تکامل معاملات هوش مصنوعی
حوزه معاملات وال استریت از لحاظ تاریخی تحت سلطه شرکت‌های نخبه‌ای بوده که از سیستم‌های هوش مصنوعی اختصاصی استفاده می‌کردند - الگوریتم‌های پرهزینه‌ای که به صورت مخفیانه و با منابع گسترده توسعه یافته‌اند. این موسسات به طور سنتی با بهره‌گیری از منابع مالی هنگفت، استعدادهای تخصصی و زیرساخت‌های محاسباتی پیشرفته، مزیت خود را حفظ کرده‌اند. تجزیه و تحلیل اخیر صنعت نشان داد که توسعه مدل‌های پیچیده معاملات هوش مصنوعی نیازمند سرمایه‌گذاری‌هایی از 500000 دلار تا بیش از 1 میلیون دلار است، به استثنای هزینه‌های جاری حفظ استعداد و نگهداری زیرساخت.
ادغام هوش مصنوعی در معاملات را می‌توان در دهه 1980 ردیابی کرد، زمانی که شرکت‌ها در ابتدا از سیستم‌های ساده مبتنی بر قانون برای معاملات خودکار استفاده می‌کردند. دگردیسی واقعی در اواخر دهه 1990 و اوایل دهه 2000 رخ داد، زیرا الگوریتم‌های یادگیری ماشین، استراتژی‌های معاملات کمی آن دوران را پیش بردند. شرکت‌های برجسته‌ای مانند Renaissance Technologies و D.E. Shaw پیشگام استفاده از مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی برای تشخیص الگوهای بازار و اجرای معاملات با سرعت بی‌نظیر بودند. در دهه 2010، معاملات فرکانس بالا (HFT) مبتنی بر هوش مصنوعی به یک جزء اساسی از عملیات بازار تبدیل شده بود، به طوری که بزرگترین شرکت‌ها صدها میلیون دلار را به زیرساخت‌های محاسباتی و استعداد اختصاص می‌دادند تا مزیت رقابتی خود را حفظ کنند.
تخمین زده می‌شود که معاملات الگوریتمی فرکانس بالا تقریباً نیمی از حجم معاملات وال استریت را تشکیل می‌دهد.
DeepSeek و ابتکارات مشابه هوش مصنوعی متن‌باز، این مدل مرسوم را از طریق رویکرد مشارکتی خود در توسعه مختل می‌کنند. به جای اینکه الگوریتم‌ها را تحت قفل و کلید نگه دارند، این پلتفرم‌ها از دانش جمعی یک جامعه جهانی از توسعه‌دهندگان بهره می‌برند که به طور مداوم فناوری را اصلاح و بهبود می‌بخشند.
با این حال، پذیرش این فناوری به سادگی دانلود کد متن‌باز نیست. در حالی که این ابزارهای جدید موانع خاصی را برای ورود کاهش می‌دهند، اما به طور خودکار یک زمین بازی برابر ایجاد نمی‌کنند. سیستم‌های معاملاتی سنتی عمیقاً در عملیات بازار ریشه دوانده‌اند و سال‌ها اعتبار سنجی در دنیای واقعی از آن‌ها پشتیبانی می‌کند. چالش برای جایگزین‌های متن‌باز نه تنها در تطبیق با قابلیت‌های پیشرفته سیستم‌های مستقر، بلکه در نشان دادن توانایی آن‌ها برای عملکرد قابل اعتماد در پارامترهای سخت‌گیرانه معاملات زنده است.
علاوه بر این، شرکت‌هایی که سیستم‌های هوش مصنوعی متن‌باز را می‌پذیرند، همچنان باید چارچوب‌های عملیاتی مناسب را ایجاد کنند، از انطباق با مقررات اطمینان حاصل کنند و زیرساخت‌های لازم را برای استقرار موثر این ابزارها بسازند. در نتیجه، در حالی که هوش مصنوعی متن‌باز این پتانسیل را دارد که هزینه‌های فناوری معاملات پیشرفته را کاهش دهد، بعید است که در آینده نزدیک بتوانید پلتفرم‌های معاملاتی هوش مصنوعی متن‌باز را با همان سهولت یک برنامه یادداشت‌برداری متن‌باز دانلود کنید.
هزینه و دسترسی
یکی از جذاب‌ترین جنبه‌های هوش مصنوعی متن‌باز، پتانسیل آن برای کاهش چشمگیر هزینه‌های اولیه است. سیستم‌های اختصاصی سنتی نیازمند هزینه‌های مجوز قابل توجه و سرمایه‌گذاری در نرم‌افزار سفارشی هستند. به عنوان مثال، همکاری مداوم Citadel LLC با Alphabet Inc.، از بیش از یک میلیون پردازنده مجازی برای کاهش زمان محاسبات پیچیده از ساعت‌ها به چند ثانیه استفاده می‌کند، اما این امر مستلزم سرمایه‌گذاری‌های عظیم زیرساختی مداوم است.
رویکرد متن‌باز DeepSeek تضاد شدیدی را ارائه می‌دهد. مدل‌های V3 و R1 آن به صورت رایگان در دسترس هستند و تحت مجوز MIT عمل می‌کند، به این معنی که می‌توان آن را برای اهداف تجاری اصلاح و استفاده کرد. در حالی که خود نرم‌افزار ممکن است رایگان باشد، پیاده‌سازی موثر آن نیازمند سرمایه‌گذاری‌های قابل توجهی در زمینه‌های زیر است، همانطور که Mamaysky تاکید کرد:
- زیرساخت محاسباتی و سخت‌افزار: قدرت محاسباتی قوی برای رسیدگی به تقاضاهای پردازش فشرده معاملات مبتنی بر هوش مصنوعی ضروری است.
- کسب داده‌های بازار با کیفیت بالا: دسترسی به داده‌های بازار دقیق و بی‌درنگ برای آموزش و استقرار مدل‌های معاملاتی موثر بسیار مهم است.
- اقدامات امنیتی و سیستم‌های انطباق: پروتکل‌های امنیتی دقیق و سیستم‌های انطباق برای حفاظت از داده‌های حساس و پایبندی به الزامات نظارتی ضروری هستند.
- نگهداری و به‌روزرسانی‌های مداوم: نگهداری و به‌روزرسانی‌های مداوم برای اطمینان از عملکرد بهینه سیستم و انطباق با شرایط متغیر بازار حیاتی هستند.
- تخصص تخصصی برای استقرار و بهینه‌سازی: متخصصان ماهر برای استقرار، پیکربندی و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای استراتژی‌های معاملاتی خاص مورد نیاز هستند.
در حالی که می‌توانید به راحتی به آخرین مدل DeepSeek دسترسی داشته باشید و کد را بدون هزینه دانلود کنید، استقرار موفقیت‌آمیز آن در یک محیط HFT نیازمند چیزی بسیار بیشتر از آن است.
شفافیت و پاسخگویی
یک مزیت مکرر ذکر شده هوش مصنوعی متن‌باز، شفافیت ذاتی آن است. با کد منبع باز برای بررسی عمومی، ذینفعان می‌توانند الگوریتم‌ها را ممیزی کنند، فرآیندهای تصمیم‌گیری آن‌ها را تأیید کنند و آن‌ها را برای مطابقت با مقررات یا برآورده کردن الزامات خاص اصلاح کنند. یک مثال بارز، AI Fairness 360 شرکت International Business Machines Corporation است، مجموعه‌ای از ابزارهای متن‌باز که برای ممیزی و کاهش سوگیری‌ها در مدل‌های هوش مصنوعی طراحی شده‌اند. علاوه بر این، جزئیات معماری و داده‌های آموزشی برای مدل‌های Lllama 3 و 3.1 متا به صورت عمومی در دسترس هستند. این به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا انطباق با کپی‌رایت، مقررات و استانداردهای اخلاقی را ارزیابی کنند. این سطح از باز بودن در تضاد با ماهیت ‘جعبه سیاه’ سیستم‌های اختصاصی است، جایی که عملکرد داخلی پنهان است، که گاهی اوقات منجر به تصمیمات مبهمی می‌شود که حتی سازندگان سیستم ممکن است برای باز کردن آن‌ها با مشکل مواجه شوند.
با این حال، نادرست است که همه سیستم‌های معاملاتی اختصاصی را به عنوان جعبه‌های سیاه غیرقابل نفوذ به تصویر بکشیم. موسسات مالی بزرگ گام‌های مهمی در جهت افزایش شفافیت مدل‌های هوش مصنوعی خود برداشته‌اند، که هم توسط فشار نظارتی (مانند قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا و دستورالعمل‌های در حال تحول ایالات متحده) و هم الزامات مدیریت ریسک داخلی تحریک شده است. تفاوت اصلی این است که در حالی که سیستم‌های اختصاصی ابزارهای شفافیت خود را به صورت داخلی توسعه می‌دهند، مدل‌های متن‌باز از ممیزی و اعتبار سنجی مبتنی بر جامعه بهره می‌برند، که اغلب فرآیند حل مسئله را تسریع می‌کند.
شکاف نوآوری
پیشرفت مدل R1 DeepSeek توجه رهبران صنعت را به خود جلب کرد - حتی Sam Altman از OpenAI در اوایل سال 2025 اعتراف کرد که در مورد مدل‌های متن‌باز “در سمت اشتباه تاریخ” قرار دارد، که به تغییر پارادایم بالقوه در نحوه درک صنعت از توسعه مشارکتی اشاره دارد.
با این وجود، Mamaysky اظهار داشت که چالش واقعی در تحقق پتانسیل گذار به هوش مصنوعی متن‌باز در سه حوزه محوری نهفته است: مقیاس‌بندی زیرساخت سخت‌افزاری، ایمن‌سازی داده‌های مالی با کیفیت بالا و تطبیق مدل‌های عمومی برای کاربردهای معاملاتی خاص. در نتیجه، او پیش‌بینی نمی‌کند که مزایای شرکت‌های دارای منابع خوب به این زودی‌ها از بین برود. او اظهار داشت: “هوش مصنوعی متن‌باز، به خودی خود، از نظر من خطری [برای رقبا] ایجاد نمی‌کند. مدل درآمد، مراکز داده، داده‌ها، آموزش و استحکام فرآیند است.”
مسابقه هوش مصنوعی با ملاحظات ژئوپلیتیکی پیچیده‌تر می‌شود. Eric Schmidt، مدیرعامل سابق گوگل، هشدار داده است که ایالات متحده و اروپا باید تمرکز خود را بر توسعه مدل‌های هوش مصنوعی متن‌باز تشدید کنند یا خطر واگذاری زمین به چین در این حوزه را بپذیرند. این نشان می‌دهد که آینده هوش مصنوعی مالی ممکن است نه تنها به قابلیت‌های فنی، بلکه به تصمیمات استراتژیک گسترده‌تر در مورد نحوه توسعه و انتشار فناوری معاملات بستگی داشته باشد.
ظهور پلتفرم‌های هوش مصنوعی متن‌باز مانند DeepSeek نشان‌دهنده یک تحول بالقوه در فناوری مالی است، اما در حال حاضر تهدیدی قریب‌الوقوع برای سلسله مراتب مستقر وال استریت نیستند. در حالی که این ابزارها هزینه‌های مجوز نرم‌افزار را به طور چشمگیری کاهش می‌دهند و شفافیت را افزایش می‌دهند، Mamaysky هشدار داد که “متن‌باز کردن یا نکردن مدل‌ها احتمالاً مسئله درجه اولی برای این شرکت‌ها نیست.”
آینده‌ای ترکیبی قابل پیش‌بینی‌تر است، که سیستم‌های متن‌باز و اختصاصی را ترکیب می‌کند. بنابراین، سوال مهم این نیست که آیا هوش مصنوعی متن‌باز جایگزین سیستم‌های سنتی وال استریت خواهد شد، بلکه این است که چگونه در چارچوب‌های موجود آن‌ها ادغام خواهد شد.
جنبش متن‌باز در حال تغییر نحوه ساخت و اشتراک‌گذاری نرم‌افزار در بسیاری از زمینه‌ها است. در امور مالی، این پتانسیل وجود دارد که ابزارهای جدید و پلتفرم‌های مشارکتی، استفاده از استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی را برای شرکت‌های کوچکتر و سرمایه‌گذاران فردی آسان‌تر کنند.
آینده هوش مصنوعی در امور مالی احتمالاً ترکیبی از سیستم‌های متن‌باز و بسته و اختصاصی خواهد بود. سوال بزرگ این است که این رویکردهای مختلف چقدر می‌توانند با هم کار کنند، به شرکت‌های مستقر اجازه می‌دهند از نقاط قوت نوآوری مبتنی بر جامعه استفاده کنند و در عین حال مزایای تخصصی را که به آن‌ها اجازه داده است برای مدت طولانی در صدر باقی بمانند، حفظ کنند.
مسیر هوش مصنوعی در امور مالی صرفاً یک موضوع فنی نیست. این یک موضوع استراتژیک است که عمیقاً با چشم‌اندازهای نظارتی، پویایی‌های ژئوپلیتیکی و ساختار بازارهای مالی در هم تنیده است. سال‌های آینده نشان خواهند داد که این نیروها چگونه با هم تعامل می‌کنند و آینده معاملات و سرمایه‌گذاری را شکل می‌دهند.
ظهور هوش مصنوعی متن‌باز در معاملات یک پیشرفت حیاتی است. جالب خواهد بود که ببینیم چگونه وال استریت را تغییر می‌دهد و ابزارهای معاملاتی پیشرفته را در دسترس همگان قرار می‌دهد. این داستان هنوز در حال آشکار شدن است و فصل پایانی آن هنوز نوشته نشده است. ترکیب همکاری و رقابت، شفافیت و مزیت اختصاصی، تأثیر نهایی هوش مصنوعی متن‌باز را بر دنیای مالی تعیین خواهد کرد.