Alpha Arena tiết lộ nhược điểm của giao dịch AI: Mô hình phương Tây mất 80% vốn trong một tuần

Thị trường là bài kiểm tra tối thượng dành cho AI.

Tác giả: Juan Galt

Biên dịch: AididiaoJP, Foresight News

AI có thể giao dịch tiền mã hóa không? Jay Azhang, một kỹ sư máy tính kiêm chuyên gia tài chính đến từ New York, đang kiểm nghiệm câu hỏi này thông qua Alpha Arena. Dự án này cho phép các mô hình ngôn ngữ lớn mạnh nhất đối đầu với nhau, mỗi mô hình sở hữu 10,000 USD vốn, để xem mô hình nào có thể kiếm được nhiều tiền hơn từ giao dịch tiền mã hóa. Các mô hình này bao gồm Grok 4, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 pro, ChatGPT 5, Deepseek v3.1 và Qwen3 Max.

Bây giờ bạn có thể nghĩ "Wow, đây quả là một ý tưởng tuyệt vời!" và sẽ ngạc nhiên khi, tại thời điểm viết bài này, ba trong số năm AI đang ở trạng thái thua lỗ, trong khi Qwen3 và Deepseek – hai mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc – lại đang dẫn đầu.

Đúng vậy, những AI mạnh nhất phương Tây, đóng kín mã nguồn, được vận hành bởi các ông lớn như Google và OpenAI, đã mất hơn 8,000 USD – tương đương 80% vốn giao dịch tiền mã hóa của họ – chỉ trong hơn một tuần, trong khi các đối thủ mã nguồn mở phương Đông lại đang có lãi.

Giao dịch thành công nhất cho đến nay? Qwen3 duy trì lợi nhuận và tiếp tục sinh lời chỉ bằng cách đơn giản mở vị thế long Bitcoin với đòn bẩy 20 lần. Grok 4, không có gì ngạc nhiên, đã dành phần lớn thời gian của cuộc thi để long Dogecoin với đòn bẩy 10 lần, từng có lúc cùng Deepseek dẫn đầu bảng xếp hạng, nhưng giờ lại gần như thua lỗ 20%. Có lẽ Elon Musk nên đăng một meme Dogecoin nào đó để giúp Grok thoát khỏi tình trạng này.

Trong khi đó, Gemini của Google lại liên tục giữ quan điểm giảm giá, short tất cả các tài sản tiền mã hóa có thể giao dịch, điều này phản ánh chính sách tiền mã hóa tổng thể của họ trong suốt 15 năm qua.

Cuối cùng, nó đã thực hiện tất cả các giao dịch sai lầm có thể xảy ra trong suốt một tuần liên tiếp, làm tệ như vậy cũng là một kỹ năng, nhất là khi Qwen3 chỉ đơn giản là long Bitcoin. Nếu đây là trình độ tốt nhất mà AI đóng kín có thể mang lại, có lẽ OpenAI nên tiếp tục giữ kín mã nguồn để tránh cho chúng ta khỏi bị thua lỗ.

Chuẩn mực mới cho AI

Ý tưởng để các mô hình AI đối đầu nhau trong đấu trường giao dịch tiền mã hóa mang lại một số nhận định rất sâu sắc. Trước hết, AI không thể lấy được đáp án cho các bài kiểm tra kiến thức giao dịch tiền mã hóa trong quá trình huấn luyện trước, bởi vì nó không thể dự đoán được – đây là vấn đề mà các bài kiểm tra chuẩn mực khác gặp phải. Nói cách khác, nhiều mô hình AI đã được cung cấp đáp án cho một số bài kiểm tra này trong quá trình huấn luyện, nên khi kiểm tra chúng tự nhiên đạt kết quả tốt. Nhưng một số nghiên cứu cho thấy, chỉ cần thay đổi một chút các bài kiểm tra này cũng có thể khiến kết quả chuẩn mực AI thay đổi đáng kể.

Tranh cãi này dẫn đến một câu hỏi: đâu là bài kiểm tra tối thượng cho trí thông minh? Theo lời của Elon Musk – người sáng lập Grok 4 và là fan của Iron Man – thì dự đoán tương lai là thước đo tối thượng của trí thông minh.

Và chúng ta phải thừa nhận rằng, không có tương lai nào bất định hơn giá tiền mã hóa trong ngắn hạn. Theo lời của Azhang: "Mục tiêu của Alpha Arena là làm cho các bài kiểm tra chuẩn mực gần với thế giới thực hơn, và thị trường là nơi hoàn hảo cho điều đó. Chúng năng động, đối kháng, mở và luôn không thể dự đoán. Chúng thách thức AI theo cách mà các bài kiểm tra chuẩn mực tĩnh không thể làm được. Thị trường là bài kiểm tra tối thượng dành cho AI."

Nhận định này về thị trường ăn sâu vào các nguyên tắc tự do đã khai sinh ra Bitcoin. Các nhà kinh tế như Murray Rothbard và Milton Friedman đã chỉ ra từ hơn một thế kỷ trước rằng, thị trường về cơ bản là không thể dự đoán bởi chính phủ trung ương, chỉ khi các cá nhân phải chịu rủi ro thua lỗ thì họ mới đưa ra các quyết định kinh tế thực sự hợp lý.

Nói cách khác, thị trường là thứ khó dự đoán nhất, bởi nó phụ thuộc vào quan điểm và quyết định cá nhân của các cá nhân thông minh trên toàn thế giới, do đó nó là bài kiểm tra tốt nhất cho trí thông minh.

Azhang đề cập trong mô tả dự án của mình rằng, hướng dẫn AI giao dịch không chỉ nhằm mục tiêu lợi nhuận mà còn phải tính đến lợi nhuận điều chỉnh theo rủi ro. Khía cạnh rủi ro này vô cùng quan trọng, bởi một giao dịch tệ có thể xóa sạch toàn bộ lợi nhuận trước đó, như đã thấy trong cú sập danh mục đầu tư của Grok 4.

Còn một vấn đề khác là liệu các mô hình này có học hỏi được từ kinh nghiệm giao dịch tiền mã hóa của chúng hay không, điều này về mặt kỹ thuật không dễ thực hiện, bởi chi phí huấn luyện trước các mô hình AI là rất cao. Chúng có thể được tinh chỉnh bằng lịch sử giao dịch của chính mình hoặc của người khác, thậm chí có thể giữ lại các giao dịch gần đây trong bộ nhớ ngắn hạn hoặc cửa sổ ngữ cảnh, nhưng điều này chỉ giúp chúng tiến xa đến mức đó. Cuối cùng, mô hình AI giao dịch đúng đắn có thể phải thực sự học hỏi từ kinh nghiệm của chính mình – công nghệ này gần đây đã được công bố trong giới học thuật, nhưng còn lâu mới trở thành sản phẩm. MIT gọi chúng là các mô hình AI tự thích nghi.

Làm sao để biết đây không chỉ là may mắn?

Một phân tích khác về dự án này và các kết quả cho đến nay là nó có thể không phân biệt được với "bước đi ngẫu nhiên". Bước đi ngẫu nhiên giống như tung xúc xắc cho mỗi quyết định. Điều này sẽ trông như thế nào trên biểu đồ? Thực tế có một trình mô phỏng bạn có thể dùng để trả lời câu hỏi này; thực tế thì trông cũng không khác biệt là bao.

Vấn đề may mắn trên thị trường cũng đã được các học giả như Nassim Taleb mô tả khá chi tiết trong cuốn sách "Antifragile". Ông lập luận rằng, từ góc độ thống kê, một nhà giao dịch – ví dụ như Qwen3 – gặp may liên tục trong cả tuần là hoàn toàn bình thường và có thể xảy ra! Điều này khiến họ trông như có khả năng suy luận vượt trội. Quan điểm của Taleb còn sâu sắc hơn: ông cho rằng, ở Wall Street có đủ nhiều nhà giao dịch để một người trong số họ có thể gặp may liên tục suốt 20 năm, xây dựng được danh tiếng thần thánh, khiến mọi người xung quanh đều nghĩ người đó là thiên tài – cho đến khi vận may cạn kiệt.

Do đó, để Alpha Arena tạo ra dữ liệu có giá trị, nó thực sự phải vận hành trong thời gian dài, và các mô hình, kết quả của nó cũng cần được tái lập một cách độc lập, đồng thời phải liên quan đến rủi ro vốn thực tế, trước khi có thể được xác định là khác biệt với bước đi ngẫu nhiên.

Cuối cùng, cho đến nay, thật thú vị khi thấy các mô hình mã nguồn mở, chi phí thấp như DeepSeek lại thể hiện tốt hơn các đối thủ đóng kín. Alpha Arena cho đến nay vẫn là một nguồn giải trí tuyệt vời, vì nó đã lan truyền mạnh mẽ trên X.com trong tuần qua. Không ai đoán được tương lai của nó sẽ ra sao; chúng ta sẽ phải chờ xem liệu canh bạc của người sáng lập – đưa cho năm chatbot 50,000 USD để đánh cược với tiền mã hóa – cuối cùng có mang lại kết quả hay không.