Tại sao các bot giao dịch AI khó nhận được sự chấp thuận? Lợi thế tổ chức và rủi ro trách nhiệm pháp lý tiết lộ sự thật về giao dịch tiền điện tử

Tin tức Gate News, ngày 17 tháng 3, mặc dù liên tục xuất hiện các trường hợp “Robot giao dịch AI kiếm lợi hàng triệu USD” trên thị trường, nhưng các công ty công nghệ chính thống và phòng thí nghiệm tiên phong vẫn chưa chính thức tham gia vào lĩnh vực này. Những tranh luận về giá trị thực của trí tuệ nhân tạo trong giao dịch tiền mã hóa ngày càng mở rộng.

Một số nhà giao dịch sử dụng mô hình Claude của Anthropic để xây dựng công cụ giao dịch tự động, nhằm đạt lợi nhuận ngắn hạn trong dự đoán thị trường và giao dịch trên chuỗi. Tuy nhiên, Haseeb Qureshi, đối tác quản lý của Dragonfly Capital, chỉ ra rằng các mô hình này dựa trên nhiều giả định không vững chắc, bao gồm khả năng các nhà đầu tư nhỏ lẻ có thể chiến thắng dài hạn các tổ chức lớn, và các mô hình tổng quát có thể duy trì khả năng khai thác chênh lệch liên tục.

Trước hết, rủi ro trách nhiệm pháp lý trở thành trở ngại chính khiến các công ty công nghệ chần chừ tham gia. Một khi mô hình AI gặp sai sót nghiêm trọng trong giao dịch thực tế, chẳng hạn như thực hiện sai lệnh đòn bẩy hoặc chuyển đổi tài sản, thiệt hại về pháp lý và uy tín tiềm năng sẽ vượt xa lợi ích thu được. Ngược lại, hiện tại AI trong lĩnh vực blockchain chủ yếu được sử dụng để kiểm tra an toàn, như phát hiện lỗ hổng hợp đồng thông minh, chứ không trực tiếp tham gia quản lý tài sản.

Thứ hai, cấu trúc thị trường quyết định chiến lược khó duy trì hiệu quả lâu dài. Logic giao dịch dựa trên mô hình tổng quát về cơ bản là công khai, điều này có nghĩa là bất kỳ chiến lược có lợi nhuận nào cũng có thể bị các tổ chức nhanh chóng sao chép và mở rộng. Các tổ chức định lượng lớn như Jane Street có hạ tầng độ trễ thấp và quy mô vốn lớn hơn, có thể rút ngắn không gian khai thác chênh lệch trong thời gian cực ngắn, khiến các nhà giao dịch nhỏ lẻ khó duy trì lợi thế.

Ngoài ra, giả thuyết về “AI tự kiếm tiền” cũng đối mặt với thách thức thực tế. Do khả năng của các mô hình ngày càng đồng nhất, các ví dụ AI quy mô lớn không thể tạo ra lợi thế cạnh tranh khác biệt, dù trong cung cấp dịch vụ hay tạo ra chiến lược kinh doanh, đều khó thoát khỏi việc xuất ra kết quả đồng nhất. Điều này trái ngược với ý tưởng về “lợi thế thông tin độc đáo” của Peter Thiel, được xem là nguồn thành công quan trọng trong kinh doanh.

Dù hiện tại một số robot giao dịch trên chuỗi vẫn có thể đạt lợi nhuận nhất thời, nhưng khi nhiều vốn và công nghệ hơn tham gia, lợi thế này có thể nhanh chóng bị pha loãng. Các phân tích cho rằng, trong môi trường cạnh tranh cao tần và độ trễ thấp, bên nắm giữ hạ tầng và vốn sẽ chiếm ưu thế, còn các nhà giao dịch thông thường dựa vào mô hình AI tổng quát để duy trì lợi nhuận ngày càng khó khăn.