Trong khi bữa tiệc cổ phiếu AI vẫn tiếp diễn, bằng chứng thực nghiệm đang bắt đầu cho thấy cuộc cách mạng công nghệ có giới hạn của nó. Hiện tại, thị trường đang định giá theo kịch bản tốt nhất. Nhưng rủi ro ngày càng cao. Nếu bạn có khoản đầu tư vào AI, bạn cần phải chuẩn bị sẵn sàng.
Mọi người đều tin rằng tương lai của đầu tư sẽ bị chi phối bởi trí tuệ nhân tạo. Các mô hình mới hứa hẹn sẽ đưa ra quyết định tốt hơn và kiếm tiền một cách ổn định. Tuy nhiên, một thử nghiệm gần đây đã cho kết quả thực sự đáng ngạc nhiên.
Vào cuối năm ngoái, một thử nghiệm đã được tiến hành, lẽ ra phải xuất hiện trên trang nhất của mọi tờ báo tài chính nhưng gần như không được chú ý, và kết luận của nó chỉ mới bắt đầu được thảo luận một cách nghiêm túc. Một phòng thí nghiệm nghiên cứu có tên "Nof1" đã tổ chức "Alpha Arena": họ cấp 10.000 đô la vốn thực cho sáu mô hình AI tiên tiến nhất thế giới—ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, DeepSeek và Qwen—và để chúng tự hoạt động trên thị trường tiền điện tử trong hai tuần. Không có sự can thiệp của con người. Tất cả các hoạt động đều công khai và có thể kiểm toán được.
Kết quả: bốn trong số sáu mô hình cuối cùng bị thua lỗ. GPT-5, mô hình ngôi sao của OpenAI, đã mất hơn 60% số vốn. Gemini, mô hình của Google, đã mất hơn một nửa. Tỷ lệ thành công của tất cả các mô hình chỉ dao động quanh mức 25% đến 30%, và một phần lớn khoản lỗ đến từ một điều rất con người: giao dịch quá mức, trả hoa hồng quá cao và sử dụng đòn bẩy mà không kiểm soát rủi ro.
Còn hai mô hình chiến thắng thì sao? Đây là chi tiết thú vị nhất. Khi họ lặp lại thử nghiệm vài tuần sau—lần này là với cổ phiếu Mỹ như Tesla, NVIDIA và Microsoft—những người chiến thắng ở vòng đầu tiên đã không lặp lại thành công của họ: họ kết thúc trong sắc đỏ, cùng với hầu hết tất cả các mô hình khác. Trong thống kê, điều đó có một cái tên: khi người thắng một vòng không thể lặp lại ở vòng tiếp theo, thứ bạn đang đo lường không phải là kỹ năng. Đó là sự may mắn.
Trong khi đó, trên mạng xã hội X, có vô số tài khoản nói với bạn rằng "người nào đó đã xây dựng một bot với ChatGPT trong năm phút và đang kiếm hàng triệu đô la." Nhưng dữ liệu lại nói ngược lại, và hiểu được lý do tại sao là một trong những chìa khóa để suy nghĩ về những gì có thể xảy ra với cổ phiếu trong lĩnh vực nóng nhất của thị trường.
Lời hứa ngầm của AI ứng dụng vào giao dịch là thế này: một cỗ máy xử lý nhiều thông tin hơn bất kỳ con người nào sẽ có thể tìm ra những cơ hội mà con người không nhìn thấy. Thử nghiệm cho thấy, ít nhất là hiện tại, điều đó không xảy ra.
Rào cản vô hình: thông tin không phải là phán đoán
Tại sao nó thất bại? Đây là phát hiện thú vị nhất, và nó đến từ một nghiên cứu khác. Một nhóm các nhà nghiên cứu từ Princeton và các trường đại học khác đã thiết lập CryptoBench, một bài kiểm tra được thiết kế bởi các nhà phân tích chuyên nghiệp để đo lường mức độ hiệu quả của các mô hình này trên thị trường thực. Họ chia các nhiệm vụ thành hai nhóm: "truy xuất thông tin" (giá của X là bao nhiêu?, giao thức đó có bao nhiêu vốn?) và "dự đoán" (điều gì sẽ xảy ra với cái này?).
Sự tương phản thật rõ rệt. GPT-5 đã trả lời đúng gần 6 trên 10 câu hỏi truy xuất thông tin. Trong các câu hỏi dự đoán, tỷ lệ này là dưới 1 trên 10. Cùng một mô hình xuất sắc trong việc tìm kiếm dữ liệu lại sụp đổ khi phải đưa ra quyết định trong điều kiện không chắc chắn.
Đó là rào cản vô hình. Các mô hình ngôn ngữ rất xuất sắc trong việc truy xuất, tóm tắt và tổ chức thông tin đã tồn tại. Nhưng đầu tư không phải là một vấn đề về thông tin: nó là một vấn đề về "phán đoán". Đó là việc quyết định mức độ rủi ro khi dữ liệu còn mơ hồ, là không giao dịch quá mức, là chấp nhận rằng bạn không biết điều gì sẽ xảy ra và định vị quy mô vị thế cho phù hợp. Những gì các nhà đầu tư chuyên nghiệp gọi là quản lý rủi ro—và là thứ phân biệt nhà đầu tư với con bạc—chính là nơi các mô hình thất bại.
"Nhưng lần này có lợi nhuận"
Ở đây chúng ta kết nối với câu hỏi quan trọng đối với danh mục đầu tư của bạn. Lập luận được lặp đi lặp lại nhiều nhất để biện minh cho định giá của lĩnh vực công nghệ là: "đây không phải là bong bóng dot-com, bởi vì bây giờ có lợi nhuận thực sự." Và điều đó đúng—nhưng chỉ đúng một phần. Đáng để xem xét những khoản lợi nhuận đó đến từ đâu.
Một phần rất lớn đến từ chi tiêu vốn (capex) của các gã khổng lồ công nghệ. Microsoft, Amazon, Google và Meta có kế hoạch đầu tư hơn 600 tỷ đô la vào cơ sở hạ tầng AI vào năm 2026, so với khoảng 380 tỷ đô la vào năm 2025. Để dễ hình dung: đó là số tiền tương đương với GDP của Argentina, được chi trong một năm duy nhất, chủ yếu cho các trung tâm dữ liệu và chip.
Và có một chi tiết thứ hai: phần lớn số tiền đó luân chuyển trong một vòng khép kín. NVIDIA cam kết đầu tư hàng trăm triệu đô la vào OpenAI; OpenAI ký hợp đồng với Oracle để sử dụng các trung tâm dữ liệu của họ; và Oracle, đến lượt mình, lại lấp đầy các trung tâm dữ liệu đó bằng chip NVIDIA. Cùng một số tiền quay vòng giữa những người chơi giống nhau, và trong mỗi vòng quay, nó được ghi nhận là thu nhập của ai đó. Trong thuật ngữ chuyên ngành, nó được gọi là "nền kinh tế tuần hoàn AI," và ngày càng có nhiều nhà phân tích tự hỏi điều gì sẽ xảy ra nếu một mắt xích trong chuỗi đó bị đứt.
Vấn đề không phải là lợi nhuận là giả. Vấn đề là chúng phụ thuộc vào việc các gã khổng lồ tiếp tục chi tiêu ở mức độ này. Và ở đây chúng ta quay lại điều đã thấy ở trên: khoản chi tiêu đó được biện minh bởi kỳ vọng rằng AI sẽ biến đổi mọi thứ. Nếu những giới hạn được thể hiện qua các thử nghiệm này—xuất sắc trong xử lý thông tin, yếu kém trong phán đoán—trở nên vững chắc trong nhận thức của thị trường, các hội đồng quản trị của những công ty đó sẽ phải đối mặt với áp lực từ các cổ đông để điều chỉnh giảm chi tiêu vốn. Và nếu chi tiêu vốn giảm, chuỗi thu nhập đang duy trì định giá của ngành hôm nay sẽ suy yếu nhanh chóng.
Chúng ta làm gì với điều này?
Ba ý tưởng cụ thể. Thứ nhất, nếu bạn có một phần lớn danh mục đầu tư tập trung vào công nghệ Mỹ—và nếu bạn đầu tư vào S&P 500, bạn có, bởi vì một số ít công ty chiếm một phần rất lớn của chỉ số—đây là thời điểm tốt để xem xét lại sự tập trung đó.
Thứ hai, chỉ số cần theo dõi không phải là giá của NVIDIA: đó là "hướng dẫn chi tiêu vốn" của Microsoft, Amazon, Google và Meta trong mỗi báo cáo thu nhập. Ngày mà một trong số họ điều chỉnh giảm kế hoạch đầu tư, thị trường sẽ đọc được thông điệp ngay lập tức. Đó là dữ liệu báo trước sự thay đổi của chu kỳ, không phải dữ liệu xác nhận nó.
Thứ ba, hãy nghi ngờ bất kỳ sản phẩm nào hứa hẹn mang lại lợi nhuận tự động cho bạn bằng AI. Nếu những mô hình tiên tiến nhất hành tinh, với các nhóm nghiên cứu hàng đầu đứng sau, vẫn thua lỗ khi tự hoạt động, thì cái bot mà họ bán cho bạn trên Telegram sẽ không phải là ngoại lệ. Công nghệ có thể là một công cụ tuyệt vời để xử lý thông tin—phán đoán, hiện tại, vẫn do bạn hoặc một chuyên gia cung cấp.
Tóm lại, thử nghiệm áp dụng vào lĩnh vực giao dịch là một ví dụ cụ thể về một điều ngày càng rõ ràng: những giới hạn của trí tuệ nhân tạo. Những người trong chúng ta sử dụng nó hàng ngày nhận thấy nó thiếu "phán đoán" và "sáng tạo" mà con người có cho bất kỳ nhiệm vụ nào liên quan đến tư duy phản biện.
Cuộc cách mạng công nghệ là có thật, và nhiều nhiệm vụ được thực hiện thủ công ngày nay sẽ được tự động hóa.
Nhưng có lẽ, sau tất cả, ngày AI thay thế tất cả chúng ta còn xa hơn chúng ta nghĩ. Và điều quan trọng là thị trường đang không định giá cho kịch bản đó.
Được đăng tại @InversoresClub: https://clubdeinversores.com/se-viene-la-noche-para-la-ia-lo-que-un-experimento-con-plata-real-revelo-sobre-sus-limites/
