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2025年12月不僅對整個加密貨幣產業，對全球數位產業而言也是具有里程碑意義的一年。在去中心化平台Aster完成「人類對抗AI：期貨交易大戰」實驗性競賽後，70位人類交易員與30個人工智慧模型在真實市場環境中進行交易，引發了一個問題：機器人是否對人類加密貨幣交易員構成威脅？Battle for the Futures」實驗性期貨交易競賽後，70位人類交易員與30個人工智慧模型在真實市場環境中進行交易，一個問題隨之浮現：人類加密貨幣交易員是否面臨機器的威脅？
最終結果對部分社群來說出乎意料。人類團隊的總體結果記錄為約-32.21%的投資回報率，而人工智慧演算法則以僅約-4.48%的損失結束比賽。雖然化名為ProMint的人類選手以約13,650美元的收益奪得個人冠軍，但整體統計數據顯示機器策略的穩定性更高。
專家們特別關注了個別AI模型的表現。其中，Claude Sonnet 4.5 Aggressive作為表現最佳的機器人之一，引起了專家的興趣。分析師解釋，這是由於該模型結合了嚴格設定的風險管理演算法、高決策頻率以及完全不受情緒因素影響的特性。其激進模式使模型能夠快速應對短期波動，在不嘗試「追回損失」的情況下鎖定利潤或限制損失。
此外，部分AI代理專為期貨工具進行了優化：它們運用價格走勢的統計模式、演算法止損策略和技術指標，而適應性較差的模型則表現較差。這再次強調，即使在機器之間，效能不僅取決於架構，更取決於設定。
值得注意的是，「人類對抗人工智慧：期貨之戰」競賽的一項重要限制是，人工智慧不得存取外部網路或進行即時自學。人工智慧的所有決策完全基於市場數據和技術指標。因此，AI 並未獲得相對於人類的信息優勢，這使得其相對較好的成績在算法策略的效率方面更具說服力。
對於人類交易者而言，心理因素成為關鍵因素。部分參與者採取高風險策略，試圖快速超越演算法，導致一系列衝動決策和損失累積。對損失的恐懼和「追回」頭寸的渴望成為人類的典型陷阱。
專家指出，部分堅持保守策略和嚴格風險控制的交易者，最終取得了正面的財務成果。這反過來證明，人工交易仍然具有現實意義，但在人工智慧越來越積極地設定交易效率標準的環境中，需要重新思考交易方法。
