GPT-5 lỗ hơn 64% khi giao dịch tiền mã hóa, gây nghi ngờ về năng lực dự đoán thị trường

GPT-5 lỗ nặng trong cuộc thi giao dịch tiền mã hóa, làm dấy lên nghi vấn về khả năng dự đoán thị trường của AI

Trong một cuộc thi giao dịch thực tế do nền tảng số liệu thị trường CoinGlass tổ chức, trí tuệ nhân tạo GPT-5 — được đánh giá là mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến nhất hiện nay — đã ghi nhận khoản lỗ lên tới 64,22%, tương đương 6.367 USD (khoảng 886 triệu đồng). **Kết quả này làm dấy lên nghi vấn sâu sắc về khả năng dự đoán thị trường của AI**, đặc biệt trong lĩnh vực biến động cao như tiền mã hóa.

Theo CoinGlass đưa tin ngày 24 (giờ địa phương), GPT-5 là mô hình có hiệu suất giao dịch kém nhất trong số các AI tham gia cuộc thi. Trong khi một số mô hình khác như Grok và DeepSeek lại đạt mức lợi nhuận lần lượt là +3% và +64%, **GPT-5 lại thể hiện mức giảm giá trị nhanh và mạnh nhất chỉ sau thời gian ngắn tham chiến thị trường**, khiến cộng đồng giao dịch chú ý.

Đây được xem là minh chứng rõ nét rằng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), tuy có thể vượt trội trong việc xử lý văn bản, hiểu ngữ cảnh hoặc giải quyết tình huống qua văn bản, **nhưng lại chưa đủ khả năng phản ứng với dữ liệu thời gian thực và những biến động chóng mặt của thị trường**. Với thị trường đặc thù như tiền mã hóa, nơi giá trị tài sản có thể dao động hàng chục phần trăm chỉ trong vài phút, những AI như GPT-5 — vốn dựa trên dữ liệu huấn luyện tĩnh — **khó có thể cạnh tranh về tốc độ phản xạ thị trường, phân tích sổ lệnh hay kiểm soát rủi ro**.

Các chuyên gia đánh giá rằng hiện tại những AI tổng quát như GPT-5 vẫn “giống con bạc hơn là chiến lược gia tài chính”. Điều này trái ngược với mô hình của các quỹ đầu cơ hoặc tổ chức tài chính lớn, vốn thường sử dụng **AI chuyên biệt theo từng lĩnh vực tài chính**, được huấn luyện bằng dữ liệu trực tuyến liên tục và bám sát các chiến lược đầu tư cụ thể. Tại Việt Nam và nhiều quốc gia khác, cũng đã có các ngân hàng và tập đoàn tài chính thử nghiệm mô hình AI theo hướng này để tối ưu hóa hiệu quả giao dịch.

Một yếu tố đáng lo ngại khác là việc **hiệu suất của AI giao dịch có thể mang tính ngẫu nhiên cao, gần như một trò chơi may rủi**. Ở một số điều kiện nhất định, AI có thể tạo ra lợi nhuận nhất thời, nhưng điều đó không đồng nghĩa với một chiến lược rõ ràng hay khả năng duy trì hiệu suất ổn định. Với cách hoạt động thiên về bắt chước mô hình quá khứ, **một sai lầm trong định hướng giao dịch có thể khiến AI như GPT-5 gánh chịu thiệt hại khôn lường**.

Nhiều nhận định cho rằng, trong bối cảnh hiện tại, việc giao phó ví tiền mã hóa hoặc các hoạt động giao dịch trực tiếp cho **AI dạng GPT-5 là lựa chọn cần được cân nhắc kỹ càng**. Dù chúng tỏ ra hữu ích trong việc tóm tắt thông tin hoặc xử lý ngôn ngữ, nhưng trong việc dự đoán thị trường và quản trị rủi ro, **người vẫn vượt trội hơn máy**. Để công nghệ AI thực sự trở thành **“người chơi” trên thị trường tài chính**, vẫn còn một chặng đường đầy thử thách phía trước.

Tóm lại, **GPT-5 lỗ nặng trong giao dịch tiền mã hóa đang đặt ra dấu chấm hỏi lớn cho niềm tin vào AI trong tài chính đầu tư**. Ở thời điểm hiện tại, việc AI thay thế hoàn toàn con người trong giao dịch vẫn là một khái niệm còn xa vời, cần thêm nhiều cải tiến và kiểm chứng thực tế.