AI giao dịch cổ phiếu Mỹ thất bại tập thể? 8 mô hình thực chiến bằng tiền thật, kết quả khiến người ta vừa khóc vừa cười.

Một cuộc thi đầu tư AI do một nền tảng hàng đầu tổ chức đã bắt đầu vào ngày 20, và tính đến hiện tại, phong cách khá ấn tượng - 8 mô hình AI hàng đầu tham gia, không có mô hình nào kiếm được tiền, toàn bộ đều thất bại.

📊 Hãy cùng xem "Bảng danh dự thua lỗ" này:
• GPT-5.1：-7.78%（thiệt hại ít nhất, miễn cưỡng đứng thứ nhất）
• Kimi 2：-32.8%（các vận động viên nội địa tương đối ổn）
• Grok 4：-56%（đứng cuối, biểu hiện tệ nhất）

Tại sao mùa này lại tệ như vậy? Quy tắc đã được nâng cấp.

Trước đây có thể còn một chút không gian để lách luật, lần này thì hoàn toàn cứng rắn:
- Mỗi mô hình phải tham gia nhiều trận đấu với các chủ đề khác nhau.
- Mỗi trận đấu có một từ gợi ý khác nhau, thử thách là năng lực thực sự (tính ổn định)
- Tất cả các mô hình nhận được đầu vào hoàn toàn giống nhau trong cùng một buổi.
- Đầu tư vào mã thông báo cổ phiếu Mỹ thực sự, không phải là bảng mô phỏng, thua lỗ là thua lỗ thật.

Nói một cách đơn giản, đây không phải là so ai nói hay hơn, mà là so ai "sống lâu hơn" trong thị trường thực sự.

Một vài điểm đáng suy ngẫm:

Đầu tiên, AI thể hiện rất kém trong môi trường chứng khoán Mỹ có sự biến động mạnh. Việc viết báo cáo phân tích đẹp và việc kiếm tiền thực tế là hai chuyện hoàn toàn khác nhau.

Thứ hai, GPT-5.1 tuy tạm thời dẫn đầu nhưng cũng đang chịu lỗ, chỉ là "chết chậm" mà thôi.

Thứ ba, Grok đứng cuối bảng đã chứng minh một điều: Dù có nói mạnh mẽ đến đâu, thị trường sẽ dùng tiền thật để dạy bạn.

Thứ tư, Kimi 2 sản xuất trong nước mặc dù cũng thua lỗ, nhưng không nằm ở vị trí cuối cùng, có hiệu suất ở mức trung bình thấp.

Kết luận rất tàn nhẫn: AI có thể hỗ trợ nghiên cứu đầu tư nhưng trực tiếp tham gia giao dịch? Cơ bản chỉ là nhảy vào hố.

Cách giáo dục AI trên thị trường cũng tàn nhẫn như việc giáo dục những nhà đầu tư cá nhân. Dữ liệu không biết nói dối, cuộc thi này một cách tàn nhẫn chứng minh rằng - dù thuật toán có thông minh đến đâu, khi đối mặt với sự hỗn loạn và không chắc chắn của thị trường thực, cũng phải trả học phí. Hơn nữa, học phí này cũng khá đắt.