Soros dự đoán bong bóng AI: Chúng ta đang sống trong một thị trường tự hiện thực hóa

Tiêu đề gốc: Bóc trần huyền thoại về thị trường hiệu quả

Tác giả gốc: Byron Gilliam, Blockworks

Biên dịch gốc: AididiaoJP, Foresight News

Làm thế nào thị trường tài chính lại có thể định hình ngược lại thực tế mà lẽ ra nó chỉ nên đo lường?

Giữa việc “biết” về lý thuyết và “hiểu” thực tế có một khoảng cách rất lớn. Nó giống như việc đọc sách giáo khoa vật lý và xem chương trình MythBusters (Kẻ phá vỡ huyền thoại) cho nổ tung một bình nước nóng vậy.

Sách giáo khoa sẽ nói với bạn: Khi đun nóng nước trong một hệ kín, nước sẽ giãn nở và tạo ra áp suất thủy lực.

Bạn đọc hiểu chữ nghĩa, nắm được lý thuyết vật lý về chuyển pha.

Nhưng MythBusters lại cho bạn thấy: Áp suất có thể biến một bình nước nóng thành tên lửa, bắn lên cao 500 feet.

Xem video rồi, bạn mới thực sự hiểu thế nào là một vụ nổ hơi nước thảm khốc.

Trình diễn thường có sức mạnh hơn là chỉ kể lại.

Tuần trước, Brian Armstrong đã thực địa minh họa cho chúng ta lý thuyết “tính phản thân” của George Soros, hiệu quả đủ khiến đội ngũ MythBusters cũng phải tự hào.

Trong cuộc họp báo cáo tài chính của Coinbase, sau khi trả lời xong các câu hỏi của nhà phân tích, Brian Armstrong đã đọc thêm một loạt từ khóa. Đây là những từ mà những người chơi trên thị trường dự đoán ông ấy sẽ nói ra.

Ở cuối cuộc họp, ông nói: “Tôi luôn theo dõi các dự đoán trên thị trường về cuộc họp báo cáo tài chính lần này của chúng tôi. Bây giờ, tôi chỉ muốn bổ sung vài từ: bitcoin, ethereum, blockchain, staking và Web3.”

Theo tôi, điều này đã minh họa sinh động cách vận hành của phần lớn các thị trường tài chính, đúng như lý thuyết của George Soros: Giá thị trường có thể ảnh hưởng đến giá trị thực sự của tài sản mà nó đang định giá.

Trước khi trở thành nhà quản lý quỹ phòng hộ tỷ phú, Soros từng nuôi mộng trở thành triết gia. Ông cho rằng thành công của mình là nhờ phát hiện ra một lỗ hổng của “lý thuyết thị trường hiệu quả”: “Giá thị trường luôn làm méo mó các yếu tố cơ bản.”

Thị trường tài chính không chỉ đơn thuần phản ánh thụ động các yếu tố cơ bản của tài sản như nhận thức truyền thống, mà còn chủ động định hình thực tế mà lẽ ra nó chỉ nên đo lường.

Soros lấy ví dụ về làn sóng các tập đoàn trong thập niên 1960: Nhà đầu tư tin rằng các công ty này có thể tạo ra giá trị bằng cách thâu tóm các doanh nghiệp nhỏ, tinh gọn, nên đã đẩy giá cổ phiếu của họ lên cao. Điều này lại giúp các tập đoàn thực sự có thể dùng giá cổ phiếu cao để thâu tóm các công ty khác, từ đó “hiện thực hóa” giá trị.

Nói ngắn gọn, điều này tạo thành một vòng lặp phản hồi “liên tục và tuần hoàn”: Suy nghĩ của người tham gia ảnh hưởng đến sự kiện mà họ đặt cược, và sự kiện đó lại ảnh hưởng ngược lại đến suy nghĩ của họ.

Đặt trong bối cảnh ngày nay, Soros có thể lấy ví dụ về một công ty như MicroStrategy. CEO Michael Saylor của họ đang bán cho nhà đầu tư đúng logic vòng lặp này: Các bạn nên định giá cổ phiếu MicroStrategy với mức premium cao hơn giá trị tài sản ròng, bởi vì việc giao dịch ở trạng thái premium tự thân nó đã khiến cổ phiếu này giá trị hơn.

Soros từng viết năm 2009 rằng, ông dùng lý thuyết phản thân để phân tích và chỉ ra nguyên nhân gốc rễ của khủng hoảng tài chính là một sự ngộ nhận cơ bản, đó là cho rằng “giá trị tài sản thế chấp (bất động sản) không liên quan đến khả năng tiếp cận tín dụng”.

Quan điểm chủ đạo cho rằng, các ngân hàng chỉ đơn giản là đã định giá quá cao bất động sản làm tài sản thế chấp cho các khoản vay, còn nhà đầu tư thì trả giá quá cao cho các sản phẩm phái sinh dựa trên các khoản vay đó.

Đôi khi đúng là như vậy, chỉ đơn giản là định giá sai tài sản.

Nhưng Soros cho rằng, quy mô khổng lồ của khủng hoảng tài chính 2008 chỉ có thể giải thích bằng “vòng lặp phản hồi”: Nhà đầu tư mua sản phẩm tín dụng với giá cao, đẩy giá trị tài sản thế chấp phía sau (bất động sản) lên cao. “Khi tín dụng trở nên rẻ hơn, dễ tiếp cận hơn, hoạt động kinh tế tăng nhiệt, giá trị bất động sản cũng tăng theo.”

Và giá trị bất động sản tăng lại khuyến khích nhà đầu tư tín dụng trả giá cao hơn nữa.

Về lý thuyết, giá các sản phẩm phái sinh tín dụng như CDO nên phản ánh giá trị bất động sản. Nhưng trên thực tế, chúng cũng góp phần tạo ra giá trị đó.

Đó, ít nhất là cách sách giáo khoa giải thích về lý thuyết phản thân tài chính của Soros.

Nhưng Brian Armstrong không chỉ dừng lại ở việc giải thích, ông đã thực địa minh họa nó, theo phong cách MythBusters.

Bằng cách nói ra những từ mà mọi người đặt cược ông sẽ nói, ông đã chứng minh rằng quan điểm của người tham gia (thị trường dự đoán) có thể trực tiếp định hình kết quả (những gì ông thực sự nói), đúng như ý nghĩa của câu “giá thị trường làm méo mó các yếu tố cơ bản” mà Soros đã nói.

Bong bóng trí tuệ nhân tạo hiện nay chính là phiên bản nâng cấp hàng nghìn tỷ USD của thí nghiệm Brian Armstrong, giúp chúng ta kịp thời nhận ra chân lý này: Mọi người tin rằng AGI sẽ thành hiện thực, nên họ đầu tư vào OpenAI, Nvidia, các trung tâm dữ liệu, v.v. Những khoản đầu tư này khiến AGI càng có khả năng trở thành hiện thực, và điều đó lại thu hút thêm nhiều người đầu tư vào OpenAI…

Điều này hoàn toàn minh họa cho nhận định nổi tiếng của Soros về bong bóng: Ông lao vào mua là bởi hành động mua sẽ đẩy giá lên, giá cao hơn sẽ cải thiện các yếu tố cơ bản, và điều đó lại thu hút thêm nhiều người mua.

Nhưng Soros cũng cảnh báo nhà đầu tư không nên mê tín vào những lời tiên tri tự hoàn thành này. Bởi trong trường hợp cực đoan của bong bóng, tốc độ nhà đầu tư đẩy giá lên sẽ vượt xa tốc độ mà giá có thể cải thiện các yếu tố cơ bản.

Khi suy ngẫm về khủng hoảng tài chính, Soros viết: “Một quá trình phản hồi dương hoàn chỉnh, ban đầu sẽ tự củng cố, nhưng cuối cùng nó chắc chắn sẽ đạt đến một đỉnh hoặc điểm đảo chiều, sau đó nó sẽ tự củng cố theo hướng ngược lại.”

Nói cách khác, cây không thể mọc lên trời, bong bóng cũng không thể phình mãi mãi.

Thật không may, vẫn chưa có thí nghiệm kiểu MythBusters nào có thể thực địa minh họa điều này.

Nhưng ít nhất, giờ đây chúng ta đã biết, giá thị trường có thể thúc đẩy sự việc xảy ra, giống như vài từ được nói ra trong cuộc gọi báo cáo tài chính vậy.

Vậy thì, AGI (trí tuệ nhân tạo tổng quát) tại sao lại không thể như vậy?