Hochfrequenzhändler wie Jane Street und Hudson River Trading wetteifern nicht mehr nur um Nanosekunden – im KI-Zeitalter konkurrieren sie inzwischen auch um Rechenleistung. Diese Giganten des Market Making investieren Milliarden in Rechenzentren, Chips und Infrastruktur, um Machine-Learning-Strategien zu befeuern, die das Marktverhalten vorhersagen. Ein Manager schätzt, dass die Ausgaben für Rechenleistung seit dem Start von ChatGPT im November 2022 um das Zehn- bis Zwanzigfache gestiegen sind. Die Unternehmen bauen eigene Rechenzentren, gehen Partnerschaften mit Technologiekonzernen ein und übernehmen Startups, um schnellere Verarbeitungskapazitäten zu sichern. Hudson River betreibt ein Rechenzentrum in einer ehemaligen Olivinmine im Westen Norwegens, das mit Hardware von Dell und Nvidia ausgestattet ist und mit Wasser aus einem nahegelegenen Fjord gekühlt wird. Obwohl die Kosten steigen und die Vorteile möglicherweise nur von kurzer Dauer sind, halten die meisten Hochgeschwindigkeitshändler Investitionen in Rechenleistung für unerlässlich, um nicht obsolet zu werden. Wie Jan Boomaars, CEO von Optiver, feststellt, erfordert es, im systematischen Handel wettbewerbsfähig zu bleiben, im KI-Spiel dabei zu sein.
Der Wandel spiegelt breitere Branchentrends wider. KI-bezogene Börsengänge haben Rückschläge erlitten, und die Infrastrukturkosten steigen. Dennoch bleibt für HFT-Firmen der Zugang zu modernsten Chips und Rechenzentren eine nicht verhandelbare Priorität. Ihr Vorsprung entsteht durch die Ausnutzung winziger Preisunterschiede bei hoher Geschwindigkeit, die zunehmend von Machine-Learning-Modellen gesteuert werden, die enorme Rechenressourcen benötigen.
Trotz der Risiken expandieren die Unternehmen weiter. Einer Schätzung zufolge sind die Ausgaben für Rechenleistung innerhalb von vier Jahren um bis zu das Zwanzigfache gewachsen. Das Wettrennen um Rechenleistung ist inzwischen genauso entscheidend wie das Wettrennen um Geschwindigkeit.
Quelle: Bloomberg Markets · Zusammengefasst von HeadlinesBriefing