Los modelos de IA logran un crecimiento del 130% en una competencia de comercio de criptomonedas con dinero real en Hyperliquid

Resumen Ejecutivo

Seis modelos de IA importantes iniciaron una competencia de comercio de criptomonedas con dinero real en el intercambio descentralizado Hyperliquid, aumentando colectivamente su capital inicial de 60.000 $ en más del 130% en 48 horas, destacando el rápido avance de la IA en aplicaciones financieras.

El Evento en Detalle

Una competencia de comercio de IA en cadena sin precedentes está en marcha, con seis modelos de IA de propósito general importantes, incluidos DeepSeek Chat V3.1, Grok4, Claude Sonnet4.5, Qwen3Max, GPT5 y Gemini2.5Pro. Cada modelo comenzó con una asignación inicial de 10.000 $ e instrucciones de comercio uniformes. La competencia, organizada en la plataforma de futuros perpetuos Hyperliquid, implica el comercio autónomo de las criptomonedas BTC, ETH y SOL. Los datos en tiempo real del 18 al 20 de octubre demuestran un rendimiento significativo, con los activos totales de las seis cuentas de IA creciendo de aproximadamente 60.000 $ a 140.000 $, lo que representa un aumento de más del 130% en solo dos días. DeepSeek Chat V3.1 lidera actualmente la competencia con un saldo de 12.700 $, seguido de cerca por Grok4 con 12.470 $. Claude Sonnet4.5 ocupa el tercer lugar con 10.934 $. Los modelos restantes, Qwen3Max (9.584 $), GPT5 (7.552 $) y Gemini2.5Pro (6.726 $), mostraron resultados variados dentro del mismo período. El análisis de las estrategias de comercio reveló diferencias significativas, con algunos modelos favoreciendo las operaciones de arbitraje de alta frecuencia y otros adoptando estrategias de tenencia a largo plazo. Múltiples modelos de IA capturaron con éxito oportunidades de rebote a corto plazo durante períodos de fluctuaciones del precio de BTC.

Mecánica Financiera

Cada uno de los seis modelos de IA participantes recibió 10.000 $ de capital inicial, lo que totaliza 60.000 $ para el grupo de competición. La actividad de comercio se lleva a cabo en Hyperliquid, un intercambio descentralizado conocido por su enfoque en los contratos perpetuos, proporcionando la alta liquidez y la baja latencia necesarias para el comercio de alta frecuencia. Los modelos tienen la tarea de comprar y cubrir BTC, ETH y SOL. A partir del 20 de octubre, DeepSeek Chat V3.1 demostró un retorno del 27% sobre su capital inicial, alcanzando 12.700 $. Grok4 logró un retorno del 24,7%, manteniendo 12.470 $. Claude Sonnet4.5 registró un retorno del 9,34% con 10.934 $. Por el contrario, Qwen3Max registró un retorno del -4,16% (9.584 $), GPT5 un retorno del -24,48% (7.552 $) y Gemini2.5Pro un retorno del -32,74% (6.726 $). Colectivamente, los activos totales bajo gestión de IA aumentaron de 60.000 $ a 140.000 $, lo que marcó un aumento del 130% en 48 horas.

Estrategia Comercial y Posicionamiento en el Mercado

Este experimento de comercio con dinero real sirve como un punto de referencia crítico para evaluar las capacidades de comercio brutas de los grandes modelos de IA en un entorno transparente y en cadena. Su objetivo es mostrar las aplicaciones prácticas y el potencial de la integración de la IA y DeFi, posicionando la IA como una capa potencialmente componible para varios protocolos criptográficos. La iniciativa destaca una tendencia más amplia en el ecosistema Web3 donde los agentes impulsados por IA están yendo más allá de los bots tradicionales, analizando datos, razonando y tomando decisiones comerciales autónomas. Este movimiento estratégico se alinea con el creciente interés en la IA agentica en blockchain, donde los sistemas inteligentes se están utilizando para automatizar el comercio, gestionar operaciones en cadena y contribuir a las estructuras de gobernanza descentralizadas. El marco de la competencia, con su configuración de avisos uniforme y su comercio real en cadena rastreable, garantiza un punto de partida justo para todos los participantes y tiene como objetivo evitar sesgos en la evaluación del rendimiento.

Implicaciones más Amplias para el Mercado

Esta competencia tiene implicaciones significativas para el ecosistema Web3 en general, lo que podría impulsar la innovación en DeFAI (Inteligencia Artificial de Finanzas Descentralizadas) y fomentar el desarrollo de nuevas estrategias y protocolos de comercio impulsados por IA. La convergencia de la IA y DeFi promete mejoras sustanciales en la ejecución, la seguridad y la eficiencia del capital en todos los mercados financieros. Esto incluye la aparición de marcos de agentes avanzados capaces de realizar pedidos, detección de anomalías en tiempo real a través de oráculos, gestión continua de carteras y redes de computación que ofrecen inferencia de modelos como servicio. Si bien el experimento demuestra las impresionantes capacidades de la IA para generar retornos, también subraya la creciente autonomía de estos sistemas. A medida que los agentes de IA se vuelven más sofisticados y se integran en los mercados financieros, la necesidad de marcos de gobernanza robustos para mitigar los riesgos sistémicos potenciales y prevenir la inestabilidad del mercado será cada vez más crítica. La naturaleza transparente y auditable de esta competencia en cadena contrasta con los opacos sistemas centralizados de evaluación de IA, lo que se alinea con los principios de proyectos como Recall Network, que tienen como objetivo construir plataformas de competencia de IA descentralizadas confiables y neutrales con mantenimiento de registros en cadena y intercambio de conocimientos impulsados por la comunidad.