सुलभ AI वॉल स्ट्रीट व्यापारात क्रांती करू शकते?

AI ट्रेडिंगची उत्क्रांती

वॉल स्ट्रीट ट्रेडिंगचे क्षेत्र ऐतिहासिकदृष्ट्या एलिट कंपन्यांच्या ताब्यात आहे ज्यांच्याकडे मालकीची AI प्रणाली आहेत—ज्यामध्ये प्रचंड संसाधनांसह गुप्तपणे विकसित केलेले महाग अल्गोरिदम आहेत. या संस्थांनी परंपरागतपणे त्यांचे महत्त्वपूर्ण आर्थिक स्त्रोत, विशेष कौशल्ये आणि प्रगत संगणकीय पायाभूत सुविधा यांचा फायदा घेऊन त्यांचे वर्चस्व राखले आहे. एका अलीकडील उद्योगाच्या विश्लेषणातून असे दिसून आले आहे की अत्याधुनिक AI ट्रेडिंग मॉडेल्स विकसित करण्यासाठी $500,000 ते $1 दशलक्षाहून अधिक गुंतवणुकीची आवश्यकता आहे, ज्यामध्ये प्रतिभा टिकवून ठेवणे आणि पायाभूत सुविधांच्या देखभालीचा चालू खर्च समाविष्ट नाही.

ट्रेडिंगमध्ये AI चे एकत्रीकरण 1980 च्या दशकात परत जाते, जेव्हा कंपन्यांनी सुरुवातीला स्वयंचलित व्यापारासाठी साध्या नियम-आधारित प्रणाली वापरल्या. 1990 च्या दशकाच्या उत्तरार्धात आणि 2000 च्या दशकाच्या सुरुवातीस, मशीन लर्निंग अल्गोरिदमने त्या युगाच्या परिमाणात्मक व्यापार धोरणांना चालना दिल्याने खरे परिवर्तन घडले. Renaissance Technologies आणि D.E. Shaw सारख्या प्रमुख कंपन्यांनी बाजारातील नमुने ओळखण्यासाठी आणि अतुलनीय वेगाने व्यापार करण्यासाठी जटिल AI मॉडेल्सचा वापर केला. 2010 च्या दशकापर्यंत, AI-चालित उच्च-वारंवारता व्यापार (HFT) बाजाराच्या कामकाजाचा एक मूलभूत घटक बनला होता, ज्यामध्ये सर्वात मोठ्या कंपन्या त्यांचे स्पर्धात्मक फायदे टिकवून ठेवण्यासाठी संगणकीय पायाभूत सुविधा आणि प्रतिभेवर शेकडो दशलक्ष डॉलर्स खर्च करत होत्या.

असा अंदाज आहे की अल्गोरिदमिक हाय-फ्रिक्वेन्सी ट्रेडिंग वॉल स्ट्रीटच्या ट्रेडिंग व्हॉल्यूमच्या जवळपास निम्म्या भागासाठी जबाबदार आहे.

DeepSeek आणि तत्सम ओपन-सोर्स AI उपक्रम विकासामध्ये त्यांच्या सहयोगी दृष्टिकोनाद्वारे या पारंपारिक मॉडेलमध्ये व्यत्यय आणत आहेत. अल्गोरिदम लॉक आणि की अंतर्गत ठेवण्याऐवजी, हे प्लॅटफॉर्म डेव्हलपरच्या जागतिक समुदायाच्या एकत्रित ज्ञानाचा उपयोग करतात जे तंत्रज्ञान सतत सुधारतात आणि वाढवतात.

तथापि, हे तंत्रज्ञान स्वीकारणे ओपन-सोर्स कोड डाउनलोड करण्याइतके सोपे नाही. जरी ही नवीन साधने प्रवेशातील काही अडथळे कमी करत असली तरी, ते आपोआप समान संधी निर्माण करत नाहीत. पारंपारिक ट्रेडिंग सिस्टम बाजाराच्या कामकाजामध्ये खोलवर रुजलेल्या आहेत आणि अनेक वर्षांच्या वास्तविक-जगातील प्रमाणीकरणाद्वारे समर्थित आहेत. ओपन-सोर्स पर्यायांसाठी आव्हान केवळ प्रस्थापित प्रणालींच्या प्रगत क्षमतांशी जुळवून घेणे इतकेच नाही, तर थेट व्यापाराच्या मागणीच्या पॅरामीटर्समध्ये विश्वासार्हपणे कार्य करण्याची त्यांची क्षमता दर्शवणे देखील आहे.

शिवाय, ओपन-सोर्स AI प्रणाली स्वीकारणाऱ्या कंपन्यांना अजूनही योग्य ऑपरेशनल फ्रेमवर्क तयार करणे, नियामक अनुपालन सुनिश्चित करणे आणि ही साधने प्रभावीपणे तैनात करण्यासाठी आवश्यक पायाभूत सुविधा तयार करणे आवश्यक आहे. परिणामी, जरी ओपन-सोर्स AI मध्ये अत्याधुनिक ट्रेडिंग तंत्रज्ञानाचा खर्च कमी करण्याची क्षमता असली तरी, नजीकच्या भविष्यात तुम्ही ओपन-सोर्स नोट-टेकिंग अॅपप्रमाणेच ओपन-सोर्स AI ट्रेडिंग प्लॅटफॉर्म डाउनलोड करू शकाल अशी शक्यता नाही.

खर्च आणि सुलभता

ओपन-सोर्स AI चे सर्वात आकर्षक पैलूंपैकी एक म्हणजे त्याची सुरुवातीच्या खर्चात लक्षणीय घट करण्याची क्षमता. पारंपारिक मालकी प्रणालींसाठी भरीव परवाना शुल्क आणि सानुकूल सॉफ्टवेअरमध्ये गुंतवणूक आवश्यक आहे. Citadel LLC चे Alphabet Inc. सोबतचे चालू असलेले सहकार्य, उदाहरणार्थ, जटिल गणनेचा वेळ तासांवरून काही सेकंदांपर्यंत कमी करण्यासाठी दशलक्षाहून अधिक व्हर्च्युअल प्रोसेसरचा लाभ घेते, परंतु यासाठी मोठ्या प्रमाणात चालू असलेल्या पायाभूत सुविधांच्या गुंतवणुकीची आवश्यकता आहे.

DeepSeek चा ओपन-सोर्स दृष्टीकोन याच्या अगदी विरुद्ध आहे. त्याचे V3 आणि R1 मॉडेल विनामूल्य उपलब्ध आहेत आणि ते MIT परवान्याअंतर्गत कार्य करते, याचा अर्थ ते व्यावसायिक प्रयत्नांसाठी सुधारित आणि वापरले जाऊ शकते. जरी सॉफ्टवेअर स्वतः विनामूल्य असले तरी, त्याच्या प्रभावी अंमलबजावणीसाठी खालील क्षेत्रांमध्ये भरीव गुंतवणूक आवश्यक आहे, जसे मामेस्की यांनी जोर दिला:

• संगणकीय पायाभूत सुविधा आणि हार्डवेअर: AI-चालित व्यापाराच्या गहन प्रक्रिया मागण्या हाताळण्यासाठी मजबूत संगणकीय शक्ती आवश्यक आहे.
• उच्च-गुणवत्तेच्या बाजार डेटा संपादन: प्रभावी ट्रेडिंग मॉडेल्सना प्रशिक्षण देण्यासाठी आणि तैनात करण्यासाठी रिअल-टाइम, अचूक बाजार डेटा मिळवणे महत्त्वाचे आहे.
• सुरक्षा उपाय आणि अनुपालन प्रणाली: संवेदनशील डेटाचे संरक्षण करण्यासाठी आणि नियामक आवश्यकतांचे पालन करण्यासाठी कठोर सुरक्षा प्रोटोकॉल आणि अनुपालन प्रणाली आवश्यक आहेत.
• चालू देखभाल आणि अद्यतने: प्रणालीची সর্বোत्तम कार्यक्षमता सुनिश्चित करण्यासाठी आणि बाजारातील बदलत्या परिस्थितीशी जुळवून घेण्यासाठी सतत देखभाल आणि अद्यतने महत्त्वपूर्ण आहेत.
• तैनाती आणि ऑप्टिमायझेशनसाठी विशेष कौशल्ये: विशिष्ट व्यापार धोरणांसाठी AI मॉडेल्स तैनात करण्यासाठी, कॉन्फिगर करण्यासाठी आणि ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी कुशल व्यावसायिकांची आवश्यकता आहे.

तुम्ही DeepSeek चे नवीनतम मॉडेल सहजपणे ऍक्सेस करू शकता आणि कोड विनामूल्य डाउनलोड करू शकता, तरीही HFT वातावरणात ते यशस्वीरित्या तैनात करण्यासाठी त्यापेक्षा खूप जास्त आवश्यक आहे.

पारदर्शकता आणि जबाबदारी

ओपन-सोर्स AI चा वारंवार उल्लेख केला जाणारा फायदा म्हणजे त्याची अंतर्निहित पारदर्शकता. स्त्रोत कोड सार्वजनिक तपासणीसाठी खुला असल्याने, भागधारक अल्गोरिदमचे परीक्षण करू शकतात, त्यांच्या निर्णय घेण्याच्या प्रक्रियेची पडताळणी करू शकतात आणि नियम किंवा विशिष्ट आवश्यकतांचे पालन करण्यासाठी ते सुधारू शकतात. याचे एक उत्तम उदाहरण म्हणजे International Business Machines Corporation चे AI Fairness 360, जे AI मॉडेल्समधील पूर्वाग्रह तपासण्यासाठी आणि कमी करण्यासाठी डिझाइन केलेले ओपन-सोर्स साधनांचा संच आहे. याव्यतिरिक्त, Meta च्या Lllama 3 आणि 3.1 मॉडेल्सचे आर्किटेक्चरल तपशील आणि प्रशिक्षण डेटा सार्वजनिकपणे उपलब्ध आहेत. हे विकासकांना कॉपीराइट, नियामक आणि नैतिक मानकांचे पालन करण्याचे मूल्यांकन करण्यास अनुमती देते. या पातळीवरील मोकळेपणा मालकी प्रणालींच्या “ब्लॅक बॉक्स” स्वरूपाच्या विरूद्ध आहे, जिथे अंतर्गत कार्ये लपविलेली असतात, ज्यामुळे कधीकधी अस्पष्ट निर्णय होतात ज्यांचे स्पष्टीकरण प्रणालीच्या निर्मात्यांना देखील देणे कठीण जाते.

तथापि, सर्व मालकीच्या ट्रेडिंग सिस्टम अभेद्य ब्लॅक बॉक्स आहेत असे चित्रित करणे चुकीचे ठरेल. प्रमुख वित्तीय संस्थांनी त्यांच्या AI मॉडेल्सची पारदर्शकता वाढवण्यासाठी महत्त्वपूर्ण प्रगती केली आहे, ज्याला नियामक दबाव (जसे की युरोपियन युनियनचा AI कायदा आणि विकसित होत असलेल्या यूएस मार्गदर्शक तत्त्वे) आणि अंतर्गत जोखीम व्यवस्थापन आदेशांद्वारे चालना मिळाली आहे. मुख्य फरक असा आहे की मालकी प्रणाली त्यांची पारदर्शकता साधने अंतर्गत विकसित करतात, तर ओपन-सोर्स मॉडेल्सना समुदाय-चालित ऑडिटिंग आणि प्रमाणीकरणाचा फायदा होतो, ज्यामुळे अनेकदा समस्या-निवारण प्रक्रिया जलद होते.

इनोव्हेशन गॅप

DeepSeek च्या R1 मॉडेलच्या यशामुळे उद्योगातील नेत्यांचे लक्ष वेधून घेतले—अगदी OpenAI च्या सॅम ऑल्टमनने 2025 च्या सुरुवातीला ओपन-सोर्स मॉडेल्सच्या बाबतीत “इतिहासाच्या चुकीच्या बाजूने” असल्याचे कबूल केले, ज्यामुळे उद्योग सहयोगी विकासाकडे कसा पाहतो यात संभाव्य प्रतिमान बदल सूचित करतो.

असे असले तरी, मामेस्की यांनी सांगितले की ओपन-सोर्स AI मध्ये संक्रमणाची क्षमता प्रत्यक्षात आणण्याचे खरे आव्हान तीन महत्त्वपूर्ण क्षेत्रांमध्ये आहे: हार्डवेअर पायाभूत सुविधा वाढवणे, उच्च-गुणवत्तेचा आर्थिक डेटा सुरक्षित करणे आणि विशिष्ट व्यापार अनुप्रयोगांसाठी सामान्य मॉडेल तयार करणे. परिणामी, त्यांना चांगल्या-संसाधन असलेल्या कंपन्यांचे फायदे लवकरच नाहीसे होण्याची शक्यता दिसत नाही. “ओपन-सोर्स AI, स्वतःहून, [स्पर्धकांसाठी] धोका निर्माण करत नाही, असे माझे मत आहे. महसूल मॉडेल म्हणजे डेटा केंद्रे, डेटा, प्रशिक्षण आणि प्रक्रियेची मजबुती,” ते म्हणाले.

AI शर्यत भू-राजकीय विचारांनी आणखी गुंतागुंतीची आहे. Google चे माजी CEO एरिक श्मिट यांनी चेतावणी दिली आहे की अमेरिका आणि युरोपला ओपन-सोर्स AI मॉडेल्स विकसित करण्यावर अधिक लक्ष केंद्रित करणे आवश्यक आहे, अन्यथा या क्षेत्रात चीनला जागा देण्याचा धोका आहे. हे सूचित करते की आर्थिक AI चे भविष्य केवळ तांत्रिक क्षमतांवर अवलंबून नसून व्यापार तंत्रज्ञान कसे विकसित आणि प्रसारित केले जाते याबद्दलच्या व्यापक धोरणात्मक निर्णयांवर देखील अवलंबून असू शकते.

DeepSeek सारख्या ओपन-सोर्स AI प्लॅटफॉर्मचा उदय आर्थिक तंत्रज्ञानातील संभाव्य बदल दर्शवतो, परंतु ते सध्या वॉल स्ट्रीटच्या प्रस्थापित पदानुक्रमासाठी तात्काळ धोका निर्माण करत नाहीत. जरी ही साधने सॉफ्टवेअर परवाना खर्च नाटकीयरित्या कमी करतात आणि पारदर्शकता वाढवतात, तरीही मामेस्की यांनी सावध केले की “मॉडेल ओपन सोर्स बनवणे किंवा न बनवणे ही या कंपन्यांसाठी कदाचित प्रथम क्रमांकाची समस्या नाही.”

ओपन-सोर्स आणि मालकी प्रणाली एकत्र करून भविष्यात हायब्रीड दृष्टिकोन अधिक अपेक्षित आहे. त्यामुळे, ओपन-सोर्स AI पारंपारिक वॉल स्ट्रीट प्रणालींची जागा घेईल की नाही, हा प्रश्न नाही, तर ते त्यांच्या विद्यमान फ्रेमवर्कमध्ये कसे एकत्रित केले जाईल हा आहे.

ओपन-सोर्स चळवळ अनेक क्षेत्रांमध्ये सॉफ्टवेअर कसे तयार केले जाते आणि सामायिक केले जाते हे बदलत आहे. फायनान्समध्ये, नवीन साधने आणि सहयोगी प्लॅटफॉर्म लहान कंपन्या आणि वैयक्तिक गुंतवणूकदारांसाठी AI-चालित व्यापार धोरणे वापरणे सोपे करतील अशी क्षमता आहे.

फायनान्समध्ये AI चे भविष्य ओपन-सोर्स आणि बंद, मालकी प्रणालींचे मिश्रण असण्याची शक्यता आहे. मोठा प्रश्न असा आहे की हे वेगवेगळे दृष्टिकोन एकत्र कसे काम करू शकतात, ज्यामुळे प्रस्थापित कंपन्यांना समुदाय-चालित नवकल्पनाच्या सामर्थ्याचा वापर करता येईल आणि त्याच वेळी विशेष फायदे टिकवून ठेवता येतील ज्यामुळे त्यांना इतके दिवस शीर्षस्थानी राहता आले.

फायनान्समध्ये AI चा मार्ग केवळ तांत्रिक बाब नाही; तो एक धोरणात्मक आहे, जो नियामक लँडस्केप, भू-राजकीय गतिशीलता आणि वित्तीय बाजारांच्या संरचनेशी खोलवर जोडलेला आहे. येणारी वर्षे या शक्ती कशा प्रकारे संवाद साधतात, व्यापार आणि गुंतवणुकीच्या भविष्याला आकार देतात हे प्रकट करतील.

ट्रेडिंगमध्ये ओपन-सोर्स AI चा उदय ही एक महत्त्वपूर्ण घडामोड आहे. हे वॉल स्ट्रीटमध्ये कसे बदल घडवते आणि प्रगत ट्रेडिंग टूल्स प्रत्येकासाठी अधिक उपलब्ध कसे करते हे पाहणे मनोरंजक असेल. ही कथा अजूनही उलगडत आहे, आणि त्याचा शेवटचा अध्याय अजून लिहायचा आहे. सहयोग आणि स्पर्धा, पारदर्शकता आणि मालकी हक्क यांचा मिलाफ ओपन-सोर्स AI चा अर्थविश्वावर होणारा अंतिम परिणाम निश्चित करेल.