AI Ticaretinin Evrimi
Wall Street ticaret alanı, tarihsel olarak, büyük kaynaklarla gizlilik içinde geliştirilen pahalı algoritmalar olan özel AI sistemlerini kullanan elit firmalar tarafından yönetildi. Bu kurumlar, geleneksel olarak, önemli finansal kaynaklarından, uzmanlaşmış yeteneklerinden ve gelişmiş bilgi işlem altyapılarından yararlanarak avantajlarını korudular. Yakın tarihli bir endüstri analizi, gelişmiş AI ticaret modelleri geliştirmenin, yetenek elde tutma ve altyapı bakımının devam eden giderleri hariç, 500.000 ila 1 milyon doların üzerinde yatırım gerektirdiğini ortaya koydu.
AI’nın ticarete entegrasyonu, firmaların otomatik ticaret için basit kural tabanlı sistemler kullandığı 1980’lere kadar izlenebilir. Gerçek metamorfoz, makine öğrenimi algoritmalarının dönemin nicel ticaret stratejilerini desteklediği 1990’ların sonlarında ve 2000’lerin başlarında meydana geldi. Renaissance Technologies ve D.E. Shaw gibi önde gelen firmalar, piyasa modellerini ayırt etmek ve işlemleri benzersiz bir hızla gerçekleştirmek için karmaşık AI modellerinin kullanımına öncülük ettiler. 2010’lara gelindiğinde, AI destekli yüksek frekanslı ticaret (HFT), piyasa operasyonlarının temel bir bileşeni haline geldi ve en büyük firmalar, rekabet avantajlarını sürdürmek için hesaplama altyapısına ve yeteneğe yüz milyonlarca dolar ayırdı.
Algoritmik yüksek frekanslı ticaretin, Wall Street’in ticaret hacminin yaklaşık yarısını oluşturduğu tahmin edilmektedir.
DeepSeek ve benzeri açık kaynaklı AI girişimleri, geliştirme konusundaki işbirlikçi yaklaşımlarıyla bu geleneksel modeli bozuyor. Algoritmaları kilit altında tutmak yerine, bu platformlar, teknolojiyi sürekli olarak geliştiren ve iyileştiren küresel bir geliştirici topluluğunun kolektif bilgisinden yararlanır.
Ancak, bu teknolojiyi benimsemek, açık kaynaklı kodu indirmek kadar basit değildir. Bu yeni araçlar belirli giriş engellerini azaltsa da, otomatik olarak eşit bir oyun alanı yaratmazlar. Geleneksel ticaret sistemleri, piyasa operasyonlarına derinden yerleşmiştir ve yıllarca süren gerçek dünya doğrulamasıyla desteklenmektedir. Açık kaynaklı alternatifler için zorluk, yalnızca yerleşik sistemlerin gelişmiş yetenekleriyle eşleşmek değil, aynı zamanda canlı ticaretin zorlu parametreleri içinde güvenilir bir şekilde performans gösterme yeteneklerini göstermektir.
Dahası, açık kaynaklı AI sistemlerini benimseyen firmalar, yine de uygun operasyonel çerçeveler geliştirmeli, mevzuata uygunluğu sağlamalı ve bu araçları etkili bir şekilde kullanmak için gerekli altyapıyı oluşturmalıdır. Sonuç olarak, açık kaynaklı AI, gelişmiş ticaret teknolojisinin maliyetlerini düşürme potansiyeline sahip olsa da, yakın gelecekte açık kaynaklı bir not alma uygulamasıyla aynı kolaylıkla açık kaynaklı AI ticaret platformlarını indirmeniz pek olası değildir.
Maliyet ve Erişilebilirlik
Açık kaynaklı AI’nın en çekici yönlerinden biri, ön maliyetleri önemli ölçüde azaltma potansiyelidir. Geleneksel özel sistemler, önemli lisans ücretleri ve özel yazılıma yatırım gerektirir. Örneğin, Citadel LLC’nin Alphabet Inc. ile devam eden işbirliği, karmaşık hesaplama sürelerini saatlerden saniyelere indirmek için bir milyondan fazla sanal işlemciden yararlanıyor, ancak bu, büyük devam eden altyapı yatırımları gerektiriyor.
DeepSeek’in açık kaynak yaklaşımı tam bir tezat sunuyor. V3 ve R1 modelleri serbestçe erişilebilir ve MIT lisansı altında çalışır, yani ticari çabalar için değiştirilebilir ve kullanılabilir. Yazılımın kendisi ücretsiz olsa da, Mamaysky’nin vurguladığı gibi, etkili bir şekilde uygulanması aşağıdaki alanlarda önemli yatırımlar gerektirir:
- Bilgi İşlem Altyapısı ve Donanımı: AI güdümlü ticaretin yoğun işlem taleplerini karşılamak için güçlü bilgi işlem gücü esastır.
- Yüksek Kaliteli Piyasa Verisi Edinimi: Etkili ticaret modellerini eğitmek ve uygulamak için gerçek zamanlı, doğru piyasa verilerine erişim çok önemlidir.
- Güvenlik Önlemleri ve Uyum Sistemleri: Hassas verileri korumak ve yasal gerekliliklere uymak için sıkı güvenlik protokolleri ve uyum sistemleri gereklidir.
- Devam Eden Bakım ve Güncellemeler: Sistemin optimum performansını sağlamak ve gelişen piyasa koşullarına uyum sağlamak için sürekli bakım ve güncellemeler hayati önem taşır.
- Dağıtım ve Optimizasyon için Uzmanlaşmış Uzmanlık: AI modellerini belirli ticaret stratejileri için dağıtmak, yapılandırmak ve optimize etmek için yetenekli profesyonellere ihtiyaç vardır.
DeepSeek’in en son modeline kolayca erişebilir ve kodu ücretsiz olarak indirebilirsiniz, ancak onu bir HFT ortamında başarıyla dağıtmak bundan çok daha fazlasını gerektirir.
Şeffaflık ve Hesap Verebilirlik
Açık kaynaklı AI’nın sıkça belirtilen bir avantajı, doğasında var olan şeffaflığıdır. Kaynak kodu kamu incelemesine açık olduğundan, paydaşlar algoritmaları denetleyebilir, karar verme süreçlerini doğrulayabilir ve bunları düzenlemelere uymak veya belirli gereksinimleri karşılamak için değiştirebilir. Başlıca bir örnek, AI modellerindeki önyargıları denetlemek ve azaltmak için tasarlanmış bir dizi açık kaynaklı araç olan International Business Machines Corporation’ın AI Fairness 360’ıdır. Ayrıca, Meta’nın Lllama 3 ve 3.1 modellerinin mimari detayları ve eğitim verileri kamuya açıktır. Bu, geliştiricilerin telif hakkı, düzenleyici ve etik standartlara uygunluğu değerlendirmesine olanak tanır. Bu açıklık düzeyi, iç işleyişin gizlendiği, bazen sistemin yaratıcılarının bile çözmekte zorlanabileceği opak kararlara yol açan özel sistemlerin ‘kara kutu’ doğasıyla çelişir.
Ancak, tüm özel ticaret sistemlerini aşılmaz kara kutular olarak tasvir etmek yanlış olur. Büyük finans kurumları, hem düzenleyici baskı (Avrupa Birliği’nin AI Yasası ve gelişen ABD yönergeleri gibi) hem de iç risk yönetimi zorunlulukları tarafından teşvik edilen AI modellerinin şeffaflığını artırmada önemli adımlar attılar. Temel fark, özel sistemler şeffaflık araçlarını dahili olarak geliştirirken, açık kaynaklı modellerin topluluk odaklı denetim ve doğrulamadan yararlanması ve genellikle problem çözme sürecini hızlandırmasıdır.
İnovasyon Boşluğu
DeepSeek’in R1 modeli atılımı, endüstri liderlerinin dikkatini çekti - OpenAI’den Sam Altman bile 2025’in başlarında açık kaynaklı modellerle ilgili olarak ‘tarihin yanlış tarafında’ olduğunu kabul etti ve endüstrinin işbirlikçi geliştirmeyi nasıl algıladığı konusunda potansiyel bir paradigma değişikliğine işaret etti.
Bununla birlikte, Mamaysky, açık kaynaklı AI’ya geçişin potansiyelini gerçekleştirmenin gerçek zorluğunun üç önemli alanda yattığını iddia etti: donanım altyapısını ölçeklendirmek, yüksek kaliteli finansal verileri güvence altına almak ve genel modelleri belirli ticaret uygulamaları için uyarlamak. Sonuç olarak, iyi kaynaklara sahip firmaların avantajlarının yakın zamanda ortadan kalkacağını öngörmüyor. ‘Açık kaynaklı AI, kendi başına, benim görüşüme göre [rakipler için] bir risk oluşturmuyor. Gelir modeli veri merkezleri, veriler, eğitim ve süreç sağlamlığıdır,’ dedi.
AI yarışı, jeopolitik hususlarla daha da karmaşık hale geliyor. Eski Google CEO’su Eric Schmidt, ABD ve Avrupa’nın bu alanda Çin’e zemin bırakma riskini almamak için açık kaynaklı AI modelleri geliştirmeye odaklanmaları gerektiğini uyardı. Bu, finansal AI’nın geleceğinin yalnızca teknik yeteneklere değil, aynı zamanda ticaret teknolojisinin nasıl geliştirildiği ve dağıtıldığına ilişkin daha geniş stratejik kararlara da bağlı olabileceğini gösteriyor.
DeepSeek gibi açık kaynaklı AI platformlarının ortaya çıkışı, finansal teknolojide potansiyel bir dönüşüme işaret ediyor, ancak şu anda Wall Street’in yerleşik hiyerarşisine yakın bir tehdit oluşturmuyorlar. Bu araçlar yazılım lisanslama maliyetlerini önemli ölçüde azaltırken ve şeffaflığı artırırken, Mamaysky ‘modelleri açık kaynaklı yapmak ya da yapmamak muhtemelen bu firmalar için birinci dereceden bir sorun değil’ uyarısında bulundu.
Açık kaynaklı ve özel sistemleri birleştiren hibrit bir gelecek daha öngörülebilir. Bu nedenle, asıl soru, açık kaynaklı AI’nın geleneksel Wall Street sistemlerinin yerini alıp almayacağı değil, mevcut çerçevelerine nasıl entegre edileceğidir.
Açık kaynak hareketi, birçok alanda yazılımın nasıl oluşturulduğunu ve paylaşıldığını değiştiriyor. Finansta, potansiyel, yeni araçların ve işbirlikçi platformların, küçük firmaların ve bireysel yatırımcıların AI destekli ticaret stratejilerini kullanmasını kolaylaştırmasıdır.
AI’nın finansta geleceği, muhtemelen hem açık kaynaklı hem de kapalı, özel sistemlerin bir karışımı olacaktır. Asıl soru, bu farklı yaklaşımların ne kadar iyi birlikte çalışabileceği, yerleşik firmaların topluluk odaklı inovasyonun güçlü yönlerini kullanmasına izin verirken, uzun süredir zirvede kalmalarını sağlayan özel avantajları korumasıdır.
Finansta AI’nın gidişatı sadece teknik bir mesele değil; düzenleyici ortamlar, jeopolitik dinamikler ve finansal piyasaların yapısıyla derinden iç içe geçmiş stratejik bir meseledir. Önümüzdeki yıllar, bu güçlerin nasıl etkileşime girdiğini, ticaretin ve yatırımın geleceğini şekillendirdiğini ortaya çıkaracak.
Ticarette açık kaynaklı AI’nın yükselişi çok önemli bir gelişmedir. Wall Street’i nasıl değiştirdiğini ve gelişmiş ticaret araçlarını herkes için daha erişilebilir hale getirdiğini izlemek ilginç olacak. Bu hikaye hala gelişiyor ve son bölümü henüz yazılmadı. İşbirliği ve rekabet, şeffaflık ve özel avantajın karışımı, açık kaynaklı AI’nın finans dünyası üzerindeki nihai etkisini belirleyecektir.