不知道AI能做什么?不妨让它替你套利,把自己的订阅费赚回来

我一直劝身边的亲戚朋友好好利用 ChatGPT,尤其是那些迟迟舍不得付费的人,我反复告诉他们:你花的订阅费,完全可以用 AI 自己帮你赚回来,甚至还能赚得更多。我甚至试图培养一个“成功案例”来证明这件事,但现实并没有那么顺利。

 

回想起来,我第一次意识到“套利这件事到底有多难”,是在很多年前。一位做量化套利的朋友给我展示他的策略,PPT 的核心是一条偏微分方程,我完全看不懂,但他告诉我这是“用数学把黄金从空气里蒸馏出来”。虽然听上去玄乎,但当时我隐约意识到:套利的门槛其实并非“你敢不敢做”,而是“你能不能理解”。

 

2017 年的时候,以太坊的主流私钥管理方式还不是助记词,而是 keystore 文件,而为了在不同钱包里调用不同的合约,我常常需要把同一组 keystore 导入 myetherwallet 和 metamask 来分别执行复杂的操作。今天看来,这简直就是在刀尖上跳舞——任何一个剪贴板木马都足以让我倾家荡产,但那时的基础设施确实差得惊人,而我也只能依靠运气活着。

 

再后来,在铭文热潮里我曾试图套利。有一次在 X 看到一张截图,提到某些“已经没人记得的垃圾铭文币”居然在 DEX 上还有剩余挂单。我立刻意识到这里有可能存在错配套利,于是跑去 CEX 买,然后往 DEX 上卖,结果折腾了半天只赚到几个零头的 sat。直到那时我才意识到,套利不只是“看见机会—点按钮”这么简单,而是一整套数学、工具、经验构成的壁垒体系。

 

这三段经历,总结出了进入币圈套利的三大障碍:数学模型、工具复杂、经验壁垒。

 

然而,现在有了 AI,这三堵高墙正在被快速消融。

 

我想分享的是:AI 正在重塑套利的每一个环节,也正在把“曾经只有量化团队能做的事”,一点点推到普通人能够触碰的范围之内。

 

第一道门槛:数学模型在 AI 面前被“祛魅”

 

传统套利的核心障碍是数学。

 

早期套利是“加减法”,但今天的套利早已演化成复杂的模型体系,包括期权、永续、曲线偏移、跨市场风险补偿等等,对于数学水平不高的人几乎就是劝退级别。

 

而现在,这些数学障碍被 AI 轻松打碎。

 

我如今基本遇到任何数学问题,都直接问 ChatGPT。

 

从 Uniswap 资金池比例到 AMM 曲线修正、从套保逻辑到概率套利,AI 总能在几秒钟内给出步骤清晰的解释。

 

比如前阵子我研究 PolyMarket 上与“特朗普何时公布名单”相关的预测市场。

 

我不懂概率类套利,于是截图发给 AI 让它解释哪里存在套利空间,它立刻告诉我:

 

- yes+no 为什么等于 1

 

- 突发事件出现时不同仓位如何平衡

 

- 哪些情况下可以做 delta-neutral

 

- 什么时候应该锁定收益

 

我当场惊呆了。

 

那些曾经需要几本教材和半年推导才能看懂的逻辑,现在只需要把截图扔进 ChatGPT。

 

第二道门槛:工具壁垒被彻底“降维”

 

2017–2021 年的 DeFi 世界,是“UI 地狱”,也是“技术入门地狱”。

 

调用合约要手写参数、撸空投要搞代理、地址隔离要做指纹浏览器、链上分析要写脚本,看似人人能做,但其背后仍然是一大堆门槛。

 

现在这些全部被 AI 一键击穿。

 

你只需要告诉 AI:

 

我想撸某个新项目

 

我想套利某个市场

 

我想搭一个监控脚本

 

它就会给你:

 

- 工具清单

 

- 执行步骤

 

- 风险提醒

 

- UI 操作手册

 

- 策略拆解

 

- 甚至自动生成可跑的代码

 

过去可能要靠经验积累半年一年,现在只需要十分钟和一个 prompt。

 

第三道门槛:经验壁垒被 AI “解码”

 

套利的精髓不在技术,而在经验。

 

过去你必须 rely on:

 

- 师父带徒弟

 

- 自己亏钱踩坑

 

- 在无数图表里寻找线索

 

但现在,你完全可以:

 

把推文、截图、对话、链上数据全部丢给 AI,让它替你解读关键逻辑。

 

我常用的 prompt 是:

 

“请分析这段推文。

 

它暗示的套利模型是什么?

 

执行步骤是什么?

 

需要哪些工具?

 

风险点在哪里?”

 

你会发现,过去“大神一句话价值千金”的内容,现在被 AI 拆解得清清楚楚。

 

最后一道 AI 不能替你跨越的门槛:机会发现

 

AI 再强大,它也无法:

 

- 自己发现套利机会

 

- 自己提出问题

 

- 自己感知市场情绪

 

也就是说:

 

你仍需要做那个“发现蛛丝马迹的人”,而 AI 做的是“帮你把蛛丝马迹转化为策略”。

 

套利的未来是:

 

人负责“感知机会”,AI 负责“执行认知”。

 

只要你发现得够快,普通人完全有机会在某些“非标套利”里有所收获,例如:

 

- 错误挂单

 

- 废弃资产残留流动性

 

- 跨链桥手续费错配

 

- DEX/CEX 的临时深度扰动

 

- 新协议的初期价格异常

 

这些都是大资金看不上的小机会,但对普通人来说却足以覆盖订阅费。

 

让 AI 自己赚回它的订阅费

 

ChatGPT Pro + Gemini Ultra 每月大约 450 美元,加上你给自己的“奖学金”50 美元——500 美元。

 

试着让自己每个月的目标是:

 

用套利赚回订阅费,而不是让订阅费变成负担。

 

你不需要成为量化大神,你只需要比那些不使用 AI 的散户快半步。

 

套利的未来,不再是数学之战,也不再是代码之战,而是谁更愿意把市场的信息喂给 AI。