工具的代际差已经是天壤之别了！

逐梦之旅

工具的代际差已经是天壤之别了！

转自网络：
有一位博主给了一个 OpenCoaw 50 美元，并下达了生存指令：要么赚到足够的钱支付自己的 API 运行费，要么余额归零彻底“死亡”。

结果这只 OpenClaw 在 48 小时内，将 50 美元滚到了 2980 美元。

这个 OpenClaw 的逻辑非常清晰。它每 10 分钟就会扫描 Polymarket 上近千个预测市场，利用 Claude API 进行逻辑推理，并对比外部真实数据（如 NOAA 天气数据、体育伤病报告、加密货币链上情绪等）来寻找定价偏差。

一旦发现超过 8% 的溢价空间，它会根据凯利准则（Kelly Criterion）计算出最优仓位，严格控制在总资金 6% 以内，然后迅速执行交易。

结果这个OpenClaw不仅赚到了自己的API 支出费用，还实现了惊人的收益率。

这种高频捕捉套利机会的能力，以前是顶级银行和量化机构的专利。他们靠的是昂贵的服务器硬件和信息不对称形成的垄断。

但 AI 的出现正在缩减这种差距。现在个人开发者只需租用一个月费 4.5 美元的 VPS，接入成熟的语言模型，就能构建出一个逻辑严密、执行力极强的交易代理。这种“技术不对称”的红线正在被迅速拉低。

不过，这种红利期可能非常短暂。随着 AI 工具的普及，人人都能拥有自己的交易代理。
当无数个 AI 同时在市场上寻找同一个套利缝隙时，任何能够被算法识别的套利机会都会在毫秒级内被填平。这种消失的速度会远超人类想象，甚至快到 AI 自身都难以捕捉。所以这种基于AI自动交易套利的人刚开始会有，但是随着AI技术的普及，这种套利赚快钱的机会会越来越少。

此外，普通人利用 AI 进行自动交易，受限于 API 调用成本和延迟，交易频率永远无法达到专业机构的水平。这种基于底层硬件和资本支撑的技术鸿沟，依然是难以逾越的障碍。

靠技术来交易，个人散户在机构面前永远是韭菜。

二俩

将来比的是模型和规模。想要捡漏也必须懂相关模型的应用逻辑和参数选择。很多知识不可能简单查到，需要检索和判断。举个简单案例，对某问题，事先你也不知道的情况下，如何让ai最终能输出正确的答案。