Giao dịch tiền điện tử do AI điều khiển đã thua, nhưng mô hình quy mô lớn của Trung Quốc đã thắng: Khi các thuật toán bắt đầu đầu tư, thế giới RWA đang được viết lại.

RWA知识圈

特邀专栏作者

2025-11-09 07:30

Bài viết này có khoảng 2650 từ, đọc toàn bộ bài viết mất khoảng 4 phút

Trí tuệ nhân tạo (AI) của Trung Quốc đang quay trở lại toàn cầu và tính hợp lý của các thuật toán đang định hình lại giá tài sản, từ phong cách đầu tư đến logic RWA.

1. Khi AI bắt đầu được đầu tư, liệu "lý trí" của con người có còn đứng vững không?

Liệu AI có vượt trội hơn con người trong đầu tư không? AI có thực sự lý trí hơn con người không?

Đây là một đề xuất có vẻ đơn giản nhưng thực chất lại thách thức bản chất con người.

Vào tháng 10 năm nay, Jay Azhang, một kỹ sư máy tính và chuyên gia tài chính đến từ New York, đã tập hợp sáu mô hình AI hàng đầu từ cả nguồn trong nước và quốc tế để tiến hành một "thí nghiệm đầu tư"—

Ông đã phân bổ 10.000 đô la cho mỗi AI, cho phép chúng giao dịch tự do trên thị trường tiền điện tử.

Kết quả thật bất ngờ.

Thí nghiệm này đã đưa ra hai kết luận mang tính đột phá:

① AI có thể "lách luật" theo ý mình và phong cách đầu tư của nó chịu ảnh hưởng rất lớn từ những người thiết kế nó;
② Cái gọi là đầu tư hợp lý đôi khi lại không hề hợp lý chút nào.

Và điều này liên quan chính xác đến vấn đề cốt lõi của thế giới RWA:

Nếu phán đoán của AI có thể bị ảnh hưởng bởi thành kiến chủ quan, làm sao chúng ta có thể khiến máy móc định giá tài sản trong thế giới thực?

Nói cách khác, trong tương lai khi tài sản được lưu trữ trên chuỗi và giá trị có thể lập trình được, liệu AI có thể trở thành "người mai mối hợp lý" trong lĩnh vực RWA không? Thử nghiệm này có thể chỉ là bước khởi đầu.

II. Kiểm tra thực tế sáu mô hình AI chính: AI của Trung Quốc đang quay trở lại trên toàn cầu.

Đội hình tham gia thí nghiệm này có thể được mô tả là "World Cup AI":

Grok 4 (X AI, thuộc sở hữu của Musk)
Claude Sonnet 4.5 (Nhân loại)
Gemini 2.5 Pro (Google)
ChatGPT 5 (OpenAI)
DeepSeek v3.1 (Lượng tử hóa ma thuật)
Qwen3 Max (Ali Tongyi Qianwen)

Jay Azhang đã phân bổ 10.000 đô la cho mỗi AI và cho phép chúng giao dịch hoàn toàn tự động trên thị trường tiền điện tử.

Ông chọn thị trường này vì tài sản tiền điện tử có tính biến động cao và cung cấp giao dịch T+0 linh hoạt, khiến đây trở thành bài kiểm tra tốt nhất về khả năng đánh giá thời gian thực và kiểm soát rủi ro của AI.

Nói cách khác, đây là một thử thách sống còn để xem ai có thể duy trì được "lý trí" giữa sự hỗn loạn.

Tuy nhiên, kết quả một tuần sau đó khiến hầu như mọi người đều không nói nên lời—

Trí tuệ nhân tạo của phương Tây đã gần như bị đánh bại hoàn toàn, trong khi trí tuệ nhân tạo của Trung Quốc lại nổi lên như một ẩn số.

Cổ phiếu Qwen3 Max của Alibaba đóng cửa ở mức 12.231,09 đô la, với lợi nhuận 2.231,09 đô la, giành ngôi đầu.

DeepSeek v3.1, một công cụ lượng tử của Magic Square, xếp thứ hai với 10.489,23 đô la.

Ông là một ví dụ điển hình về sự lý trí và kiềm chế.

Ngược lại, những thí sinh khác thực tế đã "chảy máu hàng loạt":

Claude Sonnet đã mất hơn 3.000 đô la.

Grok 4 đã mất gần một nửa số tiền của mình.

Cổ phiếu Gemini của Google đã mất hơn một nửa giá trị do liên tục bị bán khống.

ChatGPT 5, vốn được mong đợi từ lâu, đã kết thúc ở mức thấp nhất với mức lỗ 62%, khiến tài khoản chỉ còn 3.733,54 đô la.

Nhìn chung, thực tế khắc nghiệt của thí nghiệm này thậm chí còn đáng sợ hơn:

Tổng số tiền đầu tư là 60.000 đô la, nhưng cuối cùng chỉ thu hồi được 43.171,62 đô la.

Tổng thiệt hại vượt quá 28%.

Nói cách khác, ngay cả những cụm AI mạnh nhất hiện nay cũng không thể vượt qua được Bitcoin.

Nhưng chính vì điều này mà "bài kiểm tra tính hợp lý của AI" này đã cho phép chúng ta nhìn thấy một tầng sự thật sâu sắc hơn:

AI không thực sự khách quan.

Phong cách, sở thích và thậm chí cả "tâm trạng" của nó đều chịu ảnh hưởng sâu sắc bởi logic thiết kế.

Đằng sau những thuật toán có vẻ lạnh lùng chính là sự phản chiếu bản chất con người.

DeepSeek: Một AI được "kiềm chế" như con người.

DeepSeek thể hiện tư duy "giao dịch theo xu hướng" hiếm có.

Nó chỉ thực hiện 17 giao dịch trong 9 ngày, là ít nhất trong số tất cả các AI.

Nhưng sức mạnh của nó nằm ở độ chính xác: 16 vị thế mua và 1 vị thế bán, hoàn toàn phù hợp với nhịp độ phục hồi chung của thị trường.

Chiến lược cốt lõi của nó là "tổn thất nhỏ, lợi nhuận lớn"—

Mục tiêu lợi nhuận trung bình là 11,39%, mức dừng lỗ chỉ là -3,52% và tỷ lệ lãi/lỗ cao tới 3,55.

Điều này giống như một nhà đầu tư "biết cách chờ đợi", tránh giao dịch mù quáng và thường xuyên.

Điều thậm chí còn tuyệt vời hơn là nó sẵn sàng giữ nguyên vị thế trong gần 49 giờ, bám sát xu hướng ngay cả khi có biến động.

Đây chính là hiện thân của đầu tư hợp lý.

Lý trí không phải là sự thờ ơ, mà là "biết khi nào nên giữ im lặng".

Qwen3: Một AI hung hăng dám đầu tư mạnh mẽ

Ngược lại, Qwen3 lại thể hiện một phong cách khác: hung hãn nhưng có tỷ lệ thắng cao.

Tỷ lệ đòn bẩy của nó lên tới 5,6 lần và một vị thế duy nhất thường đạt tới giới hạn trên là 25 lần.

Chiến lược "rủi ro cao, lợi nhuận cao" này đã tăng gấp đôi lợi nhuận.

Tuy nhiên, điều này cũng mang lại nhiều biến động và thoái lui mạnh mẽ hơn.

Đồng Nghi Thiên Văn giống như một thương nhân có “nhân tính” – dám đánh cược và biết cách giữ vững vị thế thua lỗ, nhưng không phải lúc nào cũng thắng được.

Hiệu suất của nó cho chúng ta biết rằng AI cũng có thể có tính cách, sở thích và thậm chí là "lòng tham và sự sợ hãi".

Grok và Gemini: Cái giá của đức tin

Mô hình Grok của Musk hoạt động cực kỳ tốt trong giai đoạn đầu, thậm chí có thời điểm tạo ra lợi nhuận vượt quá 50%.

Tuy nhiên, sự suy giảm sau đó rất nghiêm trọng và cuối cùng, công ty chỉ đạt được mức hòa vốn.

Vấn đề là nó tập trung vào việc mua Dogecoin (DOGE) với đòn bẩy 10x.

Rõ ràng, AI đã kế thừa niềm tin của người sáng lập.

Gemini của Google đưa điều này lên một tầm cao mới: họ bán khống tất cả các tài sản tiền điện tử một cách tàn nhẫn, điều này phù hợp với quan điểm bi quan về tiền điện tử của Google, công ty sáng tạo ra AI.

Kết quả là, lý trí trở thành sự bướng bỉnh—lý trí được thay thế bằng lập trường.

III. Các thí nghiệm đầu tư AI cho chúng ta biết điều gì: Thuật toán cũng có "tính cách".

Để đảm bảo tính công bằng, Jay Azhang đã đảm bảo rằng tất cả các mô hình AI đều nhận được cùng một dữ liệu thị trường:

Giá, đường trung bình động, MACD, RSI và tỷ lệ tài trợ đều giống hệt nhau.

Họ không thể kết nối Internet, cũng không thể truy cập tin tức hoặc thông tin cảm xúc.

Mặc dù vậy, mỗi AI lại theo đuổi một quỹ đạo đầu tư hoàn toàn khác nhau.

Điều này có nghĩa là AI không khách quan.

Nó phản ánh thế giới quan, sở thích và định hướng rủi ro của nhà thiết kế.

Cũng giống như các nhà đầu tư trong xã hội loài người được chia thành những người bảo thủ, cấp tiến, theo xu hướng và nhà đầu tư giá trị,

Các phong cách đầu tư vào AI cũng đa dạng và thậm chí còn khuếch đại những thành kiến logic cơ bản.

Đây chính xác là thách thức mới mà RWA (Tài sản thực tế trên chuỗi) phải đối mặt.

IV. Từ mã hóa đến RWA: AI có thể tham gia vào "Định giá tài sản thông minh" như thế nào?

Bản chất của RWA là đưa các tài sản thực tế (trái phiếu, bất động sản, tác phẩm nghệ thuật, tín chỉ carbon, v.v.) vào blockchain.

Và nó cho phép định giá, thanh khoản và thanh toán tự động trên blockchain.

Và AI chính là "bộ não" của quá trình này.

Hãy tưởng tượng thế này:

Khi AI có thể đọc lãi suất toàn cầu, giá bất động sản và báo cáo tài chính của công ty theo thời gian thực,

Nó có thể tạo ra điểm rủi ro động cho từng tài sản RWA;

Khi AI học được thói quen giao dịch trên chuỗi, nó có thể xác định tính thanh khoản thực sự của một tài sản.

Khi AI hiểu được sở thích rủi ro của người dùng, nó thậm chí có thể tự động cấu hình danh mục đầu tư RWA.

AI không còn chỉ là "robot giao dịch tiền điện tử" nữa mà là một mô-đun cơ bản trong hệ sinh thái RWA có thể thực hiện "mô hình hóa tín dụng", "kiểm soát rủi ro" và "tư vấn robot".

Điều này có nghĩa là thế giới đầu tư trong tương lai có thể không còn do con người thống trị nữa.

Thay vào đó, nó được thực hiện trên chuỗi bởi một nhóm các hệ thống AI có khả năng "học".