#AI交易应用 A declaração de CZ aborda o núcleo do conflito na aplicação de IA para trading — exatamente a questão que tenho refletido frequentemente ao rastrear fluxos de fundos na cadeia recentemente.

A lógica é bastante clara: por que algoritmos de IA que realmente geram lucro precisam ser embalados como serviços para vender a outros? Se uma estratégia for suficientemente eficaz, captar fundos não é um problema para uma equipe de qualidade, e o limite de lucro das suas próprias operações é muito superior à receita de assinaturas. Isso significa que a maioria dos produtos de IA para trading no mercado, na essência, estão vendendo aos usuários uma "solução subótima".

O problema mais profundo reside no efeito contrário ao efeito de rede — quando o mesmo algoritmo é adotado por muitos usuários, a estratégia em si se torna ineficaz. O mercado é uma competição; quanto mais pessoas participam e maior a homogeneidade, mais evidente fica o padrão de que os pioneiros lucram e os seguidores perdem. Isso também explica por que, ao monitorar os movimentos de baleias e fluxos de grandes fundos, percebo que as estratégias frequentemente se tornam rapidamente ineficazes após serem amplamente copiadas.

No entanto, a última declaração de CZ merece atenção — a aplicação da IA como uma ferramenta que ajuda traders a personalizar e otimizar estratégias rapidamente é uma lógica relativamente viável. Mas a persuasão é realmente limitada, pois na corrida armamentista do trading de alta frequência, velocidade e desempenho são as cartas vencedoras, e justamente esses aspectos não podem ser obtidos de forma igualitária por ferramentas genéricas.

No final, o que importa é a mudança real na alocação de fundos na cadeia, e não se deixar enganar por narrativas de marketing.