Навіть якщо логіка стратегії (трендове слідування, статистичний арбітраж) однакова, різниця у способах застосування ШІ може повністю руйнувати кореляцію результатів. Традиційний кількісний аналіз — це «конкуренція на одній смузі», тоді як кількісний аналіз у епоху ШІ — це «змагання в різних вимірах». Унаслідок різниці у вимірах результати природно кардинально різняться: один заробляє, інший втрачає — виникає ситуація розколу.

Суть у тому, що застосування ШІ вже сформувало замкнуту екосистему «дані - алгоритм - обчислювальна потужність»:​
Дані: інтеграція понад 120 альтернативних джерел даних (включно з супутниками, громадською думкою, даними з блокчейну), що у 6 разів більше, ніж у традиційних інституцій;​
Алгоритми: використання двошарової системи «LLM + підкріплювальне навчання», а не одного лише машинного навчання;​
Обчислювальні ресурси: власний кластер GPU, масштаб обчислювальної потужності понад у 10 разів більший за середні інституції.​
Порівнюючи з більшістю малих і середніх інституцій, які все ще залишаються на етапі «купівлі даних + оренди обчислювальних ресурсів + налаштування моделей» — саме така «екосистемна різниця» є кінцевою причиною розходжень у результатах.​

Дані про результати кількісної індустрії 2025 року наочно підтверджують вплив різниць у застосуванні ШІ:​
Різниця у застосуванні ШІ та конкуренція стратегій
Час (досвід понад десять років проти новачків), ключові сфери (аналіз сигналів/побудова портфеля/виконання угод) та методи