ਵਾਲ ਸਟਰੀਟ ਵਪਾਰ 'ਚ AI ਕ੍ਰਾਂਤੀ

AI ਟ੍ਰੇਡਿੰਗ ਦਾ ਵਿਕਾਸ

ਵਾਲ ਸਟਰੀਟ ਟ੍ਰੇਡਿੰਗ ਦਾ ਖੇਤਰ ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕੁਲੀਨ ਫਰਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸ਼ਾਸਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੀ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ - ਮਹਿੰਗੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜੋ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਗੁਪਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੇ ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਆਪਣੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿੱਤੀ ਸਰੋਤਾਂ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਅਤੇ ਉੱਨਤ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ ਆਪਣਾ ਫਾਇਦਾ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਿਆ ਹੈ। ਇੱਕ ਤਾਜ਼ਾ ਉਦਯੋਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੇ ਖੁਲਾਸਾ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਸੂਝਵਾਨ AI ਟ੍ਰੇਡਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ $500,000 ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ $1 ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤੱਕ ਦੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਸਾਂਭ-ਸੰਭਾਲ ਦੇ ਚੱਲ ਰਹੇ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਟ੍ਰੇਡਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਦਾ ਏਕੀਕਰਣ 1980 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ ਲੱਭਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਫਰਮਾਂ ਨੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਵਪਾਰ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਅਸਲ ਰੂਪਾਂਤਰਣ 1990 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਅਖੀਰ ਅਤੇ 2000 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਹੋਇਆ, ਕਿਉਂਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੇ ਯੁੱਗ ਦੀਆਂ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਵਪਾਰਕ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਇਆ। Renaissance Technologies ਅਤੇ D.E. Shaw ਵਰਗੀਆਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਫਰਮਾਂ ਨੇ ਮਾਰਕੀਟ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਬੇਮਿਸਾਲ ਗਤੀ ਨਾਲ ਵਪਾਰ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕੀਤੀ। 2010 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਤੱਕ, AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਉੱਚ-ਆਵਿਰਤੀ ਵਪਾਰ (HFT) ਮਾਰਕੀਟ ਕਾਰਜਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹਿੱਸਾ ਬਣ ਗਿਆ ਸੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਫਰਮਾਂ ਆਪਣੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਲਈ ਲੱਖਾਂ ਕਰੋੜਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਉੱਚ-ਆਵਿਰਤੀ ਵਪਾਰ ਵਾਲ ਸਟਰੀਟ ਦੇ ਵਪਾਰ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਦਾ ਲਗਭਗ ਅੱਧਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ।

DeepSeek ਅਤੇ ਸਮਾਨ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਆਪਣੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਪਹੁੰਚ ਦੁਆਰਾ ਇਸ ਰਵਾਇਤੀ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਤਾਲੇ ਅਤੇ ਕੁੰਜੀ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਰੱਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ ਭਾਈਚਾਰੇ ਦੇ ਸਮੂਹਿਕ ਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਟੈਪ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਲਗਾਤਾਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦੇ ਅਤੇ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣਾ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕੋਡ ਨੂੰ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨ ਜਿੰਨਾ ਸੌਖਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਨਵੇਂ ਟੂਲ ਐਂਟਰੀ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਇੱਕ ਪੱਧਰੀ ਖੇਡ ਦਾ ਮੈਦਾਨ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ। ਰਵਾਇਤੀ ਵਪਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਮਾਰਕੀਟ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀਆਂ ਜੜ੍ਹਾਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸਾਲਾਂ ਦੀ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਤ ਹਨ। ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਵਿਕਲਪਾਂ ਲਈ ਚੁਣੌਤੀ ਨਾ ਸਿਰਫ ਸਥਾਪਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀਆਂ ਉੱਨਤ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ ਬਲਕਿ ਲਾਈਵ ਵਪਾਰ ਦੇ ਮੰਗ ਵਾਲੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਫਰਮਾਂ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਢੁਕਵੇਂ ਸੰਚਾਲਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਪੈਦਾ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI ਵਿੱਚ ਸੂਝਵਾਨ ਵਪਾਰਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ, ਇਹ ਅਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਨੇੜਲੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਨੋਟ-ਟੇਕਿੰਗ ਐਪ ਵਾਂਗ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI ਟ੍ਰੇਡਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋਵੋਗੇ।

ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ

ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਆਕਰਸ਼ਕ ਪਹਿਲੂਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਇਸਦੀ ਅਗਾਊਂ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ। ਰਵਾਇਤੀ ਮਲਕੀਅਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਕਸਟਮ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲਾਇਸੈਂਸ ਫੀਸਾਂ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। Citadel LLC ਦਾ Alphabet Inc. ਨਾਲ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਸਹਿਯੋਗ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਨਾ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘੰਟਿਆਂ ਤੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਸਕਿੰਟਾਂ ਤੱਕ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਚੁਅਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

DeepSeek ਦੀ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪਹੁੰਚ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਵਿਪਰੀਤ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸਦੇ V3 ਅਤੇ R1 ਮਾਡਲ ਮੁਫਤ ਵਿੱਚ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਇੱਕ MIT ਲਾਇਸੈਂਸ ਦੇ ਅਧੀਨ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਵਪਾਰਕ ਯਤਨਾਂ ਲਈ ਸੋਧਿਆ ਅਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਮੁਫਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅਮਲ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਾਮੇਸਕੀ ਨੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ:

• ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਅਤੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ: AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਵਪਾਰ ਦੀਆਂ ਤੀਬਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
• ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਮਾਰਕੀਟ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ: ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਵਪਾਰਕ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ, ਸਹੀ ਮਾਰਕੀਟ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
• ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਅ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ: ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਲੋੜਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਖ਼ਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ।
• ਚੱਲ ਰਹੀ ਸਾਂਭ-ਸੰਭਾਲ ਅਤੇ ਅੱਪਡੇਟ: ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸਰਵੋਤਮ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਮਾਰਕੀਟ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਲਈ ਨਿਰੰਤਰ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਅਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ।
• ਤੈਨਾਤੀ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮੁਹਾਰਤ: ਖਾਸ ਵਪਾਰਕ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਲਈ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ, ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੁਨਰਮੰਦ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਖਰਚੇ ਦੇ DeepSeek ਦੇ ਨਵੀਨਤਮ ਮਾਡਲ ਤੱਕ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਇਸ ਨੂੰ HFT ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ

ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI ਦਾ ਇੱਕ ਅਕਸਰ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਫਾਇਦਾ ਇਸਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਹੈ। ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਜਨਤਕ ਜਾਂਚ ਲਈ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਹਿੱਸੇਦਾਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਆਡਿਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਜਾਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸੋਧ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਉਦਾਹਰਨ International Business Machines Corporation’s AI Fairness 360 ਹੈ, ਜੋ ਕਿ AI ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤਾਂ ਦਾ ਆਡਿਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਟੂਲਸ ਦਾ ਇੱਕ ਸੂਟ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, Meta ਦੇ Lllama 3 ਅਤੇ 3.1 ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਵੇਰਵੇ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਜਨਤਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। ਇਹ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਕਾਪੀਰਾਈਟ, ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਖੁੱਲੇਪਣ ਦਾ ਇਹ ਪੱਧਰ ਮਲਕੀਅਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ “ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ” ਸੁਭਾਅ ਦੇ ਉਲਟ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕੰਮਕਾਜ ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਹਨ, ਕਈ ਵਾਰ ਅਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਸਿਰਜਣਹਾਰ ਵੀ ਖੋਲ੍ਹਣ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਾਰੀਆਂ ਮਲਕੀਅਤ ਵਪਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਅਭੇਦ ਕਾਲੇ ਬਕਸੇ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਉਣਾ ਗਲਤ ਹੋਵੇਗਾ। ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਦਬਾਅ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਯੂਰਪੀਅਨ ਯੂਨੀਅਨ ਦਾ AI ਐਕਟ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਯੂ.ਐੱਸ. ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼) ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਅੰਤਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਕਿ ਮਲਕੀਅਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਆਪਣੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਿਕਸਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲ ਭਾਈਚਾਰੇ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਆਡਿਟਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਤੋਂ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਕਸਰ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਇਨੋਵੇਸ਼ਨ ਗੈਪ

DeepSeek ਦੇ R1 ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਨੇ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਨੇਤਾਵਾਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਿਆ - ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ OpenAI ਦੇ ਸੈਮ ਆਲਟਮੈਨ ਨੇ 2025 ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ “ਇਤਿਹਾਸ ਦੇ ਗਲਤ ਪਾਸੇ” ਹੋਣ ਦੀ ਗੱਲ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਕਿ ਉਦਯੋਗ ਸਹਿਯੋਗੀ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਮਝਦਾ ਹੈ।

ਫਿਰ ਵੀ, ਮਾਮੇਸਕੀ ਨੇ ਜ਼ੋਰ ਦੇ ਕੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਚੁਣੌਤੀ ਤਿੰਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈ: ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ, ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਖਾਸ ਵਪਾਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਆਮ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ। ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਉਹ ਚੰਗੇ-ਸਰੋਤ ਵਾਲੀਆਂ ਫਰਮਾਂ ਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਹੀ ਖਤਮ ਹੁੰਦੇ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦਾ। “ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI, ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ, ਮੇਰੇ ਵਿਚਾਰ ਵਿੱਚ [ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ਾਂ] ਲਈ ਕੋਈ ਖਤਰਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮਾਲੀਆ ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰ, ਡੇਟਾ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਹੈ,” ਉਸਨੇ ਕਿਹਾ।

AI ਦੌੜ ਭੂ-ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਹੋਰ ਵੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਦੇ ਸਾਬਕਾ ਸੀਈਓ ਐਰਿਕ ਸ਼ਮਿਟ ਨੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੱਤੀ ਹੈ ਕਿ ਅਮਰੀਕਾ ਅਤੇ ਯੂਰਪ ਨੂੰ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਆਪਣਾ ਧਿਆਨ ਵਧਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਚੀਨ ਨੂੰ ਜ਼ਮੀਨ ਸੌਂਪਣ ਦਾ ਜੋਖਮ ਉਠਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਿੱਤੀ AI ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਸਿਰਫ਼ ਤਕਨੀਕੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਵਪਾਰਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਾਰ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਬਾਰੇ ਵਿਆਪਕ ਰਣਨੀਤਕ ਫੈਸਲਿਆਂ ‘ਤੇ ਵੀ ਨਿਰਭਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

DeepSeek ਵਰਗੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦਾ ਉਭਾਰ ਵਿੱਤੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ ਉਹ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਵਾਲ ਸਟਰੀਟ ਦੇ ਸਥਾਪਿਤ ਲੜੀ ਲਈ ਇੱਕ ਤਤਕਾਲ ਖ਼ਤਰਾ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਹ ਟੂਲ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਮਾਮੇਸਕੀ ਨੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੱਤੀ ਕਿ “ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਬਣਾਉਣਾ ਜਾਂ ਨਾ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਇਦ ਇਹਨਾਂ ਫਰਮਾਂ ਲਈ ਪਹਿਲੇ ਦਰਜੇ ਦਾ ਮੁੱਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ”।
ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਭਵਿੱਖ ਵਧੇਰੇ ਦੂਰਦਰਸ਼ੀ ਹੈ, ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਅਤੇ ਮਲਕੀਅਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਢੁਕਵਾਂ ਸਵਾਲ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI ਰਵਾਇਤੀ ਵਾਲ ਸਟਰੀਟ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲਵੇਗਾ, ਸਗੋਂ ਇਹ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਜੋੜਿਆ ਜਾਵੇਗਾ।
ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਅੰਦੋਲਨ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਈ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਵਿੱਤ ਵਿੱਚ, ਸੰਭਾਵਨਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਨਵੇਂ ਟੂਲ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਛੋਟੀਆਂ ਫਰਮਾਂ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਵਪਾਰਕ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਣਗੇ।
ਵਿੱਤ ਵਿੱਚ AI ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਅਤੇ ਬੰਦ, ਮਲਕੀਅਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਮਿਸ਼ਰਣ ਹੋਵੇਗਾ। ਵੱਡਾ ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਪਹੁੰਚ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸਥਾਪਿਤ ਫਰਮਾਂ ਨੂੰ ਭਾਈਚਾਰੇ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਨਵੀਨਤਾ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਫਾਇਦਿਆਂ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੰਨੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਸਿਖਰ ‘ਤੇ ਰਹਿਣ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।

ਵਿੱਤ ਵਿੱਚ AI ਦਾ ਮਾਰਗ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਮਾਮਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਹੈ, ਜੋ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਲੈਂਡਸਕੇਪਾਂ, ਭੂ-ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਨਾਲ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸਾਲ ਇਹ ਦੱਸਣਗੇ ਕਿ ਇਹ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਕਿਵੇਂ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜਦੀਆਂ ਹਨ, ਵਪਾਰ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਵਪਾਰ ਵਿੱਚ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI ਦਾ ਵਾਧਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਕਾਸ ਹੈ। ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਦਿਲਚਸਪ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਇਹ ਵਾਲ ਸਟਰੀਟ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉੱਨਤ ਵਪਾਰਕ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਉਪਲਬਧ ਕਰਵਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਹਾਣੀ ਅਜੇ ਵੀ ਸਾਹਮਣੇ ਆ ਰਹੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਅੰਤਮ ਅਧਿਆਏ ਅਜੇ ਲਿਖਿਆ ਜਾਣਾ ਬਾਕੀ ਹੈ। ਸਹਿਯੋਗ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਮਲਕੀਅਤ ਲਾਭ ਦਾ ਮਿਸ਼ਰਣ, ਵਿੱਤ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ‘ਤੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI ਦੇ ਅੰਤਮ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।