TL;DR

AI Krypto-Handel wurde vom Markt vollständig auf Druck getestet – und ist gescheitert.
Die nächste Phase von Web3 benötigt wirklich AI-gesteuertes Asset Management, nicht schlauere Handelsroboter, die nur kurzfristige Alpha jagen.


1. AI Krypto-Handelsexperiment ist gescheitert

Die Hauptnarrative der letzten Runde AI × Krypto drehten sich fast ausschließlich um AI Krypto-Handel.
Ein typisches Beispiel ist der von nof1.ai initiierte AI-Handelswettbewerb:

  • Reales Kapital

  • Automatische Strategien

  • Null menschliches Eingreifen



Konzeptionell sehr Web3-nativ.

Aber die Realität ist:
Eine Marktumkehr reicht aus, um die Strategien der Teilnehmer fast vollständig scheitern zu lassen.

Das liegt nicht daran, dass das Modell nicht gut genug ist,
sondern dass die Richtung von Anfang an falsch war.

2. AI-Krypto-Trading ist im Grunde genommen immer noch Glücksspiel

Egal ob als Bot, Agent oder autonomer Trader verpackt, AI-Krypto-Trading hat immer die gleiche strukturelle Problematik:

Abhängigkeit von kurzfristigem Alpha

Annahme einer einzigen Marktumgebung

In extremen Volatilitäten und Liquiditätsschocks extrem anfällig

In der DeFi-Welt ist diese Struktur nicht 'gelegentlich fehlerhaft', sondern unvermeidlich fehlerhaft.

3. Das eigentliche Problem: AI wird auf der falschen Ebene eingesetzt

Die Herausforderung von Web3 liegt nie im 'Aufgeben' selbst, sondern im Management:

Cross-Chain, Cross-Asset-Kombinationsrisiko

Diversifizierte Ertragsquellen (DeFi / CeDeFi / RWA / CEX)

Schneller Wechsel zwischen Narrativen, Emotionen und Liquiditätszyklen

All dies sind systemische Probleme —
und systemische Probleme sind genau das, worin AI wirklich gut ist.

Es geht nicht um Vorhersagen,
sondern um Management.

4. AI-Vermögensverwaltung ist der wirklich Web3-native Weg

Eine echte Web3-native AI sollte kein Signalgeber sein, sondern:

On-Chain-Kapitalallokator (Capital Allocator)

Risikomanager auf Portfolioebene

Automatisierte Ausführung und Echtzeitüberwachungsschicht

Das Kernproblem verändert sich entsprechend:

Von: 'Wie viel hat dieser Handel eingebracht?'

Wird zu:

Kann diese Struktur den gesamten Zyklus durchlaufen?

Kann es in extremen Marktbedingungen elegant zurückfallen?

Sind die Erträge nachhaltig, kombinierbar und on-chain verifizierbar?

Das ist AI-Asset-Management.

5. Was ist Sumplus?

Sumplus – ein AI-Vermögensverwaltungsprotokoll, das auf Stablecoins basiert.

Sumplus versucht nicht, den Markt mit AI vorherzusagen, sondern konzentriert sich auf:

Stabile Coins haben Priorität bei der Kapitalverankerung

Die Erträge aufteilen und auf verschiedene Risikostufen wie DeFi / CeDeFi / RWA / CEX CTA verteilen

Von AI gesteuerte Risikoüberwachung, Vermögensallokation und disziplinierte Ausführung

Das Ziel ist nicht extrem hohe Erträge,
sondern ein stetiges Wachstum des Vermögens.

6. Dies ist das Upgrade des Narrativs von 'Handelslogik' zu 'Vermögensverwaltungslogik'

In der Gestaltung von Sumplus gibt es eine sehr klare, aber auch sehr 'anti-konsensuale' Voraussetzung:

Das Ziel ist nicht, die höchste annualisierte Rendite zu erzielen, sondern sicherzustellen, dass das Kapital in jedem Marktumfeld nicht eliminiert wird.

Das ist der wesentliche Unterschied zwischen Sumplus und der vorherigen Generation von AI-Krypto-Projekten.

Die Standardannahme für AI-Krypto-Trading ist:

Der Markt wird auf jeden Fall kurzfristige Alpha bereitstellen, die erfasst werden können

Wenn das Modell 'intelligenter' ist, kann es weiterhin gewinnen

Dieses Modell hat in der aktuellen Bärenmarktphase nahezu keine Wirkung

Die Annahme von Sumplus ist genau das Gegenteil:

Der Markt ist die meiste Zeit unvorhersehbar

Extreme Marktbedingungen in Web3 werden sicherlich eintreten

Einzelstrategien und einzelne Risikoexpositionen werden früher oder später durchbrochen

Daher wählt Sumplus einen vermögensverwaltungsorientierten Ansatz:

Keine Wette auf eine einzelne Marktrichtung, sondern auf Long-Strategien und Kombinationen mehrerer Risikostufen

Nicht extremen Erträgen nachjagen, sondern Rückzüge und systemische Risiken priorisieren

AI nicht zur Preisvorhersage verwenden, sondern zur Vermögenssteuerung, Risikokontrolle und dynamischen Rebalancierung

In dieser Struktur kommen die Erträge nicht von einer einmaligen 'Wette auf den Markt',
sondern aus langfristigen, verzinslichen und nachhaltigen Kapitalallokationsfähigkeiten.

#Aİ #AIAgent