Nhiều nhà đầu tư cá nhân đang sớm rời bỏ bot giao dịch tiền mã hóa sử dụng AI tạo sinh, khi chi phí suy luận của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và phí API liên tục ăn mòn lợi nhuận. Theo đánh giá được Cryptopolitan dẫn lại, vấn đề lớn nhất không nằm ở chiến lược giao dịch, mà ở chi phí token phát sinh khi bot phải hoạt động liên tục.

Cryptopolitan ngày 29/4 cho biết không ít nhà giao dịch cá nhân đã dừng vận hành các bot AI tùy biến chỉ sau khoảng hai tuần. Nguyên nhân chính là chi phí gọi API và suy luận tăng nhanh trong quá trình bot theo dõi thị trường và ra quyết định.

Nhận định này dựa trên chia sẻ của một cây bút cộng tác đang vận hành Agent37, một dịch vụ lưu trữ được quản lý dựa trên OpenClaw. Người này cho biết đã theo dõi hàng trăm trường hợp triển khai các AI agent tự vận hành và nhận thấy nhà đầu tư cá nhân thường vấp phải cùng một vấn đề: chi phí duy trì quá cao.

Trên YouTube và nhiều cộng đồng trực tuyến, các hướng dẫn tạo bot giao dịch Solana trong vài phút bằng Claude đang được lan truyền rộng rãi. Tuy nhiên, theo tác giả, việc tạo bot và vận hành bot hiệu quả trong thực tế là hai câu chuyện hoàn toàn khác nhau.

Điểm mấu chốt nằm ở chỗ chi phí xây dựng chiến lược và chi phí duy trì chiến lược hoạt động 24/7 không giống nhau. Nhờ LLM, việc tạo các chỉ báo động lượng hay thiết lập quy tắc mua bán hiện gần như rất rẻ. Nhưng khi bot phải liên tục đọc dữ liệu thị trường, phân tích tín hiệu và đưa ra quyết định giao dịch, chi phí suy luận bắt đầu tích lũy đều đặn.

Tác giả gọi đây là “thuế suy luận” và cho rằng cấu trúc chi phí này có thể trở thành đòn giáng mạnh với nhà đầu tư cá nhân. Ví dụ, nếu một bot được thiết lập để cứ 5 phút lại phân tích biểu đồ và tâm lý thị trường trước khi quyết định có giao dịch Solana hay không, lượng token tiêu thụ sẽ tăng lên liên tục.

Nhiều người dùng chọn các mô hình cao cấp như GPT-5.4 hoặc Claude Opus. Tuy nhiên, khi chạy liên tục trong thời gian dài, các mô hình này đẩy chi phí lên rất cao. Tác giả dẫn một số trường hợp chi 10 USD tiền API mỗi ngày nhưng lợi nhuận giao dịch chỉ khoảng 2 USD, tức chi cho AI còn nhiều hơn giá trị mà giao dịch tạo ra.

Theo tác giả, một vấn đề khác là thị trường đang có xu hướng đánh giá quá cao sự cần thiết của các mô hình AI đa dụng cao cấp. Nhiều người cho rằng ngay cả những chiến lược giao dịch đơn giản cũng phải dùng tới mô hình mạnh nhất, trong khi thực tế không hẳn như vậy. Ví dụ, với chiến lược “mua khi Solana giảm 5%”, một mô hình nhanh, rẻ đi kèm system prompt chặt chẽ có thể phù hợp hơn nhiều so với một AI “thiên tài”.

Một phương án thay thế được đề xuất là sử dụng các mô hình open-weight chi phí thấp như Qwen 3.5 Flash. Theo tác giả, nếu tinh chỉnh system prompt theo từng chiến lược giao dịch, các mô hình này có thể hoạt động như công cụ chuyên biệt cho từng tác vụ thay vì một AI đa dụng, qua đó kéo chi phí suy luận xuống gần như bằng 0.

Dù vậy, rào cản triển khai vẫn là vấn đề thực tế. Việc chạy các mô hình chi phí thấp trên máy cá nhân hoặc máy chủ riêng đòi hỏi kiến thức kỹ thuật đáng kể. Tác giả cho rằng đây là điểm nghẽn mới ở khâu triển khai, bởi phần lớn nhà đầu tư cá nhân không phải kỹ sư DevOps và khó tự xử lý quy trình dựng máy chủ hay triển khai hệ thống phức tạp. Kết quả là họ lại quay về các mô hình API đắt đỏ, rồi cuối cùng bỏ bot vì chi phí quá lớn.

Từ đó, tác giả dự báo năng lực cạnh tranh của thị trường bot giao dịch AI trong thời gian tới sẽ không chỉ nằm ở việc thiết kế prompt tốt hơn, mà còn phụ thuộc vào mức độ đơn giản hóa hạ tầng. Theo tác giả, thị trường cần những nền tảng cho phép người dùng chỉ nhập chiến lược, còn hệ thống tự phân bổ tác vụ sang các mô hình chi phí thấp và vận hành trong môi trường tách biệt. “Hạ tầng không được cản trở người dùng”, tác giả nhấn mạnh.

Bài viết cũng cho rằng rào cản gia nhập của giao dịch thuật toán dành cho cá nhân đang dịch chuyển, từ năng lực lập trình trước đây sang chi phí lưu trữ và suy luận hiện nay. Để bot giao dịch AI có thể phổ biến rộng rãi, thị trường trước hết phải giải quyết được bài toán chi phí suy luận cao và môi trường triển khai phức tạp.