יצירת קשר
במשך עשורים, "מסחר אוטומטי" התמקד בביצוע מדויק של אסטרטגיות קבועות מראש. העיקרון היה לפעול על פי חוקים נוקשים: אלגוריתמים יעילים, שלעיתים התחרו על מהירות אך תמיד פעלו על בסיס לוגיקה סגורה X קרה, לכן בצע Y. אלו היו בוטים יעילים, אך חסרי גמישות מחשבתית.
כעת, אנו עומדים בפני שבירת פרדיגמה. במקום שיפורים בכלי הקיים, אנו עדים לכניסתו של סוג שחקן חדש לחלוטין לשוק. אנחנו נכנסים לעידן של סוכני AI אוטונומיים המונעים על ידי מודלי שפה גדולים (LLMs).
המערכות החדשות הללו אינן זקוקות להוראות מדויקות; הן זקוקות למטרה. הן נועדו לא רק לבצע, אלא להבין את הכאוס המידעני.
אם כן, במה שונה סוכן ה-LLM האוטונומי מאותה "לוגיקה סגורה"? התשובה היא יכולת הסקת המסקנות שלו.
במקום להגיב רק לנתונים מספריים מוגדרים (מחיר, נפח), הסוכן האוטונומי ניזון מכמויות אדירות של מידע לא-מובנה (Unstructured Data): ציוצים, מאמרי חדשות, דיונים טכניים בפורומים, ואפילו תמלילי נאומים של בנקים מרכזיים.
הוא לא רק "רואה" שהמחיר ירד; הוא "מבין" מדוע הוא ירד. הוא מסוגל לבנות נרטיב:
"הבנק המרכזי רמז על שינוי מדיניות." "במקביל, סנטימנט המפתחים ברשת החברתית הפך שלילי." "ותנועה חריגה של מטבעות נצפתה בבלוקצ'יין."
מתוך שילוב הנקודות הזה, הסוכן בונה אסטרטגיה חדשה באופן עצמאי – כזו שלא תוכנתה מראש – כדי להשיג את המטרה הכללית שהוגדרה לו (למשל, "מקסם תשואה תוך גידור סיכוני רגולציה"). זוהי קפיצת המדרגה האמיתית: מביצוע פקודות ליצירת תובנות.
אם סוכני AI אוטונומיים היו צריכים לבחור סביבת מחיה, הם היו בוחרים בשוק הקריפטו. מדוע?
הצפת מידע קיצונית: שום אדם או צוות אנושי לא יכול לעקוב בזמן אמת אחרי כל פיסת מידע – און-צ'יין ואוף-צ'יין – המשפיעה על השוק. עבור LLM, זוהי סביבת העבודה הטבעית שלו.
שוק מונע-נרטיב: יותר מכל שוק אחר, קריפטו מושפע מסנטימט, הייפ, פחד ונרטיבים ויראליים. מודלי שפה נועדו לפענח בדיוק את זה: את השפה האנושית שמאחורי תנועת המחירים.
פעילות ללא הפסקה: השוק אינו עוצר לעולם. סוכן אוטונומי אינו זקוק לשינה. הוא יכול לנטר, לנתח, להתאים אסטרטגיה ולפעול 24/7/365, בכל אזור זמן ובכל בורסה בו-זמנית.
השלב הבא באבולוציה הזו הוא כבר לא סוכן בודד, אלא "נחילים" של סוכנים. אנו רואים מחקרים על מערכות מרובות-סוכנים (Multi-Agent Systems) המחקות פירמות מסחר שלמות: "אנליסט סנטימט" מתווכח עם "אנליסט פונדמנטלי", ו"מנהל סיכונים" מפקח על שניהם. כל זה קורה בתוך שניות.
כניסתם של סוכני AI רבי-עוצמה לשוק יוצרת אתגר חדש ומרתק. דמיינו מצב שבו אלפי סוכני מסחר עצמאיים מבוססים כולם על אותו מודל יסוד פופולרי. אם משתחררת ידיעה חדשותית עמומה או "פייק ניוז" מתוחכם, וכל הסוכנים חולקים את אותה "תשתית חשיבה", הם עלולים להגיע לאותה מסקנה שגויה בו-זמנית. התוצאה: גל מכירות או קניות מסונכרן, המבוסס על פרשנות קולקטיבית שגויה. זוהי פגיעות מערכתית חדשה.
אך הפרדוקס האמיתי הוא שגם כשכל הסוכנים צודקים, נוצרת בעיה.
דמיינו שאלפי הסוכנים מגיעים לאותה מסקנה מבריקה באותו הרגע. התוצאה תהיה תנודת שוק מיידית שתשקף את המסקנה הזו. ברגע שהתובנה הופכת לקונצנזוס, היתרון (ה"אלפא") ממנה נעלם. השוק מתמחר אותה באופן מיידי, ולא נותר רווח פוטנציאלי.
כאן בדיוק נולד "מרוץ חימוש קוגניטיבי". בעתיד הקרוב, כבר לא יספיק פשוט "להשתמש בסוכן AI". כדי להשיג יתרון, חברות יצטרכו לפתח ארכיטקטורות סוכנים ייחודיות, כאלה ש"חושבות אחרת" מהקונצנזוס. המרוץ עובר לפיתוח סוכנים המסוגלים "לחשוב ברמה שנייה" – לא רק לשאול "מה החדשות האלה אומרות?", אלא "כיצד יגיבו שאר הסוכנים לחדשות האלה, ואיך אני יכול לפעול בהתאם?"
בימים הכחרונות השיקה Nof1.ai את Alpha Arena – מבחן ביצועים ראשון מסוגו שנועד למדוד את יכולות ההשקעה של סוכני AI. ה'ארנה' מציבה שישה מודלי שפה גדולים מובילים, בהם GPT-5, Gemini 2.5 Pro, Grok 4 ו-Claude 4.5 Sonnet, האחרונים עם כסף אמיתי בשוק הקריפטו (חוזים עתידיים על Hyperliquid).
לכל מודל ניתן סכום פתיחה זהה של $10,000, והם פועלים באופן אוטונומי לחלוטין
הטכנולוגיה הזו עדיין בחיתוליה. סוכני LLM אוטונומיים לחלוטין אינם כלי נפוץ שזמין כיום לכל סוחר אך זהו הכיוון הברור שאליו צועדים התחומים של בינה מלאכותית וקריפטו. ככל שמודלי ה-AI הופכים חזקים יותר והשווקים הופכים מורכבים יותר, החיבור ביניהם הוא בלתי נמנע.
