自然语言革命：Kraken最新收购如何预示交易民主化进程的巨变
旧金山 — 加密货币交易所Kraken已收购以色列人工智能公司Capitalise.ai的资产和技术。Capitalise.ai能够使交易员通过简单的英语指令而非复杂的编程代码来创建自动化交易策略。
此次收购将Capitalise.ai的联合创始人——首席执行官Amir Shiovich和首席产品官Shahar Rabin——以及核心产品和工程人员纳入Kraken的Pro业务部门。Capitalise.ai成立于2015年，开发了一个专有的自然语言平台，该平台由机器学习模型和大数据基础设施驱动，能够处理跨多种资产类别（包括股票、加密货币、外汇、期货和期权）的实时和历史市场信息。
这项技术将日常文本转化为可执行的交易策略，消除了用户编写代码或理解复杂编程语言的需求。Capitalise.ai的平台已被传统金融经纪商和交易所采用，在实际交易环境中展现了成熟的商业可行性。
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个分支，它使计算机能够理解和解释人类语言。在金融和交易领域，这项技术被用于分析新闻、报告和社交媒体情绪，以获取市场洞察并指导投资策略。
“此次收购为Kraken Pro客户提供了一种强大的新方式，使其能够实时将想法付诸实践：以前所未有的速度和信心测试、优化并执行定制策略，”Kraken交易所负责人Shannon Kurtas表示。此次整合代表着高级交易工具可访问性方面的根本性转变，打破了以往将复杂自动化限于拥有编程资源的机构玩家的技术壁垒。
Kraken计划于今年晚些时候在其Pro平台内分阶段推出Capitalise.ai的功能，使用户无需技术专业知识即可在数字和传统资产类别中自动化复杂策略。此次技术整合反映了行业向人工智能驱动的交易解决方案的更广泛趋势，这些解决方案兼顾可访问性和复杂性。
交易所正在上演的“无声革命”
Kraken此举反映了席卷金融科技领域的更广泛变革，其中人工智能和无代码平台正成为重要的竞争武器。此次收购遵循了过去一年显著加速的战略整合模式。
市场情报显示，Chainalysis最近以约1.5亿美元的价格收购了人工智能欺诈检测公司Alterya，而移动平台xPortal则收购了Alphalink以增强其人工智能驱动的界面。或许最重要的是，Tether和Rumble联合以11.7亿美元竞标Northern Data，这预示着对人工智能能力的大规模基础设施投资。
AI和金融科技领域近期重大收购，凸显“同化式创新”趋势。
| 收购公司 | 被收购公司 | 收购价值 |
|---|---|---|
| Tether/Rumble | Northern Data | 约11.7亿美元 |
| Chainalysis | Alterya | 约1.5亿美元 |
| Kraken | NinjaTrader | 15亿美元 |
这一波收购潮代表着一位资深行业分析师所说的“同化式创新，而非内部研发”。公司正在通过购买速度、人才和成熟的技术栈，在日益拥挤的市场中超越竞争对手。
对于Kraken而言，此次收购Capitalise.ai建立在其于2025年3月以15亿美元收购NinjaTrader的基础之上，旨在创建一个全面的多资产交易生态系统。当考虑到Kraken更广泛的抱负时，这种战略协同效应就显而易见了：将专注于期货的专业终端与自然语言处理自动化相结合，可在传统和数字资产类别中创建统一的用户体验。
超越技术奇迹：市场动态分析
这些收购的时机反映了多种市场力量的汇聚，使得人工智能驱动的交易自动化不仅具有吸引力，而且是竞争生存的必要条件。交易所交易费率的压缩从根本上改变了收入模式，使得以功能为主导的客户留存和更高的自动化资产成为可持续增长的关键。
过去十年主要交易所交易费率压缩的示意性趋势。
| 年份 | 交易所/行业标准 | 挂单费率范围 (%) | 吃单费率范围 (%) | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 2015年 | Kraken | 0.00 - 0.16 | 0.10 - 0.26 | Kraken引入了新的挂单-吃单费率模式以鼓励流动性。 |
| 2018年 | Bitstamp | 高达0.5 | 高达0.5 | 费用基于30天交易量，低交易量账户支付更高比例。 |
| 2020年 | 行业平均水平（全球） | 约0.10 - 0.15 | 约0.10 - 0.15 | 美国和欧洲交易所的费用通常更高，有时甚至达到0.5%。 |
| 2025年 | Coinbase | 0.00 - 0.40 | 0.05 - 0.60 | 费用根据30天交易量分级。 |
| 2025年 | Kraken | 0.00 - 0.25 | 0.10 - 0.40 | 费用结构继续基于30天交易量。 |
| 2025年 | Bitstamp | 0.00 - 0.30 | 0.03 - 0.40 | 对于高交易量交易者，费用显著降低。 |
同时，大型语言模型已达到一个可靠性拐点，在金融应用中，受限意图解析变得可行——前提是架构能够在交易执行前将自然语言编译成确定性执行脚本。
欧洲在加密资产市场（MiCA）框架下的监管清晰度也为自动化交易服务创造了更可预测的运营环境，而美国在这方面的清晰度仍分散在不同的监管机构之间。
《加密资产市场（MiCA）监管条例》是欧盟推出的一项全面法律框架，旨在监管数字资产领域。它为加密资产发行方和服务提供商建立了明确的规则，旨在保护投资者、确保市场完整性并促进金融稳定。
Capitalise.ai背后的技术栈解决了散户和机构交易中的一个根本挑战：战略思维与技术执行之间的鸿沟。传统的算法交易需要编程专业知识、数学建模技能以及对市场微观结构的深入理解。自然语言界面有望打破这些障碍，使交易员能够用简单的英语表达复杂策略，并将其自动转换为可执行代码。
行业观察家指出，Capitalise.ai的技术已通过与传统金融经纪商和交易所的部署证明了其商业可行性，展现了超越实验室条件的实际性能。这一运营记录显著降低了整合时间和用户采纳曲线的风险。
竞争格局围绕自动化重塑
自然语言交易自动化的出现正在金融服务生态系统内创造新的竞争动态。Robinhood收购AI研究公司Pluto预示着零售经纪业务向个性化策略创建迈进，而eToro则继续开发结合社交交易功能的人工智能分析师能力。
币安（Binance）则通过大规模跟单交易采取了不同的方法，解决了同样的用户根本需求——让复杂策略触手可及——而Coinbase则通过高级API产品专注于开发者优先的自动化。
这种分散性表明市场仍处于早期阶段，多种可行方法正在争夺主导地位。然而，行业共识似乎正在向现有交易场所内的嵌入式解决方案靠拢，而非需要API密钥管理并增加安全风险的独立第三方应用程序。
这种向平台原生自动化的转变解决了困扰第三方交易机器人的一系列持续安全问题，包括高知名度的API密钥泄露事件，这些事件损害了用户对外部自动化服务的信心。
风险因素与实施挑战
尽管具有变革潜力，自然语言交易自动化也引入了新的风险类别，交易所和用户必须谨慎应对。用户指令中的语义歧义可能导致意外交易执行，而模型解释错误则可能在压力条件下放大市场波动性。
被收购公司与母公司之间的整合挑战经常会使产品路线图脱轨，尤其是在试图合并不同的技术栈和组织文化时。收购后的人才保留是另一个关键风险因素，因为关键人员的流失可能会损害机构知识和开发速度。
随着自动化交易在散户中变得更加普遍，监管审查可能会加剧。美国证券交易委员会（SEC）提出的预测分析利益冲突规则可能会影响用户界面设计和个性化功能，而欧洲当局则继续完善算法交易监管框架。
从技术角度来看，保持回测模拟与实时执行环境之间的一致性需要复杂的市场微观结构建模和实时风险管理系统。预期性能与实际性能之间的任何显著差异都可能损害用户信心和监管合规性。
投资影响与市场发展轨迹
人工智能与自动化交易平台的融合可能预示着金融服务价值创造和获取方式的重大转变。成功将自然语言界面与强大执行基础设施整合的公司，可以通过用户转换成本和资产粘性建立有意义的竞争护城河。
市场分析师认为，整合了高级自动化功能的交易所和经纪商，可能会通过提高客户生命周期价值和管理资产规模来改善单位经济效益。然而，巨大的技术整合成本和监管合规要求可能会对短期盈利能力指标构成压力。
对于评估此趋势风险敞口的投资者而言，服务于自动化生态系统的基础设施提供商，可能比直接平台竞争者提供更具吸引力的风险调整后回报。开发确定性编译器、实时风险管理系统和监管合规工具的公司，可能会受益于广泛采用，而无需直接面临面向消费者的平台的竞争风险。
自然语言交易自动化领域预计在未来24个月内将实现显著扩张，行业观察家预计至少还有两家顶级交易所将推出或收购类似功能。策略模板市场和社区驱动的自动化工具可能会作为相邻机会出现，尽管监管框架可能会影响其发展轨迹。
未来五年金融科技人工智能市场预测增长。
| 市场细分 | 预测期 | 预计市场规模 | 复合年增长率（CAGR） |
|---|---|---|---|
| 金融科技人工智能市场 | 2025-2033年 | 977亿美元 | 19.90% |
| 人工智能交易平台市场 | 2025-2034年 | 699.5亿美元 | 20.04% |
| 金融科技市场 | 2025-2032年 | 11,266.4亿美元 | 16.2% |
投资免责声明： 本分析基于当前市场数据和既定经济指标。预测应被视为知情分析而非预言，因为过往表现不保证未来结果。市场参与者应咨询合格的财务顾问，以获取适合其具体情况和风险承受能力的个性化投资指导。
通过自然语言界面进行的交易转型不仅仅是技术进步，它体现了金融市场的根本民主化，可能重塑全球经济中参与者的构成以及价值的流动方式。这一愿景能否实现其承诺，将在很大程度上取决于复杂技术整合的成功执行以及对不断演变的监管环境的驾驭。