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#Gate2026NewYear #BTC #ETH #GT親愛的廣場用戶們，新年即將開啟，我們希望您也能在 Gate 廣場上留下專屬印記，把 2026 的第一句話，留在 Gate 廣場！發布您的 #我的2026第一帖，记录对 2026 的第一句期待、願望或計劃，與全球 Web3 用戶共同迎接全新的旅程，創造專屬於你的年度開篇篇章，解鎖廣場價值 $10,000 新年專屬福利！
活動時間：2025/12/31 18:00 — 2026/01/15 23:59（UTC+8）
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參與方式：
1️⃣ 帶話題 #我的2026第一条帖 發帖，內容字數需要不少於 30 字
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寫給 2026 的第一句話
新年目標與計劃
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注意事項
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即便策略邏輯（趨勢跟蹤、統計套利）相同，AI 應用方式的差異也會讓業績相關性徹底瓦解 ， 傳統量化是 “同一條賽道上的競爭”，而 AI 時代的量化是 “不同維度的較量”，維度差距之下，結果自然天差地別，一個賺錢，一個虧錢的分化局面。
本質是其 AI 應用已形成「數據 - 演算法 - 計算力」的閉環生態：
數據端：整合 120 + 另類數據源（含衛星、舆情、鏈上數據），是傳統機構的 6 倍；
演算法端：採用「LLM + 強化學習」雙引擎，而非單一機器學習模型；
計算力端：自建 GPU 集群，計算力規模是中型機構的 10 倍以上。
反觀多數中小機構，仍停留在「買數據 + 租算力 + 調模型」的碎片化應用階段 —— 這種「生態級差距」，才是業績分化的終極原因。
2025 年量化行業的業績數據，直觀印證了 AI 應用差異的影響：
AI 應用差異和策略擁擠
時間（使用經驗超過十年的老手與新手 ）、 重点領域（信號研究/投資組合構建/交易執行） 以及方法