Ingen store AI-selskaper har støttet kryptohandelsroboter. Ingen ledende laboratorier trener modeller for dette. Likevel bruker stadig flere tradere Anthropics Claude til å bygge automatiserte Polymarket-bots, og hevder milliongevinster. Virale tråder antyder at hvem som helst kan gjøre det.
Men de høyeste vinnerne bruker strategier som ethvert kvantfond kunne kopiert over natten.
Tre antakelser, null garantier
Fortellingen hviler på tre antakelser. Stor teknologi vil til slutt bygge spesialtilpassede handelsmodeller. Enkeltpersoner kan holde på et forsprang mot institusjoner. Autonome AI-agenter kan pålitelig tjene penger i åpne markeder.
Haseeb Qureshi, managing partner i Dragonfly Capital, er uenig i alle tre påstandene. I Bankless-intervjuet pekte han på ansvarsrisiko, markedsstruktur og den kommersialiserte naturen til AI. Til sammen gjør disse faktorene at denne gullrushet er langt mindre lovende enn det ser ut.
Felle med ansvar
Qureshi sier at det å lage AI for blokkjedeoppgaver er teknisk trivielt. En EVM-simulator kan teste løkkebasert utlån eller tokenswaps uten problemer. Modellene er kapable. De har bare ikke vært rettet mot krypto.
Årsaken er institusjonell, ikke teknisk. Først og fremst har krypto et rykte AI-laboratorier ikke vil assosieres med. “Krypto er litt kleint,” sa Qureshi.
Men den egentlige barrieren er ansvarsrisiko. Tenk om Claude tabber seg ut på en belånt handel og sletter $ 2 millioner. Eller sender $ 10 000 til en adresseløs adresse ved en feil. Ingen ansvarsfraskrivelse er høy nok til å unngå tilbakeslag.
“Det vil skje 100 %,” sa Qureshi. “Hvem som helst som får en dårlig opplevelse, det kommer til å bli superviralt.”
Han sammenlignet det å forvalte en brukers kryptolommebok med å injisere uregulerte kinesiske peptider. Risikoen overskygger enhver mulig inntekt. Feil kodeveiledning er pinlig. En tømt lommebok er en rettssak.
Anthropic har allerede publisert forskning på AI og blokkjede. Deres SCONE-bench-studie testet hvor godt avanserte modeller utnytter sårbarheter i smartkontrakter. Men dette er cybersikkerhetsforskning, ikke en produktplan.
Vendepunktet vil komme fra konkurranse. Når et laboratorium bestemmer at kryptovolumet er for strategisk til å overlates til konkurrentene, vil treningen starte. Inntil da, stillhet.
Jane Street-problemet
Selv uten storteknologi møter handelsfortellingen en strukturell vegg. Enhver strategi som bygges på en offentlig tilgjengelig modell er, per definisjon, tilgjengelig for alle — også institusjonelle kvantfirmaer.
Qureshis poeng er enkelt. Hvis en enkel Claude-bot kan finne lønnsomme handler på Polymarket, kan Jane Street kjøre 5000 av dem samtidig. Firmaet har raskere infrastruktur og mer kapital. De kan skalere enhver lønnsom fordel til null før en privat trader rekker å logge inn. “Hvis det ligger i råmodellen, gjør Jane Street det akkurat nå,” sa han.
Den eneste måten en privat bot kan vinne på, er med nye signaler som ikke finnes i basismodellen. En Claude instans koblet til en API er ikke det.
Hvorfor “go make money” ikke fungerer
Qureshi utvidet argumentet utover handel til den bredere fantasien om autonome AI-agenter som tjener inntekt på egen hånd.
Det første alternativet er å bli ansatt — altså at AI-agenten selger arbeidet sitt. Men dette er økonomisk umulig. Millioner av identiske Claude-instanser eksisterer. Ingen har en unik ferdighet eller lokasjonsfordel. Å ansette en AI-agent er bare å kjøpe Anthropic-kapasitet med ekstra steg. Ingen rasjonell kjøper vil betale mer enn Anthropics egen API-pris for samme resultat.
Det andre alternativet er å starte en bedrift. Dette høres mer lovende ut, men Qureshi mente at det feiler av en mer subtil grunn. Alle AI-agenter henter ideer fra samme mengde treningsdata. Resultatet er at de alle ender opp med de samme generiske planene. Spør ti Claude-instanser om en startup-idé, og du får ti varianter av samme forslag.
Ekte entreprenørskap, sa Qureshi, krever det Peter Thiel kaller “fortjente hemmeligheter”. Dette er innsikt som kommer fra spesifikke erfaringer, på bestemte steder, til bestemte tider. Bankless bygde sitt merkenavn fordi grunnleggerne hadde en unik kombinasjon av kryptoekspertise, historiefortelling og fellesskapsinstinkt. De hadde det akkurat på rett tidspunkt. En nystartet Claude har ingen livserfaring å trekke på. Den har ingen fortjente hemmeligheter.
Dette leder til en ubehagelig konklusjon. AI-agenter kan ikke vinne i trading. De kan ikke bli ansatt. De kan ikke skape originale forretningsideer. Så hvor har de en ekte fordel over mennesker? Qureshis svar var bevisst utfordrende: Kriminalitet. Dette er ikke en fremtid Qureshi ønsker seg. Det er dit logikken leder dersom alle institusjonelle sperrer fjernes.
Hva dette betyr
Traderne som bygger Polymarket-bots er ekte. Noen gevinster kan også være ekte — for øyeblikket. Men institusjonelle kvantfirmaer vil arbitrasje bort enhver alfa i basismodellen. Stortechnologi vil ikke trene på krypto før konkurransen tvinger dem til det. Og den autonome agent-økonomien kan finne sin første levedyktige modell utenfor rekkevidde av lovverket.
For den gjennomsnittlige traderen som leser overskrifter om AI-bots som trykker milliongevinster, er lærdommen underforstått. Huset vinner alltid. I AI-handel styrer huset 5000 bots med sub-millisekund latenstid.
