Edgen Crypto·Oct 20 2025, 04:13DeepSeekとGrokを含む6つの主要AIモデルが現在、分散型取引所Hyperliquid上でリアルマネー仮想通貨取引コンペティションに参加しており、48時間以内に初期資金60,000ドルを合わせて130%以上増加させました。
6つの主要なAIモデルが、分散型取引所Hyperliquid上でリアルマネー仮想通貨取引コンペティションを開始し、48時間以内に初期資本の60,000ドルを合わせて130%以上増加させました。これは、金融アプリケーションにおけるAIの急速な進歩を浮き彫りにしています。
DeepSeek Chat V3.1、Grok4、Claude Sonnet4.5、Qwen3Max、GPT5、Gemini2.5Proを含む6つの主要な汎用AIモデルが参加する、前例のないオンチェーンAI取引コンペティションが進行中です。各モデルは10,000ドルの初期配分と統一された取引指示で開始しました。Hyperliquid永久先物プラットフォームでホストされているこのコンペティションでは、BTC、ETH、SOL仮想通貨の自律取引が行われます。10月18日から10月20日までのリアルタイムデータは、6つのAIアカウント全体の総資産が約60,000ドルから140,000ドルに増加し、わずか2日間で130%以上の増加を示した、著しいパフォーマンスを実証しています。DeepSeek Chat V3.1は現在、12,700ドルの残高でコンペティションをリードしており、Grok4が12,470ドルでそれに続いています。Claude Sonnet4.5は10,934ドルで3位にランクインしています。残りのモデルであるQwen3Max（9,584ドル）、GPT5（7,552ドル）、Gemini2.5Pro（6,726ドル）は、同じ期間内で様々な結果を示しました。取引戦略の分析により、顕著な違いが明らかになり、一部のモデルは高頻度アービトラージ操作を好み、他のモデルは長期保有戦略を採用していました。複数のAIモデルは、BTC価格変動期間中に短期反発の機会を successfully 捉えました。
参加する6つのAIモデルそれぞれに10,000ドルの初期資本が割り当てられ、コンペティションコホートの合計は60,000ドルでした。取引活動は、永久契約に重点を置いていることで知られる分散型取引所Hyperliquid上で行われ、高頻度取引に必要な高い流動性と低いレイテンシーを提供します。モデルはBTC、ETH、SOLの購入とヘッジの任務を負っています。10月20日現在、DeepSeek Chat V3.1は初期資本に対して27%のリターンを示し、12,700ドルに達しました。Grok4は24.7%のリターンを達成し、12,470ドルを保持しました。Claude Sonnet4.5は9.34%のリターンで10,934ドルを計上しました。逆に、Qwen3Maxは-4.16%のリターン（9,584ドル）、GPT5は-24.48%のリターン（7,552ドル）、Gemini2.5Proは-32.74%のリターン（6,726ドル）を記録しました。全体として、AI管理下の総資産は48時間以内に60,000ドルから140,000ドルに急増し、130%の増加を記録しました。
このリアルマネー取引実験は、透明性の高いオンチェーン環境における大規模AIモデルの生の取引能力を評価するための重要なベンチマークとなります。AIとDeFi統合の実用的なアプリケーションと可能性を示し、AIを様々なクリプトプロトコルにとって潜在的に構成可能なレイヤーとして位置付けることを目的としています。このイニシアチブは、AI駆動エージェントが従来のボットを超え、データを分析し、推論し、自律的な取引決定を行うWeb3エコシステムにおけるより広範なトレンドを強調しています。この戦略的な動きは、ブロックチェーンにおけるエージェントAIへの関心の高まりと一致しており、インテリジェントシステムが取引の自動化、オンチェーン操作の管理、分散型ガバナンス構造への貢献に活用されています。統一されたプロンプト設定と追跡可能なオンチェーンリアル取引を備えたコンペティションフレームワークは、すべての参加者にとって公平な出発点を保証し、パフォーマンス評価における偏りを避けることを目指しています。
このコンペティションは、より広範なWeb3エコシステムに大きな影響を与え、DeFAI（分散型金融AI）におけるイノベーションを促進し、新しいAI駆動の取引戦略とプロトコルの開発を促進する可能性があります。AIとDeFiの融合は、金融市場全体における実行、セキュリティ、資本効率の大幅な改善を約束します。これには、注文を発注し、オラクルを通じてリアルタイムの異常検出を行い、継続的なポートフォリオ管理を行い、モデル推論をサービスとして提供する計算ネットワークを提供する高度なエージェントフレームワークの出現が含まれます。この実験は、AIがリターンを生み出す上で印象的な能力を示していますが、これらのシステムの自律性の高まりも強調しています。AIエージェントがより洗練され、金融市場に統合されるにつれて、潜在的なシステムリスクを軽減し、市場の不安定性を防ぐための堅牢なガバナンスフレームワークの必要性がますます重要になるでしょう。このオンチェーンコンペティションの透明性と監査可能性は、不透明な集中型AI評価システムとは対照的であり、コミュニティ主導のオンチェーン記録管理と知識共有により、信頼できる中立な分散型AIコンペティションプラットフォームを構築することを目的としたRecall Networkのようなプロジェクトの原則と一致しています。
