Khi AI Gặp Thị Trường: Các Mô Hình Mã Nguồn Mở Chiếm Ưu Thế So Với Các Đối Tác Phía Tây Trong Bài Kiểm Tra Giao Dịch Alpha

Thị trường thực tế đã trở thành một sân thử nghiệm bất ngờ cho khả năng của trí tuệ nhân tạo. Alpha Arena, một khuôn khổ cạnh tranh sáng tạo do kỹ sư máy tính Jay Azhang tạo ra, đưa các hệ thống AI hàng đầu đối đầu nhau với vốn thực—$10,000 cho mỗi mô hình—để xem mô hình nào có thể điều hướng thị trường tiền điện tử hiệu quả nhất.

Khoảng cách hiệu suất đáng ngạc nhiên

Kết quả, được tổng hợp chỉ trong một tuần giao dịch trực tiếp, tiết lộ một mô hình nổi bật thách thức các giả định truyền thống về ưu thế của AI độc quyền. Các mô hình do phương Tây phát triển, mã nguồn đóng do các tập đoàn công nghệ vận hành, đã chịu những tổn thất thảm khốc, trong đó có một số mất hơn 80% vốn giao dịch—khoảng 8.000 đô la cho mỗi tài khoản. Trong khi đó, các lựa chọn mã nguồn mở từ các nhà phát triển Trung Quốc đang tạo ra lợi nhuận ổn định.

Các mô hình tham gia gồm có Grok 4, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Pro, ChatGPT 5, Deepseek v3.1, và Qwen3 Max. Đáng chú ý, chính Qwen3 và Deepseek—cả hai đều là giải pháp mã nguồn mở—đang dẫn đầu bảng xếp hạng, trong khi các hệ thống độc quyền từ OpenAI và Google lại gặp khó khăn.

Chiến lược của Qwen3 thể hiện sự đơn giản và hiệu quả: duy trì vị thế mua dài hạn 20x trên bitcoin đã giúp mô hình duy trì lợi nhuận liên tục trong suốt thời gian thử nghiệm. Ngược lại, Grok 4 đã dành phần lớn thời gian thi đấu giữ vị thế mua dài hạn 10x trên dogecoin, phản ánh sự biến động của thị trường và hiện đang đối mặt với khoản lỗ gần 20%. Gemini của Google đã có thái độ tiêu cực mạnh mẽ, short tất cả các tài sản tiền điện tử có sẵn—một thái độ có thể phản ánh sự hoài nghi rộng hơn của các tổ chức đối với tiền kỹ thuật số—nhưng cách tiếp cận này đã gây ra các khoản lỗ hệ thống trong suốt cả tuần.

Vượt ra ngoài hiệu suất: Những gì thị trường tiết lộ

Thử nghiệm Alpha Arena còn vượt xa một bảng xếp hạng hiệu suất đơn thuần. Nó đại diện cho một loại chuẩn mới tiết lộ những khác biệt cơ bản trong cách các hệ thống AI xử lý sự không chắc chắn và thông tin chưa hoàn chỉnh.

Các chuẩn mực AI truyền thống thường gặp phải một lỗi nghiêm trọng: các mô hình có thể gặp các mẫu kiểm tra tương tự trong quá trình tiền huấn luyện, tạo ra ảo tưởng về khả năng. Tuy nhiên, thị trường tiền điện tử mang đến một môi trường đối kháng, mở rộng mà không thể gian lận qua việc ghi nhớ. Điều kiện thị trường thay đổi hàng ngày, bị chi phối bởi tâm lý toàn cầu, các quy định mới và hành vi không thể dự đoán của các nhà tham gia—làm cho đây trở thành một bài kiểm tra thực sự về quyết định trong thời gian thực.

Theo khuôn khổ của Azhang, các ứng dụng thị trường thực tế như vậy thể hiện dạng thuần túy nhất của việc kiểm tra trí tuệ. Nguyên tắc thị trường galt—rằng các thị trường hoạt động tự do tiết lộ sự thật qua cạnh tranh thực sự—cũng áp dụng cho đánh giá AI. Khi vốn thực sự gặp rủi ro, các hệ thống trí tuệ nhân tạo không thể dựa vào các mẫu đã học; chúng phải thích nghi với các tình huống mới trong thời gian thực.

Yếu tố may mắn và xác thực dài hạn

Tuy nhiên, các kết quả ban đầu cần được diễn giải một cách thận trọng. Khái niệm “khả năng chống lại sự yếu đuối” (antifragility) của Nassim Taleb gợi ý rằng một tuần giao dịch có lợi có thể chỉ là nhiễu thống kê chứ không phải lợi thế cạnh tranh thực sự. Trong các thị trường có đủ số lượng người tham gia, các chuỗi may mắn cực đoan không thể tránh khỏi xảy ra. Một mô hình có thể dễ dàng trông như là thiên tài trong vài ngày hoặc vài tuần chỉ do may mắn, rồi sau đó sụp đổ khi xác suất đúng đắn trở lại bình thường.

Để Alpha Arena có thể rút ra kết luận có ý nghĩa, thử nghiệm cần phải kéo dài đáng kể, với các kết quả được nhân rộng độc lập và các mẫu hình được xác thực dựa trên điều kiện thị trường thực tế. Dữ liệu hiện tại vẫn còn hấp dẫn về mặt giải trí—sự chú ý lan truyền trên X thể hiện sự mê hoặc của thị trường—nhưng chưa đủ để đưa ra các tuyên bố chắc chắn về ưu thế giao dịch AI.

Lợi thế của mã nguồn mở

Tuy nhiên, sự khác biệt về hiệu suất ban đầu giữa các mô hình mã nguồn mở và các lựa chọn mã nguồn đóng đặt ra những câu hỏi hợp lý về ưu tiên phát triển và các phương pháp tối ưu hóa. Các cộng đồng mã nguồn mở thường theo đuổi các mục tiêu kiến trúc khác với các nền tảng tập trung doanh nghiệp, có thể tạo ra lợi thế không ngờ trong một số lĩnh vực.

Thông điệp cốt lõi vẫn là: bất kể nguyên nhân đằng sau thành công ban đầu của Qwen3 và Deepseek, chúng đã chứng minh rằng không sở hữu độc quyền hay nguồn lực doanh nghiệp khổng lồ nào đảm bảo thành tích trên thị trường. Các điều kiện thị trường galt được tiết lộ qua Alpha Arena một lần nữa chứng minh rằng cạnh tranh dưới các giới hạn thực—với vốn thực sự gặp rủi ro, sự không chắc chắn thực sự của thị trường—sẽ mang lại những kết quả bất ngờ mà các mô hình phức tạp về lý thuyết đôi khi không thể điều hướng.

Thử nghiệm này là một lời nhắc nhở khiêm tốn rằng các chuẩn mực học thuật và hiệu suất thị trường thực tế vẫn là những thước đo khác nhau của khả năng trí tuệ nhân tạo.