ポーカーAIを構築したDeepMindの3人は、現在、クォンツヘッジファンドで収益を上げている

EquiLibre Technologiesの3人の創業者は、今日市場で数十億を動かすアルゴリズムを作成する前は、誰一人として金融業界で働いたことがありませんでした。それでも、2025年から今日まで、彼らのAIは一度も赤字で月を締めたことはありません。CEOのマーティン・シュミッドが言うように、マイナスの月はゼロという記録です。ウォールストリートで勝つには、人脈、内部情報、狼のような頭脳が必要であるというのが一般的な考え方です。しかし、EquiLibreはまったく別の世界、つまり学術研究とオンラインポーカーの世界から生まれました。状況を覆す論点は次のとおりです。大規模な市場に打ち勝つために必要なスキルは、もはや金融界の大物のものではなく、機械に自ら学ぶ方法を教えることができる科学者のものです。その名も、強化学習。経験を積み、間違い、報酬を受け、適応するシステム。まさに人間の知性と同じですが、驚異的な速さで。この3人は誰でしょうか？マーティン・シュミット、ルドルフ・カドレック、マテイ・モラヴチク。3人は全員、ノーリミットポーカーのチャンピオン、テキサス・ホールデムを打ち負かすことができる最初のAI、DeepStackを作成したとき、カナダのエドモントンにあるDeepMindのオフィスで訪問博士研究員でした。少なくとも最初は、3人の誰も金融業界でキャリアを積むことを望んでいませんでした。シュミットは明確にこう述べています。「私は市場をより効率的にするためにやっているのではありません。まだ存在しないものを作るのが楽しいからやっているのです。」 DeepMindの後、彼らは友人や同僚のグループ（その多くはGoogleのチェコ人ディアスポラの一員）と共にプラハに戻り、EquiLibreを設立します。シリコンバレーから離れた場所に留まることにしたのは、シュミッドの言葉によれば、「ここでは人材を維持しやすい。2か月ごとに新しいセクシーなスタートアップが現れて、人材を横取りしようとすることがないから」という理由です。現在、従業員はわずか25人ですが、Tower Research Capitalと提携してS&P 500とナスダックで取引を行うアルゴリズムを管理しており、その日々の取引量は驚異的です。EquiLibreの物語は、タイミングの良さの例でもあります。彼らが始めた頃、強化学習は懐疑的な目で見られていました。それが今では標準となっており、量的取引の世界的大手の1つであるJane Streetでさえ、高度な言語モデルや数万のGPUとともにそれを使用していると宣言しています。しかし、はるかに限られたリソースで、EquiLibreはすべてを効率に集中させています。「私たちは少ないリソースでより多くのことをしなければなりません」とシュミットは言います。逆説的なことでしょうか？自動化が少数の勝者と多数の敗者を生むはずの業界で、シュミットは別の可能性を見出しています。「これは勝者がすべてを手に入れるゲームではありません。」 そして驚くべき詳細は、EquiLibreは自らを金融会社とはさえ呼んでいないことです。アルゴリズムでお金を印刷する方法を偶然見つけた研究所であると自らを位置づけているのです。想像してみてください。3人の元AI研究者が、ほとんどノスタルジーから故郷に戻り、世界の市場で遊び始め、4年で5億ドル以上の価値を生み出すのです。しかし、本当のポイントは、今日、エンジニアリングの創造性が金融の狡猾さよりも重要であるということです。ウォールストリートの未来は、ゴールドマン・サックスの元トレーダーによって書かれていると思っているなら、おそらくその賭けを見直す時が来たのでしょう。今後、勝者を決めるのは、スーツにネクタイをしたサメではなく、強化学習のオタクかもしれません。この科学とアルゴリズムの物語があなたに新しい視点を開いたのなら、Lara Notesで I'm In とマークすることができます。これは「いいね」ではなく、このアイデアは今や私のものだという意味です。そして、明日誰かにこの話をすることになったら ― たぶんカードの山の前か、株式市場のモニターの前で ― Lara NotesでShared Offlineを使ってそこにいた人をタグ付けすれば、その会話は生き続けることができます。これらすべてはTechCrunchからのもので、1分節約できます。