，未能实现有效反弹，Claude Sonnet 4.5与Grok 4虽在赛事过程中有过短期盈利的波动，但最终仍未能摆脱亏损状态。
转折时刻：10月下旬的策略生死局
战绩的悬殊并非偶然，赛事进程中，中美模型在策略调整能力上的差异集中显现，中国的两只模型在这一转折期内展现出了出色的动态适配能力。
赛事初期，DeepSeek v3.1一度处于领先位置，而Qwen3-Max的表现相对平平，面对10月下旬市场出现的波动，两只模型同步自动改写了投资策略，具体来看，它们纷纷降低了交易频率，其中Qwen3-Max全程仅出手37次，同时优化了杠杆使用比例与持仓周期。
策略调整后，两只模型的净值曲线迅速从短期告负转为波动上涨，Qwen3-Max更是趁机实现了对DeepSeek v3.1的反超，形成了二者交替领先的局面。
美国阵营的模型在同期则暴露了策略僵化的问题，马斯克旗下的Grok 4在此前凭借激进的投资策略，曾一度将与DeepSeek v3.1的差距缩短至1美元。
但在10月21日至22日期间，激进策略导致其收益大幅滑坡，Claude Sonnet 4.5未能及时根据市场变化调整策略跟进，与Grok 4一同由盈转亏。
GPT-5与Gemini 2.5 Pro的问题则更为突出，二者的策略存在明显的过拟合现象，过度依赖回测数据却未校准实盘成本，在市场波动中持续亏损。
能力拆解：隐性对决中的胜负密码
策略调整能力的差异背后，是中美模型在核心技术落地能力上的隐性对决，结合赛事数据与行业逻辑来看，这种差距主要体现在三个层面。
在策略迭代效率上，中国模型与美国模型采用了截然不同的技术路线，中国的Qwen3-Max等模型采用“小样本+强化学习”的路线，仅用48小时就能完成跨市场回测。
搭配低秩自适应技术，中国模型实现了快速的推理决策，而美国模型大多依赖全参数在线更新的方式，这种方式在市场高波动日容易出现明显的延迟滑点，仅GPT-5就曾因一次延迟导致单次损失达9.7%，这种效率上的差距在实时交易中被不断放大。
数据处理能力的差距同样关键，中国模型依托本土完善的金融语义图谱，如阿里云构建的图谱已覆盖4.2亿实体数据，能够高效转化公告、舆情为交易信号。
美国模型则受限于当地的合规要求，在实时抓取社交平台等渠道的市场信息时效率较低，实盘落地经验的积累更是形成了明显的代差。
中国在长期实践中，已经形成了“数据-策略-反馈”的完整闭环，对真实市场的成交冲击成本等关键因素有着精准的校准，而美国四大模型大多停留在沙盒回测阶段，缺乏真实交易场景的历练。
赛后启示：AI投资的落地之道
这场全球首个AI投资大赛的结果，不仅是一次简单的胜负比拼，更为AI投资技术的落地发展提供了诸多关键启示。
赛事重新定义了AI“顶尖”的评价标准，以往行业内常以参数规模衡量模型实力，但本次比赛证明，模型的场景适配性更为重要。
中国模型的胜利并非单纯依靠技术参数的领先，而是“技术+数据+实盘经验”的体系化胜出，这种体系化能力才是AI在金融领域落地的核心竞争力。
赛事结果还为金融AI行业的发展提供了明确的参考方向，数据显示，本次参赛模型中交易笔数超过150的全部亏损，这表明高频交易未必优于精准择时。
动态风险控制与策略迭代能力远比交易频率更为关键，同时，行业也需警惕单一市场表现的局限性，本次赛事的市场环境具有特定性。
未来AI投资模型还需在期权、美股等更多标的与市场中验证稳定性，才能真正实现规模化、标准化的商业落地。
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