从最近的加密会议圈中我发现了一些有趣的事情。原来AI交易机器人在市场横盘、前所未见的情况下遇到了相当大的瓶颈。

所以问题来了——当10/10发生大规模清算或上周的暴力抛售时，交易系统的AI机器人就像……卡住了一样。它们是基于历史数据训练的，对吧？但历史并不总是会重演，尤其是在加密货币市场。一个主要交易所的高管在一个讨论中直言不讳：这些模型完全没有应对巨大单日清算的经验。它们觉得这完全陌生。

据我所听，交易领域的AI机器人基本上还处于实习生阶段。比人类更快，也更便宜，但需要不断的监控。有人甚至用“实习生”这个比喻——“就像个实习生”。没人说它会一直这样，但预期是在3到5年内，能达到更像全职员工那样的自主水平。

让我印象深刻的是这场对话的另一面。一位代理交易创业公司的创始人直言不讳：90%的日内交易者和散户玩家都在亏钱。我们太情绪化，反应太快。这也是AI交易机器人变得有趣的地方——技术可以去除情绪因素。但问题是——它也会失去在一切崩溃时的适应能力。

所以我们处于一个奇怪的中间地带。机器学习和大模型技术确实在快速进步，毫无疑问。但在实际构建这些系统的人看来，普遍的共识是，人类的监管还不会很快消失。除非模型能看到足够多的边缘案例，真正理解市场的混乱。

更广泛的观点是？AI交易机器人可能会表现得很好，直到它不再适用。而目前，在训练数据未覆盖的情况下，它确实会失效。未来几年的变化取决于这些系统能吸收多少异常市场数据。