Một bài đăng mạng xã hội lan truyền so sánh hai thiết lập giao dịch dựa trên AI đã khơi dậy cuộc thảo luận về vai trò tiềm năng của trí tuệ nhân tạo trong các thị trường dự đoán.
Bài đăng, đang được lan truyền trên X tính đến ngày 10 tháng 3 năm 2026, tuyên bố rằng một đại lý giao dịch được vận hành bởi mô hình Claude của Anthropic đã tăng số dư ban đầu 1.000 đô la lên 14.216 đô la trong vòng 48 giờ khi giao dịch trên Polymarket, một nền tảng dự đoán tiền điện tử phi tập trung.
Theo cùng bài đăng, một thiết lập cạnh tranh được xây dựng bằng OpenClaw, một khung công tác tác nhân AI tự trị mã nguồn mở, đã bị thanh lý trong cùng giai đoạn đó.
Sự so sánh này đã thu hút sự chú ý lớn trên mạng, với bài đăng đạt hơn 1,2 triệu lượt xem tại thời điểm báo cáo.
So sánh giao dịch AI đang lan truyền trên X
Polymarket cho phép người dùng giao dịch trên các kết quả của các sự kiện thực tế thông qua các thị trường dự đoán dựa trên blockchain. Trong khi bài viết mô tả một thiết lập được hỗ trợ bởi Claude mang lại lợi nhuận 1.322%, nó không bao gồm tài liệu chi tiết về chiến lược giao dịch, quy mô vị thế hoặc các thông số quản lý rủi ro được sử dụng trong thí nghiệm.
So sánh này cũng làm nổi bật sự khác biệt giữa hai công nghệ được đề cập trong bài viết.
Claude là một mô hình ngôn ngữ lớn do Anthropic phát triển, có thể được tích hợp vào các hệ thống tự động có khả năng suy luận, phân tích và ra quyết định.
Ngược lại, OpenClaw là một khung mã nguồn mở được thiết kế để xây dựng các tác nhân AI tự trị có thể tương tác với các công cụ bên ngoài, API và các mô hình ngôn ngữ để thực hiện các nhiệm vụ như giao dịch tự động. Vì OpenClaw hoạt động như một khung chứ không phải một mô hình độc lập, hiệu suất của bất kỳ hệ thống nào được xây dựng dựa trên nó phụ thuộc rất nhiều vào các mô hình, chiến lược và biện pháp bảo vệ do các nhà phát triển triển khai.
Các tác nhân AI và thị trường dự đoán
Các thị trường dự đoán như Polymarket ngày càng thu hút các chiến lược tự động và phương pháp giao dịch dựa trên dữ liệu do cấu trúc thị trường minh bạch và định giá dựa trên sự kiện.
Khi các công cụ AI tiếp tục phát triển, các nhà phát triển đang tìm cách tích hợp các mô hình ngôn ngữ, tác nhân tự chủ và các chiến lược thuật toán vào các hệ thống ra quyết định tài chính.