ほとんどのAI取引ツールは同じ過ちを犯します。
彼らは、ますます賢くなる1つのモデルが何でもできると考えています。
市場を調査する。
データを解釈する。
リスクを管理する。
取引を実行する。
それは、成功しているトレーディング企業のやり方ではありません。
では、なぜAIは？
@Velvet_CapitalのVelvet Unicornについて、私の注意を引いたのは別のAIアシスタントを追加したことではありません。むしろ「1つの超スーパーエージェント」という発想を、そもそも完全に捨てたことです。
代わりに、それはAIを、機関投資家のトレーディングデスクが人を組織するのと同じように編成します。
CEOエージェントが意思決定を調整する。
リサーチ・エージェントが市場のインテリジェンスを集めます。
アナリスト・エージェントが機会を評価します。
トレーダー・エージェントは執行に焦点を当てます。
それは製品機能以上のものです。
それはアーキテクチャ上の判断です。
そしてそれは、AIが向かっている先を反映していると思います。
過去2年間、この業界はより賢いモデルを作ることに夢中でした。
次の競争上の優位性は、1つのモデルにすべての問題を解かせるのではなく、専門エージェントが連携することで、より優れたシステムを構築することから生まれるかもしれません。
私たちはすでに、このパターンが暗号資産の外でも見えてきました。
企業は、組織全体を置き換えるために1人の従業員を採用するわけではありません。
彼らは専門性のある役割でチームを構築します。専門化は一般化よりもスケールしやすいためです。
AIは同じように進化しているかもしれません。
もう1つの詳細によって、このアプローチは特に暗号資産にとって関連性が高いことが分かります。
多くの大規模言語モデルは、公開インターネットで訓練されました。
暗号資産市場は、一般のインターネットのようには振る舞いません。
断片化した流動性、オンチェーンの活動、メンプールのダイナミクス、MEV、ガバナンスイベント、そして時間ごとに変わるナラティブを通じて動いていきます。
汎用知能が自動的に市場の知能（インテリジェンス）に変換されるわけではありません。
暗号ネイティブ環境のための訓練は、より大きなモデルを作ることよりも、最終的には重要になるかもしれません。
もちろん、どんなAIアーキテクチャも収益性のある取引を保証するわけではありません。
市場は不確実なままであり、執行には依然としてリスクが伴い、人間の判断は引き続き重要です。
しかし、ようやく会話の焦点が移ってきていると思います。
もはや問題はこうではありません：
"モデルはどれくらい賢いのか？"
こうなってきています：
"システムはどれくらいうまく設計されているか？"
それは、はるかに持続性の高い競争上の優位性のように感じます。
AIの次の世代は、トレーダーを置き換えたことで記憶されないでしょう。
それは、トレーディングそのものの背後にある組織構造を置き換えたことで記憶されるかもしれません。
そしてそれは、まったく別の賭けです。
未来は、ますます強力になっていく1つのAIにあると思いますか？それとも、本物のトレーディングデスクのように複数の専門エージェントが連携して働く方向にあると思いますか？