夜雨聆风对于希望在这一赛道建立持续优势的入场者而言，产品力之外的资源积累与商业落地能力，往往才是真正拉开差距的变量。
一、为什么现在谈AI Trading？
2025 年之所以成为 AI 交易工具规模化落地的实质起点，在于三个条件在同一时间窗口内同步成熟。
其一，大语言模型完成了从文本理解到多步骤推理与工具调用的能力跃迁。Anthropic、OpenAI 等主流提供商相继推出具备 Agentic 能力的模型版本，可执行任务的 AI Trading 助手由此从概念走向可构建的现实。
其二，链上基础设施完成了面向机器执行的关键升级——稳定币总市值突破 3200 亿美元，EIP-7702 使 EOA 账户可临时委托执行逻辑，意图协议与 Solver 网络趋于成熟，AI 代理获得链上执行权限的门槛大幅降低。
其三，市场数据信号的可编程接入已成基础设施。Nansen、Arkham Intelligence 提供链上地址标签与资金流向追踪，Kaito AI 整合多渠道社交信号，情绪、持仓、鲸鱼动向等数据均以标准化 API 开放，AI 系统接入市场信号的成本显著下降。
需求侧的也在另一个角度，印证了上述判断：2025年中心化交易所永续合约全年交易量达86.2万亿美元，较2024年增长47.4%，创历史新高。供给侧能力与需求侧规模的双重扩张，共同构成了当下讨论AI Trading的现实依据。
二、能力边界：AI Agent 能做什么，不能做什么？
在讨论产品形态之前，有必要对 AI Trading 的实际能力与局限建立准确认知。
上述四个模块的组合方式，决定了不同产品的定位差异。值得注意的是，目前市场上大多数产品集中在信号处理与策略建议层，执行辅助与解释输出的深度整合仍属相对稀缺的差异化方向。这一结构性缺口，也预示着后续产品竞争的主要张力所在。
观察这一赛道，可以先按代理的自主程度建立纵向坐标，再按产品形态梳理横向演化。自主程度由低到高分为三级，分别对应人机分工的不同位置。
在这条纵轴之上，产品形态沿着三个层次向前推进。
第一层对应 L1，是信息增强工具，主要扫描链上异动、社交情绪与市场信号并单向输出。Kaito 与 AIXBT 是这一方向的代表。
Kaito 由前 Citadel 基金经理 Yu Hu 于 2022 年创立，其 Yaps 产品在高峰期每日处理超过两亿条加密相关帖子；2026 年 1 月 15 日，因 X 平台撤销对激励发帖类应用的接口授权，Yaps 被迫关停，KAITO 代币当日下跌约 17%，随后转向选择性更强的创作者与品牌撮合平台 Kaito Studio。这说明信息工具若高度依赖单一外部平台，会面临可被一次政策调整切断的脆弱性。
第二层对应 L2，是当前最值得关注的新兴形态：代理基于信号给出操作建议，用户预设规则后可自动执行；与此同时，具体交易功能被封装成可复用、可组合的模块，借助 MCP 等标准，平台可以将能力以代码形式供外部代理调用。策略建议与执行辅助在这一层合流，交易能力由此从一次性使用转向可重复搭建——这也是 AI 代理互操作性成为基础设施级议题后，最早落地的场景之一。
第三层对应 L3，是全自主交易代理，代理完成感知、决策、执行的完整回路，人退出决策链。这一层级在技术上部分可行，但风控过程不透明、监管尚未到位，使其在现阶段并非稳妥选择。
综合来看，第二层所代表的人机协作加模块化生态，是当前 Agent 形态下更现实的主流路径。
三、趋势展望：AI Trading 的四条演化方向
当前 AI Trading 的产业格局仍处于成形阶段，但若干主要的演化方向已经足够清晰。从底层基础设施的布局、头部平台的产品动作，到协议层的技术进展来看，以下四条路径正在同步推进，并相互支撑。
第一，交易系统的接口设计正在从面向人转向面向Agent。以往交易系统的接口主要服务于人工操作，如今则越来越多地支持 Agent 直接调用。
2026 年 3 月，OKX 对 OnchainOS 平台实施 AI 层升级，通过 MCP 集成与自然语言接口，将钱包功能、流动性路由与链上数据统一开放给外部 Agent，覆盖超过 60 条区块链和 500 余家去中心化交易所，平台日均 API 调用量已达 12 亿次。
同期，2026年2月，Coinbase推出专为AI Agent设计的Agentic Wallets，以x402协议作为机器间支付标准，在产品发布时就宣布处理超过5000万笔交易。接口层向 Agent 开放，是 AI 交易实现规模化部署的前提条件。
第二，产品形态正在从通用策略转向交易员“定制化”的智能体系。目前主流 AI 交易产品大多向所有用户提供同一套通用策略，而演化方向是依据每位交易员自身的历史记录、策略文档与风险偏好，为其单独构建一套知识基础。Giza 的 ARMA Agent 是这一方向较早的实践参考：系统为每位用户生成独立的 Agent 实例，按照各自设定的流动性与风险条件持续调整链上仓位，截至 2026 年 3 月已生成超过 6 万个实例，托管资产规模超过 4000 万美元。
在此基础上，还存在一个目前市场尚未充分开发的方向，即偏差修正（Anti-Bias）——系统识别交易员过去反复出现的行为规律，如止盈过早、追涨频率偏高，并在其下一次决策时主动提示，在不替代人工判断的前提下提升决策质量。
第三，可组合性的服务——信息获取、分析加工、交易执行三个环节正在走向独立调用。一套完整的 AI 交易系统通常包含获取信息、加工分析、下单执行三个环节，而不同类型的交易者在这三个层面各有优势与短板，并不一定需要整套打包，只需对自身欠缺的环节进行补充。OKX OnchainOS 已将执行能力以 REST API 和 MCP 形式对外开放，外部 Agent 可以仅调用其流动性路由模块；Kaito、Nansen、Arkham 等平台则通过标准化 API 单独开放链上与社交数据，供分析环节独立接入。这一结构意味着，已掌握内部信息源的机构可以只接入分析能力，仅有策略判断的交易者可以只使用执行通道，交易能力由此从一次性整体使用，转变为可按需组合的若干服务模块。
第四，AI Trading 正在成为加密金融市场的一项更加底层的基础能力。从更长的周期来看，其定位正在经历一次根本性的变化。在平台层面，Binance、Bybit、OKX 等头部交易所均已将 AI 辅助交易纳入平台标配功能，不再以外部插件形式存在。
在协议层面，截至 2026 年 4 月，Uniswap v4 与 PancakeSwap 已集成专为 AI Agent 设计的开源 hooks，支持跨多条区块链自主监控流动性池并执行操作。当 AI 交易能力被普遍嵌入各类平台与协议之后，竞争的关键将不再是功能本身的有无，而是在这项基础能力之上所能提供的服务质量与专业深度。
四大趋势并行演化，将共同推进AI Trading成为加密市场的底层基础设施，而同时上述四条路径之间存在明确的逻辑关联：
接口层向 Agent 开放，为后续几项演化提供了技术前提；
交易员专属的智能体系，充实了人机协作的具体形态；
三个环节的独立调用，拓展了产品可服务的用户边界；
而能力的全面内化，则将整个赛道的竞争重心向上推升了一个层级。
对于正在这一方向进行产品设计的团队而言，在统一开放的接口之上，构建兼具专业深度与个人化的策略能力，是现阶段最具持续性的差异化方向。
四、护城河从何而来：好的数据、好的封装，好的渠道
这一赛道目前入场者众多，产品形态高度雷同，模型能力与基础功能的差距正在快
速收窄。对项目方而言，真正需要回答的问题是：如何以独特优势留住用户？总结来说，护城河的来源，大致集中在以下几个维度。
第一是信源的稀缺性与深度。通用链上数据人人可得，真正形成壁垒的是差异化的非结构化信息处理能力。
例如，可以持续追踪 Twitter 顶尖Trader和科技大佬的更新，并在顶尖私域社群中锚定舆情分析——通过意图识别方法，生成结构化信号，为用户提供独特的信源驱动因子。还可以在跨市场和多资产渠道中进行检验，如结合 Prediction Market 机制对同一事件的市场预期进行交叉核验等。
简而言之，系统性地将非标准化信息转化为可接入策略的结构化数据，是当前市场上尚未被充分开发的信源壁垒。
第二是专业交易员私有经验的结构化封装。职业交易员的优势，往往体现在其独特策略，以及自建的合成指标体系上——这些指标是多年交易经验的结晶，也是策略的核心组成部分。如果产品能够与专业交易员合作，让交易员将这套私有逻辑输入系统，形成可被 Agent 复用的策略模块，用户的交易经验便以数字资产的形式沉淀在产品内部，形成极高的迁移成本。这是目前市场上最难被快速复制的产品特性之一。
第三是分发渠道与 B2B2C 的落地路径。纯粹的 C 端路径获客成本高、留存压力大，通过 B 端渠道嵌入现有用户场景是更具效率的增长方式。除经典的交易平台（Cex或链上协议）之外，以下几类渠道同样值得重点关注：
张力较大的专业 trader 社区
Copy Trading 与策略订阅平台（如 3Commas、Cryptohopper）；
加密原生媒体的机构订阅用户池（如 The Block、Blockworks）；
获客压力较大的多资产经纪商（如传统权益类资产券商、腰部加密资产经纪商）；
集成资产买卖功能的支付渠道商（如：发卡机构、钱包、NeoBank 等）
上述渠道的共同特点是获客压力较大且用户质量较高。同时最重要的一点：它们在核心使用场景上，与 AI Trading 工具存在天然重叠，所以对这类 B 端合作方而言，集成 AI Trading 功能本身即是一项增值服务，有助于其提升对存量用户的黏性、同时吸引对交易工具有明确需求的新用户，双方在商业诉求上存在较强的契合度。
五、结语
AI Trading 赛道目前正处于从工具层向基础设施层演进的关键阶段。供给侧的模型能力与链上基础设施已具备规模化落地的条件，需求侧的交易量与用户规模持续扩张，而产品层面的竞争尚未形成定局——信源壁垒、私有策略封装、B 端渠道整合，这些决定项目长期竞争力的要素，仍处于早期建设阶段。
对于希望在这一赛道建立持续优势的项目方而言，产品力之外的资源积累与商业落地能力，往往才是真正拉开差距的变量。Go2Mars 深耕加密领域多年，在渠道资源、产品设计与技术实现三个层面均已积累完整的支持能力——既能协助项目梳理差异化定位与产品路径，也能以渠道网络和合作资源推动 B 端落地。我们期待与处于不同阶段的 AI Trading 项目展开深度合作，共同探索这一赛道的建设机会。
