Jane StreetやHudson River Tradingなどの高頻度取引企業は、もはやナノ秒を争うだけではなく、AI時代の計算能力を巡っても競争しています。これらのマーケットメイキングの大手は、市場の動きを予測する機械学習戦略を支えるため、データセンター、チップ、インフラに数十億ドルを投じています。ある幹部は、2022年11月にChatGPTが登場して以来、計算資源への支出は10倍から20倍に急増したと推定しています。各社は自社のデータセンターを構築し、テクノロジー大手と提携し、より高速な処理能力を確保するためにスタートアップを買収しています。Hudson Riverは、ノルウェー西部の旧オリビン鉱山でデータセンターを運営しており、DellとNvidiaのハードウェアを使用し、近隣のフィヨルドの水で冷却しています。コストは上昇しており、優位性は短命に終わるかもしれませんが、多くの高速トレーダーは、時代遅れになることを避けるために計算資源への投資は不可欠だと考えています。Optiverの最高経営責任者Jan Boomaarsは、システマティックトレーディングで競争力を保つには、AIのゲームに参加する必要があると指摘しています。
この変化は、業界全体の潮流を反映しています。AI関連の新規株式公開は挫折に直面し、インフラのコストも上昇しています。それでも、HFTにとって最先端のチップやデータセンターへのアクセスは譲れない最優先事項です。彼らの優位性は、高速で微小な価格差を捉えることにあり、その取引は膨大な計算資源を必要とする機械学習モデルによってますます導かれています。
リスクがあるにもかかわらず、各社は拡大を続けています。ある推計によれば、計算能力への支出は4年間で最大20倍に増えました。今や計算資源を巡る競争は、スピードを巡る競争と同じくらい重要になっています。
出典: Bloomberg Markets · 要約：HeadlinesBriefing