AI chiffrement Bots: révolution du marché ou risque potentiel?
Récemment, une nouvelle concernant un robot d'arbitrage MEV d'une équipe d'IA ayant réalisé des gains impressionnants en peu de temps a suscité de vives discussions au sein de la communauté du chiffrement. Cela reflète le fait que les Bots de négociation en chiffrement basés sur l'IA sont passés d'outils marginaux à des participants essentiels du marché. Les données montrent que la taille du marché mondial des Bots de négociation en chiffrement basés sur l'IA atteindra 22 millions de dollars en 2024, et devrait croître à un taux de croissance annuel composé de 26,5 % pour atteindre 112 millions de dollars d'ici 2031.
Cette révolution commerciale alimentée par des algorithmes a engendré des "arbitragistes infinis", mais a également semé les germes d'un contrôle technique défaillant. Plusieurs événements survenus au début de 2025, tels que le vol massif d'ETH sur un certain échange, la flambée rapide puis l'effondrement d'un certain jeton, ainsi que l'adoption d'un nouveau projet de loi aux États-Unis, dessinent ensemble un tableau complexe de l'entrelacement entre l'IA et le chiffrement.
Évolution technologique : des règles simples à la prise de décision autonome
L'évolution des Bots de chiffrement pour le trading AI reflète le processus d'itération continue des algorithmes pour faire face à la complexité du marché. Les premiers systèmes consistaient principalement à encoder l'expérience de trading humaine en règles fixes. Par exemple, le "Bot de grille illimitée" d'une certaine plateforme exécute automatiquement des opérations d'achat et de vente dans la fourchette de prix de l'ETH. Les données de 2024 montrent que ce type de stratégie génère un rendement mensuel moyen de 3,2 % dans un marché en consolidation, avec un maximum de retraits contrôlé à moins de 8 %, attirant plus de 3,4 milliards de dollars d'actifs utilisateurs. Cependant, l'effondrement d'un certain stablecoin en 2022 a révélé les limites de ces systèmes à paramètres fixes, avec des pertes généralisées de 20 % à 40 %.
Après 2020, l'introduction de modèles d'apprentissage automatique a ouvert une nouvelle phase. Des recherches montrent que les modèles de trading basés sur des perceptrons multicouches peuvent réaliser un taux de rendement mensuel de 52 % sur la paire de trading ETH/USDT, leur avantage résidant dans la capture de modèles de prix non linéaires. Cependant, le problème de "surajustement" est survenu, et en 2024, un fonds quantitatif de premier plan a subi des pertes importantes en raison d'un surajustement des données de marché haussier après un changement de l'environnement de marché.
Les derniers systèmes multi-agents ont réalisé une "intelligence cognitive". Ils contiennent généralement plusieurs agents tels que l'analyse de données, le développement de stratégies, la gestion des risques et l'exécution. Ces systèmes peuvent surveiller en temps réel plusieurs plateformes de trading, identifier des opportunités d'arbitrage, générer dynamiquement des stratégies et améliorer le taux de réussite grâce à une exécution optimisée. Un rapport de 2025 indique que, dans un marché volatile, les rendements de ces systèmes sont supérieurs de 37 % à ceux des analystes humains. Cependant, le "risque d'illusion" subsiste, comme le fait que le modèle puisse faire des jugements erronés basé sur des données obsolètes.
Différenciation du marché : fossé technologique entre les institutions et les investisseurs particuliers
Le marché des transactions AI de chiffrement présente des caractéristiques de polarisation évidentes. La part du volume quotidien des transactions des systèmes personnalisés déployés par des joueurs de niveau institutionnel dépasse 60 %. Ces systèmes utilisent généralement du matériel haute performance, se connectant aux bourses via des lignes dédiées pour atteindre une latence extrêmement faible. Ils peuvent surveiller simultanément plusieurs plateformes de trading et exécuter rapidement des transactions lorsqu'ils détectent des opportunités d'arbitrage. Les données de début 2025 montrent que ces systèmes peuvent générer des bénéfices d'arbitrage quotidiens allant de 0,5 à 0,8 ETH sur l'ETH, avec un rendement annuel variant entre 100 % et 150 %.
Le marché des petits investisseurs est principalement dominé par les plateformes SaaS. Ces plateformes offrent une interface conviviale, permettant aux investisseurs ordinaires de configurer rapidement des Bots. Cependant, la facilité d'utilisation n'est pas synonyme de faible risque. Les données montrent que, lors de certains événements extrêmes du marché, les Bots de petits investisseurs utilisant des stratégies à fort effet de levier ont subi des pertes importantes. Bien que le rendement moyen après utilisation des Bots ait augmenté, la proportion d'utilisateurs en perte a également augmenté, reflétant un décalage entre l'autonomisation des outils et la perception des risques.
Panorama des risques : vulnérabilités techniques, manipulation du marché et défis réglementaires
Les risques des Bots de trading AI sont le reflet d'une combinaison de facteurs techniques, de marché et réglementaires. L'incident de vol survenu au début de 2025 dans un certain échange a révélé l'importance de la sécurité frontale. Les attaquants ont utilisé des techniques complexes d'ingénierie sociale pour finalement manipuler le code frontal de l'échange, entraînant d'énormes pertes financières.
Le risque de manipulation du marché ne doit pas non plus être ignoré. En mars 2025, une réponse d'un produit AI sur les réseaux sociaux a déclenché une frénésie de spéculation sur les tokens. Bien que les parties concernées aient rapidement clarifié la situation, le token a tout de même connu des hausses et des baisses rapides en peu de temps, mettant en évidence le danger potentiel de la combinaison de "narration AI" et de "manipulation communautaire".
Au niveau de la réglementation, le monde forme un schéma différencié. Les États-Unis, l'Union européenne et la région asiatique adoptent différentes stratégies de réglementation pour les actifs chiffrés, et cette différence a également engendré de nouveaux comportements de "arbitrage réglementaire".
Perspectives d'avenir : équilibre entre efficacité et sécurité
Malgré de nombreux défis, la fusion de l'IA et du chiffrement continue de s'approfondir. Des innovations technologiques telles que l'arbitrage inter-chaînes et l'analyse de données multimodales élargissent les frontières des capacités des Bots. Parallèlement, le développement de la technologie réglementaire offre de nouvelles idées pour la conformité, comme l'utilisation de la technologie de preuve à divulgation nulle de connaissance pour réaliser un "KYC anonyme".
Cependant, les défis éthiques ne doivent pas être négligés. La convergence des algorithmes pourrait entraîner des risques systémiques, et il y a également des cas où certains acteurs malveillants exploitent la complexité technologique pour commettre des fraudes.
Conclusion
Les Bots de chiffrement AI sont en train de redéfinir les règles du marché, à la fois comme un outil d'arbitrage efficace et une source de risque potentiel. Les investisseurs doivent établir un cadre cognitif complet, incluant des capacités techniques, le contrôle des risques et les exigences de conformité. Les futurs gagnants seront probablement ceux qui peuvent à la fois maîtriser l'efficacité des algorithmes et respecter la complexité du marché, des "optimistes rationnels". Comme le dit un maître de l'investissement, le marché finira par tester la véritable force de chaque participant. La valeur ultime de la technologie AI ne réside peut-être pas dans la victoire sur le marché, mais dans l'aide qu'elle apporte aux humains pour comprendre et participer au marché de manière plus rationnelle.
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NotSatoshi
· Il y a 2h
Avec ces gains, les Bots sont encore en train de jouer dans le sandbox, n'est-ce pas ?
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TheMemefather
· 08-12 14:05
piège de commande est arrivé ! Je n'ai même pas eu le temps de jouer qu'il a déjà été détruit par les Bots.
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RumbleValidator
· 08-12 14:05
hausse de 26,5 % ? C'est trop conservateur. J'ai vérifié des algorithmes similaires, au moins le double.
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LayerZeroHero
· 08-12 14:05
Le taux de transactions AI mesuré est manifestement trop rapide, ce problème de latence du système est trop dangereux.
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HappyMinerUncle
· 08-12 14:02
Installer un bot et gagner facilement ? Tu penses trop !
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DYORMaster
· 08-12 14:01
pro aussi ne peut pas résister à fermer toutes les positions.
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PonziDetector
· 08-12 13:52
piège piége piégé jusqu'à la fin, qui piège qui n'est pas encore certain.
AI chiffrement Bots : une épée à double tranchant en matière d'efficacité et de risque
AI chiffrement Bots: révolution du marché ou risque potentiel?
Récemment, une nouvelle concernant un robot d'arbitrage MEV d'une équipe d'IA ayant réalisé des gains impressionnants en peu de temps a suscité de vives discussions au sein de la communauté du chiffrement. Cela reflète le fait que les Bots de négociation en chiffrement basés sur l'IA sont passés d'outils marginaux à des participants essentiels du marché. Les données montrent que la taille du marché mondial des Bots de négociation en chiffrement basés sur l'IA atteindra 22 millions de dollars en 2024, et devrait croître à un taux de croissance annuel composé de 26,5 % pour atteindre 112 millions de dollars d'ici 2031.
Cette révolution commerciale alimentée par des algorithmes a engendré des "arbitragistes infinis", mais a également semé les germes d'un contrôle technique défaillant. Plusieurs événements survenus au début de 2025, tels que le vol massif d'ETH sur un certain échange, la flambée rapide puis l'effondrement d'un certain jeton, ainsi que l'adoption d'un nouveau projet de loi aux États-Unis, dessinent ensemble un tableau complexe de l'entrelacement entre l'IA et le chiffrement.
Évolution technologique : des règles simples à la prise de décision autonome
L'évolution des Bots de chiffrement pour le trading AI reflète le processus d'itération continue des algorithmes pour faire face à la complexité du marché. Les premiers systèmes consistaient principalement à encoder l'expérience de trading humaine en règles fixes. Par exemple, le "Bot de grille illimitée" d'une certaine plateforme exécute automatiquement des opérations d'achat et de vente dans la fourchette de prix de l'ETH. Les données de 2024 montrent que ce type de stratégie génère un rendement mensuel moyen de 3,2 % dans un marché en consolidation, avec un maximum de retraits contrôlé à moins de 8 %, attirant plus de 3,4 milliards de dollars d'actifs utilisateurs. Cependant, l'effondrement d'un certain stablecoin en 2022 a révélé les limites de ces systèmes à paramètres fixes, avec des pertes généralisées de 20 % à 40 %.
Après 2020, l'introduction de modèles d'apprentissage automatique a ouvert une nouvelle phase. Des recherches montrent que les modèles de trading basés sur des perceptrons multicouches peuvent réaliser un taux de rendement mensuel de 52 % sur la paire de trading ETH/USDT, leur avantage résidant dans la capture de modèles de prix non linéaires. Cependant, le problème de "surajustement" est survenu, et en 2024, un fonds quantitatif de premier plan a subi des pertes importantes en raison d'un surajustement des données de marché haussier après un changement de l'environnement de marché.
Les derniers systèmes multi-agents ont réalisé une "intelligence cognitive". Ils contiennent généralement plusieurs agents tels que l'analyse de données, le développement de stratégies, la gestion des risques et l'exécution. Ces systèmes peuvent surveiller en temps réel plusieurs plateformes de trading, identifier des opportunités d'arbitrage, générer dynamiquement des stratégies et améliorer le taux de réussite grâce à une exécution optimisée. Un rapport de 2025 indique que, dans un marché volatile, les rendements de ces systèmes sont supérieurs de 37 % à ceux des analystes humains. Cependant, le "risque d'illusion" subsiste, comme le fait que le modèle puisse faire des jugements erronés basé sur des données obsolètes.
Différenciation du marché : fossé technologique entre les institutions et les investisseurs particuliers
Le marché des transactions AI de chiffrement présente des caractéristiques de polarisation évidentes. La part du volume quotidien des transactions des systèmes personnalisés déployés par des joueurs de niveau institutionnel dépasse 60 %. Ces systèmes utilisent généralement du matériel haute performance, se connectant aux bourses via des lignes dédiées pour atteindre une latence extrêmement faible. Ils peuvent surveiller simultanément plusieurs plateformes de trading et exécuter rapidement des transactions lorsqu'ils détectent des opportunités d'arbitrage. Les données de début 2025 montrent que ces systèmes peuvent générer des bénéfices d'arbitrage quotidiens allant de 0,5 à 0,8 ETH sur l'ETH, avec un rendement annuel variant entre 100 % et 150 %.
Le marché des petits investisseurs est principalement dominé par les plateformes SaaS. Ces plateformes offrent une interface conviviale, permettant aux investisseurs ordinaires de configurer rapidement des Bots. Cependant, la facilité d'utilisation n'est pas synonyme de faible risque. Les données montrent que, lors de certains événements extrêmes du marché, les Bots de petits investisseurs utilisant des stratégies à fort effet de levier ont subi des pertes importantes. Bien que le rendement moyen après utilisation des Bots ait augmenté, la proportion d'utilisateurs en perte a également augmenté, reflétant un décalage entre l'autonomisation des outils et la perception des risques.
Panorama des risques : vulnérabilités techniques, manipulation du marché et défis réglementaires
Les risques des Bots de trading AI sont le reflet d'une combinaison de facteurs techniques, de marché et réglementaires. L'incident de vol survenu au début de 2025 dans un certain échange a révélé l'importance de la sécurité frontale. Les attaquants ont utilisé des techniques complexes d'ingénierie sociale pour finalement manipuler le code frontal de l'échange, entraînant d'énormes pertes financières.
Le risque de manipulation du marché ne doit pas non plus être ignoré. En mars 2025, une réponse d'un produit AI sur les réseaux sociaux a déclenché une frénésie de spéculation sur les tokens. Bien que les parties concernées aient rapidement clarifié la situation, le token a tout de même connu des hausses et des baisses rapides en peu de temps, mettant en évidence le danger potentiel de la combinaison de "narration AI" et de "manipulation communautaire".
Au niveau de la réglementation, le monde forme un schéma différencié. Les États-Unis, l'Union européenne et la région asiatique adoptent différentes stratégies de réglementation pour les actifs chiffrés, et cette différence a également engendré de nouveaux comportements de "arbitrage réglementaire".
Perspectives d'avenir : équilibre entre efficacité et sécurité
Malgré de nombreux défis, la fusion de l'IA et du chiffrement continue de s'approfondir. Des innovations technologiques telles que l'arbitrage inter-chaînes et l'analyse de données multimodales élargissent les frontières des capacités des Bots. Parallèlement, le développement de la technologie réglementaire offre de nouvelles idées pour la conformité, comme l'utilisation de la technologie de preuve à divulgation nulle de connaissance pour réaliser un "KYC anonyme".
Cependant, les défis éthiques ne doivent pas être négligés. La convergence des algorithmes pourrait entraîner des risques systémiques, et il y a également des cas où certains acteurs malveillants exploitent la complexité technologique pour commettre des fraudes.
Conclusion
Les Bots de chiffrement AI sont en train de redéfinir les règles du marché, à la fois comme un outil d'arbitrage efficace et une source de risque potentiel. Les investisseurs doivent établir un cadre cognitif complet, incluant des capacités techniques, le contrôle des risques et les exigences de conformité. Les futurs gagnants seront probablement ceux qui peuvent à la fois maîtriser l'efficacité des algorithmes et respecter la complexité du marché, des "optimistes rationnels". Comme le dit un maître de l'investissement, le marché finira par tester la véritable force de chaque participant. La valeur ultime de la technologie AI ne réside peut-être pas dans la victoire sur le marché, mais dans l'aide qu'elle apporte aux humains pour comprendre et participer au marché de manière plus rationnelle.