کیا اوپن سورس AI وال اسٹریٹ ٹریڈنگ میں انقلاب لائے گا؟

AI ٹریڈنگ کا ارتقاء

وال اسٹریٹ ٹریڈنگ کا دائرہ تاریخی طور پر ایلیٹ فرموں کے زیر تسلط رہا ہے جو ملکیتی AI سسٹمز استعمال کرتی ہیں — مہنگے الگورتھم جو وسیع وسائل کے ساتھ خفیہ طور پر تیار کیے گئے ہیں۔ یہ ادارے روایتی طور پر اپنے خاطر خواہ مالی وسائل، خصوصی مہارت، اور جدید کمپیوٹنگ انفراسٹرکچر سے فائدہ اٹھا کر اپنا فائدہ برقرار رکھتے ہیں۔ ایک حالیہ صنعتی تجزیے سے پتہ چلتا ہے کہ جدید ترین AI ٹریڈنگ ماڈلز تیار کرنے کے لیے $500,000 سے لے کر $1 ملین سے زیادہ کی سرمایہ کاری کی ضرورت ہوتی ہے، جس میں ٹیلنٹ کو برقرار رکھنے اور انفراسٹرکچر کی دیکھ بھال کے جاری اخراجات شامل نہیں ہیں۔

ٹریڈنگ میں AI کا انضمام 1980 کی دہائی سے شروع ہوتا ہے، جب فرموں نے ابتدائی طور پر خودکار ٹریڈنگ کے لیے سادہ رول بیسڈ سسٹم استعمال کیے تھے۔ حقیقی تبدیلی 1990 کی دہائی کے آخر اور 2000 کی دہائی کے اوائل میں واقع ہوئی، کیونکہ مشین لرننگ الگورتھم نے اس دور کی مقداری تجارتی حکمت عملیوں کو آگے بڑھایا۔ Renaissance Technologies اور D.E. Shaw جیسی نمایاں فرموں نے مارکیٹ کے نمونوں کو سمجھنے اور بے مثال رفتار کے ساتھ تجارت کو انجام دینے کے لیے پیچیدہ AI ماڈلز کے استعمال میں پہل کی۔ 2010 کی دہائی تک، AI سے چلنے والی ہائی فریکوئنسی ٹریڈنگ (HFT) مارکیٹ آپریشنز کا ایک بنیادی جزو بن چکی تھی، جس میں سب سے بڑی فرمیں اپنے مسابقتی فائدہ کو برقرار رکھنے کے لیے کمپیوٹیشنل انفراسٹرکچر اور ٹیلنٹ پر کروڑوں ڈالر خرچ کر رہی تھیں۔

یہ اندازہ لگایا گیا ہے کہ الگورتھمک ہائی فریکوئنسی ٹریڈنگ وال اسٹریٹ کے تجارتی حجم کا تقریباً نصف ہے۔

DeepSeek اور اسی طرح کے اوپن سورس AI اقدامات ترقی کے لیے اپنے باہمی تعاون کے ذریعے اس روایتی ماڈل میں خلل ڈال رہے ہیں۔ الگورتھم کو لاک اور کلید کے نیچے رکھنے کے بجائے، یہ پلیٹ فارم ڈویلپرز کی ایک عالمی برادری کے اجتماعی علم سے فائدہ اٹھاتے ہیں جو ٹیکنالوجی کو مسلسل بہتر اور بڑھاتے ہیں۔

تاہم، اس ٹیکنالوجی کو اپنانا اوپن سورس کوڈ کو ڈاؤن لوڈ کرنے جتنا آسان نہیں ہے۔ اگرچہ یہ نئے ٹولز داخلے میں کچھ رکاوٹوں کو کم کرتے ہیں، لیکن وہ خود بخود ایک لیول پلیئنگ فیلڈ نہیں بناتے۔ روایتی تجارتی نظام مارکیٹ آپریشنز میں گہرائی سے جڑے ہوئے ہیں اور برسوں کی حقیقی دنیا کی توثیق سے ان کی تائید ہوتی ہے۔ اوپن سورس متبادلات کے لیے چیلنج نہ صرف قائم کردہ سسٹمز کی جدید صلاحیتوں سے میل کھانے میں ہے بلکہ لائیو ٹریڈنگ کے مطالبہ پیرامیٹرز کے اندر قابل اعتماد طریقے سے کام کرنے کی اپنی صلاحیت کو ظاہر کرنے میں بھی ہے۔

مزید برآں، اوپن سورس AI سسٹمز کو اپنانے والی فرموں کو اب بھی مناسب آپریشنل فریم ورک تیار کرنا چاہیے، ریگولیٹری تعمیل کو یقینی بنانا چاہیے، اور ان ٹولز کو مؤثر طریقے سے تعینات کرنے کے لیے ضروری انفراسٹرکچر بنانا چاہیے۔ نتیجتاً، جب کہ اوپن سورس AI میں جدید ترین ٹریڈنگ ٹیکنالوجی کی لاگت کو کم کرنے کی صلاحیت ہے، لیکن یہ امکان نہیں ہے کہ آپ مستقبل قریب میں اوپن سورس نوٹ لینے والی ایپ کی طرح آسانی سے اوپن سورس AI ٹریڈنگ پلیٹ فارم ڈاؤن لوڈ کر رہے ہوں گے۔

لاگت اور رسائی

اوپن سورس AI کا سب سے پرکشش پہلو اس کی ابتدائی لاگت کو نمایاں طور پر کم کرنے کی صلاحیت ہے۔ روایتی ملکیتی نظاموں کو کافی لائسنسنگ فیس اور کسٹم سافٹ ویئر میں سرمایہ کاری کی ضرورت ہوتی ہے۔ مثال کے طور پر، Citadel LLC کا Alphabet Inc. کے ساتھ جاری تعاون، پیچیدہ حساب کے اوقات کو گھنٹوں سے محض سیکنڈوں تک کم کرنے کے لیے ایک ملین سے زیادہ ورچوئل پروسیسرز کا فائدہ اٹھاتا ہے، لیکن اس میں بڑے پیمانے پر جاری انفراسٹرکچر سرمایہ کاری شامل ہے۔

DeepSeek کا اوپن سورس اپروچ ایک واضح تضاد پیش کرتا ہے۔ اس کے V3 اور R1 ماڈلز آزادانہ طور پر قابل رسائی ہیں، اور یہ MIT لائسنس کے تحت کام کرتا ہے، جس کا مطلب ہے کہ اسے تجارتی کوششوں کے لیے تبدیل اور استعمال کیا جا سکتا ہے۔ جب کہ سافٹ ویئر خود مفت ہو سکتا ہے، اس کے مؤثر نفاذ کے لیے درج ذیل شعبوں میں کافی سرمایہ کاری کی ضرورت ہوتی ہے، جیسا کہ Mamaysky نے زور دیا:

• کمپیوٹنگ انفراسٹرکچر اور ہارڈ ویئر: AI سے چلنے والی ٹریڈنگ کے انتہائی پروسیسنگ مطالبات کو سنبھالنے کے لیے مضبوط کمپیوٹنگ پاور ضروری ہے۔
• اعلیٰ معیار کے مارکیٹ ڈیٹا کا حصول: مؤثر ٹریڈنگ ماڈلز کی تربیت اور تعیناتی کے لیے حقیقی وقت، درست مارکیٹ ڈیٹا تک رسائی بہت ضروری ہے۔
• سیکیورٹی اقدامات اور تعمیل کے نظام: حساس ڈیٹا کی حفاظت اور ریگولیٹری تقاضوں کی پابندی کے لیے سخت حفاظتی پروٹوکول اور تعمیل کے نظام ضروری ہیں۔
• جاری دیکھ بھال اور اپ ڈیٹس: سسٹم کی بہترین کارکردگی کو یقینی بنانے اور مارکیٹ کے بدلتے ہوئے حالات کے مطابق ڈھالنے کے لیے مسلسل دیکھ بھال اور اپ ڈیٹس بہت ضروری ہیں۔
• تعیناتی اور اصلاح کے لیے خصوصی مہارت: مخصوص تجارتی حکمت عملیوں کے لیے AI ماڈلز کو تعینات کرنے، ترتیب دینے اور بہتر بنانے کے لیے ہنر مند پیشہ ور افراد کی ضرورت ہے۔

جب کہ آپ DeepSeek کے تازہ ترین ماڈل تک آسانی سے رسائی حاصل کر سکتے ہیں اور کوڈ کو بغیر کسی چارج کے ڈاؤن لوڈ کر سکتے ہیں، اسے HFT ماحول میں کامیابی سے تعینات کرنے کے لیے اس سے کہیں زیادہ کی ضرورت ہے۔

شفافیت اور احتساب

اوپن سورس AI کا اکثر حوالہ دیا جانے والا فائدہ اس کی موروثی شفافیت ہے۔ سورس کوڈ کے عوامی جانچ پڑتال کے لیے کھلے ہونے کے ساتھ، اسٹیک ہولڈرز الگورتھم کا آڈٹ کر سکتے ہیں، ان کے فیصلہ سازی کے عمل کی تصدیق کر سکتے ہیں، اور انہیں ضوابط کی تعمیل کرنے یا مخصوص تقاضوں کو پورا کرنے کے لیے تبدیل کر سکتے ہیں۔ ایک اہم مثال International Business Machines Corporation’s AI Fairness 360 ہے، جو AI ماڈلز میں تعصبات کا آڈٹ کرنے اور ان کو کم کرنے کے لیے ڈیزائن کیے گئے اوپن سورس ٹولز کا ایک مجموعہ ہے۔ مزید برآں، Meta کے Lllama 3 اور 3.1 ماڈلز کے آرکیٹیکچرل تفصیلات اور تربیتی ڈیٹا عوامی طور پر دستیاب ہیں۔ یہ ڈویلپرز کو کاپی رائٹ، ریگولیٹری، اور اخلاقی معیارات کی تعمیل کا جائزہ لینے کی اجازت دیتا ہے۔ کھلے پن کی یہ سطح ملکیتی نظاموں کی “بلیک باکس” نوعیت کے برعکس ہے، جہاں اندرونی کام چھپے ہوتے ہیں، بعض اوقات مبہم فیصلوں کا باعث بنتے ہیں جنہیں سسٹم کے تخلیق کار بھی کھولنے کے لیے جدوجہد کر سکتے ہیں۔

تاہم، تمام ملکیتی تجارتی نظاموں کو ناقابل تسخیر بلیک باکس کے طور پر پیش کرنا غلط ہوگا۔ بڑے مالیاتی اداروں نے اپنے AI ماڈلز کی شفافیت کو بڑھانے میں اہم پیش رفت کی ہے، جس کی وجہ ریگولیٹری دباؤ (جیسے یورپی یونین کا AI ایکٹ اور امریکہ کے تیار ہوتے ہوئے رہنما خطوط) اور اندرونی رسک مینجمنٹ کی ضروریات ہیں۔ بنیادی فرق یہ ہے کہ جب کہ ملکیتی نظام اپنے شفافیت کے اوزار اندرونی طور پر تیار کرتے ہیں، اوپن سورس ماڈلز کمیونٹی پر مبنی آڈٹنگ اور توثیق سے فائدہ اٹھاتے ہیں، جو اکثر مسئلہ حل کرنے کے عمل کو تیز کرتے ہیں۔

جدت کا فرق

DeepSeek کے R1 ماڈل کی کامیابی نے صنعت کے رہنماؤں کی توجہ حاصل کی — یہاں تک کہ OpenAI کے Sam Altman نے 2025 کے اوائل میں اعتراف کیا کہ وہ اوپن سورس ماڈلز کے حوالے سے “تاریخ کے غلط رخ پر” ہیں، جس سے اس بات کا اشارہ ملتا ہے کہ صنعت کس طرح باہمی تعاون کو دیکھتی ہے۔

بہر حال، Mamaysky نے زور دیا کہ اوپن سورس AI میں منتقلی کی صلاحیت کو سمجھنے میں اصل چیلنج تین اہم شعبوں میں ہے: ہارڈ ویئر انفراسٹرکچر کو بڑھانا، اعلیٰ معیار کا مالیاتی ڈیٹا حاصل کرنا، اور مخصوص تجارتی ایپلی کیشنز کے لیے عام ماڈلز کو اپنانا۔ نتیجتاً، وہ مستقبل قریب میں اچھی طرح سے وسائل رکھنے والی فرموں کے فوائد کو ختم ہوتے نہیں دیکھتے۔ “اوپن سورس AI، بذات خود، میری نظر میں [حریفوں] کے لیے خطرہ نہیں ہے۔ ریونیو ماڈل ڈیٹا سینٹرز، ڈیٹا، ٹریننگ، اور عمل کی مضبوطی ہے،” انہوں نے کہا۔

AI کی دوڑ جغرافیائی سیاسی تحفظات سے مزید پیچیدہ ہے۔ Google کے سابق CEO ایرک شمٹ نے خبردار کیا ہے کہ امریکہ اور یورپ کو اوپن سورس AI ماڈلز تیار کرنے پر اپنی توجہ مرکوز کرنی چاہیے ورنہ اس ڈومین میں چین کو پیچھے چھوڑنے کا خطرہ ہے۔ اس سے پتہ چلتا ہے کہ مالیاتی AI کا مستقبل صرف تکنیکی صلاحیتوں پر ہی نہیں بلکہ اس بارے میں وسیع تر اسٹریٹجک فیصلوں پر بھی منحصر ہو سکتا ہے کہ تجارتی ٹیکنالوجی کو کیسے تیار اور پھیلایا جاتا ہے۔

DeepSeek جیسے اوپن سورس AI پلیٹ فارمز کا ابھرنا مالیاتی ٹیکنالوجی میں ایک ممکنہ تبدیلی کی نشاندہی کرتا ہے، لیکن وہ فی الحال وال اسٹریٹ کے قائم کردہ درجہ بندی کے لیے فوری خطرہ نہیں ہیں۔ جب کہ یہ ٹولز سافٹ ویئر لائسنسنگ کے اخراجات کو ڈرامائی طور پر کم کرتے ہیں اور شفافیت کو بڑھاتے ہیں، Mamaysky نے خبردار کیا کہ “ماڈلز کو اوپن سورس بنانا یا نہ بنانا شاید ان فرموں کے لیے پہلا مسئلہ نہیں ہے۔”
ایک ہائبرڈ مستقبل زیادہ متوقع ہے، جس میں اوپن سورس اور ملکیتی نظام دونوں شامل ہیں۔ لہذا، متعلقہ سوال یہ نہیں ہے کہ آیا اوپن سورس AI روایتی وال اسٹریٹ سسٹمز کی جگہ لے گا، بلکہ یہ کہ اسے ان کے موجودہ فریم ورک میں کیسے ضم کیا جائے گا۔
اوپن سورس موومنٹ کئی شعبوں میں سافٹ ویئر بنانے اور شیئر کرنے کے طریقہ کو تبدیل کر رہی ہے۔ فنانس میں، ممکنہ طور پر یہ ہے کہ نئے ٹولز اور باہمی تعاون کے پلیٹ فارم چھوٹی فرموں اور انفرادی سرمایہ کاروں کے لیے AI سے چلنے والی تجارتی حکمت عملیوں کا استعمال کرنا آسان بنائیں گے۔
فنانس میں AI کا مستقبل ممکنہ طور پر اوپن سورس اور بند، ملکیتی نظاموں کا مرکب ہوگا۔ بڑا سوال یہ ہے کہ یہ مختلف نقطہ نظر کتنی اچھی طرح سے مل کر کام کر سکتے ہیں، جس سے قائم شدہ فرموں کو کمیونٹی پر مبنی جدت کی طاقتوں کو استعمال کرنے کی اجازت ملتی ہے جبکہ خصوصی فوائد کو برقرار رکھتے ہوئے جنہوں نے انہیں اتنے عرصے تک سرفہرست رہنے دیا ہے۔

فنانس میں AI کا راستہ محض ایک تکنیکی معاملہ نہیں ہے۔ یہ ایک اسٹریٹجک معاملہ ہے، جو ریگولیٹری لینڈ اسکیپس، جغرافیائی سیاسی حرکیات، اور مالیاتی منڈیوں کے ڈھانچے سے گہرا تعلق رکھتا ہے۔ آنے والے سال اس بات کا انکشاف کریں گے کہ یہ قوتیں کس طرح آپس میں ملتی ہیں، ٹریڈنگ اور سرمایہ کاری کے مستقبل کو تشکیل دیتی ہیں۔

ٹریڈنگ میں اوپن سورس AI کا عروج ایک اہم پیش رفت ہے۔ یہ دیکھنا دلچسپ ہوگا کہ یہ کس طرح وال اسٹریٹ کو تبدیل کرتا ہے اور جدید تجارتی ٹولز کو ہر ایک کے لیے زیادہ دستیاب بناتا ہے۔ یہ کہانی ابھی تک سامنے آ رہی ہے، اور اس کا آخری باب ابھی لکھا جانا باقی ہے۔ تعاون اور مسابقت، شفافیت اور ملکیتی فائدہ کا امتزاج، فنانس کی دنیا پر اوپن سورس AI کے حتمی اثر کا تعین کرے گا۔