خسرت ChatGPT التابعة لشركة OpenAI 63% من أموالها في مسابقة تداول العملات المشفرة التي استمرت أسبوعين والتي نظمتها Nof1، حيث احتلت المركز الأخير بين ستة نماذج لغوية كبيرة (LLM)، وفقًا لـ Protos.

روبوتات الذكاء الاصطناعي تختبر مهارات تداول العملات المشفرة

انتهت مسابقة "ألفا أرينا" يوم الاثنين، حيث كلف ستة أنظمة رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي بتداول الأصول الرقمية باستخدام مطالبات متطابقة ومجموعات بيانات محدودة.

وانتهت أسهم ChatGPT، وGemini التابعة لشركة Alphabet (NASDAQ: GOOGL ) التابعة لشركة Google، وGrok التابعة لشركة X، وClaude Sonnet التابعة لشركة Anthropic في المنطقة الحمراء.

على النقيض من ذلك، تصدرت شركة Qwen3 Max التابعة لشركة Alibaba (NYSE: BABA ) قائمة المتصدرين بأرباح بلغت 2232 دولارًا، تليها شركة DeepSeek، التي حققت مكاسب بلغت 489 دولارًا.

وشهد باقي العملات خسائر فادحة - حيث انخفض ChatGPT بمقدار 6,267 دولارًا، وانخفض Gemini بمقدار 5,671 دولارًا، وانخفض Grok بمقدار 4,531 دولارًا، وانخفض Claude بمقدار 3,081 دولارًا، من أرصدتهم الأولية البالغة 10,000 دولار.

تكاليف التداول تؤدي إلى تآكل أداء الذكاء الاصطناعي

وقالت شركة نوف 1 إن الأرباح "كانت تهيمن عليها تكاليف التداول في الجولات المبكرة" حيث قام الوكلاء بالتداول بشكل مفرط وحققوا مكاسب صغيرة محتها الرسوم.

سجل جيميني 238 صفقة، بينما أجرى كلود 38 صفقة فقط. وفي جميع النماذج الستة، تراوحت معدلات الفوز بين 25% و30%.

تكبدت Qwen3 Max أعلى إجمالي رسوم بقيمة 1,654 دولارًا ولكنها لا تزال تتفوق على نظيراتها بفضل اختيارها التجاري المنضبط.

إن الربحية الثابتة للنموذج الصيني تتناقض بشكل حاد مع الخسائر الفادحة التي تكبدتها ChatGPT، مما يؤكد على سلوك المخاطرة المتباين بين شركات إدارة الأصول ذات المسؤولية المحدودة في ظل ظروف متطابقة.

المنظمون يطلقون عليه اختبار إجهاد للذكاء الاصطناعي

ووصف جاي أزهانغ ، مؤسس Nof1، الحدث بأنه اختبار إجهاد متحكم فيه لأنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية.

قال أزانغ: "لا تتعامل برامج الماجستير في القانون مع بيانات السلاسل الزمنية الرقمية بشكل جيد حقًا، ولكن هذا هو كل السياق الذي قدمناه لهم"، مشيرًا إلى أن كل نموذج يواجه "قواعد صارمة ونوافذ سياقية محدودة".

وأضاف أن كل الذكاء الاصطناعي أظهر "شخصية استثمارية" فريدة من نوعها، مما يشير إلى اتجاهات يمكن التنبؤ بها في كيفية تعامل نماذج اللغة مع الأسواق.

تخطط أزهانغ لاستضافة جولة أخرى من المسابقة مع أسئلة محسّنة وإحصائيات أكثر دقة.

لماذا هذا مهم

تظهر المسابقة أن نماذج اللغة قد تبدو واثقة ولكنها تفشل عندما يتعلق الأمر بالمال الحقيقي.

لقد عالج طلاب الماجستير في القانون نفس الرسوم البيانية والبيانات، إلا أن نتائجهم كانت متباينة مثل التجار البشر الذين لديهم عادات مختلفة في المخاطرة.

لقد نجح Qwen3 Max ليس من خلال السرعة، ولكن من خلال تجنب الإفراط في التداول، مما يثبت أن الانضباط يتفوق على التنبؤ.

تسلط خسارة ChatGPT الضوء على أن تنفيذ السوق أكثر أهمية من الأفكار أو السرد.

يتعلم المستثمرون أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في تحليل الأسواق، لكنه لا يستطيع أن يحل محل الاستراتيجية أو إدارة المخاطر.

اقرأ التالي:

• كيف تربح 500 دولار شهريًا من أسهم كوالكوم قبل إعلان أرباح الربع الرابع؟

الصورة: Shutterstock