人工智能（AI）正加速渗透进加密货币交易领域，推动原本由人为主导的分析、执行和优化流程实现高速发展。
投资者和交易机构不得不直面一个问题：在不削弱控制力、问责机制和人工判断前提下，交易决策到底能有多少被自动化。
尽管部分项目正在尝试更加自主管理的交易系统，但大多数加密货币领域的AI工具依旧受到严格限制。人类依然负责制定策略、设定风险上限并对结果负责，而机器则承担了绝大部分数据密集型任务的带宽负载，例如调研与监控。
在加密货币市场，自动化与监管之间的平衡正在悄然重塑交易工作流程，并逐步重定义人类在其中依然具有价值的角色。
“[AI正在]替代那80%没人愿做的工作。顶级研究员利用AI大幅提高了研究效率，”加密研究平台Surf AI联合创始人兼CEO李瑞安在接受Cointelegraph采访时表示。
这种变化已在持续影响加密交易公司运营方式、初级职位定义，以及在越来越自动化的市场中人类判断力的角色定位。
加密货币与交易岗位焦虑遭遇AI性能冲击
随着AI代理的出现，2024年最后一季度利用AI提升加密货币领域效率的兴趣显著升温。比如Virtuals Protocol等项目因探索AI托管钱包及链上操作引发关注。
虽然AI代理仍由人工监管，但其持续增长的能力引发了“交易员在未来市场是否仍然不可或缺”的讨论。
“从技术角度看，自主交易早已可行。问题并非在于执行，而在于控制、限额和责任归属，”AI交易平台True Trading联合创始人Igor Stadnyk在接受Cointelegraph采访时表示。
他补充道：
“但策略选择与风险仍需人来定——你决定交易什么、承担多大风险。毕竟这是你的工资。”
岗位替代的担忧已超出加密货币领域。在传统金融领域，斯坦福大学与波士顿学院研究员测试了一套AI分析师，对1990至2020年间数千只美国共同基金组合进行实时公开数据管理。
结果显示，AI管理的投资组合平均每只基金单季比人类管理多赚1710万美元。实验主导者、斯坦福会计学教授Ed deHaan表示，他不认为投资组合经理会大规模被取代，但警告初级分析师岗位风险上升。
谈及未能录用的母校应聘者，李瑞安表示：“我见过很多伯克利成绩满分的人，其实不会写代码，也写不出东西，他们完全靠AI协助。”
此言并非针对当代学生学术能力的批评，而是指出当传统招聘信号因AI承担原本可锻炼基础技能的任务而减弱。
在加密市场，去中心化永续合约交易所Aster曾独立开展实验，让100名真人交易员对抗100个AI模型，在市场下行期进行比拼。
本次对决中，人工交易员亏损32.21%；AI模型同样告负，但资金保值效果更佳，仅亏损4.48%。
AI交易并非算法交易
当前主流市场中的绝大部分交易执行均由算法系统主导，取代了人类交易员原本承担的工作。
围绕岗位流失的恐慌，多源于把AI交易视为算法交易的延续，而非全新系统类别，Igor Stadnyk表示。
简单来说，算法交易基于明确规则，在满足特定条件时自动执行预设策略，一旦定下规则，留给主观解读的空间极小。
“AI则是在不确定性下运行，数据可能缺失、噪声大甚至自相矛盾，”Stadnyk表示。“正是因为AI可在信息不完整且条件变幻的环境下依然运作，所以很有价值。”
AI可实时吸收并解读各地区、各语言的新闻、社交媒体及市场情绪，让交易员能将难以固化进规则的叙事变化和文化背景纳入决策。
BNB Chain增长执行董事荣妮娜指出，类似趋势在网络层面同样存在，交易活跃度提升让交易者行为变更更易被观察。
“AI有助于获取加密圈内的信息，提升调研效率，但前提是只使用已公开的数据，”荣对Cointelegraph表示。
“此外，它也让非程序员能把编程当工具用。能够灵活利用情绪编码的领域专家目前处于非常有利的位置，”她补充道。
尽管AI显著提升了交易员效率，岗位流失的焦虑仍未消散。据Santiment统计，6月，AI岗位替代成为加密社交话题热度榜首，该平台本身也是依靠AI追踪市场叙事的加密研究机构。
AI驱动的加密交易中，人类判断力依然关键
AI并未彻底移除人类在加密行业的价值，但已经在悄然重塑行业内的工作分工，尤其体现在曾大量依赖初级分析师及实习生的调研职责层。
据李瑞安表示，随着AI不断吸收原本需要大团队处理的常规调研工作，岗位结构本身已在变化。
“过去基金会雇佣多个调研员或实习生，”他说。“现在只需一位善于与AI协同的顶级研究员。”
但在个别场景下，AI系统可实现更高程度的自主。在加密和传统金融领域，自主模型已被配置为管理钱包、再平衡投资组合及自动执行交易，无需频繁的人为干预。
“我相信主流机构已经以某种形式采用了这一模式，即便目前尚未大规模推广或公开宣传，”他补充道。
随着交易执行日益自动化，交易员可以将主要精力放在策略和风险管理而非手动操作。斯塔德尼克认为这场变革进展比外界预期更快。
“X上的AI代理流行已满一年。放在加密领域，这等于航天10年、医疗100年，因为一切都能极快地测试，”Stadnyk指出。
