בינה מלאכותית נגישה בוול סטריט

האבולוציה של מסחר מבוסס בינה מלאכותית

תחום המסחר בוול סטריט נשלט היסטורית על ידי חברות עילית המחזיקות במערכות AI קנייניות - אלגוריתמים יקרים שפותחו בחשאיות תוך שימוש במשאבים עצומים. מוסדות אלה שמרו באופן מסורתי על יתרונם על ידי מינוף המשאבים הכספיים המשמעותיים שלהם, כישרונות מיוחדים ותשתית מחשוב מתקדמת. ניתוח תעשייתי שנערך לאחרונה חשף כי פיתוח מודלים מתוחכמים של מסחר בבינה מלאכותית מחייב השקעות הנעות בין 500,000 דולר ליותר ממיליון דולר, לא כולל ההוצאות השוטפות של שימור כישרונות ותחזוקת תשתיות.

ניתן לייחס את שילוב הבינה המלאכותית במסחר לשנות ה-80, כאשר חברות השתמשו בתחילה במערכות פשוטות מבוססות כללים למסחר אוטומטי. הטרנספורמציה האמיתית התרחשה בסוף שנות ה-90 ובתחילת שנות ה-2000, כאשר אלגוריתמי למידת מכונה הניעו את אסטרטגיות המסחר הכמותי של התקופה. חברות בולטות כמו Renaissance Technologies ו-D.E. Shaw הובילו את השימוש במודלים מורכבים של AI כדי לזהות דפוסי שוק ולבצע עסקאות במהירות שאין שני לה. עד שנות ה-2010, מסחר בתדירות גבוהה (HFT) המופעל על ידי בינה מלאכותית הפך למרכיב בסיסי בפעילות השוק, כאשר החברות הגדולות ביותר הקצו מאות מיליונים לתשתית מחשוב וכישרונות כדי לשמור על היתרון התחרותי שלהן.

ההערכה היא שמסחר אלגוריתמי בתדירות גבוהה מהווה כמחצית מנפח המסחר בוול סטריט.

DeepSeek ויוזמות AI דומות בקוד פתוח משבשות את המודל הקונבנציונלי הזה באמצעות הגישה השיתופית שלהן לפיתוח. במקום לשמור אלגוריתמים נעולים, פלטפורמות אלו רותמות את הידע הקולקטיבי של קהילה גלובלית של מפתחים שמשכללים ומשפרים את הטכנולוגיה ללא הרף.

עם זאת, אימוץ טכנולוגיה זו אינו פשוט כמו הורדת קוד פתוח. בעוד שכלים חדשים אלה מפחיתים מחסומי כניסה מסוימים, הם אינם יוצרים באופן אוטומטי מגרש משחקים שווה. מערכות מסחר מסורתיות מושרשות עמוק בפעילות השוק ונתמכות על ידי שנים של אימות בעולם האמיתי. האתגר עבור חלופות קוד פתוח טמון לא רק בהתאמה ליכולות המתקדמות של מערכות מבוססות, אלא גם בהדגמת יכולתן לפעול באופן אמין במסגרת הפרמטרים התובעניים של מסחר חי.

יתר על כן, חברות המאמצות מערכות AI בקוד פתוח עדיין חייבות לטפח מסגרות תפעוליות מתאימות, להבטיח עמידה בתקנות ולבנות את התשתית הדרושה כדי לפרוס כלים אלה ביעילות. כתוצאה מכך, בעוד ש-AI בקוד פתוח עשוי להוזיל את העלויות של טכנולוגיית מסחר מתוחכמת, לא סביר שתורידו פלטפורמות מסחר AI בקוד פתוח באותה קלות כמו אפליקציית רישום הערות בקוד פתוח בעתיד הקרוב.

עלות ונגישות

אחד ההיבטים המפתים ביותר של AI בקוד פתוח הוא הפוטנציאל שלו לצמצם משמעותית את העלויות המוקדמות. מערכות קנייניות מסורתיות מחייבות דמי רישוי משמעותיים והשקעות בתוכנה מותאמת אישית. שיתוף הפעולה המתמשך של Citadel LLC עם Alphabet Inc., למשל, ממנף למעלה ממיליון מעבדים וירטואליים כדי לצמצם זמני חישוב מורכבים משעות לשניות בלבד, אך הדבר כרוך בהשקעות תשתית שוטפות עצומות.

הגישה של DeepSeek בקוד פתוח מציגה ניגוד מוחלט. מודלי V3 ו-R1 שלה נגישים באופן חופשי, והיא פועלת תחת רישיון MIT, מה שמסמן שניתן לשנות אותה ולהשתמש בה למטרות מסחריות. בעוד שהתוכנה עצמה עשויה להיות בחינם, היישום האפקטיבי שלה דורש השקעות ניכרות בתחומים הבאים, כפי שהדגיש Mamaysky:

• תשתית מחשוב וחומרה: כוח מחשוב חזק חיוני כדי להתמודד עם דרישות העיבוד האינטנסיביות של מסחר מונחה בינה מלאכותית.
• רכישת נתוני שוק באיכות גבוהה: גישה לנתוני שוק מדויקים בזמן אמת היא קריטית לאימון ולפריסה של מודלים יעילים למסחר.
• אמצעי אבטחה ומערכות תאימות: פרוטוקולי אבטחה מחמירים ומערכות תאימות נחוצים כדי להגן על נתונים רגישים ולעמוד בדרישות הרגולטוריות.
• תחזוקה ועדכונים שוטפים: תחזוקה ועדכונים מתמשכים חיוניים כדי להבטיח את הביצועים האופטימליים של המערכת ולהסתגל לתנאי השוק המתפתחים.
• מומחיות מיוחדת לפריסה ואופטימיזציה: אנשי מקצוע מיומנים נחוצים כדי לפרוס, להגדיר ולבצע אופטימיזציה של מודלי ה-AI עבור אסטרטגיות מסחר ספציפיות.

בעוד שאתה יכול לגשת בקלות למודל העדכני ביותר של DeepSeek ולהוריד את הקוד ללא תשלום, פריסה מוצלחת שלו בסביבת HFT מחייבת הרבה יותר מזה.

שקיפות ואחריותיות

יתרון שמצוטט לעתים קרובות של AI בקוד פתוח הוא השקיפות המובנית שלו. כאשר קוד המקור פתוח לבדיקה ציבורית, בעלי עניין יכולים לבדוק אלגוריתמים, לאמת את תהליכי קבלת ההחלטות שלהם ולשנות אותם כדי לעמוד בתקנות או בדרישות ספציפיות. דוגמה מצוינת היא AI Fairness 360 של International Business Machines Corporation, חבילה של כלים בקוד פתוח שנועדו לבדוק ולהפחית הטיות במודלים של AI. יתר על כן, פרטי הארכיטקטורה ונתוני האימון עבור דגמי Lllama 3 ו-3.1 של Meta זמינים לציבור. זה מאפשר למפתחים להעריך עמידה בזכויות יוצרים, תקנות ותקנים אתיים. רמה זו של פתיחות עומדת בניגוד לאופי “הקופסה השחורה” של מערכות קנייניות, שבהן הפעולות הפנימיות מוסתרות, ולעתים מובילות להחלטות אטומות שאפילו יוצרי המערכת עשויים להתקשות לפענח.

עם זאת, לא יהיה מדויק לתאר את כל מערכות המסחר הקנייניות כקופסאות שחורות בלתי חדירות. מוסדות פיננסיים גדולים עשו צעדים משמעותיים בשיפור השקיפות של מודלי ה-AI שלהם, מונעים הן על ידי לחץ רגולטורי (כגון חוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי והנחיות מתפתחות בארה”ב) והן על ידי ציווי ניהול סיכונים פנימיים. ההבחנה העיקרית היא שבעוד שמערכות קנייניות מפתחות את כלי השקיפות שלהן באופן פנימי, מודלים בקוד פתוח נהנים מביקורת ואימות מונעי קהילה, ולעתים קרובות מאיצים את תהליך פתרון הבעיות.

פער החדשנות

פריצת הדרך של מודל R1 של DeepSeek משכה את תשומת לבם של מנהיגי התעשייה - אפילו סם אלטמן מ-OpenAI הודה בתחילת 2025 שהוא “בצד הלא נכון של ההיסטוריה” בנוגע למודלים בקוד פתוח, ורמז על שינוי פרדיגמה פוטנציאלי באופן שבו התעשייה תופסת פיתוח שיתופי.

עם זאת, Mamaysky טען שהאתגר האמיתי במימוש הפוטנציאל של מעבר ל-AI בקוד פתוח טמון בשלושה תחומים מרכזיים: הרחבת תשתית החומרה, הבטחת נתוני פיננסים באיכות גבוהה והתאמת מודלים גנריים ליישומי מסחר ספציפיים. כתוצאה מכך, הוא אינו צופה שהיתרונות של חברות בעלות משאבים טובים יתפוגגו בקרוב. “AI בקוד פתוח, כשלעצמו, אינו מהווה סיכון [למתחרים] לדעתי. מודל ההכנסות הוא מרכזי הנתונים, הנתונים, ההדרכה וחוסן התהליך”, אמר.

מרוץ ה-AI מסובך עוד יותר על ידי שיקולים גיאופוליטיים. מנכ”ל גוגל לשעבר, אריק שמידט, הזהיר כי ארה”ב ואירופה חייבות להגביר את המיקוד שלהן בפיתוח מודלים של AI בקוד פתוח, או להסתכן בוויתור על קרקע לסין בתחום זה. זה מצביע על כך שעתיד ה-AI הפיננסי עשוי להיות תלוי לא רק ביכולות טכניות, אלא גם בהחלטות אסטרטגיות רחבות יותר הנוגעות לאופן שבו טכנולוגיית המסחר מפותחת ומופצת.

הופעתן של פלטפורמות AI בקוד פתוח כמו DeepSeek מסמנת טרנספורמציה פוטנציאלית בטכנולוגיה פיננסית, אך הן אינן מהוות כרגע איום מיידי על ההיררכיה המבוססת של וול סטריט. בעוד שכלים אלה מפחיתים באופן דרמטי את עלויות רישוי התוכנה ומשפרים את השקיפות, Mamaysky הזהיר כי “הפיכת המודלים לקוד פתוח או לא היא כנראה לא בעיה מהמעלה הראשונה” עבור חברות אלה.
עתיד היברידי צפוי יותר, המשלב מערכות קוד פתוח וקנייניות. לכן, השאלה הרלוונטית אינה האם AI בקוד פתוח יחליף את מערכות וול סטריט המסורתיות, אלא כיצד הוא ישולב במסגרות הקיימות שלהן.
תנועת הקוד הפתוח משנה את האופן שבו תוכנה נבנית ומשותפת בתחומים רבים. בתחום הפיננסים, הפוטנציאל הוא שכלים חדשים ופלטפורמות שיתופיות יקלו על חברות קטנות יותר ומשקיעים בודדים להשתמש באסטרטגיות מסחר המופעלות על ידי בינה מלאכותית.
עתיד הבינה המלאכותית בתחום הפיננסים יהיה ככל הנראה שילוב של מערכות קוד פתוח וסגורות, קנייניות. השאלה הגדולה היא עד כמה גישות שונות אלו יכולות לעבוד יחד, ולאפשר לחברות מבוססות להשתמש בחוזקות של חדשנות מונעת קהילה תוך שמירה על היתרונות המיוחדים שאפשרו להן להישאר בפסגה במשך זמן כה רב.

מסלול ה-AI בתחום הפיננסים אינו רק עניין טכני; זהו עניין אסטרטגי, השזור עמוק בנופים רגולטוריים, דינמיקה גיאופוליטית והמבנה עצמו של השווקים הפיננסיים. השנים הקרובות יחשפו כיצד כוחות אלה מקיימים אינטראקציה, ומעצבים את עתיד המסחר וההשקעות.

עליית הבינה המלאכותית בקוד פתוח במסחר היא התפתחות מכרעת. יהיה מעניין לראות כיצד היא משנה את וול סטריט והופכת כלי מסחר מתקדמים לזמינים יותר לכולם. סיפור זה עדיין מתפתח, והפרק האחרון שלו טרם נכתב. השילוב של שיתוף פעולה ותחרות, שקיפות ויתרון קנייני, יקבע את ההשפעה הסופית של AI בקוד פתוח על עולם הפיננסים.