目前尚无主流 AI 公司公开支持加密货币交易机器人，也没有前沿实验室专门训练此类模型。然而，越来越多的交易者开始借助 Anthropic 的 Claude 搭建自动化 Polymarket 机器人，并声称其获利已达数百万美元。网络上对此的讨论热度持续攀升，似乎任何人都能轻松复制这一模式。
但那些最引人注目的“赢家”，所用策略其实都是量化基金随时可以复制和升级的模式。
这一热潮的主流叙事基于三个假设：大科技公司终将推出专为交易打造的 AI 模型；个人交易者可以持续跑赢机构资金；自主 AI 智能体能够在公开市场稳定盈利。
但 Dragonfly Capital 管理合伙人 Haseeb Qureshi 对上述观点全部持否定态度。他在 Bankless 访谈 中提出，从法律责任、市场结构到 AI 同质化，这三大因素使得这一“淘金热”远没有表面上那么光鲜可期。
Qureshi 指出，为区块链任务构建 AI 在技术层面并不难。EVM 模拟器完全能够轻松处理循环放贷、代币兑换等流程，相关 AI 模型本身具备能力，关键只是没有专门投向加密领域。
症结并非技术，而在于机构立场。首先，加密货币伴有极大的声誉风险，主流 AI 实验室普遍不愿涉足。“加密圈给人外部观感并不佳。”Qureshi 表示。
但真正的障碍在于法律责任。想象一下，Claude 一次杠杆交易操作失误，瞬间亏损 200 万美元；或者误将 1 万美元发往匿名黑洞地址。无论如何事先免责声明，都无法阻挡随之而来的舆论危机。
“这种事肯定会发生，”Qureshi 强调，“只要有用户遭遇一次，就会在网络上迅速发酵，影响巨大。”
他更形象地表示，托管用户加密钱包的风险，堪比让用户直接注射无监管的中国肽——风险收益极不成比例。技术建议出错尚属尴尬，钱包被清空则可能面临诉讼风险。
值得注意的是，Anthropic 已发布了关于 AI 与区块链安全的研究。例如，其 SCONE-bench 研究 就测试了前沿模型在利用智能合约漏洞方面的表现。但这类工作更偏向于网络安全领域研究，而非产品研发路标。
行业拐点或将由市场竞争驱动——当某家实验室认为加密货币交易流量已具备战略意义、难以拱手让人时，训练热潮才真正会拉开帷幕。在此之前，主流实验室仍将保持观望与沉默。
即便没有大科技巨头直接介入，这一 AI 交易叙事在结构上依然面临巨大壁垒。任何基于公开模型构建的交易策略，本质上对全市场开放——包括各类机构量化团队在内。
Qureshi 的观点非常直接。如果一个基础版 Claude 机器人能在 Polymarket 发现获利机会，那么 Jane Street 随时可以同时运行 5,000 个这样的机器人。这个机构不仅拥有更快的技术基础设施，资金实力也远胜于散户。一旦发现盈利机会，他们可以在散户尚未登录前，将所有利润空间压缩殆尽。“只要原始模型中能捕捉到，Jane Street 现在肯定已经在做了。”Qureshi 如是说。
对于散户机器人来说，唯一能获得胜利的办法，就是拥有基础模型中不存在的新型交易信号。而仅仅用 Claude 实例对接 API 显然无法做到这一点。
Qureshi 还将这一观点延伸至更广泛的领域——即关于自主 AI 智能体能够独自创造收入的幻想。
第一种路径是“被雇佣”——让 AI 智能体卖出自己的劳动力。但这在经济上根本行不通。因为市面上有数以百万计的同款 Claude 实例，没有任何一个有独特技能或地域优势。雇佣 AI 智能体，本质上不过是购买 Anthropic 的算力服务，再多走几步流程而已。没有理性的客户会为同样的产出，支付高于官方 API 的溢价。
第二种选择是创业。听起来更有想象空间，但 Qureshi 认为，这同样难以实现。原因在于，每一个 AI 智能体获取创意，都是依赖同一套训练数据。最终，它们只会得出千篇一律的计划。你让十个 Claude 实例各自给出一个创业想法，得到的十个方案，其实只是同一个点子的不同变体。
Qureshi 指出，真正的创业精神，正如 Peter Thiel 所说，需要“通过努力得来的秘密”。这些洞见来源于特定时间、特定地点的独特经历。正因如此，Bankless 能做出自己的品牌，原因在于创始团队同时拥有独特的加密货币专业知识、叙事能力以及社区直觉，并恰好出现在最合适的时机。而一个新启动的 Claude 实例，没有任何人生经历可供借鉴，自然也不存在“得自努力”的秘密。
这其实引出了一个令人不安的结论：AI 智能体既无法通过交易取得优势，也无法获得雇佣机会，更难以产生真正原创的商业构想。那么，AI 智能体与人类相比到底有什么独特优势？Qureshi 给出的答案颇具挑衅性——犯罪。他并不希望这样的未来发生，但当一切制度性护栏被移除，逻辑终将引导我们走向这个结局。
现在，确实有开发者在为 Polymarket 搭建机器人，部分盈利也许一时可见——至少目前如此。但机构量化公司最终会将基础模型之上的任何 Alpha 全部套利抹平。同时，大型科技公司在没有受到竞争压力的情况下，并不会主动将加密数据纳入训练。或许，真正可行的自主智能体经济体，最终会率先在执法之外的灰色地带走向落地。
对于关注“AI 机器人赚取百万利润”新闻的普通交易者来说，值得警醒的信号不言而喻——庄家永远掌控全局。在 AI 交易时代，庄家手中掌握着 5,000 个机器人，延迟甚至低于 1 毫秒。
