事项：
　　AI投资步入第二赛季，从海外加密货币到美股。由RockAlpha平台主导的美股赛场，为AI模型设置了多个风格迥异的策略赛道，让多个AI模型进行实盘交易；以及由港大AI-Trader项目开辟的A股赛场，其规则深度贴合本土市场，专攻上证50指数成分股。这两大实验首次让AI在公开、透明的环境下，使用真实资金在美股与A股两大市场中同台竞技，结果显示国产大模型依然表现优异。
　　解读：
　　美股赛场：市场特性驱动特定风格胜出，在高效、以科技股为主导的美股赛场，GPT-5等具备全球视野和激进增长策略的模型更容易捕捉趋势，展现出更强的适应性；基本面与风控能力是关键，Claude 3.7 Sonnet等能够进行深度基本面分析和严格执行风控的模型，在美股同样能获得稳健超额收益，验证了其策略的普适性；国际模型具备相对优势，由于训练数据大量源于英文世界和全球市场，OpenAI、Anthropic等国际厂商的模型在信息处理和市场逻辑理解上更贴近美股。
　　A股赛场：本土化认知构成核心优势，在个人投资者占主导的A股市场，由国内厂商开发的MiniMax M2、DeepSeek等模型凭借对本土市场环境的深刻理解，整体表现出更佳的稳健性和适应性；风控与防御策略效果显著，A股市场波动性较高，因此Claude和DeepSeek所采用的、强调风险控制和价值防御的策略表现突出，能有效规避大幅回撤；国际模型面临适应性挑战，GPT-5等采用的基于全球数据训练的国际模型在A股需要应对不同的市场驱动逻辑，其激进策略在短期内易出现水土不服，需进行本土化调整。
　　跨市场对比：模型行为存在显著“风格漂移”，同一模型在美股和A股的行为可能不同，例如GPT-5在美股可能如鱼得水，在A股则可能表现挣扎，这凸显了市场环境对策略有效性的决定性作用；“出厂设置”决定能力边界，模型的表现差异与其出厂家的基因紧密相关。OpenAI、Google的模型长于全球宏观和科技趋势，而Anthropic的模型强于风控，中国厂商的模型则精于本土微观洞察；不存在“全能型”模型，投资AI模型需考虑市场匹配度，一个在美股成功的模型不能直接照搬到A股使用，选择合适的模型必须结合目标市场的具体特性。
　　最终，AI模型在投资领域的应用并非通用解题公式，其表现是自身DNA与特定市场环境相互作用的结果。未来，基于特定市场进行深度微调的“专精型”模型可能比“通用型”模型更具实战价值。
　　风险提示：需警惕AI模型“幻觉”、数据安全及合规适配等潜在风险，文中涉及股票、指数等仅作为梳理列举而非投资推荐依据