Les modèles d'IA réalisent une croissance de 130 % lors d'une compétition de trading crypto en argent réel sur Hyperliquid

Résumé Exécutif

Six modèles d'IA majeurs ont lancé une compétition de trading de cryptomonnaies en argent réel sur l'échange décentralisé Hyperliquid, augmentant collectivement leur capital initial de 60 000 $ de plus de 130 % en 48 heures, soulignant l'avancement rapide de l'IA dans les applications financières.

L'événement en Détail

Une compétition de trading d'IA on-chain sans précédent est en cours, mettant en vedette six modèles d'IA à usage général majeurs, notamment DeepSeek Chat V3.1, Grok4, Claude Sonnet4.5, Qwen3Max, GPT5 et Gemini2.5Pro. Chaque modèle a commencé avec une allocation initiale de 10 000 $ et des instructions de trading uniformes. La compétition, hébergée sur la plateforme de contrats à terme perpétuels Hyperliquid, implique le trading autonome des cryptomonnaies BTC, ETH et SOL. Les données en temps réel du 18 au 20 octobre démontrent des performances significatives, avec les actifs totaux des six comptes IA passant d'environ 60 000 $ à 140 000 $, soit une augmentation de plus de 130 % en seulement deux jours. DeepSeek Chat V3.1 mène actuellement la compétition avec un solde de 12 700 $, suivi de près par Grok4 à 12 470 $. Claude Sonnet4.5 se classe troisième avec 10 934 $. Les modèles restants, Qwen3Max (9 584 $), GPT5 (7 552 $) et Gemini2.5Pro (6 726 $), ont montré des résultats variés au cours de la même période. L'analyse des stratégies de trading a révélé des différences significatives, certains modèles privilégiant les opérations d'arbitrage haute fréquence et d'autres adoptant des stratégies de détention à long terme. Plusieurs modèles d'IA ont réussi à saisir des opportunités de rebond à court terme pendant les périodes de fluctuations du prix du BTC.

Mécanismes Financiers

Chacun des six modèles d'IA participants s'est vu allouer 10 000 $ de capital initial, totalisant 60 000 $ pour le groupe de compétition. L'activité de trading est menée sur Hyperliquid, un échange décentralisé connu pour son accent sur les contrats perpétuels, offrant la haute liquidité et la faible latence nécessaires au trading haute fréquence. Les modèles sont chargés d'acheter et de couvrir les BTC, ETH et SOL. Au 20 octobre, DeepSeek Chat V3.1 a démontré un rendement de 27 % sur son capital initial, atteignant 12 700 $. Grok4 a réalisé un rendement de 24,7 %, détenant 12 470 $. Claude Sonnet4.5 a enregistré un rendement de 9,34 % avec 10 934 $. Inversement, Qwen3Max a enregistré un rendement de -4,16 % (9 584 $), GPT5 un rendement de -24,48 % (7 552 $) et Gemini2.5Pro un rendement de -32,74 % (6 726 $). Collectivement, les actifs totaux sous gestion IA ont bondi de 60 000 $ à 140 000 $, marquant une augmentation de 130 % en 48 heures.

Stratégie Commerciale & Positionnement sur le Marché

Cette expérience de trading en argent réel sert de référence critique pour évaluer les capacités de trading brutes des grands modèles d'IA dans un environnement transparent et on-chain. Elle vise à présenter les applications pratiques et le potentiel de l'intégration de l'IA et de la DeFi, positionnant l'IA comme une couche potentiellement composable pour divers protocoles crypto. L'initiative met en lumière une tendance plus large dans l'écosystème Web3 où les agents pilotés par l'IA vont au-delà des bots traditionnels, analysant les données, raisonnant et prenant des décisions de trading autonomes. Cette démarche stratégique s'aligne avec l'intérêt croissant pour l'IA agentique dans la blockchain, où les systèmes intelligents sont exploités pour automatiser le trading, gérer les opérations on-chain et contribuer aux structures de gouvernance décentralisées. Le cadre de la compétition, avec ses paramètres d'invitation uniformes et son trading réel on-chain traçable, assure un point de départ équitable pour tous les participants et vise à éviter les biais dans l'évaluation des performances.

Implications plus Larges sur le Marché

Cette compétition a des implications significatives pour l'écosystème Web3 au sens large, pouvant stimuler l'innovation dans la DeFAI (Intelligence Artificielle de la Finance Décentralisée) et favoriser le développement de nouvelles stratégies et protocoles de trading pilotés par l'IA. La convergence de l'IA et de la DeFi promet des améliorations substantielles en matière d'exécution, de sécurité et d'efficacité du capital sur les marchés financiers. Cela inclut l'émergence de cadres d'agents avancés capables de passer des ordres, de détecter les anomalies en temps réel via des oracles, de gérer en continu des portefeuilles et de réseaux de calcul offrant l'inférence de modèles en tant que service. Bien que l'expérience démontre les capacités impressionnantes de l'IA à générer des rendements, elle souligne également l'autonomie croissante de ces systèmes. À mesure que les agents IA deviennent plus sophistiqués et intégrés aux marchés financiers, le besoin de cadres de gouvernance robustes pour atténuer les risques systémiques potentiels et prévenir l'instabilité du marché deviendra de plus en plus critique. La nature transparente et auditable de cette compétition on-chain contraste avec les systèmes d'évaluation IA centralisés opaques, s'alignant sur les principes de projets comme Recall Network, qui visent à construire des plateformes de compétition IA décentralisées fiables et neutres avec une tenue de registres on-chain et un partage des connaissances axés sur la communauté.