Immagina di investire 10.000 dollari e che, invece di un esperto di Wall Street, sia ChatGPT a gestire il tuo portafoglio. I risultati potrebbero lasciarti senza parole. Secondo i dati di CoinGlass, in un esperimento di trading cripto, l'intelligenza artificiale di OpenAI non solo non ha generato guadagni, ma ha ridotto l'investimento iniziale a poco più di 3.400 dollari, accumulando una perdita superiore al 66%.
Ma la vera sorpresa non è stata il fallimento del gigante, ma il trionfo inaspettato di un rivale con un budget irrisorio. DeepSeek, un modello cinese, è stato l'unico in grado di generare un ritorno positivo del 9,1%, nonostante fosse stato sviluppato con appena 5,3 milioni di dollari. Nel frattempo, si stima che l'addestramento di ChatGPT-5 sia costato tra 1.700 e 2.500 milioni.
Come fa DeepSeek?
Scommettendo sul rialzo del mercato cripto, prendendo posizioni lunghe e con leva su attivi come Bitcoin, Ethereum e Solana. Qwen3, di Alibaba Cloud, lo ha seguito con una perdita minima dello 0.5%, mentre Grok, creato da xAI, è rimasto terzo con un 1.24% in rosso. Nicolai Sondergaard, analista di Nansen, punta ai dati di addestramento come la chiave. “ChatGPT è un modello di scopo generale, ma i modelli cinesi sembrano più affilati per le fluttuazioni del mercato cripto”, spiega. Kasper Vandeloock, ex trader quantitativo, aggiunge che il successo potrebbe dipendere da prompt più precisi, qualcosa su cui ChatGPT e Gemini potrebbero migliorare.
Tuttavia, non tutto è roseo. Gli esperti avvertono che questi bot sperimentano oscillazioni brutali di capitale. Alcuni guadagni promettenti possono svanire con una sola operazione errata. Kasper Vandeloock, ex trader quantitativo, sottolinea che le prestazioni di modelli come ChatGPT o Gemini potrebbero migliorare radicalmente con un "prompt" o istruzione più adeguata, rivelando che il loro potenziale è ancora incerto.
Ci troviamo di fronte a una nuova dualità nel mondo dell'IA: l'efficienza a basso costo contro le risorse massive e la specializzazione contro la conoscenza generale. Questo esperimento non solo mette in discussione la nostra fiducia nei leader del settore, ma ci costringe a chiederci: stiamo misurando il vero potere dell'intelligenza artificiale in base alla grandezza del suo portafoglio o alla acutezza del suo "istinto"?
