最近、ユニークなAI取引実験が広く注目を集めています。ある会社が市販されている最も人気のあるいくつかのAIモデル、ChatGPTやDeepSeekなどにそれぞれ10,000ドルの初期資金を設定し、1週間自由に取引させて、その収益性を比較しました。

実験結果は予想外でした。本来「トップストリーム」と考えられていたChatGPTは、勝利するどころか、元本のほぼ70%を失いました。それに対して、DeepSeekはわずか1週間で資金を倍増させ、驚異的な取引能力を示しました。

この結果は、AIモデルの能力についての熱い議論を引き起こしました。しかし、この実験だけでDeepSeekがChatGPTよりも賢いと断定するのは、あまりにも軽率です。実際、両者のパフォーマンスの違いは、主にそれぞれのトレーニング目標と戦略的思考の違いに起因しています。

深く理解すると、DeepSeekチームのバックグラウンドは量的取引とアービトラージに偏っており、彼らは市場運営メカニズムと取引実行の詳細を熟知しています。これは、AIをトレーニングする際に、単なる「言語」ではなく「論理」を教えることに重点を置いていることを意味します。DeepSeekモデルは、板の構造、資金の流れ、アービトラージの機会を正確に解釈することができ、これらは成功する取引の重要な要素です。

対照的に、ChatGPTは主に一般的な言語シーンに向けられており、実際の取引経験が不足しており、金融市場に特化した最適化も行われていません。これが、この特定の取引コンペティションでChatGPTのパフォーマンスが低調である理由を説明しています。

したがって、今回の実験の結果から、どのAIモデルがより強力であるかを単純に判断することはできません。それは、特定の分野における異なるAIの専門化の程度をより反映しています。DeepSeekがこのコンペティションで勝利したのは、主に市場運営をより理解しているからであり、全体的な知能レベルの優位性ではありません。

この実験は私たちに重要な示唆を与えます：AIの成功した応用はその汎用的な知能だけでなく、特定の分野に対する深い最適化と訓練がどのように行われるかにかかっています。未来には、各分野で独自の利点を発揮する専門化されたAIモデルがもっと見られるかもしれません。