Tính toán Thần kinh: Tương lai của Bot Giao dịch 2026

Tóm tắt điều hành: Khai thác Bitcoin sử dụng quá nhiều năng lượng. Đào tạo AI sử dụng quá nhiều năng lượng. Giải pháp là sinh học. Tính toán Thần kinh (Neuromorphic Computing) sử dụng "Mạng nơ-ron xung" (SNN) để xử lý thông tin giống như não sinh học — chỉ kích hoạt khi cần thiết. Điều này cho phép các bot "HFT Xanh" chạy ở biên (edge).

---

1. Giới thiệu: Nút thắt cổ chai Von Neumann

Máy tính truyền thống tách biệt Bộ nhớ (RAM) và Xử lý (CPU). Việc chuyển dữ liệu qua lại tiêu tốn 90% năng lượng. Chip Thần kinh hợp nhất bộ nhớ và xử lý, giống như các khớp thần kinh trong não của bạn.

2. Phân tích cốt lõi: Mạng nơ-ron xung (SNN)

2.1 ANN so với SNN

• ANN (AI tiêu chuẩn): Mỗi nơ-ron kích hoạt mỗi mili giây. (Toán học liên tục).
• SNN (Thần kinh học): Các nơ-ron chỉ kích hoạt khi có "Xung" (sự kiện) xảy ra.
• Tương tự trong giao dịch: Một bot SNN ngủ khi thị trường phẳng. Nó chỉ thức dậy (kích hoạt) khi có thay đổi giá. Điều này làm cho nó cực kỳ hiệu quả đối với dữ liệu tần suất cao.

2.2 Phần cứng: Intel Loihi 3 & IBM NorthPole

Vào năm 2026, chúng ta có thể mua thẻ PCIe với các chip này. Một GPU NVIDIA H100 tiêu chuẩn tiêu thụ 700 Watts. Một Intel Loihi 3 tiêu thụ 2 Watts.

3. Triển khai kỹ thuật: Khung Lava

Chúng tôi sử dụng thư viện Lava của Intel để lập trình SNN.

# Logic giao dịch thần kinh 2026
import lava.lib.dl.slayer as slayer

# Định nghĩa một nơ-ron xung
block = slayer.block.cuba.Dense(
    neuron_params={
        'threshold': 1.0,
        'current_decay': 0.25,
        'voltage_decay': 0.03
    },
    weight_scale=2,
    count_log=True
)

# Logic giao dịch
def on_spike(spike_train):
    if spike_train.count > THRESHOLD:
        execute_trade("BUY")
    else:
        sleep() # Không tiêu thụ năng lượng

4. Thách thức & Rủi ro: Không có lan truyền ngược

Bạn không thể đào tạo SNN bằng cách sử dụng Lan truyền ngược tiêu chuẩn (vì các xung không khả vi).

• Giải pháp: Chúng tôi đào tạo một ANN tiêu chuẩn trên GPU, sau đó "chuyển đổi" nó thành SNN bằng kỹ thuật gọi là Chuyển đổi ANN-sang-SNN (Mã hóa tốc độ).

5. Triển vọng tương lai: Bot trên vệ tinh

Bởi vì SNN sử dụng quá ít năng lượng, chúng có thể chạy trên Vệ tinh Starlink. Đến năm 2027, các công ty HFT sẽ triển khai các bot SNN trực tiếp trên quỹ đạo để giảm 5ms độ trễ giữa New York và London (Tốc độ ánh sáng trong chân không > Tốc độ ánh sáng trong sợi quang).

6. Câu hỏi thường gặp: AI Thần kinh

1. Nó có nhanh hơn GPU không? Về độ trễ? Có (micro giây). Về thông lượng? Không. GPU vẫn tốt hơn cho việc đào tạo; Thần kinh học tốt hơn cho suy luận trực tiếp.

2. Tôi có thể mua phần cứng này không? Có. Intel bán USB stick "Kapoho Point" cho các nhà phát triển.

3. Tại sao nó chưa cất cánh? Nó đòi hỏi một cách suy nghĩ hoàn toàn mới (Lập trình dựa trên sự kiện) mà ít nhà phát triển đã thành thạo.

4. Nó chỉ dành cho giao dịch? Không. Nó được sử dụng trong máy bay không người lái, robot và chân tay giả. Bất cứ nơi nào tuổi thọ pin là rất quan trọng.

5. "Camera sự kiện" là gì? Camera chỉ ghi lại chuyển động (thay đổi pixel) thay vì toàn bộ khung hình. SNN xử lý dữ liệu này một cách tự nhiên. Hoàn hảo để theo dõi các chuyển động của băng ticker.