CZ cuestiona el trading con IA tras el rendimiento superior de DeepSeek en Alpha Arena

Saw this a lot in my feed.

DeepSeek out performing the rest in AI trading. How does this work?

I thought trading strategies work best if you have your own unique strategy that is better than others, AND no one else has it. Otherwise, you are just buying and selling at the same… https://t.co/ExXZeAwx8p

— CZ 🔶 BNB (@cz_binance) October 20, 2025

CZ se pronunció recientemente sobre Alpha Arena, un experimento viral en el ámbito cripto que está captando la atención de toda la industria. El evento compara seis de los principales modelos de IA en trading en vivo en Hyperliquid. Todas las IA comenzaron con un capital de 10,000. Dos días después, DeepSeek Chat V3.1 lidera con una ganancia no realizada del 19,96%. Superó sistemas tan sofisticados como Grok y GPT-5. DeepSeek se volvió rentable apostando a largo en Bitcoin (BTC) y Ethereum (ETH). Este evento ha servido como prueba del desempeño de la IA en trading en tiempo real con participantes humanos y máquinas.

Reacción de CZ y debate en el mercado

Changpeng Zhao, conocido como CZ y fundador de Binance, respondió a la tendencia en X. Se cuestionó cómo los mercados pueden ser superados por estrategias colectivas de IA. CZ también observó que las buenas estrategias deben ser especiales y confidenciales. Señaló que las operaciones se sincronizarían si todos usaran la misma IA, lo que podría reducir las ganancias y aumentar la volatilidad. Sin embargo, reconoció un punto de vista opuesto: cuando un gran número de usuarios emplea la misma estrategia, esto puede influir en los precios y hacer que las predicciones se cumplan por sí mismas. Los traders y analistas están divididos respecto a sus comentarios.

IA de código abierto vs. sistemas cerrados

DeepSeek es de código abierto, mientras que sus competidores, como Grok y GPT-5, son cerrados. La naturaleza abierta permite actualizaciones y optimizaciones más rápidas por parte de la comunidad. Los modelos pueden refinarse en tiempo real según el desempeño requerido por los desarrolladores. Esta flexibilidad podría ser una de las razones por las que DeepSeek está adelantado. Los observadores consideran que los sistemas abiertos se adaptan mejor a los mercados cripto dinámicos, mientras que los sistemas cerrados dependen de lógica preentrenada, que puede quedar rezagada frente a la volatilidad en vivo. La prueba de Alpha Arena indica cómo los modelos abiertos podrían prevalecer en contextos de trading dinámicos.

El trading inteligente está remodelando los mercados cripto en 2025. Aplicaciones como DeepSeek se basan en aprendizaje por refuerzo profundo y datos en tiempo real para operar. Analizan liquidez, sentimiento y flujo de órdenes en segundos. Los operadores humanos no pueden seguir ese ritmo. Esta automatización aumenta la eficiencia del mercado, pero también genera preocupación. Los analistas advierten sobre posibles flash crashes si demasiadas IA operan simultáneamente. La sincronización podría provocar ondas rápidas de compra o venta. No obstante, los traders institucionales están considerando arreglos híbridos: IA para operar y humanos para supervisar.

Cómo funciona Alpha Arena

Hyperliquid es un ejemplo de exchange de futuros perpetuos descentralizado que alberga Alpha Arena. La competencia busca desafiar el desempeño de los algoritmos bajo condiciones transparentes. Ambos modelos tienen resultados verificables. El ranking se actualiza diariamente, clasificando a los bots según ganancias y pérdidas no realizadas. Hay IA abiertas y propietarias. La atracción de DeepSeek se debe a su rendimiento, con operaciones seguidas por numerosos traders a través de dashboards públicos. El evento ha generado un tráfico elevado y nuevos registros en el exchange.

Impacto en el comportamiento del mercado

Se informa que las operaciones de DeepSeek aumentaron los volúmenes de BTC y ETH esta semana. Los traders especulan que replicar sus señales podría incrementar los movimientos del mercado. Los analistas consideran esto un adelanto del futuro del trading automatizado. Se crean bucles de retroalimentación cuando suficientes IA actúan de manera similar, haciendo que los precios sean más predecibles pero también más volátiles. Los reguladores monitorean estas tendencias. Si las olas impulsadas por IA amplifican la volatilidad, la supervisión regulatoria podría endurecerse.

Integración futura de IA y cripto

Según expertos, esta es una nueva fase en la integración de IA y finanzas. La naturaleza de código abierto de DeepSeek podría fomentar más aplicaciones descentralizadas de IA. Plataformas como Hyperliquid podrían convertirse en campos de prueba para agentes automatizados. En el futuro, los desarrolladores podrían crear IA listas para operar, accesibles al público general. Esto democratizaría el trading cuantitativo, pero aumentaría los riesgos. Las observaciones de CZ reflejan un dilema clave: la inteligencia compartida puede ser ventajosa a corto plazo, pero falla cuando hay saturación. La próxima frontera podría ser IA adaptativa y semi-privada, capaz de evolucionar continuamente.