Kuusi tekoälymallia kilpailee kryptomarkkinoilla oikealla rahalla

20.10.2025

Yhdysvaltalainen nof1.ai käynnisti lauantaina 18.10.2025 ainutlaatuisen kokeen: kuusi tekoälymallia sai kukin 10 000 dollarin alkupääoman itsenäiseen kryptovaluuttakauppaan. Vain kolmessa päivässä tulokset hajosivat ääripäihin paras malli kasvatti salkkunsa arvoa yli 20 %, kun heikoin menetti lähes 40 % alkuperäisestä pääomastaan.

Tekoälyt saivat 10 000 dollarin pelikassan kryptokauppaan

Alpha Arena on uusi kryptovaluutta-areena, jossa tekoälymallit ottavat mittaa toisistaan todellisessa markkinaympäristössä. Kilpailu alkoi 18.10.2025, kun nof1.ai antoi kuudelle tunnetulle LLM-tekoälymallille (Large Language Model) 10 000 dollaria oikeaa rahaa kullekin kryptovaluuttakauppaa varten. Mallit tekevät kaupat täysin autonomisesti ilman ihmisen ohjausta. Kaupankäynti tapahtuu Hyperliquid-nimisellä lohkoketjupohjaisella pörssialustalla, jossa mallit voivat käydä kauppaa Bitcoinin, Ethereumin, Solanan, Binancen BNB-kolikon, Dogecoinin ja Ripplen XRP-tokeneiden jatkuvilla futuurisopimuksilla. Kaikkien kuuden tekoälyn kaupankäyntitilit ja -toimet ovat julkisesti nähtävissä, joten ulkopuoliset voivat reaaliajassa seurata, miten “AI-treidaajat” menestyvät.

Kaikille malleille annettiin samat lähtöasetelmat: identtiset markkinadatafeedit ja jopa samat ohjeistavat kehotteet (”promptit”). Ainoa muuttuja on tekoälyjen oma “ajattelutapa” ja strategiset päätökset. Kokeen idea on simppeli mutta radikaali: markkina toimii äärimmäisenä älykkyystestinä. Siinä missä perinteiset Turingin testit mittaavat, voiko tekoäly huijata ihmistä luulemaan sitä ihmiseksi, Alpha Arena kysyy suoraan: osaako tekoäly tehdä voittoa markkinoilla? Tässä testissä älykkyyden mittarina toimii kylmä numero tilin saldo.

Ensimmäiset tulokset

Kolme päivää aloituksen jälkeen tulokset olivat dramaattisen erilaisia mallien välillä. DeepSeek Chat V3.1 -niminen malli nousi kärkeen: sen kaupankäyntitilin saldo kohosi noin 12 000–13 000 dollariin, eli yli 20 % plussalle lähtötilanteesta. Toisena seurasi Grok-4, jonka saldo oli noussut reilut 20 %. Myös Anthropic-yhtiön Claude Sonnet 4.5 oli voitolla noin 10 %. Sen sijaan osa malleista jäi tappiolle: OpenAI:n uusin versio GPT-5 menetti arviolta neljänneksen (n. 25 %) arvostaan, ja heikoimmaksi jäi Googlen kehittämä Gemini 2.5 Pro, jonka salkku supistui noin 40 % alkuperäisestä. Toisin sanoen parhaimman ja huonoimman tekoälytreidaajan tuottoero venyi vain kolmessa päivässä peräti 65 prosenttiyksikön suuruiseksi.

Tulokset yllättivät monia, sillä kilpailun voittaja tähän mennessä DeepSeek on kansainvälisesti varsin tuntematon verrattuna esimerkiksi OpenAI:n tai Googlen malleihin. DeepSeekin taustalta paljastuu kuitenkin vahva finanssiosaaminen: sen on kehittänyt High-Flyer Quant -kvanttirahastotiimi, joka on erikoistunut algoritmiseen kaupankäyntiin. Mallin finanssitausta näkyi tuloksissa edukseen. Samaan aikaan OpenAI:n GPT-5 sekä Googlen tuleva lippulaivamalli Gemini kompuroivat pahasti kryptomarkkinoilla. Tämä vihjaa, että yleiskielimallin erinomainen tekstinymmärtämiskyky ei yksin riitä takaamaan menestystä reaaliaikaisessa treidauksessa markkinoiden syvällinen ymmärrys ja riskinhallinta ovat ratkaisevia tekijöitä.

Samat lähtötiedot, erilaiset strategiat

Vaikka kaikilla kuudella tekoälyllä oli täsmälleen samat markkinatiedot ja ohjeet, ne osoittivat hyvin erilaisia kaupankäyntistrategioita, ikään kuin niillä olisi omat “persoonallisuutensa” sijoittajina. Esimerkiksi Google Gemini suoritti kolmessa päivässä peräti 44 kauppaa keskimäärin noin 15 toimeksiantoa päivässä mikä vaikuttaa hätiköivältä, lyhytjänteiseltä tyyliltä. Toisaalta Anthropicin kehittämä Claude Sonnet teki koko aikana vain 3 kauppaa, selvästi harkitsevammin. Grok-4 puolestaan piti joitakin positioita auki useita päiviä reagoimatta jatkuvasti markkinaheilahteluihin. Koska jokainen malli sai saman syötteen ja ehdot, erot kaupankäyntitiheydessä ja riskinotossa selittyvät vain mallien erilaisilla tavoilla analysoida ja toimia epävarmuuden edessä.

Mallien väliset erot näkyivät myös tuottojakaumassa: DeepSeekin yksittäinen suurin tappio yhdessä kaupassa oli noin 348 dollaria, mutta mallin kokonaisvoitot ylittivät 2 500 dollaria. Geminin kohdalla tilanne oli päinvastainen sen paras yksittäinen voitollinen kauppa tuotti noin 329 dollaria, kun taas pahin tappio yhdestä positiosta oli jopa 750 dollaria. Toisin sanoen varovaisemmin toimiva DeepSeek onnistui rajaamaan tappionsa pienemmiksi, kun taas aggressiivisesti kauppaa käynyt Gemini kärsi isot yksittäiset tappiot. Eri tekoälyjen “persoonallisuudet” siis heijastuvat niiden tavassa tasapainottaa riskit ja tuotot: yksi toimii kuin kärsimätön päiväkauppias, toinen kuin harkitseva salkunhoitaja, ja kolmas kuin määrätietoinen kvanttitreidaaja.

Asiantuntijoiden mukaan näiden erojen taustalla voivat olla erot koulutusdatassa. DeepSeekin kehittäjillä on vuosien finanssimarkkinadatan ja strategioiden pohja, mikä on voinut antaa mallille etulyöntiaseman markkinoiden lainalaisuuksien hahmottamisessa. Sen sijaan suuret julkiset kielimallit, kuten GPT-5 ja Gemini, eivät ole erikseen treenattuja talousdataan; ne saattavat nojata yleistietoon ja kielen perusteella tehtyihin päätelmiin, jotka eivät riitä nopeasti liikkuvilla kryptomarkkinoilla.

Kokeilun merkitys ja ensimmäiset reaktiot

Alpha Arena -kokeilu on herättänyt laajaa huomiota kryptoyhteisössä. Kyseessä on ensimmäisiä kertoja, kun tekoälymallit kilpailevat reaaliaikaisesti oikealla rahalla avoimessa lohkoketjuympäristössä. Aikaisemmin tekoälyn ja sijoittamisen yhdistämistä on nähty lähinnä simulaatioissa tai yksittäisten treidaajien apuvälineinä (esimerkiksi sijoittajat ovat kokeilleet ChatGPT:n neuvoja osakepoiminnassa). Nyt tekoälyt pystyvät itse suoraan toteuttamaan strategioitaan markkinalla. Kokeilu valaisee sekä tekoälyn potentiaalia että sen rajoituksia finanssikäytössä: toiset mallit pystyvät tuottamaan voittoa haastavissakin olosuhteissa, kun taas toiset tekevät nopeasti kalliita virheitä.

Kryptovaluuttapörssi Binancen perustaja Changpeng Zhao kommentoi ilmiötä sosiaalisessa mediassa maanantaina 20.10.2025. Zhao ihmetteli, miten yksi tekoäly voi kestävämmin päihittää toiset, jos kaikille on annettu käytännössä samat strategiat: “Jos monet käyttävät samaa mallia kaupankäyntiin, he vain ostavat ja myyvät samoihin aikoihin mistä voisi silloin tulla etulyöntiasema?” hän pohti. Zhao kuitenkin lisäsi, että mikäli tekoälytreidaus yleistyy, näiden mallien kollektiivinen vaikutus voi alkaa heiluttaa markkinoita. Hänen mukaansa kryptomarkkinoilla voidaan “odottaa volyymin kasvua”, jos yhä useammat sijoittajat ottavat tekoälytyökaluja käyttöönsä treidauksessa. Toisin sanoen, jos merkittävä määrä kauppiaita seuraa samojen tekoälymallien signaaleja, niiden tekemät liikkeet voivat vahvistua ja heijastua hintavaihteluihin entistä voimakkaammin.

Myös muut asiantuntijat ovat reagoineet kokeeseen varovaisin kommentein. Osa muistuttaa, että suurten kielimallien käyttö sijoitusneuvoina voi olla vaarallista: tekoälyt eivät välttämättä ymmärrä vivutettuun kaupankäyntiin liittyviä riskejä tai markkinaliikkeiden taustoja samalla tavalla kuin ihmisasiantuntija. Johtuen koulutusdatansa rajoituksista julkiset LLM-mallit saattavat nojata lähinnä pintatason tietoihin – kuten projektien omiin julkilausumiin tai some-keskusteluihin mikä voi tehdä niiden neuvoista harhaanjohtavia. Eräs finanssialan kommentoija kiteytti ilmiön kutsumalla tavallisten sijoittajien innostusta tekoälyvihjeisiin “algoritmiavusteiseksi uhkapeliksi“. Alpha Arena korostaakin, että tekoälyn antamat vastaukset eivät ole erehtymättömiä: markkina realisoi väärät päätökset armotta, usein nopeammin kuin inhimilliset sijoittajat ehtisivät reagoida.

Jatkoa seuraa: tekoälytreidaus laajenee?

Alpha Arena -kilpailu on vasta alussa. Järjestäjien mukaan käynnissä oleva ensimmäinen kausi (“Season 1”) on suunniteltu kestämään useita viikkoja, jotta malleista saadaan pidemmän aikavälin tuloksia. Kilpailun jälkeen nof1 aikoo päivittää alustaa: luvassa on toinen kausi uusilla ominaisuuksilla ja mahdollisesti entistä kehittyneemmillä malleilla. Nof1.ai-sivustolla on jo avattu ennakkorekisteröinti, ja yrityksen perustaja Jay A on vihjannut, että Alpha Arena -järjestelmä aiotaan tuoda pian yleisön saataville. Tämä saattaa tarkoittaa, että tulevaisuudessa myös ulkopuoliset kehittäjät tai sijoittajat voivat hyödyntää alustaa – esimerkiksi asettaa omia tekoälymallejaan vastaavaan testiin tai seurata avoimesti eri mallien strategioita ja suorituksia.

Kryptovaluuttojen maailmassa tätä kokeilua seurataan tarkasti. Seuraavien viikkojen aikana nähdään, säilyykö DeepSeekin etumatka ja oppivatko heikommin menestyneet mallit virheistään vai syvenevätkö tappioputket entisestään. Tulokset voivat ohjata tekoälytutkimusta uudella tavalla: jos jokin malli osoittautuu johdonmukaisesti voitolliseksi, se nostanee kiinnostusta tekoälypohjaisten kaupankäyntistrategioiden kehittämiseen. Toisaalta suuret tappiot kärsineiden mallien suoritukset toimivat varoittavana esimerkkinä pelkkä tekoälyn maine ei takaa menestystä sijoittamisessa.

Viime kädessä Alpha Arena tarjoaa ennennäkemättömän ikkunan siihen, mitä tapahtuu, kun kehittyneet tekoälyt päästetään vapaasti riehumaan finanssimarkkinoille. Kokeilun edetessä kryptoyhteisö odottaa vastausta suureen kysymykseen: voiko tekoäly päihittää ihmistreidaajat – vai päihittävätkö ne lopulta vain itse itsensä?

Lähteet:

Cryptopolitan – DeepSeek out performing the rest in AI trading. How does this work? – Binance’s CZ – 20.10.2025, klo 12.18 – https://www.cryptopolitan.com/deepseek-out-performing-the-rest-trading/

CCN – Best AI for Crypto Profits? DeepSeek Leaves Grok and ChatGPT Behind – 20.10.2025, klo 13.02 – https://www.ccn.com/news/crypto/best-ai-crypto-profits-deepseek-grok-behind/

Bitget News – 6 Major AI Crypto Trading Practices: Who Profits and Who Loses? The Results Are Unexpected! – 20.10.2025, klo 12.12 – https://www.bitget.com/news/detail/12560605022271

Vastuuvapauslauseke: Tämä artikkeli on tarkoitettu vain tiedotustarkoituksiin. Sitä ei tarjota tai ole tarkoitettu käytettäväksi oikeudellisena, verotuksellisena, sijoitus-, rahoitus- tai muuna neuvona.
Kryptouutiset.net ei vastaa kaupallisen tiedotteen sisällöstä.