Cuộc trò chuyện với người đứng đầu bộ phận AI của Bitget: Giao dịch AI có thể tiến gần vô hạn tới điểm số cao, nhưng không thể đạt được 100 điểm
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Cuộc trò chuyện với người đứng đầu bộ phận AI của Bitget: Giao dịch AI có thể tiến gần vô hạn tới điểm số cao, nhưng không thể đạt được 100 điểm
Tiến sĩ Bill trình bày quá trình tiến hóa của Bitget từ việc tổng hợp thông tin sang hỗ trợ giao dịch cá nhân hóa: lấy Agent làm trung tâm để xây dựng bộ nhớ dài hạn và hồ sơ đánh giá rủi ro, đồng thời cân bằng giữa tối ưu chi phí đa mô hình và cách ly bảo mật nghiêm ngặt.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tập podcast này tập trung vào chiến lược phát triển sản phẩm giao dịch AI của Bitget. Tiến sĩ Bill – người đứng đầu mảng AI tại Bitget – đã chia sẻ hành trình chuyển đổi từ nghiên cứu và ứng dụng AI truyền thống sang lĩnh vực tiền mã hóa, đồng thời giới thiệu hệ thống chi tiết về quá trình cải tiến sản phẩm giao dịch AI của Bitget trong hơn một năm qua: từ việc ban đầu hỗ trợ người dùng nắm bắt thông tin thị trường, tổng hợp tin tức và tín hiệu; đến việc kết hợp dữ liệu lịch sử giao dịch của người dùng để xây dựng hồ sơ rủi ro và đưa ra đề xuất cá nhân hóa; và sau đó là nỗ lực giảm rào cản sử dụng AI trong giao dịch thông qua các giải pháp như Agent Hub, tích hợp trên Telegram và mô hình tương tác tương tự Claude Code.
Cuộc phỏng vấn cũng thảo luận về giới hạn của AI trong giao dịch: hiện tại, AI đã có thể nâng cao đáng kể hiệu quả xử lý thông tin và hỗ trợ ra quyết định cho người dùng phổ thông, song vẫn chưa thể thay thế hoàn toàn những nhà giao dịch hàng đầu. Trong tương lai, cuộc cạnh tranh sẽ không chỉ xoay quanh năng lực mô hình, mà còn ở hệ thống bảo mật, kiểm soát chi phí, độ mượt mà của sản phẩm, hệ thống bộ nhớ dài hạn và khả năng học hỏi liên tục từ thói quen giao dịch thực tế của người dùng. Cuối cùng, hai bên cũng trao đổi về khả năng “chiếm lĩnh toàn bộ thị trường” (winner-takes-all) của AI trong giao dịch, cũng như nguy cơ các chiến lược nhanh chóng lỗi thời — kết luận chung là thị trường vẫn cực kỳ phức tạp, yếu tố con người và các sự kiện “thiên nga đen” vẫn khiến việc kiểm soát hoàn toàn giao dịch bởi một hệ thống đơn lẻ là điều bất khả thi.
Nền tảng AI của Tiến sĩ Bill và cơ duyên gia nhập ngành tiền mã hóa
Mèo Đệ: Chào mừng quý vị đến với tập mới nhất của podcast Wu Shuo Bu Jia Mi. Hôm nay, khách mời đặc biệt của chúng ta là Tiến sĩ Bill – người đứng đầu mảng AI tại Bitget. Trước tiên, xin mời anh tự giới thiệu bản thân và chia sẻ cơ duyên dẫn anh bước vào ngành tiền mã hóa. Ngoài ra, chúng tôi cũng rất muốn biết về hành trình chuyên môn của anh trong lĩnh vực AI. Tôi nghe mọi người gọi anh là “Tiến sĩ Bill” — phải chăng anh xuất thân từ chuyên ngành AI?
Tiến sĩ Bill: Tôi tốt nghiệp tiến sĩ năm 2009, và cả ba cấp học cử nhân, thạc sĩ, tiến sĩ đều theo chuyên ngành AI. Trong thời gian học, tôi cũng từng thực tập và trao đổi tại nhiều doanh nghiệp và viện nghiên cứu, đồng thời tham dự nhiều hội nghị quốc tế.
Sau khi tốt nghiệp, tôi làm nghiên cứu phát triển AI tại một viện nghiên cứu nước ngoài trong 4 năm. Sau đó, tôi gia nhập một tập đoàn lớn trong nước, phụ trách mảng tìm kiếm – đề xuất và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), đồng thời đảm nhiệm vai trò trưởng phòng NLP trong 4 năm. Tiếp theo, tôi chuyển sang một công ty thương mại điện tử nước ngoài, phụ trách toàn bộ công tác nghiên cứu phát triển AI trong 4 năm. Sau đó, tôi tiếp tục đảm nhiệm vị trí trưởng bộ phận nghiên cứu thuật toán tiếp thị toàn cầu tại một tập đoàn lớn khác trong 3 năm. Tổng cộng, tôi đã dành 16 năm liên tục làm việc trong lĩnh vực AI.
Đầu năm ngoái, một headhunter đã liên hệ với tôi và giới thiệu cơ hội làm việc tại Bitget. Dù trước đây tôi chưa từng làm việc trong lĩnh vực tiền mã hóa, nhưng tôi luôn quan tâm đến tài chính và đã tham gia giao dịch cổ phiếu Mỹ và Hồng Kông trong nhiều năm, nên tôi quyết định thử sức.
Lúc ấy, tôi chưa thực sự am hiểu Web3 – chỉ có chút kiến thức sơ bộ và chưa từng trực tiếp tham gia dự án nào liên quan, nên trước buổi phỏng vấn tôi cũng khá hồi hộp. Nhưng thật bất ngờ, tôi nhanh chóng vượt qua vòng phỏng vấn và nhận được lời mời làm việc. Vị trí được đề nghị là Người đứng đầu mảng AI tại Bitget – và đến nay tôi đã đảm nhiệm vai trò này hơn một năm. Nhìn chung, đây thực sự là một trải nghiệm đầy hứng khởi. Mỗi ngày đều mang đến những thử thách và dự án mới – dù áp lực rất lớn, nhưng tôi cũng cảm thấy vô cùng thỏa mãn.
Với tôi, thay đổi lớn nhất đến từ sự “sốc nhận thức”. Trước đây, tôi chỉ biết sơ qua về Web3 chứ chưa từng tham gia sâu, nên khi gia nhập Bitget, tôi vừa học hỏi vừa triển khai dự án – một quá trình vô cùng bận rộn và bổ ích.
AI kết hợp giao dịch: chỉ là chiêu trò hay đã bước vào giai đoạn ứng dụng thực tiễn?
Mèo Đệ: Bitget là một nền tảng chủ yếu tập trung vào sản phẩm giao dịch. Anh đánh giá thế nào về xu hướng “AI + giao dịch”? Liệu xu hướng này đã thực sự bước vào giai đoạn khả thi, hay vẫn chỉ là một chiêu thức tiếp thị? Bởi hiện nay không chỉ riêng ngành tiền mã hóa, hầu như tất cả các ngành nghề đều đang “ôm lấy” AI. Quay lại chủ đề này, anh cho rằng hiện tại tính ứng dụng thực tiễn chiếm ưu thế, hay vẫn còn phần nào “đánh bóng tên tuổi”?
Tiến sĩ Bill: Theo tôi, với Bitget, đây đã không còn là chiêu trò, mà là nhu cầu cấp thiết. Thực tế, trong bảy năm đầu tiên hoạt động, Bitget thậm chí chưa từng thành lập đội ngũ AI chuyên trách, và các ứng dụng thuật toán cũng rất hạn chế. Mãi đến hai năm gần đây, chúng tôi mới bắt đầu đầu tư bài bản vào lĩnh vực này – nguyên nhân cốt lõi là vì AI đã đủ trưởng thành để thực sự thâm nhập vào quy trình giao dịch, mang lại giá trị thực tế rõ rệt cả về giảm chi phí – tăng hiệu suất, lẫn gia tăng doanh thu và hiệu quả giao dịch.
Bản thân giao dịch vốn vô cùng phức tạp: nhận thức, khẩu vị rủi ro, chiến lược và cách thức thực hiện của mỗi người dùng đều khác nhau. Do đó, vấn đề then chốt không nằm ở “có nên làm AI hay không”, mà là AI nên thâm nhập vào đâu trong chuỗi giá trị giao dịch.
Nếu nói đến mức độ tự động hóa hoàn toàn – giống như xe ô tô tự lái hoàn toàn – thì tôi cho rằng hiện nay vẫn chưa thể đạt được. Tuy nhiên, nếu chỉ dừng ở mức hỗ trợ từng phần, từng tầng, thì điều này đã hoàn toàn khả thi. Thực tế, dù Bitget có làm hay không, các đối thủ khác cũng đều đang triển khai – và đã thu được nhiều lợi ích thực tế.
Ví dụ, một số nhà giao dịch chủ yếu dựa vào xu hướng ngắn hạn và tín hiệu định lượng. Trước đây, họ phải theo dõi hàng loạt màn hình và dữ liệu; giờ đây, AI rất phù hợp để tổng hợp và hỗ trợ ra quyết định. Một nhóm khác lại ra quyết định dựa trên tin tức, báo cáo tài chính và mạng xã hội – những công việc này vốn dĩ đòi hỏi rất nhiều thời gian để thu thập và tổng hợp thông tin, và AI hoàn toàn có thể nâng cao hiệu quả một cách rõ rệt.
Tiếp theo, người dùng còn mong muốn AI không chỉ giúp họ tìm thông tin, mà còn đưa ra đề xuất chiến lược cụ thể hơn – ví dụ như khối lượng giao dịch, chiều hướng mua/bán, mức đòn bẩy phù hợp, thậm chí chuẩn bị sẵn nút lệnh giao dịch. Ở cấp độ cao hơn, mô hình này có thể tiến gần tới mô hình quản lý tài sản.
Do đó, quan điểm của chúng tôi là: AI không thể hoàn toàn thay thế những nhà giao dịch chuyên nghiệp hàng đầu, nhưng đối với người dùng phổ thông, việc thay thế tới 95% công việc hiện nay đã thực sự bước vào giai đoạn ứng dụng thực tiễn.
Quá trình phát triển sản phẩm AI của Bitget: từ tổng hợp thông tin đến hỗ trợ giao dịch
Mèo Đệ: Ý anh là tầng đầu tiên – ví dụ như hỗ trợ người dùng hiểu bối cảnh dự án, tổng hợp thông tin và hỗ trợ ra quyết định – đã tương đối chín muồi rồi đúng không? Vậy hiện tại, sản phẩm AI của Bitget thiên về hỗ trợ ra quyết định giai đoạn đầu, hay đã tiến xa hơn tới giai đoạn thực thi cụ thể?
Tiến sĩ Bill: Điều này phải bắt đầu từ năm ngoái. Một tháng sau khi tôi gia nhập, chúng tôi đã khởi động định hướng phát triển Agent. Lúc ấy khái niệm Agent còn rất mới mẻ và mọi người đều đang trong giai đoạn thử nghiệm. Ban đầu, chúng tôi thực hiện một dự án nhỏ mang tên “Meme Catcher” (Người săn Meme), vì lúc đó các đồng tiền Meme đang cực kỳ “hot”, tín hiệu thị trường lại biến động nhanh và hỗn loạn, khiến người dùng rất khó bắt kịp cơ hội giao dịch.
Sản phẩm này vận hành trong hai tháng và cho kết quả khá khả quan, tuy nhiên khả năng của nó còn khá đơn giản, chủ yếu tập trung vào việc bắt tín hiệu liên quan đến Meme. Sau đó, chúng tôi nâng cấp nó thành GetAgent, với mục tiêu ban đầu là giải quyết nhu cầu ở tầng đầu tiên – tức là thu thập và tổng hợp thông tin. Vì bản chất đây là công việc mang tính “lao động chân tay”, chỉ cần thiết lập quy trình và tinh chỉnh mô hình phù hợp là có thể nâng cao hiệu quả rõ rệt.
Do đó, giai đoạn đầu chúng tôi tập trung xây dựng năng lực ở phía “thông tin”: chẳng hạn tùy chỉnh các nguồn tin tức quan trọng trong giới tiền mã hóa, sau đó cung cấp những thông tin chất lượng cao này cho mô hình phân tích – thay vì để mô hình tự tìm kiếm trên toàn mạng. Cách làm này giúp nâng cao đáng kể độ chính xác trong việc thu thập và phân tích thông tin, đồng thời tăng sự hài lòng của người dùng.
Tuy nhiên, sau đó người dùng bắt đầu đặt ra nhu cầu cao hơn: không chỉ muốn xem thông tin, mà còn mong muốn được đưa ra đề xuất ra quyết định cụ thể – ví dụ như nên mua hay bán, mua bao nhiêu, hoặc chiến lược phù hợp với mức độ rủi ro nào. Vì vậy, chúng tôi bắt đầu kết hợp dữ liệu lịch sử giao dịch của người dùng để xây dựng hồ sơ cá nhân, phân tích khẩu vị rủi ro và thói quen giao dịch, từ đó đưa ra đề xuất cá nhân hóa hơn.
Vì tầng thông tin có thể chia sẻ tương đối rộng rãi, nhưng khi chuyển sang tầng giao dịch, sự khác biệt trở nên rất lớn. Cùng một vấn đề, câu trả lời dành cho từng người dùng có thể hoàn toàn khác nhau. Vì vậy, GetAgent dần chuyển hướng sang cá nhân hóa – và chúng tôi đã dành rất nhiều tâm huyết để hoàn thiện chi tiết ở khía cạnh này.
Thậm chí, chúng tôi đã tiến tới tận tầng thực thi. Ví dụ, người dùng có thể trực tiếp nói “Hãy giúp tôi mua 10 USDT Bitcoin”, hệ thống sẽ nhanh chóng chuẩn bị sẵn nút lệnh giao dịch, và người dùng chỉ cần xác nhận là có thể thực hiện lệnh. Tất nhiên, điều kiện tiên quyết là lệnh phải đủ rõ ràng, không được mơ hồ.
Chức năng này ra mắt đã thực sự được một số người dùng sử dụng, và khối lượng giao dịch cũng tăng lên. Tuy nhiên, sau đó chúng tôi nhận ra rằng nếu tiếp tục đẩy mạnh hướng “tự động đặt lệnh thay người dùng”, người dùng dễ hiểu sai rằng sản phẩm này đã có thể giúp họ sinh lời. Khi xảy ra thua lỗ, khoảng cách giữa kỳ vọng và thực tế sẽ nhanh chóng nảy sinh vấn đề.
Vì vậy, sau đó chúng tôi điều chỉnh hướng đi: không tiếp tục tập trung tối ưu chức năng đặt lệnh tự động, mà quay lại tập trung vào việc thu thập thông tin, tổng hợp phân tích và cung cấp nội dung cá nhân hóa – nhằm làm vững chắc hơn các năng lực cốt lõi này.
Đến đầu năm nay, chúng tôi ra mắt Agent Hub. Đây không phải là một sản phẩm dạng hỏi – đáp trong ứng dụng như GetAgent, mà hướng tới người dùng nâng cao hơn, cho phép họ gọi các năng lực nền tảng thông qua lập trình, sử dụng dòng lệnh (command line) để thực hiện giao dịch.
Hướng đi này lúc đầu nhận được một số sự chú ý, nhưng rào cản sử dụng vẫn khá cao. Bởi số người thực sự biết lập trình và sử dụng dòng lệnh để giao dịch là rất ít; đa số người dùng vẫn là những nhà giao dịch phổ thông, họ cần một sản phẩm đơn giản và trực quan hơn.
Vì vậy, sau đó chúng tôi chuyển cửa vào sản phẩm sang Telegram. Người dùng chỉ cần mở đường dẫn, đăng nhập tài khoản Bitget, là có thể thực hiện giao dịch theo cách thức tương tự Agent – trải nghiệm tổng thể vì thế trở nên mượt mà hơn.
Mèo Đệ: Còn vấn đề bảo mật thì sao?
Tiến sĩ Bill: Về bảo mật, chúng tôi áp dụng cách ly môi trường sandbox, xác thực danh tính bốn lớp và vận hành trong môi trường độc lập – trọng tâm là đảm bảo tuyệt đối an toàn cho tài sản người dùng. Ngoài ra, chúng tôi cũng cố gắng giảm thiểu rào cản sử dụng cho người dùng phổ thông. Bởi nhiều sản phẩm tương tự yêu cầu người dùng tự kết nối mô hình, tự quản lý chi phí token và tự lựa chọn gói dịch vụ – điều này quá phức tạp đối với đa số người dùng. Chúng tôi muốn “che giấu” toàn bộ độ phức tạp nền tảng này, để người dùng dễ dàng bắt đầu sử dụng.
Lý luận nền tảng và thiết kế trải nghiệm người dùng của sản phẩm giao dịch AI Bitget
Mèo Đệ: Các anh đang sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nào?
Tiến sĩ Bill: Chúng tôi sử dụng nhiều mô hình ngôn ngữ lớn khác nhau, và phân bổ thông minh tùy theo từng tác vụ – trọng tâm là cân bằng đồng thời giữa chi phí và hiệu quả. Với các tác vụ đơn giản, không thể cứ mãi dùng mô hình đắt nhất; còn với các tác vụ phức tạp, cũng không thể chỉ trông chờ vào mô hình rẻ tiền. Vì vậy, cách tiếp cận của chúng tôi giống như một bài toán tối ưu hóa tổng thể.
Trong thiết kế sản phẩm, ngay từ đầu chúng tôi đã hướng tới việc hạ thấp rào cản sử dụng. Ví dụ, chúng tôi cung cấp một mức sử dụng miễn phí nhất định cho người dùng; khi hết hạn mức này, họ mới cần trả phí – điều này giúp người dùng dễ dàng làm quen. Người dùng cũng không cần tự mua token hay lựa chọn mô hình – họ chỉ cần sử dụng trực tiếp các năng lực nền tảng đã được chúng tôi tinh chỉnh kỹ lưỡng.
Sau đó, chúng tôi chuyển nhiều năng lực này sang Telegram, bao gồm thu thập thông tin, phân tích xử lý và một số chiến lược giao dịch cơ bản. Sản phẩm trên Telegram có tên gọi GetClaw. Như vậy, người dùng có thể tương tác với hệ thống như đang trò chuyện – trải nghiệm vì thế trở nên thuận tiện và mượt mà hơn. Bởi trước đây, khi sản phẩm nằm trong ứng dụng, nhiều người dùng thậm chí còn không tìm ra lối vào; nhưng khi chuyển sang Telegram, hành trình sử dụng trở nên trực tiếp và rõ ràng hơn.
Khi toàn bộ trải nghiệm này được kết nối liền mạch, GetClaw nhanh chóng phát triển mạnh mẽ. Chúng tôi còn tổ chức thêm các cuộc thi giao dịch, cung cấp tiền thưởng và tiền demo cho người dùng – bản chất là để hỗ trợ họ làm quen một cách tự nhiên hơn với mô hình giao dịch Agent.
Tuy nhiên, chúng tôi luôn nhấn mạnh rằng: dù công cụ có tốt đến đâu, giao dịch cũng không thể hoàn toàn tách rời khỏi sự phán đoán của con người. Thời điểm vào lệnh và thoát lệnh vẫn cực kỳ quan trọng. Phụ thuộc hoàn toàn vào mô hình là sai lầm, nhưng hoàn toàn bỏ qua mô hình cũng là điều không nên. Vì vậy, mục tiêu của chúng tôi không phải thay thế người dùng, mà là tạo ra những công cụ thật sự xuất sắc, đồng thời hỗ trợ người dùng nâng cao nhận thức. Cũng chính vì lý do này, ngay từ khi bắt đầu phát triển AI, chúng tôi đã đặt ra một mục tiêu mang tính biểu tượng: “Giúp 100 triệu người dùng sánh ngang với Phố Wall” – về bản chất, là giúp họ trở thành những nhà giao dịch giỏi hơn.
Mục tiêu cuối cùng của chúng tôi là làm cho giao dịch trở nên đơn giản hơn và cá nhân hóa hơn. Ví dụ, hệ thống sẽ dần hiểu được thói quen giao dịch, khẩu vị rủi ro và phong cách thao tác của bạn, từ đó loại bỏ các bước phân tích phức tạp ở phía trước, và cuối cùng chỉ đưa ra vài lựa chọn ra quyết định rõ ràng. Khi bạn thực hiện thao tác, bạn sẽ cảm thấy có căn cứ hơn và an tâm hơn.
Vì vậy, mô hình sản phẩm này có hai điểm cốt lõi: thứ nhất là bộ nhớ dài hạn và khả năng thích nghi cá nhân hóa – hệ thống liên tục học hỏi từ người dùng; thứ hai là tính an toàn, hiệu quả và các công cụ nền tảng vẫn không ngừng tiến hóa. Trong hơn một năm qua, GetAgent đã tích lũy được nhiều năng lực nền tảng vững chắc, và GetClaw cũng được xây dựng trên nền tảng đó. Dĩ nhiên, sản phẩm hiện tại vẫn chưa hoàn hảo, và chúng tôi sẽ tiếp tục cải tiến trong tương lai.
Mèo Đệ: Các anh có thống kê chưa, hiện tại khối lượng giao dịch do AI thúc đẩy chiếm tỷ lệ bao nhiêu?
Tiến sĩ Bill: Hiện tại con số này vẫn còn khá khiêm tốn. Nếu so với tổng khối lượng giao dịch của toàn công ty, phần giao dịch hoàn toàn do AI dẫn dắt vẫn chiếm tỷ lệ rất thấp. Bởi để người dùng quy mô lớn tin tưởng vào việc “giao dịch dưới sự dẫn dắt của AI”, bản thân điều này vẫn cần một quá trình đào tạo và làm quen.
Ngoài ra, lĩnh vực này cũng thay đổi cực kỳ nhanh chóng. Các mô hình ngôn ngữ lớn liên tục được cập nhật, và đôi khi bạn không cần thay đổi lớn về hình thái sản phẩm – chỉ cần chuyển mô hình nền tảng từ phiên bản cũ sang phiên bản mới, toàn bộ hiệu quả đã được cải thiện rõ rệt. Điều này chứng tỏ rằng hiện nay năng lực mô hình và lớp ứng dụng đã bắt đầu tách rời: chỉ cần nâng cấp mô hình nền tảng, trải nghiệm người dùng ở lớp trên sẽ tự động được cải thiện.
Vì vậy, hiện trạng là: lớp ứng dụng phía trước đang được cập nhật nhanh chóng, trong khi lớp mô hình phía sau cũng không ngừng tiến bộ – toàn bộ hệ sinh thái đang thay đổi với tốc độ cực kỳ cao. Trước đây, một yêu cầu có thể mất một đến hai tháng để triển khai, nhưng hiện nay chỉ cần vài ngày, thậm chí một ngày là có thể đưa vào vận hành.
Trong bối cảnh như vậy, điều thực sự quan trọng không chỉ là năng lực phát triển, mà còn là sự thấu hiểu sâu sắc về chính nghiệp vụ – đặc biệt là về bản thân hoạt động giao dịch. Bởi công cụ và mô hình đều đang tiến hóa, nhưng cuối cùng, giá trị sản phẩm vẫn được quyết định bởi mức độ thấu hiểu bối cảnh ứng dụng của bạn.
Lợi thế cạnh tranh và định hướng tối ưu liên tục của sản phẩm AI Bitget
Mèo Đệ: Hiện nay không chỉ riêng Bitget, mà Binance và OKX cũng đang phát triển các sản phẩm liên quan đến AI. Anh đã theo dõi các “skill” hay sản phẩm mà họ công bố chưa? Theo anh, sản phẩm AI của Bitget có những ưu điểm gì so với các sàn giao dịch khác? Và ở khía cạnh nào Bitget sẽ làm tốt hơn?
Tiến sĩ Bill: Đây là một câu hỏi rất hay, và chúng tôi cũng luôn theo sát những tiến triển mới nhất trong ngành. Về mặt AI, tất cả các sàn giao dịch đều xuất phát từ vạch đích giống nhau, vì vậy chúng tôi coi đây là cơ hội “vượt mặt trên khúc cua”, đồng thời, AI là một lĩnh vực đòi hỏi nguồn lực khổng lồ cả về nhân tài lẫn tài chính – và vì thế, đây chắc chắn là sân chơi của một vài sàn giao dịch đầu ngành. Bitget đã đầu tư rất mạnh vào lĩnh vực này.
Thực tế, ngay từ khi bắt đầu phát triển GetAgent vào năm ngoái, chúng tôi đã bắt tay vào khám phá cách xây dựng một AI Agent phù hợp với thị trường tiền mã hóa. Lúc ấy gần như không có mô hình tham khảo sẵn nào – chúng tôi chỉ có thể vừa học hỏi từ các lĩnh vực khác, vừa liên tục thử nghiệm và điều chỉnh dựa trên đặc thù nghiệp vụ của mình. Đến nay, sau hơn một năm, chúng tôi đã tích lũy được những năng lực nền tảng khá vững chắc, đồng thời hình thành một phương pháp luận liên tục cải tiến.
Nếu so sánh với các sàn giao dịch khác, tôi cho rằng ưu thế của chúng tôi nằm ở ba khía cạnh chính.
Thứ nhất là kinh nghiệm cải tiến. Từ tháng Ba năm ngoái bắt đầu phát triển AI Agent đến nay, chúng tôi đã trải qua nhiều quý liên tục cải tiến. Quá trình này thực sự rất đau đầu, nhiều lần chúng tôi phải “phá đi làm lại”, nhưng chính nhờ vậy mà kinh nghiệm tích lũy được lại vô cùng sâu sắc. Về mặt này, chúng tôi không dám khẳng định mình chắc chắn đứng đầu ngành, nhưng ít nhất là một trong những đơn vị bắt đầu sớm nhất và đi sâu nhất.
Thứ hai là yếu tố bảo mật. Khi các sản phẩm Agent mới ra đời, rất nhiều người đổ xô thử nghiệm, nhưng sau đó lại rút lui vì lo ngại về bảo mật. Trong nội bộ, chúng tôi luôn đặt bảo mật ở vị trí ưu tiên hàng đầu – ngay cả khi điều này ảnh hưởng đến tiến độ phát triển, chúng tôi cũng kiên quyết ưu tiên bảo mật. Sau nhiều quý liên tục hoàn thiện, đến nay chúng tôi chưa từng gặp phải bất kỳ sự cố rõ ràng nào trong mảng giao dịch AI và AI Agent – đây cũng là một ưu thế rất quan trọng.
Thứ ba là tốc độ tiếp cận các hình thái sản phẩm mới khá nhanh. Dù là Agent Hub hay sau này là GetClaw, chúng tôi đều ra mắt sớm, và không chỉ dừng ở việc xây dựng sản phẩm, mà còn tích hợp thiết kế các “trò chơi” phù hợp với bối cảnh giao dịch. Ví dụ, trước đây chúng tôi từng thử nghiệm tích hợp AI Trader với hệ thống copy trading – người dùng có thể lựa chọn sao chép lệnh từ các AI Trader dựa trên hiệu suất thực tế của họ. Đây thực chất là một bước đổi mới sâu hơn trong bối cảnh giao dịch.
Nhìn bề ngoài, các sản phẩm dạng này hiện nay ai cũng có thể làm, chỉ cần sử dụng một số công cụ phát triển là có thể nhanh chóng xây dựng xong. Nhưng khi thực sự đưa vào vận hành, mức độ mượt mà, ổn định và đáng tin cậy lại có sự chênh lệch rất lớn. Đằng sau điều này không chỉ là việc bạn dùng mô hình nào, mà là bạn có thể kết hợp và tinh chỉnh đồng thời mô hình, chi phí, chất lượng, bảo mật và trải nghiệm người dùng một cách hiệu quả hay không.
Đặc biệt trong các kịch bản dành cho người dùng cá nhân (C-end), kiểm soát chi phí là yếu tố then chốt. Nếu không thực hiện tối ưu hóa, chi phí vận hành các sản phẩm dạng này rất dễ mất kiểm soát. Vì vậy, hiện nay công việc của chúng tôi không chỉ đơn thuần là “dùng mô hình nào”, mà là làm sao kết hợp và tinh chỉnh sâu hơn nhiều năng lực khác nhau, để vừa đảm bảo trải nghiệm và chất lượng, vừa giữ chi phí ở mức hợp lý.
Tóm lại, tôi cho rằng ưu thế của chúng tôi chủ yếu nằm ở ba điểm: thứ nhất là bắt đầu sớm, cải tiến lâu dài và tích lũy sâu sắc; thứ hai là hệ thống bảo mật tương đối vững chắc; thứ ba là đã hình thành một phương pháp luận và nền tảng nhất định trong việc tích hợp các “skill” và năng lực sản phẩm.
Dĩ nhiên, nếu nói về những điểm cần tiếp tục cải thiện, tôi cho rằng điều quan trọng nhất không phải là tiếp tục theo dõi đối thủ, mà là học hỏi nhiều hơn từ người dùng. Bởi vì giao dịch AI cuối cùng không phải là cuộc đua xem ai có nhiều tính năng hơn, mà là cuộc đua xem ai thấu hiểu người dùng hơn. Nhận thức, thói quen và kỳ vọng của người dùng đối với giao dịch AI hiện nay thực chất là gì – đây là điều chúng tôi vẫn cần tiếp tục nghiên cứu.
Nói cho cùng, mục tiêu của người dùng khi đến với một sàn giao dịch vẫn là kiếm tiền. Chúng tôi không thể đảm bảo người dùng chắc chắn sẽ kiếm được tiền, nhưng chúng tôi hy vọng có thể giúp họ giao dịch nhanh hơn, thuận tiện hơn và thoải mái hơn. Ví dụ, cuối cùng hệ thống chỉ đưa ra vài lựa chọn rõ ràng và cá nhân hóa, đồng thời giải thích rõ ràng lập luận đằng sau – để người dùng dễ dàng đưa ra phán đoán và ra quyết định một cách an tâm hơn so với trước đây.
Vì vậy, hành trình này còn rất dài. Trọng tâm hiện tại của chúng tôi là tiếp tục làm cho trải nghiệm trở nên mượt mà hơn, an toàn hơn và cá nhân hóa hơn, đồng thời tiếp tục học hỏi từ cả đối thủ và người dùng.
Giao dịch AI có dẫn đến “chiếm lĩnh toàn bộ thị trường” không? Chiến lược có nhanh chóng lỗi thời không?
Mèo Đệ: Trước đây anh vừa trình bày một viễn cảnh lý tưởng về “AI + giao dịch”, tôi xin phép đặt thêm hai câu hỏi chi tiết.
Câu hỏi đầu tiên: năng lực của các mô hình thực hiện giao dịch AI chắc chắn có mạnh – yếu khác nhau. Liệu trong tương lai có xuất hiện tình trạng “chiếm lĩnh toàn bộ thị trường” (winner-takes-all)? Ví dụ, những người có nguồn lực dồi dào hơn có thể mua các mô hình ngôn ngữ lớn mạnh hơn, sở hữu nhiều năng lực tính toán và tốc độ xử lý hơn, cuối cùng chỉ một số ít người có thể đánh bại đại đa số người chơi khác và “quét sạch” lợi nhuận trên thị trường.
Câu hỏi thứ hai: thị trường giao dịch thay đổi rất nhanh, một chiến lược thường chỉ hiệu quả trong một giai đoạn nhất định, sau đó nhanh chóng bị sao chép, bắt chước, thậm chí bị phản công. Vậy giao dịch AI có tồn tại giới hạn tương tự không? Có phải là không thể duy trì lợi thế cố định trong thời gian dài, mà buộc phải liên tục cải tiến?
Tiến sĩ Bill: Hai câu hỏi này thực sự là những chủ đề rất được quan tâm trong ngành.
Đầu tiên, về hiện tượng “chiếm lĩnh toàn bộ thị trường”. Tôi cho rằng điều này rất khó xảy ra. Chúng ta có thể so sánh với thị trường cổ phiếu: ngành định lượng và quỹ đầu tư đã phát triển nhiều năm, nhưng đến nay cũng chưa có công ty nào chiếm trọn toàn bộ lợi nhuận thị trường. Ngay cả những tổ chức đầu ngành rất mạnh, thị trường vẫn luôn tồn tại một lượng lớn các bên tham gia khác.
Lý do rất đơn giản: hệ thống giao dịch bản thân nó quá phức tạp – kết quả không thể chỉ được quyết định bởi vài biến số, mà đằng sau có thể là hàng ngàn biến số, cộng thêm các sự kiện bất ngờ và “thiên nga đen”. Vì vậy, tôi không tin rằng có thể tồn tại một bên nào đó thực sự chiếm lĩnh 100% thị trường.
Vấn đề thứ hai, tôi cho rằng giao dịch AI chắc chắn có “trần”. Giả sử mức độ hoàn hảo của giao dịch là 100 điểm, thì hiện tại AI có thể đạt khoảng 90 điểm, và trong tương lai có thể tiến gần tới 99 điểm – nhưng rất khó để thực sự chạm mốc 100 điểm.
Mèo Đệ: Ý anh là hiện tại đạt 90 điểm, hay là ngay cả trong tương lai cũng chỉ dừng ở mức này?
Tiến sĩ Bill: Tôi nói là hiện tại đạt khoảng 90 điểm. Trong tương lai sẽ tiếp tục cải thiện, nhưng tôi cho rằng việc đạt tuyệt đối 100 điểm là gần như bất khả thi. Bởi vì khó khăn nhất trong giao dịch tài chính, xét cho cùng, vẫn là yếu tố con người. Chỉ cần thị trường vẫn do con người tham gia và ra quyết định, thì chắc chắn sẽ luôn tồn tại cảm xúc, thiên kiến và hành vi phi lý tính.
Tất nhiên, trong tương lai có thể xuất hiện một tình huống cực đoan hơn: thị trường chủ yếu không còn do con người giao dịch, mà là do các Agent giao dịch với nhau. Lúc ấy cục diện sẽ khác hẳn, vì máy móc tuân thủ kỷ luật chắc chắn ổn định hơn con người – cuộc đua sẽ chỉ còn là giữa năng lực mô hình, năng lực hệ thống và tốc độ xử lý.
Tuy nhiên, xét trên thị trường tiền mã hóa hiện nay, chúng ta còn rất xa mới đến giai đoạn đó. Vì vậy, nhìn chung đây vẫn là một quá trình tiến hóa liên tục. Chỉ cần trong giao dịch vẫn còn sự tham gia của con người, thì sự bất định sẽ không bao giờ bị loại bỏ hoàn toàn.
Mèo Đệ: Tôi hoàn toàn đồng ý với nhận định này. Bởi vì giao dịch về bản chất vốn là việc dùng lý trí để vượt qua cảm xúc. Nếu trong tương lai toàn bộ thị trường đều do AI thực hiện, thì cuối cùng cuộc đua sẽ chỉ còn là giữa trình độ trí tuệ và tốc độ xử lý.
Tiến sĩ Bill: Đúng vậy, hiện nay chúng ta còn rất xa mới đến giai đoạn đó, nên lĩnh vực này vẫn còn rất nhiều không gian để phát triển – và cũng vô cùng thú vị.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
吴说区块链
