Les sociétés de trading haute fréquence comme Jane Street et Hudson River Trading ne se contentent plus de se disputer les nanosecondes : elles rivalisent désormais de puissance de calcul à l'ère de l'IA. Ces géants de la tenue de marché investissent des milliards dans les data centers, les puces et l'infrastructure pour alimenter les stratégies d'apprentissage automatique qui prédisent le comportement des marchés. Un dirigeant estime que les dépenses de calcul ont été multipliées par 10 à 20 depuis le lancement de ChatGPT en novembre 2022. Les entreprises construisent leurs propres data centers, s'associent à des géants de la technologie et rachètent des start-up pour sécuriser une capacité de traitement plus rapide. Hudson River exploite un data center dans une ancienne mine d'olivine située dans l'ouest de la Norvège, équipé de matériel Dell et Nvidia et refroidi par l'eau du fjord voisin. Si les coûts augmentent et que les avantages pourraient être de courte durée, la plupart des traders à haute vitesse considèrent l'investissement dans le calcul comme indispensable pour éviter l'obsolescence. Comme le souligne Jan Boomaars, PDG d'Optiver, rester compétitif dans le trading systématique suppose de jouer le jeu de l'IA.
Cette évolution reflète des tendances plus larges du secteur. Les introductions en bourse liées à l'IA ont connu des revers et les coûts d'infrastructure augmentent. Pourtant, pour les HFT, l'accès aux puces de pointe et aux data centers reste une priorité non négociable. Leur avantage repose sur l'exploitation de minuscules écarts de prix à grande vitesse, de plus en plus guidés par des modèles d'apprentissage automatique qui exigent d'énormes ressources de calcul.
Malgré les risques, les entreprises poursuivent leur expansion. Selon une estimation, les dépenses en puissance de calcul ont été multipliées par 20 en quatre ans. La course au calcul est désormais aussi cruciale que la course à la vitesse.
Source: Bloomberg Markets · Résumé par HeadlinesBriefing