aimodel

Крупные AI-компании не поддерживают торговых ботов для крипты. Ни одна из ведущих лабораторий не обучает модели под такие задачи.
Тем не менее всё больше трейдеров используют Claude от Anthropic, чтобы собирать ботов для Polymarket. Некоторые заявляют о прибыли в миллионы долларов. Вирусные треды создают ощущение, что повторить это может любой.
Но есть нюанс. Самые громкие кейсы чаще всего построены на стратегиях, которые любой квант-фонд может скопировать буквально за одну ночь.
Три предположения и ни одной гарантии
Вся эта история держится на трёх вещах. Во-первых, что крупные техкомпании рано или поздно начнут делать модели специально под трейдинг. Во-вторых, что обычные трейдеры смогут долго обыгрывать институционалов. И в-третьих, что автономные AI-агенты в принципе способны стабильно зарабатывать на открытых рынках.
Хасиб Куреши, управляющий партнёр Dragonfly Capital, с этим не согласен.
В интервью Bankless он разбирает сразу все три пункта. По его словам, проблема в рисках ответственности, в самой структуре рынка и в том, что AI быстро становится чем-то вроде массового инструмента. В итоге вся эта «золотая жила» выглядит куда менее привлекательной, чем кажется на первый взгляд.
Ловушка ответственности
По словам Куреши, с технической точки зрения сделать AI для задач в блокчейне не проблема. Например, симулятор EVM спокойно прогоняет сложные сценарии, будь то циклическое кредитование или обмен токенов. Сами модели уже всё умеют. Просто их пока не направили в сторону крипты.
Причина здесь не в технологиях.
Во-первых, у крипты до сих пор спорная репутация, и крупные AI-лабы не хотят с этим связываться. «Крипта сейчас выглядит немного кринжово», — сказал Куреши.
Но главный стоп-фактор это ответственность.
Проблема уровня Jane Street
Даже без участия крупных AI-компаний у этой истории есть серьёзное ограничение. Любая стратегия, построенная на публичной модели, по сути доступна всем. В том числе и крупным квант-фондам.
Суть аргумента Куреши довольно простая. Если обычный бот на Claude способен находить прибыльные сделки в Polymarket, значит Jane Street может запустить таких ботов тысячи одновременно.
У них быстрее инфраструктура. Больше денег. И они могут выжать любую рабочую стратегию до нуля ещё до того, как розничный трейдер вообще успеет зайти в рынок.
«Если это есть в базовой модели, значит Jane Street уже это делает», — сказал он.
Единственный шанс для розницы это найти нестандартные сигналы, которых нет в самой модели. Просто подключить Claude к API для этого недостаточно. Представь, что Claude ошибается в сделке с плечом и сливает $2 млн. Или случайно отправляет $10 тыс. на левый адрес. Никакие дисклеймеры не спасут от реакции пользователей.
«Это точно произойдёт. Любая ошибка сразу разлетится и станет вирусной», — отметил он.
Он сравнил управление криптокошельком через AI с уколами непроверенных препаратов. Риск несоразмерен возможной прибыли. Ошибка в коде это просто неловко. Потерянные деньги это уже суд.
При этом Anthropic уже исследует тему пересечения AI и блокчейна. В их работе SCONE-bench проверяли, как модели находят уязвимости в смарт-контрактах. Но это именно исследование в области безопасности, а не продукт.
Переломный момент, по его мнению, случится из-за конкуренции. Как только одна из компаний решит, что крипторынок слишком важен, чтобы его игнорировать, начнётся гонка. Пока же все предпочитают держаться в стороне.
Почему схема «просто зарабатывать деньги» не работает
Куреши расширяет этот аргумент и выходит за рамки трейдинга. Речь уже про идею, что AI-агенты смогут сами зарабатывать.
Первый вариант это работа. То есть агент продаёт свой труд. Но здесь всё упирается в экономику. Таких же моделей миллионы. У них нет уникальных навыков или преимуществ. По сути, нанять AI это то же самое, что купить вычисления Anthropic, только через лишний шаг. Никто не будет платить больше, чем стоит доступ к API.
Второй вариант это запуск бизнеса. Звучит логично, но и тут есть проблема. Все AI берут идеи из одних и тех же данных. В итоге они приходят к одним и тем же решениям. Если спросить десять моделей Claude про стартап, они предложат почти одно и то же.
А настоящий бизнес строится иначе. Куреши ссылается на концепцию «заработанных секретов» Питера Тиля.
Это инсайты, которые появляются из личного опыта. Конкретное время, место, контекст. Например, Bankless выстрелил не случайно. У основателей был нужный бэкграунд, понимание рынка и чувство комьюнити. И всё это совпало по времени.
У AI такого опыта нет. Ему просто неоткуда взять эти «секреты». Отсюда вытекает неприятный вывод. AI не может стабильно зарабатывать на трейдинге. Не может конкурировать на рынке труда. И не создаёт по-настоящему оригинальные идеи для бизнеса.
Тогда возникает вопрос. В чём его реальное преимущество? Ответ Куреши звучит провокационно. Криминал. Он не говорит, что это хорошо. Но если убрать все ограничения и правила, логика ведёт именно туда.
Что это всё значит
Трейдеры, которые делают ботов для Polymarket, действительно существуют. И часть из них правда зарабатывает. По крайней мере сейчас. Но такие возможности долго не живут. Квант-фонды быстро убирают любую прибыльную неэффективность, если она есть в базовой модели.
Крупные AI-компании тоже не спешат заходить в крипту. Пока их не подтолкнёт конкуренция, ничего не изменится. А вся идея с автономными AI-агентами может в итоге пойти совсем в другую сторону. Туда, где меньше контроля.
Для обычного трейдера вывод довольно простой. Когда в новостях пишут про ботов, которые зарабатывают миллионы, важно понимать одну вещь. Рынок всегда сильнее. В случае с AI это особенно заметно. Против тебя играют системы, у которых тысячи ботов и скорость на уровне миллисекунд.
#AI #AImodel #Traiding #Write2Earn #BinanceSquare
$BTC

“Ekonomi Mesin Sedang Datang”
Proyek ini menghubungkan perangkat pintar (IoT) dengan Kecerdasan Buatan dan pembayaran blockchain, memungkinkan mesin untuk berkomunikasi, memutuskan, dan membayar satu sama lain secara otomatis.
👉 Tidak perlu manusia. Hanya mesin yang melakukan bisnis. 💰
🌐 Konsep Inti
Bayangkan ini:
🚘 Mobil otonom membayar stasiun pengisian
🏠 Sebuah rumah pintar membeli listrik dengan tarif terendah
📦 Sebuah drone pengiriman membayar untuk akses udara
Semua didukung oleh AI + Crypto ⚡
🧠 Cara Kerjanya
1️⃣ Lapisan AI (Otak) 🤖

Pengembang menggambarkan sesi kerja dengan AI sebagai sangat produktif — dalam beberapa jam mereka dapat menyelesaikan apa yang sebelumnya memakan waktu minggu, sambil secara bersamaan mengelola beberapa proyek. Namun di balik perasaan produktivitas yang berlebihan ini tersimpan statistik yang mengkhawatirkan: 83% pekerja kantor dengan pekerjaan berbasis intelektual mencatat setidaknya beberapa tingkat kelelahan emosional, dan penelitian yang terus menumpuk menunjukkan bahwa AI dapat meningkatkan beban kerja — dan dengan demikian meningkatkan risiko ini.

Tim internasional yang terdiri dari hampir 1000 ilmuwan dan spesialis dari lebih dari 500 organisasi di 50 negara telah menciptakan tes baru untuk menguji kecerdasan buatan (AI) — dan tidak ada satu pun model yang ada yang berhasil melewatinya bahkan setengahnya. Tes ini diberi nama "Ujian Terakhir Kemanusiaan" (Humanity’s Last Exam, HLE) dan mengklaim sebagai standar baru untuk mengevaluasi kemampuan sebenarnya dari AI.

Pada tahun 2026, tren teknologi baru menarik perhatian global: #ROBO. Istilah ini merujuk pada ekonomi robot yang muncul dengan cepat, didorong oleh pertemuan kecerdasan buatan (AI), robotika, dan teknologi blockchain. Di pusat tren ini adalah token ROBO, aset digital yang dirancang untuk memungkinkan robot otonom dan agen AI berpartisipasi secara langsung dalam sistem ekonomi. Saat diskusi tentang otomatisasi dan teknologi terdesentralisasi semakin intensif, #ROBO telah menjadi salah satu topik yang paling banyak dibicarakan di komunitas teknologi dan kripto.

#UseAIforCryptoTrading .
Tanggal; 13/03/2026.

Pasar kripto tidak pernah tidur.
Volatilitas 24/7. Jutaan perdagangan per detik. 📊⚡
Dan sekarang para trader beralih ke Kecerdasan Buatan untuk mendapatkan keunggulan.
Pada tahun 2026, AI bukan lagi ide futuristik — itu menjadi salah satu alat terkuat dalam perdagangan kripto. 🧠💰
🤖 Apa yang Dilakukan AI dalam Perdagangan Kripto?
Sistem AI menganalisis data pasar masif lebih cepat daripada trader manusia mana pun.
Mereka dapat melacak:
📊 Tren pasar
📈 Momentum harga
🐳 Aktivitas dompet paus
📰 Sentimen berita

Pendiri Nvidia Jensen Huang menyatakan bahwa kecerdasan buatan (AI) akan menciptakan sejumlah besar lapangan kerja, bukan menghancurkannya, — karena penyebaran infrastruktur untuk AI baru saja dimulai dan akan membutuhkan sejumlah besar spesialis.
Huang menulis bahwa AI telah menjadi «infrastruktur dasar — sama seperti listrik dan internet». Produksi chip, perakitan server, dan pembangunan pusat data, menurutnya, membentuk «proyek infrastruktur terbesar dalam sejarah umat manusia». Dalam hal ini, menurut estimasi kepala Nvidia, hanya beberapa ratus miliar dolar yang telah diinvestasikan: «Kita masih harus membangun infrastruktur senilai triliunan dolar. Kebutuhan akan tenaga kerja sangat besar».

Amazon menerapkan batasan baru pada penggunaan alat AI dalam pengembangan setelah serangkaian insiden, yang puncaknya adalah gangguan besar pada 5 Maret 2026.
Pada hari itu, situs ritel perusahaan dan aplikasi seluler tidak berfungsi selama sekitar enam jam. Menurut data Downdetector, jumlah keluhan pada puncaknya melebihi 22.000: pengguna melaporkan masalah dengan pemrosesan pesanan, kesalahan saat pembayaran, dan tampilan harga yang tidak akurat. Perusahaan meminta maaf dan menyebutkan penyebabnya adalah "kesalahan penyebaran kode program".

Segmen token yang terkait dengan kecerdasan buatan telah menjadi pemimpin pasar setelah laporan bahwa Nvidia sedang menyiapkan platform terbuka untuk agen AI otonom. Dalam konteks ini, kapitalisasi seluruh kategori meningkat sekitar 4,8% dan mencapai sekitar $14,17 miliar.
Sebagai perbandingan, pasar yang lebih luas tumbuh jauh lebih lemah. Ini berarti bahwa para investor tidak hanya memperhitungkan kenaikan umum cryptocurrency, tetapi juga tema infrastruktur AI.

Kecerdasan buatan (AI) disebut sebagai peristiwa teknologi terbesar sejak munculnya komputer pribadi. Namun, sebagian besar orang masih belum memahami apa yang secara prinsip berbeda dari Google atau Wikipedia — dan itulah sebabnya mereka tidak memanfaatkan setengah dari kemampuannya.