#Gate广场AI测评官

Analisis Strategi Gate AI (dibandingkan dengan bn)

Ini adalah artikel terakhir dari evaluasi produk Gate AI, mari kita lihat bagaimana strategi pengembangan AI di bursa Gate, dan bandingkan dengan bn.

1. Perbedaan Penetapan Tujuan Strategis

‌Gate：Membangun pintu masuk tunggal “Intelligent Web3”‌

Melalui‌ Gate for AI‌ mengintegrasikan lima kemampuan utama: perdagangan CEX, likuiditas DEX, pengelolaan dompet, data on-chain, dan analisis informasi, membentuk ekosistem siklus tertutup yang mencakup “analisis - pengambilan keputusan - eksekusi”. Inti dari ini adalah menggunakan antarmuka standar (MCP protocol) untuk mengurangi kompleksitas panggilan AI, mendorong AI dari alat bantu menjadi infrastruktur perdagangan dasar.

bn：Memperkuat efisiensi eksekusi dan ekosistem pengembang

Berfokus pada‌ Ai Pro‌ sebagai inti, menitikberatkan pada otomatisasi eksekusi perdagangan dan optimisasi strategi frekuensi tinggi, melalui akun AI independen untuk memisahkan risiko, dan membuka API untuk mendukung pengembang membangun strategi kompleks. Pengguna target lebih cenderung tim kuantitatif profesional, menekankan keunggulan latensi rendah dan likuiditas tinggi.

2. Cakupan Pengguna dan Lapisan Pengalaman

‌Gate：Menurunkan hambatan partisipasi bagi trader ritel

‌Pembuatan strategi tanpa kode‌: Deskripsi dalam bahasa alami saja sudah bisa membuat strategi yang dapat dieksekusi

‌Antarmuka visual‌: Desain modular Skills Hub yang cocok untuk pengguna non-teknis

‌Cakupan seluruh terminal‌: Pintu layanan AI tunggal di Web/App

bn：Melayani trader profesional

‌Optimisasi perdagangan frekuensi tinggi‌: Latensi order 0,02 detik (untuk skenario kontrak perpetual)

‌Rantai alat pengembang‌: Menyediakan SDK, sandbox backtesting, dan API data on-chain

‌Pengendalian risiko tingkat institusi‌: Sistem AI anti-penipuan yang memantau jutaan transaksi secara real-time

3. Kolaborasi Ekosistem dan Dampak Industri

‌MCP+Skills‌ dari Gate

Melalui‌ MCP protocol‌ menstandarisasi kemampuan panggilan lintas platform,‌ Skills Hub‌ menggabungkan strategi pihak ketiga (seperti solusi open-source di GitHub)

Contoh kasus: pengguna dapat memanggil data likuiditas DEX di Gate for AI, langsung memicu perdagangan lindung nilai di CEX

Batas data chain bn

Menggunakan data transaksi on-chain untuk melatih model prediksi eksklusif, memperkuat kemampuan penangkapan Alpha

Namun belum membuka antarmuka data DEX/ cross-chain, sehingga tingkat keterbukaan ekosistemnya lebih lemah dibanding Gate

4. Tantangan dan Keterbatasan

‌Gate‌: Perlu membuktikan efektivitas jangka panjang strategi tanpa kode (backtest ≠ trading nyata), dan mekanisme audit keamanan pihak ketiga untuk Skills belum dipublikasikan.

bn：Automatisasi tinggi menyebabkan risiko operasional (misalnya, kejadian likuidasi singkat akibat kesalahan algoritma pada tahun 2025), dan kurva belajar bagi trader ritel cukup curam.

Kesimpulan‌: Gate berfokus pada‌ integrasi ekosistem‌ dan‌ AI untuk masyarakat umum‌ dengan menurunkan hambatan penggunaan dan memperluas basis pengguna; bn lebih menitikberatkan pada‌ efisiensi eksekusi‌ dan‌ monopoli data‌, memperkuat pasar untuk institusi dan trader frekuensi tinggi. Keduanya mendefinisikan paradigma kompetisi infrastruktur perdagangan AI dari sudut “luas” dan “dalam”.