Компании высокочастотной торговли, такие как Jane Street и Hudson River Trading, больше не просто соревнуются за наносекунды: теперь они борются и за вычислительную мощность в эпоху ИИ. Эти гиганты маркет-мейкинга вкладывают миллиарды в дата-центры, чипы и инфраструктуру, чтобы поддерживать стратегии машинного обучения, которые прогнозируют поведение рынка. По оценке одного из руководителей, расходы на вычисления выросли в 10–20 раз с момента запуска ChatGPT в ноябре 2022 года. Фирмы строят собственные дата-центры, заключают партнерства с технологическими гигантами и покупают стартапы, чтобы обеспечить более быструю обработку данных. Hudson River управляет дата-центром в бывшей оливиновой шахте на западе Норвегии; там используется оборудование Dell и Nvidia, а охлаждение обеспечивает вода соседнего фьорда. Хотя затраты растут, а преимущества могут быть недолговечными, большинство высокоскоростных трейдеров считают инвестиции в вычисления необходимыми, чтобы не отстать. Как отмечает Ян Бумаарс, генеральный директор Optiver, чтобы оставаться конкурентоспособным в системной торговле, нужно участвовать в игре с ИИ.
Этот сдвиг отражает более широкие отраслевые тенденции. IPO компаний, связанных с ИИ, сталкиваются с трудностями, а расходы на инфраструктуру растут. Тем не менее для HFT-фирм доступ к передовым чипам и дата-центрам остается безусловным приоритетом. Их преимущество основано на использовании крошечных ценовых расхождений на высокой скорости, всё чаще направляемых моделями машинного обучения, которым требуются огромные вычислительные ресурсы.
Несмотря на риски, компании продолжают расширяться. По одной из оценок, расходы на вычислительные мощности выросли в 20 раз за четыре года. Гонка за вычислениями теперь так же важна, как гонка за скоростью.
Источник: Bloomberg Markets · Сводку подготовил HeadlinesBriefing