Ewolucja AI w Tradingu
Domena handlu na Wall Street była historycznie rządzona przez elitarne firmy dzierżące własne systemy AI – kosztowne algorytmy opracowane w tajemnicy przy użyciu ogromnych zasobów. Instytucje te tradycyjnie utrzymywały swoją przewagę, wykorzystując znaczne zasoby finansowe, wyspecjalizowane talenty i zaawansowaną infrastrukturę obliczeniową. Niedawna analiza branżowa wykazała, że opracowanie zaawansowanych modeli handlowych AI wymaga inwestycji w wysokości od 500 000 USD do ponad 1 miliona USD, z wyłączeniem bieżących wydatków na utrzymanie talentów i infrastrukturę.
Integrację AI w handlu można prześledzić wstecz do lat 80., kiedy firmy początkowo stosowały proste systemy oparte na regułach do automatycznego handlu. Prawdziwa metamorfoza nastąpiła pod koniec lat 90. i na początku XXI wieku, gdy algorytmy uczenia maszynowego napędzały strategie handlu ilościowego tamtej epoki. Wybitne firmy, takie jak Renaissance Technologies i D.E. Shaw, przodowały w wykorzystaniu złożonych modeli AI do rozpoznawania wzorców rynkowych i wykonywania transakcji z niezrównaną szybkością. W latach 2010-tych, zasilany przez AI handel wysokiej częstotliwości (HFT) stał się fundamentalnym elementem operacji rynkowych, a największe firmy przeznaczały setki milionów na infrastrukturę obliczeniową i talenty, aby utrzymać swoją przewagę konkurencyjną.
Szacuje się, że algorytmiczny handel wysokiej częstotliwości odpowiada za około połowę wolumenu obrotu na Wall Street.
DeepSeek i podobne inicjatywy open-source AI zakłócają ten konwencjonalny model poprzez swoje oparte na współpracy podejście do rozwoju. Zamiast trzymać algorytmy pod kluczem, platformy te wykorzystują zbiorową wiedzę globalnej społeczności programistów, którzy stale udoskonalają i ulepszają technologię.
Jednak wdrożenie tej technologii nie jest tak proste, jak pobranie kodu open-source. Chociaż te nowe narzędzia zmniejszają pewne bariery wejścia, nie tworzą automatycznie równych szans. Tradycyjne systemy transakcyjne są głęboko zakorzenione w operacjach rynkowych i wspierane przez lata walidacji w świecie rzeczywistym. Wyzwanie dla alternatyw open-source polega nie tylko na dorównaniu zaawansowanym możliwościom ugruntowanych systemów, ale także na wykazaniu ich zdolności do niezawodnego działania w wymagających parametrach handlu na żywo.
Co więcej, firmy wdrażające systemy AI open-source muszą nadal kultywować odpowiednie ramy operacyjne, zapewniać zgodność z przepisami i konstruować niezbędną infrastrukturę, aby skutecznie wdrażać te narzędzia. W konsekwencji, chociaż open-source AI ma potencjał obniżenia kosztów zaawansowanej technologii handlowej, jest mało prawdopodobne, że w najbliższej przyszłości będziesz pobierać platformy handlowe AI open-source z taką samą łatwością, jak aplikację do robienia notatek open-source.
Koszt i Dostępność
Jednym z najbardziej kuszących aspektów open-source AI jest jego potencjał do znacznego ograniczenia kosztów początkowych. Tradycyjne systemy własnościowe wymagają znacznych opłat licencyjnych i inwestycji w niestandardowe oprogramowanie. Trwająca współpraca Citadel LLC z Alphabet Inc., na przykład, wykorzystuje ponad milion wirtualnych procesorów, aby skrócić czas skomplikowanych obliczeń z godzin do zaledwie sekund, ale wiąże się to z ogromnymi bieżącymi inwestycjami w infrastrukturę.
Podejście open-source DeepSeek stanowi wyraźny kontrast. Jego modele V3 i R1 są swobodnie dostępne i działają na licencji MIT, co oznacza, że można je modyfikować i wykorzystywać do przedsięwzięć komercyjnych. Chociaż samo oprogramowanie może być bezpłatne, jego efektywne wdrożenie wymaga znacznych inwestycji w następujących obszarach, jak podkreślił Mamaysky:
- Infrastruktura obliczeniowa i sprzęt: Solidna moc obliczeniowa jest niezbędna do obsługi intensywnych wymagań przetwarzania w handlu opartym na AI.
- Pozyskiwanie wysokiej jakości danych rynkowych: Dostęp do dokładnych danych rynkowych w czasie rzeczywistym ma kluczowe znaczenie dla szkolenia i wdrażania skutecznych modeli handlowych.
- Środki bezpieczeństwa i systemy zgodności: Rygorystyczne protokoły bezpieczeństwa i systemy zgodności są niezbędne do ochrony poufnych danych i przestrzegania wymogów regulacyjnych.
- Bieżąca konserwacja i aktualizacje: Ciągła konserwacja i aktualizacje są niezbędne do zapewnienia optymalnej wydajności systemu i dostosowania się do zmieniających się warunków rynkowych.
- Specjalistyczna wiedza w zakresie wdrażania i optymalizacji: Wykwalifikowani specjaliści są potrzebni do wdrażania, konfigurowania i optymalizacji modeli AI pod kątem konkretnych strategii handlowych.
Chociaż możesz łatwo uzyskać dostęp do najnowszego modelu DeepSeek i pobrać kod bez opłat, pomyślne wdrożenie go w środowisku HFT wymaga znacznie więcej.
Przejrzystość i Odpowiedzialność
Często przytaczaną zaletą open-source AI jest jej nieodłączna przejrzystość. Dzięki kodowi źródłowemu otwartemu do publicznego wglądu, zainteresowane strony mogą kontrolować algorytmy, weryfikować ich procesy decyzyjne i modyfikować je w celu zapewnienia zgodności z przepisami lub spełnienia określonych wymagań. Doskonałym przykładem jest AI Fairness 360 firmy International Business Machines Corporation, zestaw narzędzi open-source zaprojektowanych do audytu i łagodzenia uprzedzeń w modelach AI. Ponadto szczegóły architektoniczne i dane szkoleniowe dla modeli Lllama 3 i 3.1 firmy Meta są publicznie dostępne. Pozwala to programistom ocenić zgodność z prawami autorskimi, przepisami i standardami etycznymi. Ten poziom otwartości kontrastuje z naturą ‘czarnej skrzynki’ systemów własnościowych, w których wewnętrzne działanie jest ukryte, co czasami prowadzi do nieprzejrzystych decyzji, których nawet twórcy systemu mogą mieć trudności z rozwikłaniem.
Jednak niedokładne byłoby przedstawianie wszystkich własnościowych systemów transakcyjnych jako nieprzeniknionych czarnych skrzynek. Główne instytucje finansowe poczyniły znaczne postępy w zwiększaniu przejrzystości swoich modeli AI, pobudzane zarówno presją regulacyjną (taką jak unijna ustawa o AI i ewoluujące wytyczne USA), jak i wewnętrznymi imperatywami zarządzania ryzykiem. Podstawowa różnica polega na tym, że podczas gdy systemy własnościowe opracowują swoje narzędzia przejrzystości wewnętrznie, modele open-source korzystają z audytu i walidacji opartej na społeczności, często przyspieszając proces rozwiązywania problemów.
Luka Innowacyjna
Przełomowy model R1 DeepSeek zwrócił uwagę liderów branży – nawet Sam Altman z OpenAI przyznał na początku 2025 roku, że jest ‘po złej stronie historii’ w odniesieniu do modeli open-source, sugerując potencjalną zmianę paradygmatu w sposobie, w jaki branża postrzega rozwój oparty na współpracy.
Niemniej jednak Mamaysky stwierdził, że prawdziwe wyzwanie w realizacji potencjału przejścia na open-source AI leży w trzech kluczowych obszarach: skalowaniu infrastruktury sprzętowej, zabezpieczaniu wysokiej jakości danych finansowych i adaptacji modeli generycznych do konkretnych zastosowań handlowych. W konsekwencji nie przewiduje, aby zalety dobrze wyposażonych firm miały się wkrótce rozproszyć. ‘Open-source AI, samo w sobie, nie stanowi zagrożenia [dla konkurentów] moim zdaniem. Model przychodów to centra danych, dane, szkolenie i solidność procesu’ – stwierdził.
Wyścig AI jest dodatkowo skomplikowany przez względy geopolityczne. Były dyrektor generalny Google, Eric Schmidt, ostrzegł, że Stany Zjednoczone i Europa muszą zintensyfikować swoje wysiłki na rzecz rozwoju modeli AI open-source, w przeciwnym razie ryzykują utratę pozycji na rzecz Chin w tej dziedzinie. Sugeruje to, że przyszłość finansowej AI może zależeć nie tylko od możliwości technicznych, ale także od szerszych strategicznych decyzji dotyczących sposobu opracowywania i rozpowszechniania technologii handlowej.
Pojawienie się platform AI open-source, takich jak DeepSeek, oznacza potencjalną transformację w technologii finansowej, ale obecnie nie stanowią one bezpośredniego zagrożenia dla ustalonej hierarchii Wall Street. Chociaż narzędzia te radykalnie obniżają koszty licencjonowania oprogramowania i zwiększają przejrzystość, Mamaysky ostrzegł, że ‘udostępnianie modeli jako open-source lub nie, prawdopodobnie nie jest kwestią pierwszorzędną’ dla tych firm.
Bardziej przewidywalna jest hybrydowa przyszłość, łącząca systemy open-source i własnościowe. Dlatego istotne pytanie nie brzmi, czy open-source AI wyprze tradycyjne systemy Wall Street, ale raczej, w jaki sposób zostanie zintegrowane z ich istniejącymi ramami.
Ruch open-source zmienia sposób, w jaki oprogramowanie jest budowane i udostępniane w wielu dziedzinach. W finansach potencjał polega na tym, że nowe narzędzia i platformy współpracy ułatwią mniejszym firmom i indywidualnym inwestorom korzystanie ze strategii handlowych opartych na AI.
Przyszłość AI w finansach będzie prawdopodobnie połączeniem systemów open-source i zamkniętych, własnościowych. Dużym pytaniem jest, jak dobrze te różne podejścia mogą ze sobą współpracować, pozwalając ugruntowanym firmom wykorzystać mocne strony innowacji opartej na społeczności, zachowując jednocześnie specjalistyczne zalety, które pozwoliły im pozostać na szczycie przez tak długi czas.
Trajektoria AI w finansach to nie tylko kwestia techniczna; jest to kwestia strategiczna, głęboko powiązana z krajobrazami regulacyjnymi, dynamiką geopolityczną i samą strukturą rynków finansowych. Nadchodzące lata pokażą, jak te siły oddziałują na siebie, kształtując przyszłość handlu i inwestycji.
Rozwój open-source AI w handlu jest kluczowym wydarzeniem. Interesujące będzie obserwowanie, jak zmienia Wall Street i sprawia, że zaawansowane narzędzia handlowe stają się bardziej dostępne dla wszystkich. Ta historia wciąż się rozwija, a jej ostatni rozdział nie został jeszcze napisany. Połączenie współpracy i konkurencji, przejrzystości i przewagi własnościowej, określi ostateczny wpływ open-source AI na świat finansów.