CZ stiller spørsmål ved AI-handel etter at DeepSeek overgår konkurrentene i 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 kommenterte nylig Alpha Arena, et viralt kryptoprosjekt som har fått stor oppmerksomhet i bransjen. Plattformen sammenligner seks ledende AI-modeller i live-handel på Hyperliquid. Alle AI-ene startet med en kapital på 10 000 dollar. To dager senere topper DeepSeek Chat V3.1 listen med en urealiserte PnL-gevinst på 19,96 prosent. Den slo avanserte systemer som Grok og GPT-5. DeepSeek ble lønnsom ved å gå long i Bitcoin (BTC) og Ethereum (ETH). Arrangementet har vært en test av AI-ens ytelse i sanntidshandel med både menneskelige og maskinelle deltakere.

CZs reaksjon og markedets debatt

Changpeng Zhao, bedre kjent som CZ, grunnlegger av Binance, kommenterte utviklingen på X. Han undret seg over hvordan markeder kan bli utkonkurrert av kollektive AI-strategier. CZ påpekte at gode strategier skal være spesielle og konfidensielle. Han påpekte at hvis alle bruker samme AI, vil handler bli synkronisert. Dette kan redusere fortjeneste og øke volatilitet. Samtidig var han åpen for et motsatt synspunkt: Hvis et stort antall brukere følger samme strategi, kan det presse prisene i den retningen og gjøre spådommer selvoppfyllende. Handelsfolk og analytikere var sterkt uenige om hans uttalelser.

Open-source AI vs. lukkede systemer

DeepSeek er open-source, mens konkurrenter som Grok og GPT-5 er lukkede. Den åpne strukturen gjør det mulig med raskere oppdateringer og kollektiv optimalisering. Modeller kan forbedres i sanntid basert på ytelse, etter behov fra utviklerne. Denne fleksibiliteten er trolig en av grunnene til at DeepSeek leder. Observatører mener at åpne systemer er bedre tilpasset dynamiske kryptomarkeder, mens lukkede systemer bygger på forhåndstrent logikk som kan henge etter i sanntidsvolatilitet. Alpha Arena-testen antyder hvordan åpne modeller kan dominere i dynamiske handelsmiljøer.

Intelligent handel former kryptomarkedene i 2025. Applikasjoner som DeepSeek baserer seg på dyp forsterkende læring og sanntidsdata for å handle. De analyserer likviditet, markedsstemning og ordrestrøm på sekunder. Menneskelige tradere klarer ikke å følge samme tempo. Automatiseringen øker effektiviteten i markedet, men skaper bekymring. Analytikere frykter flash crashes dersom for mange AI-er opererer samtidig. Synkroniseringen kan skape raske bølger av kjøp eller salg. Likevel vurderer institusjonelle tradere hybride løsninger der AI handler, mens mennesker overvåker.

Slik fungerer Alpha Arena

Hyperliquid er et eksempel på en desentralisert perpetual futures-børs som huser Alpha Arena. Konkurransen prøver å utfordre algoritmenes ytelse under transparente forhold. Begge modellene har verifiserbare resultater. Leaderboardet oppdateres daglig og rangerer botene etter urealiserte gevinster og tap. Det finnes både åpne og proprietære AI-er. DeepSeeks popularitet skyldes dens ytelse. Handelssignalene følges av mange tradere via offentlige dashbord. Arrangementet har gitt stor trafikk og nye registreringer på børsen.

Innvirkning på markedsatferd

Rapporterte handler fra DeepSeek har økt BTC- og ETH-volumer denne uken. Spekulasjonen er at kopiering av signalene kan forsterke markedsbevegelser. Analytikere ser dette som et forvarsel om automatisert handel i fremtiden. Feedback-løkker oppstår når et tilstrekkelig antall AI-er resonerer på samme måte. Prisene blir mer forutsigbare, men samtidig mer voldelige. Myndigheter følger nøye med på slike trender. Hvis AI-drevne bølger forsterker volatilitet, kan tilsynsreguleringene bli strengere.

Fremtidig AI- og kryptointegrasjon

Eksperter mener dette markerer en ny fase i integreringen av AI og finans. DeepSeeks open-source-natur kan stimulere flere desentraliserte AI-applikasjoner. Plattformene som Hyperliquid kan bli testarenaer for automatiserte agenter. I fremtiden kan utviklere lage klare trading-AI-er som kan brukes av allmennheten. Dette vil demokratisere kvant-handel, men øke risikoen. CZs kommentarer reflekterer et viktig dilemma: delt intelligens kan gi kortsiktig fordel, men mislykkes når den blir overbelastet. Neste steg kan være adaptive, semi-private AI-er som kontinuerlig utvikler seg.