Modelos de inteligência artificial chineses estão superando seus concorrentes dos Estados Unidos nas negociações de criptomoedas, dados da plataforma de análise on-chain CoinGlass, à medida que a competição entre os principais chatbots de IA generativa se intensifica.
Os chatbots de IA DeepSeek e Qwen3 Max, ambos desenvolvidos na China, lideraram o experimento contínuo de negociação de criptomoedas na quarta-feira, sendo o primeiro o único modelo a gerar um retorno não realizado positivo de 9,1%.
O Qwen3, modelo de IA desenvolvido pela Alibaba Cloud, ficou em segundo lugar com uma perda não realizada de 0,5%, seguido pelo Grok, com uma perda de 1,24%, segundo a CoinGlass.
O ChatGPT-5, da OpenAI, caiu para a última posição, com uma perda superior a 66%, diminuindo seu valor inicial de conta de US$ 10.000 para apenas US$ 3.453 no momento da redação.
Os resultados surpreenderam os traders de criptomoedas, já que o DeepSeek foi desenvolvido com uma fração do custo de seus rivais americanos.
O sucesso do DeepSeek veio de suas apostas na alta do mercado criptográfico. O modelo abriu posições compradas alavancadas em grandes criptomoedas como Bitcoin (BTC), Ether (ETH), Solana (SOL), BNB (BNB), Dogecoin (DOGE) e XRP (XRP).
DeepSeek supera todos os modelos de IA com apenas US$ 5,3 milhões em capital de treinamento
O DeepSeek foi desenvolvido com um custo total de treinamento de US$ 5,3 milhões, segundo o artigo técnico do modelo.
Em comparação, a OpenAI atingiu uma avaliação de US$ 500 bilhões, tornando-se a maior startup do mundo, conforme relatado pelo Cointelegraph em 2 de outubro. A empresa anunciou um total de US$ 57 bilhões em 11 rodadas de financiamento, de acordo com a base de dados corporativos Tracxn.
Embora os números exatos do orçamento de treinamento do ChatGPT-5 não sejam públicos, a OpenAI gastou US$ 5,7 bilhões em pesquisa e desenvolvimento apenas no primeiro semestre de 2025, segundo a Reuters.
Estimativas indicam que o custo total de treinamento do ChatGPT-5 está entre US$ 1,7 bilhão e US$ 2,5 bilhões, segunda publicação de maio de 2024 no X feita pelo analista financeiro Vladimir Kiselev.
Diferenças no desempenho de negociação podem vir dos dados de treinamento, diz o analista da Nansen
A diferença no desempenho de negociação criptográfica entre os modelos de IA provavelmente decorre dos dados usados no treinamento, segundo Nicolai Sondergaard, analista de pesquisa da plataforma de inteligência criptográfica Nansen.
Embora o ChatGPT seja um excelente modelo de linguagem ampla (LLM) “de uso geral”, o Claude, outro modelo de IA é usado principalmente para modificação, disse o analista ao Cointelegraph, acrescentando:
“Analisando os PnLs históricos até agora, os modelos geralmente apresentam grandes oscilações de preço, chegam a ganhar US$ 3.000 a US$ 4.000, mas depois fazem uma má negociação ou são pegos em grandes movimentos, levando o LLM a consolidar a posição.”
O desempenho de alguns desses modelos de IA também poderia ser melhorado com o prompt adequado, especialmente no caso do ChatGPT e do Gemini, do Google, segundo o consultor estratégico e ex-trader quantitativo Kasper Vandeloock.
“Talvez o ChatGPT e o Gemini conseguiram ter resultados melhores com outro prompt. Os LLMs possuem totalmente do prompt, então por padrão, podem ter desempenho inferior”, disse Vandeloock ao Cointelegraph.
Embora as ferramentas de IA possam ajudar os day traders a identificar mudanças nas tendências do mercado por meio de notícias sociais e sinais técnicos, os traders ainda não podem confiar nelas para negociações autônomas.
A competição começou com US$ 200 de capital inicial para cada bot, valor posteriormente alterado para US$ 10.000 por modelo, com as negociações realizadas na exchange descentralizada Hyperliquid.
Fontecointelegraph
