Les bots IA économiques de Chine surpassent ChatGPT dans une compétition de trading crypto

La domination des IA économiques dans le trading de crypto

Le monde du trading de crypto a été bouleversé lorsque des modèles d’IA économiques ont commencé à surpasser leurs concurrents coûteux. Lors de récentes compétitions de trading autonome, des systèmes comme QWEN3 MAX et DeepSeek ont prouvé qu’un entraînement ciblé et une exécution intelligente peuvent battre des budgets de milliards de dollars. Ces modèles d’IA économiques ont obtenu des résultats surprenants face aux géants américains bien financés, et il est indéniable que cela remet en question tout ce que nous pensions savoir sur l’argent et l’IA dans la finance. Les données de la compétition Alpha Arena racontent la véritable histoire.

• QWEN3 était le seul chatbot IA à réaliser des bénéfices réels
• Il a accumulé un gain de 7,5 %, transformant 10 000 $ en 751 $ supplémentaires
• Il a maintenu des positions longues avec effet de levier sur Bitcoin, Ethereum et Dogecoin tout au long de la compétition
• Les achats de Bitcoin ont commencé à 104 556 $ — assez audacieux, non ?

Cette performance surpasse totalement celle de OpenAI ChatGPT, qui a subi une perte de 57 % et réduit son capital à 4 272 $. Pouvez-vous croire qu’OpenAI a dépensé 5,7 milliards de dollars en R&D rien qu’au premier semestre 2025 ? Pendant ce temps, les limites budgétaires de ces modèles chinois sont incroyables. Les coûts exacts de QWEN3 ne sont pas publics, mais l’ingénieur en apprentissage automatique Aakarshit Srivastava estime qu’il a coûté entre 10 et 20 millions de dollars à entraîner. DeepSeek, qui a pris la deuxième place, a été construit pour seulement 5,3 millions de dollars au total, selon son article technique. Ces chiffres sont dérisoires comparés aux 1,7 à 2,5 milliards de dollars estimés pour l’entraînement de ChatGPT-5.

En regardant de plus près, les modèles américains comme ChatGPT et Gemini sont restés fidèles à leurs plans initiaux tout au long de la compétition, tandis que les modèles chinois se sont adaptés en temps réel aux fluctuations du marché. DeepSeek a réalisé un rendement non réalisé de 9,1 % avec des positions longues avec effet de levier, saisissant des mouvements que d’autres ont manqués. Ce succès suggère que la spécialisation et l’entraînement ciblé pourraient surpasser la puissance brute dans le trading de crypto. Alors que les développeurs d’IA chinois et américains s’affrontent, ces résultats pourraient totalement changer la façon dont les entreprises construisent l’IA pour les applications financières.

La clé du succès en trading avec l’IA réside dans un entraînement spécialisé et une ingénierie de prompts minutieuse. Les modèles économiques surpassent souvent parce qu’ils sont conçus spécifiquement pour l’analyse des marchés plutôt que pour la conversation générale.

Dr. Elena Martinez

Infrastructure technologique pour le trading avec l’IA

Sur ce point, la technologie derrière les systèmes de trading avec l’IA est cruciale pour leurs performances et leur robustesse. Les récentes avancées dans la blockchain, notamment avec les échanges décentralisés, prennent désormais en charge des transactions complexes qui gèrent les données en temps réel et l’exécution automatique de manière fluide. L’Alpha Arena a utilisé Hyperliquid, un échange décentralisé, pour toutes les transactions, montrant qu’il pouvait passer d’un départ modeste de 200 $ à 10 000 $ par bot.

• La qualité et l’accès aux données sont déterminants
• Des outils comme CoinGlass et Nansen fournissent des statistiques essentielles
• Ils couvrent les marchés en temps réel, les pics de liquidation et les modèles de trading
• La vitesse et la précision influencent directement les succès en trading

DeepSeek a utilisé les flux onchain et les informations sur les dérivés pour repérer des transactions rentables. Mais voici le plus important : la configuration, en particulier des prompts, peut tout faire ou tout gâcher. Le conseiller stratégique et ancien trader quantitatif Kasper Vandeloock souligne que les grands modèles de langage dépendent entièrement de la qualité des prompts — les configurations par défaut sont souvent médiocres pour le trading. C’est probablement pourquoi les modèles généraux comme ChatGPT échouent face aux modèles spécialisés, même avec des budgets énormes.

Combiner l’IA avec la blockchain fait partie d’une vague plus large de fintech. Alors que ces deux domaines se développent, ils fusionnent en systèmes de trading plus intelligents qui gèrent mieux les fluctuations sauvages du marché. Pourtant, cette combinaison doit résoudre les problèmes techniques, comme le crash d’Hyperliquid en juillet 2025 qui a exposé les points faibles des configurations décentralisées. Différentes approches technologiques impliquent des compromis : les plateformes décentralisées offrent de la transparence et moins de risque de contrepartie, tandis que les plateformes centralisées offrent des règles claires et de la stabilité. Chacune a des avantages pour diverses stratégies et appétits pour le risque.

Peut-être que ChatGPT et Gemini pourraient être meilleurs avec un prompt différent, les LLM dépendent entièrement du prompt, donc par défaut, ils pourraient performer moins bien.

Kasper Vandeloock

Volatilité du marché et gestion des risques

Les marchés de crypto sont naturellement volatils, présentant à la fois des obstacles et des opportunités pour les bots de trading avec l’IA. Des événements récents ont montré comment différents modèles réagissent sous pression. La compétition qui a révélé l’avantage des IA économiques a eu lieu au milieu de mouvements importants du marché, avec des événements de liquidation testant leurs compétences en gestion des risques. Ces moments ont souligné pourquoi des stratégies flexibles sont essentielles dans le chaos des crypto.

Les données de plateformes comme CoinGlass et Hyblock Capital révèlent que les positions longues sont durement touchées en période de volatilité, avec un ratio de près de 7:1 de liquidations longues par rapport aux courtes récemment. Ce déséquilibre aggrave souvent les baisses, comme lorsque environ la moitié des liquidations ont touché les échanges décentralisés comme Hyperliquid, effaçant 10,3 milliards de dollars de positions. Les systèmes d’IA utilisant des cartes de liquidation et des niveaux techniques peuvent repérer les zones de danger et fixer des limites claires pour gérer les paris.

• Les tactiques de risque incluent des stop-loss dynamiques et la diversification des portefeuilles
• Des outils techniques comme le RSI et le MACD aident à évaluer l’humeur du marché
• La configuration initiale avait ChatGPT vérifiant les idées de trading
• Il recherchait des indices non liés aux prix et des déclencheurs de sortie, comme les mouvements des baleines ou les changements de financement

Cela transforme l’IA en une vérification pré-trade qui base les décisions sur des preuves et réduit les pertes sur les marchés difficiles. Les événements de liquidation font débat — certains les voient comme des réinitialisations saines qui éliminent les positions sur-leveragées, tandis que d’autres pointent des défauts de conception. L’histoire montre que les actifs avec des fondamentaux solides rebondissent rapidement lors de baisses générales, donc les positions bien gérées peuvent survivre aux ventes massives et offrir des points d’entrée bon marché.

Une bonne gestion des risques dans le trading piloté par l’IA combine l’analyse numérique, la lecture des comportements et des plans adaptatifs pour gérer la volatilité. Alors que les crypto-monnaies mûrissent, associer l’IA à des outils de risque avancés devrait renforcer la robustesse des bots, mais les traders ne peuvent pas se relâcher et compter trop sur l’automatisation lorsque les choses deviennent folles.

Contexte institutionnel et évolution du marché

Sur ce point, l’arrivée de plus en plus d’acteurs majeurs dans les crypto change la donne pour les bots de trading avec l’IA. Les données indiquent que le nombre d’entreprises publiques détenant des crypto est presque doublé, atteignant 134 début 2025, avec des détentions totales de 244 991 BTC montrant une confiance croissante dans la monnaie numérique. Cette ambiance institutionnelle apporte des perspectives à plus long terme et un trading moins émotionnel comparé à la frénésie des particuliers.

L’argent institutionnel continue d’affluer dans les fonds crypto, avec des gains hebdomadaires de 4,4 milliards de dollars sur 14 semaines consécutives et les ETF Ethereum attirant 6,2 milliards de dollars. Des produits comme les ETF spot Bitcoin et Ethereum ont attiré d’énormes capitaux, soutenant des actifs au-delà du Bitcoin et créant un trading plus calme qui aide certaines stratégies d’IA. L’ETF iShares Bitcoin Trust de BlackRock approche les 100 milliards de dollars d’actifs — c’est un engagement sérieux.

• Les mouvements d’entreprises montrent que les institutions s’intègrent aux crypto
• MicroStrategy a accumulé plus de 632 000 BTC
• Galaxy Digital a lancé un fonds de 1 milliard de dollars axé sur Solana
• Les institutions tissent les crypto dans la finance traditionnelle

Ces actions réduisent l’offre en circulation, établissent des planchers de prix et signalent des plans à long terme plutôt que des paris rapides. En comparant les tendances, les institutions maintiennent ou augmentent souvent leur exposition pendant les périodes de stress, comme les entrées dans les ETF spot Bitcoin lors de récentes volatilités, tandis que les traders particuliers pourraient amplifier les fluctuations à court terme avec l’effet de levier. Cet équilibre aide à stabiliser les marchés, avec l’argent institutionnel fournissant une base de reprise en période turbulente.

Le rôle croissant des institutions rend les marchés de crypto plus ordonnés et matures. En poussant des plans basés sur les données et la valeur à long terme, ils améliorent la santé globale du marché, bien que des risques externes comme les changements de règles nécessitent une surveillance constante. Ce changement soutient les bots de trading avec l’IA avec des données plus propres et moins de bruit provenant de l’action spéculative des particuliers.

La participation institutionnelle apporte une stabilité qui profite à tous les acteurs du marché. Leur concentration à long terme crée des fondations que les systèmes d’IA peuvent utiliser pour des résultats de trading plus prévisibles.

Michael Chen

Implications futures et paysage concurrentiel

Les écarts entre les IA économiques chinoises et les américaines bien financées ont d’énormes répercussions pour l’avenir de l’IA dans les crypto. La victoire de DeepSeek avec seulement 5,3 millions de dollars suggère que vous n’avez pas besoin de méga-capitaux pour une IA de pointe, ouvrant potentiellement des outils avancés à plus de personnes.

Spécialiser les données d’entraînement est un changement majeur pour le succès en trading avec l’IA. Voir les modèles généraux comme ChatGPT lutter face à des systèmes ciblés pointe vers un avenir où l’entraînement spécifique à un domaine bat la tentative de tout faire. Cela pourrait niveler le terrain entre les entreprises riches et les petits acteurs.

• La lutte entre les développeurs d’IA chinois et américains s’intensifie
• Les deux parties pourraient ajuster leurs plans en fonction de ces résultats
• L’innovation dans la technologie de trading avec l’IA pourrait s’accélérer
• Nous pourrions obtenir des outils d’IA plus robustes et flexibles pour les crypto

Les perspectives futures vont des espoirs radieux d’efficacité du marché pilotée par l’IA aux prises de position prudentes sur les règles et l’éthique. Mais la trajectoire actuelle suggère une croissance régulière avec l’IA renforçant l’intelligence humaine, pas la remplaçant. Cette approche équilibrée correspond à l’accent mis sur la préparation et la discipline en trading.

Alors que les outils d’IA s’améliorent, ils approfondiront les stratégies, mais les gens doivent toujours surveiller les risques et l’éthique. Cela correspond à la maturation globale des crypto, où les méthodes basées sur les données ajoutent de la stabilité et de l’accès pour tous, construisant un monde financier plus solide.

Qualité de mise en œuvre et optimisation des performances

La façon dont vous mettez en œuvre l’IA, en particulier avec les prompts et la configuration, compte souvent plus que la puissance brute ou le budget. Les conseils de Kasper Vandeloock sur les ajustements de prompts suggèrent que le réglage fin pourrait améliorer considérablement les modèles en retard, montrant que même l’IA sophistiquée a besoin d’une gestion intelligente en finance.

Les workflows structurés maintiennent les vérifications des risques cohérentes et équitables. L’article original parle de prompts de synthèse couvrant l’effet de levier du système, les vérifications de liquidité et les écarts narratifs-techniques pour produire des scores de risque. Cela réduit les fluctuations du modèle et améliore la fiabilité, comme dans les groupes Reddit où les traders testent des modèles standard pour les lectures de marché.

Des études comparent des modèles avec des configurations soignées, comme DeepSeek et QWEN3, réussissant avec de petits budgets, tandis que des modèles mal configurés comme ChatGPT par défaut échouent malgré d’énormes ressources. Ce modèle crie que gagner en trading avec l’IA nécessite des adaptations sur mesure et des ajustements constants basés sur les performances et les changements du marché.

• Nous pourrions voir émerger des règles standard et des meilleures pratiques
• Les performances pourraient s’égaliser entre les modèles
• Moins de variation qu’actuellement est possible
• Des méthodes solides pour le travail sur les prompts pourraient apparaître

La qualité de mise en œuvre va au-delà de la technologie pour inclure les sources de données, la conception du modèle et l’intégration dans les systèmes de trading. Les bots qui excellent dans tout cela montrent que vous avez besoin d’une approche complète pour le succès en trading avec l’IA, où chaque partie est réglée pour les mouvements d’argent, pas pour un usage général.

En examinant les PNL historiques jusqu’à présent, les modèles ont généralement de très grandes fluctuations de prix, comme être en hausse de 3 000 à 4 000 $ mais ensuite faire une mauvaise transaction ou être pris sur de grands mouvements, provoquant la fermeture de la transaction par le LLM.

Nicolai Sondergaard