किसी भी बड़ी AI कंपनी ने अभी तक क्रिप्टो ट्रेडिंग बॉट्स को समर्थन नहीं दिया है। कोई भी फ्रंटियर लैब इसके लिए मॉडल ट्रेन नहीं कर रही है। फिर भी, ट्रेडर्स की बढ़ती संख्या Anthropic के Claude का इस्तेमाल करके ऑटोमेटेड Polymarket बॉट्स बना रही है और मिलियन्स में मुनाफे का दावा कर रही है। वायरल थ्रेड्स तो यह भी कहती हैं कि कोई भी ऐसा कर सकता है।
लेकिन सबसे ज्यादा चर्चा में रहने वाले विनर्स वही स्ट्रैटेजी अपना रहे हैं जिन्हें कोई भी क्वांट फंड रातोंरात कॉपी कर सकता है।
तीन assumptions, कोई guarantee नहीं
यह कहानी तीन मान्यताओं पर टिकी है। पहला, बड़ी टेक कंपनियां एक दिन खासतौर पर ट्रेडिंग के लिए मॉडल बनाएंगी। दूसरा, इंडिविजुअल ट्रेडर्स, इंस्टीट्यूशन्स के मुकाबले अपनी एडवांटेज बनाए रख सकते हैं। तीसरा, ऑटोनोमस AI एजेंट्स खुले मार्केट में लगातार मुनाफा कमा सकते हैं।
Dragonfly Capital के मैनेजिंग पार्टनर Haseeb Qureshi इन तीनों बातों से सहमत नहीं हैं। Bankless इंटरव्यू में उन्होंने liability risk, market structure और AI की commoditized nature जैसी चीज़ों की ओर इशारा किया। उन्होंने कहा कि इन सभी वजहों से यह गोल्ड रश उतना promising नहीं है जितना लगता है।
The Liability Trap
Liability Trap क्या है
Qureshi का कहना है कि ब्लॉकचेन tasks के लिए AI बनाना टेक्निकली आसान है। एक EVM सिम्युलेटर आसानी से लूप्ड लेंडिंग या टोकन swaps जैसी चीज़ें टेस्ट कर सकता है। मॉडल्स कुछ भी करने में सक्षम हैं, बस अभी तक उन्हे क्रिप्टो की तरफ फोकस नहीं किया गया।
इसका असली कारण टेक्निकल नहीं, बल्कि इंस्टीट्यूशनल है। सबसे पहले, क्रिप्टो की रेप्युटेशन की वजह से AI लैब्स इससे दूरी बनाना चाहती हैं। Qureshi ने कहा, “क्रिप्टो थोड़ा क्रिंज है।”
लेकिन रियल बाधा liability है। सोचिए, Claude किसी leveraged ट्रेड में गलती कर दे और $2 मिलियन का नुकसान हो जाए। या मिसटेक से $10,000 किसी burner address पर भेज दे। कोई भी डिस्क्लेमर इतना स्ट्रॉन्ग नहीं होगा कि backlash से बचा जा सके।
“ऐसा 100% होगा,” Qureshi ने कहा। “अगर किसी को नुकसान हुआ, तो वो सुपर वायरल हो जाएगा।”
उन्होंने एक यूजर के क्रिप्टो वॉलेट को मैनेज करना ऐसे बताया जैसे बिना रेग्युलेशन वाले चीनी पेप्टाइड्स इंजेक्ट करना। नुकसान की संभावना, कमाई की तुलना में कहीं ज्यादा ज्यादा है। कोडिंग अडवाइस गलत हो जाए तो सिर्फ शर्मिंदगी होगी, लेकिन अगर वॉलेट खाली हो जाए तो केस बन जाएगा।
Anthropic पहले ही AI और ब्लॉकचेन पर रिसर्च पब्लिश कर चुका है। उनका SCONE-bench स्टडी ये टेस्ट करती है कि फ्रंटियर मॉडल्स स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट वल्नरेबिलिटीज़ का कितना फायदा उठा सकते हैं। लेकिन ये सिर्फ साइबरसिक्योरिटी रिसर्च है, प्रोडक्ट रोडमैप नहीं।
इंफ्लेक्शन पॉइंट तब आएगा जब कंपटीशन बढ़ेगा। जब कोई लैब समझेगी कि क्रिप्टो वॉल्यूम को छोड़ना स्ट्रैटेजिकली सही नहीं है, तभी ट्रेनिंग शुरू होगी। तब तक सब शांत रहेगा।
The Jane Street प्रॉब्लम
बड़ी टेक कंपनियों के बिना भी, ट्रेडिंग वाली कहानी एक स्ट्रक्चरल दीवार से टकराती है। जो भी स्ट्रैटेजी एक पब्लिकली अवेलेबल मॉडल पर बनाई जा रही है, वो हर किसी के लिए – यहां तक कि इंस्टीट्यूशनल क्वांट फर्म्स के लिए भी – उपलब्ध है।
Qureshi की बात सिंपल है। अगर एक बेसिक Claude बॉट Polymarket पर प्रॉफिटेबल ट्रेड्स निकाल सकता है, तो Jane Street एक साथ 5,000 बॉट्स चला सकती है। उनके पास फास्ट इंफ्रास्ट्रक्चर है और ज्यादा कैपिटल है। वो किसी भी प्रॉफिटेबल एडवांटेज को इतने स्केल पर चला सकते हैं कि रिटेल ट्रेडर लॉगिन भी नहीं कर पाएगा और फायदा खत्म हो जाएगा। “अगर ये रॉ मॉडल में है, तो Jane Street अभी यही कर रही है,” उन्होंने कहा।
रिटेल bot तभी जीत सकता है जब उसके पास ऐसे नए signals हों, जो बेस मॉडल में न हों। सिर्फ किसी Claude instance को API से जोड़ना, ये नहीं है।
‘Go Make Money’ क्यों नहीं काम करता
Qureshi ने अपनी बहस को सिर्फ ट्रेडिंग तक सीमित नहीं रखा। बल्कि उन्होंने इसे उस बड़े फैंटेसी तक बढ़ाया जिसमें ऑटोनॉमस AI एजेंट्स खुद से कमाई करते हैं।
पहला ऑप्शन है – हायर होना, यानी AI एजेंट को उसकी लेबर बेचने देना। पर ये इकोनॉमिकली पॉसिबल नहीं है। मिलियंस Claude instances हैं, किसी के पास यूनिक स्किल या लोकेशन एडवांटेज नहीं है। AI एजेंट को हायर करने का मतलब है Anthropic की compute खरीदना, बस कुछ और स्टेप्स के साथ। कोई भी समझदार खरीदार Anthropic की API प्राइस से ज़्यादा पैसे नहीं देगा जब आउटपुट वही है।
दूसरा ऑप्शन है – बिज़नेस शुरू करना। सुनने में ये बेहतर लगता है, पर Qureshi ने कहा कि ये भी एक गहरे कारण से फेल हो जाता है। हर AI एजेंट अपनी आइडिया उसी ट्रेनिंग डेटा के पूल से लेता है। नतीजा: सभी जेनरिक प्लान्स पर कंसोलिडेट हो जाते हैं। दस Claude instances से startup आइडिया पूछिए, दस बार एक ही जैसी pitch मिलती है।
असल इंटरप्रेन्योरशिप, Qureshi के अनुसार, Peter Thiel के “earned secrets” से आती है। ये insights खास अनुभवों, खास जगहों और खास वक्त से बनती हैं। Bankless ने अपनी ब्रांड इसलिए बनाई क्योंकि इसके founders के पास क्रिप्टो की खास नॉलेज़, स्टोरीटेलिंग, और community इंस्टिंक्ट थी – वो भी बिलकुल सही वक्त पर। एक नया Claude instance ऐसा कोई अनुभव नहीं रखता। उसके पास earned secrets ही नहीं हैं।
इससे एक असहज लेकिन सच नतीजा निकलता है – AI एजेंट्स ट्रेडिंग में नहीं जीत सकते। न इन्हें कोई हायर करेगा। न ये कोई ऑरिजिनल बिज़नेस आइडिया ला सकते हैं। तो, फिर इंसानों के मुकाबले AI का असली एडवांटेज़ क्या? Qureshi का जवाब था, जो थोड़ा चौंकाने वाला है: क्राइम। Qureshi खुद भी ऐसा फ्यूचर नहीं चाहता। लेकिन जब आप हर इंस्टीट्यूशनल guardrail हटाते हैं, तो ये लाजिक वहीं ले जाता है।
इसका मतलब क्या है
Polymarket पर bot बनाने वाले ट्रेडर्स रियल हैं। अभी के लिए कुछ मुनाफा भी रियल हो सकता है। लेकिन इंस्टिट्यूशनल quant फर्म्स, बेस मॉडल से आने वाले हर अल्फ़ा को जल्द ही arbitrage कर देंगी। बड़ी टेक कंपनियां तब तक क्रिप्टो पर ट्रेन नहीं करेंगी जब तक जरूरी कॉम्पटीशन न हो। और शायद ऑटोनॉमस एजेंट इकोनॉमी अपना पहला वायबल मॉडल तभी बनाए, जब वो कानून की पहुंच से बाहर चला जाए।
आम ट्रेडर के लिए, जो AI bot से लाखों की कमाई की न्यूज़ पढ़ते हैं, यहां सीख छुपी है। हमेशा ‘हाउस’ ही जीतता है। AI ट्रेडिंग में, हाउस के पास 5,000 bots हैं जो sub-millisecond लेटेंसी पर चलते हैं।
