إذا كان بوسع الجميع في وول ستريت شراء نموذج الذكاء الاصطناعي نفسه، فمن أين تأتي العوائد الإضافية؟

أعلنت Google Cloud وشركة Balyasny لإدارة الأصول في 8 أكتوبر عن شراكة لنشر Gemini على منصة الأبحاث الخاصة بالشركة. ووفقًا للإعلان الرسمي، تضم المؤسسة أكثر من 200 فريق استثماري، وتتصل تطبيقاتها الداخلية بأكثر من 80 قاعدة بيانات مالية وأداة مؤسسية وتديرها.

ما يستحق الانتباه هو نوع المسائل التي يعالجها الباحثون بالنموذج بعد إتاحته لهم. فقراءة التقارير المالية بسرعة أكبر والتعرّف على الرسوم البيانية قد يقلّلان من العمل المتكرر، لكن مكاسب الكفاءة هذه لم تثبت بعد مقدار الزيادة التي ستحققها للمحفظة.

تقديري هو أنه حين يستطيع المنافسون أيضًا شراء نماذج مماثلة، سيصعب على نحو متزايد تحقيق تفوّق مستدام في سرعة معالجة المعلومات المتاحة للجميع. والأرجح أن الفارق سيأتي من البيانات الحصرية، والقدرة على طرح الأسئلة، والعمليات التي تحوّل نتائج الأبحاث إلى مراكز استثمارية قابلة للتنفيذ.

وهذا يؤثر أيضًا في الطريقة التي أنظر بها إلى الأصول المرتبطة بالذكاء الاصطناعي مثل $RENDER و$FET و$TAO . فشراء المؤسسات للخدمات السحابية دليل على وجود طلب من الشركات، لكن علينا التحقق من مسار الإيرادات لكل عملة على حدة، ولا يمكن ربطها لمجرد تقارب موضوعاتها.

يمكن لإعلان شراكة أن يثبت أن الأدوات بدأت تُستخدم. أما إثبات الميزة الاستثمارية، فيتطلب نتائج طويلة الأمد وتكاليف قابلة للمقارنة. والفصل بين هذين الأمرين يجعل الحكم أوضح.

اضغط على صورتي الشخصية لمشاهدة الصفقات المباشرة