Che cosa sta cambiando
Le principali società di trading ad alta frequenza stanno spostando risorse verso l'infrastruttura di calcolo per l'intelligenza artificiale. Secondo quanto riporta Bloomberg, citato da The Decoder, le realtà più grandi stanno impegnando miliardi in contratti cloud, startup e data center di proprietà, in competizione tra loro per la potenza di calcolo disponibile.
La spinta nasce da un uso crescente dell'apprendimento automatico nella previsione dei movimenti di mercato: il calcolo non è più un supporto accessorio, ma un fattore produttivo che queste imprese considerano decisivo per la propria attività.
Le mosse delle singole società
Un dirigente del settore stima, secondo la ricostruzione riportata, che la spesa per il calcolo sia oggi da dieci a venti volte superiore rispetto a prima del lancio di ChatGPT. Su questa base si articolano strategie diverse. XTX Markets sta costruendo un data center in Finlandia; Jane Street ne gestisce uno in Texas con oltre 4.000 GPU Nvidia.
Hudson River Trading, dal canto suo, spende un miliardo di dollari l'anno in intelligenza artificiale: lo afferma il responsabile AI Iain Dunning, che ha anche annunciato un accordo pluriennale con CoreWeave. Jane Street ha invece scelto un percorso diverso, investendo direttamente un miliardo in CoreWeave e impegnandosi per sei miliardi nei suoi servizi di calcolo.
Sul fronte dei semiconduttori, Jane Street ha guidato un round di finanziamento per la startup Etched ed è diventata il primo cliente del suo chip per l'AI, presentato come capace di offrire prestazioni superiori grazie a un funzionamento a voltaggio più basso.
Rischi e punti aperti
La percezione di un rischio è parte integrante di questo cambiamento: l'aumento dei costi e l'invecchiamento rapido dei chip sono considerati pericoli reali dal settore, sempre secondo Bloomberg. Jan Boomaars, amministratore delegato del trader olandese Optiver, ritiene comunque che non agire sia l'opzione più pericolosa.
Restano da verificare diversi elementi: i dati diffusi arrivano in gran parte dalla ricostruzione di Bloomberg, mentre le cifre su spese e impegni non sono accompagnate da documenti contabili pubblici nel materiale disponibile. Non è inoltre quantificato il ritorno atteso da questi investimenti, né è chiaro quanto la corsa all'hardware possa modificare gli equilibri competitivi tra le società coinvolte.
Perché è rilevante
Il caso mostra come la domanda di calcolo per l'AI si stia estendendo dalla grande tecnologia a operatori finanziari specializzati, con effetti potenziali sulla catena di fornitura dei data center e dei chip. Le scelte descritte configurano una doppia strategia: da un lato acquistare servizi cloud, dall'altro finanziare direttamente i fornitori e diventarne clienti, come nel caso di Etched.
La competizione per la potenza di calcolo diventa così un elemento di posizionamento tra intermediari che tradizionalmente gareggiano su velocità di esecuzione e modelli previsionali.
