引言 从高频交易到人工智能机器人，交易格局已经发生了改变——通用人工智能可能成为最后的做市商，从而消除波动性、流动性以及传统交易的机会。
越来越多的研究和市场数据正在重塑人们对交易未来的长期认知。
传统金融和加密货币市场的分析师们现在正在讨论一种曾经被认为遥不可及的可能性：随着通用人工智能 (AGI) 越来越接近现实，日内交易将逐渐消失。
通用人工智能（AGI）尚未出现，但先进的多模态系统和自主交易代理的进步正在推动市场走向机器主导价格发现、几乎没有人类反应空间的环境。
目前的交易自动化现状已经表明，当机器接管交易时，优势会迅速消失。
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分析师称，随着算法主导 70% 的加密货币交易，AGI 可能终结散户阿尔法交易
高频交易多年前就改变了股票市场，随着 Jump、Wintermute 和 GSR 等公司的崛起，其逻辑也扩展到了加密货币市场。
Kaiko 报告称，到 2024 年，像 Binance 和 Coinbase 这样的交易所中超过 70% 的交易流量将由算法生成，而不是由人生成的。
这种转变从下而上地重塑了市场结构，降低了价差，加快了执行速度，同时也使散户交易者在高波动时期更难获利。
研究人员指出，这些趋势是效率提高的早期证据。
在2024 年 Solana 模因币飙升期间，交易机器人，特别是“狙击手”和“人工智能”机器人，由于其速度更快、自动化程度更高且没有情绪偏见，通常比人类交易员表现更好。
旨在检测鲸鱼行为和监控区块链流量的小型人工智能系统比自主交易者反应更快，并且经常在人类参与者理解发生了什么之前就占据了有利位置。
自动化技术的每一次进步都持续减少了零售参与者的机会，分析师认为，通用人工智能（AGI）将把这种趋势推向其逻辑终点。
当今的狭义人工智能与未来的通用人工智能之间的区别是这场辩论的核心。
现有模型擅长处理特定任务，例如扫描订单簿、解读市场情绪或识别套利机会。但它们无法跨领域泛化，也无法进行类似人类的推理。
相比之下，通用人工智能（AGI）有望在极少的指导下学习新任务，适应陌生的环境，并将来自许多不相关来源的信息结合起来。
在金融市场中，这意味着要在一个能够生成实时预测的统一系统中，读取区块链流量、解读全球宏观信号、评估政治风险、识别巨鲸的动向以及评估供应链中断情况。
市场理论家将这种潜在结果描述为“完美效率悖论”。如果一个通用人工智能系统能够近乎完美地预测价格走势，市场会立即做出调整。
当所有市场参与者都遵循相同水平的智慧时，传统的交易行为就会崩溃。
价格变动速度超过人类的反应速度，波动性下降，套利机会消失，流动性提供成为机器驱动的过程，而不是竞争策略。
分析师警告说，这种动态可能会造成他们所谓的流动性黑洞，交易仍在继续，但曾经使日内交易可行的优势已不复存在。
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随着自动化程度的提高，AI 做市商正从理论走向实践
关于这种转变的警告已经流传多年。DWF Labs在 7 月份指出，人工智能驱动的做市商将提高流动性，尤其是在交易量历来较小、价差较大的加密资产领域。
经济学家亚历克斯·克鲁格描述了一个高效市场的未来，在这个未来中，犯错的余地非常小。
BitMEX 创始人 Arthur Hayes 写道，人工智能最终会比任何人类都更擅长交易，而以太坊联合创始人Vitalik Buterin 则表达了担忧，认为先进的系统可能会主导MEV 的提取，并减少人类在核心市场功能中的参与。
这些观察结果当时被视为假设，但随着自动化程度的提高，这些观察结果的重要性日益凸显。
随着自动化进程的加速，交易台上人的角色正在发生变化。
专家认为，人类不会完全消失，而是会转向风险监管、监管监督以及解释超出模型预期的异常事件。
交易执行本身正向自主系统转移。人工智能交易代理的增长反映了这一转变。
这些工具可以研究市场、选择策略、调整风险参数、通过API执行交易，并能从交易结果中学习，无需人工干预。据预测，到2034年，人工智能交易机器人市场规模可能达到约755亿美元。
2025-11-24
2025-11-21
2025-11-20
