الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) يغير طريقة عمل السوق، سواء في العمليات الداخلية للشركات، أو تفاعلات العملاء، أو قرارات التداول عالية التردد، أصبح استخدام الذكاء الاصطناعي ليس مجرد مفهوم، بل هو مفتاح التنافسية. ظهور DeepSeek بشكل مفاجئ لم يترك فقط تأثيرًا كبيرًا في مجال GenAI، بل إن خلفية الشركة الأم، Huansquare Quantitative، أثارت أيضًا مناقشات حول إمكانية وآفاق تطبيق GenAI في مجال التداول الكمي.
كشف قادة الصناعة مثل Kronos Research و AWS و Nurie AI و مركز الابتكار التابع لشركة 联发 و Cathay United Bank و Taiwan大 في قمة الذكاء الاصطناعي بتاريخ 21 فبراير كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يمتد من تطبيقات الشركات إلى التداول الكمي، وأن يؤثر بشكل كبير على الأسواق المستقبلية.
تطبيقات GenAI في كل مكان، و LLM تعزز الابتكار وتستعد للانطلاق
هذا المؤتمر AI Summit تم تنظيمه من قبل Kronos Research و Nurie AI، والاتجاهات التي تم نقلها هي أن الذكاء الاصطناعي أصبح محور اهتمام العالم. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي لا يزال في مرحلته المبكرة، إلا أن التحول نحو الذكاء الاصطناعي أمر لا بد منه، والتطبيقات المبتكرة للذكاء الاصطناعي / GenAI جاهزة بشكل متزايد، مما يؤدي إلى فرص تجارية جديدة.
من التطبيقات العامة للشركات إلى التداول الكمي، يمكن رؤية تطبيق GenAI بشكل شامل. حاليًا، بدأت مراكز خدمة العملاء في الشركات، وقواعد المعرفة الداخلية، والدردشات الآلية في استخدام تعزيز البحث والتوليد (RAG) بالاشتراك مع LLM، مما يسمح للنموذج بفهم الأسئلة والإجابة عليها بشكل أكثر شمولاً. كما أن المؤسسات المالية تستخدم GenAI لتحسين تجربة العملاء، وزيادة الإنتاجية، وتعزيز الابتكار.
تقوم شركة التداول الكمي كرونوس ريسيرش بنشاط باستخدام GenAI لتحسين أبحاث السوق واستراتيجيات التداول. واحدة من تقنياتها الأساسية هي نموذج توقع الأسعار، حيث يتم تدريب الذكاء الاصطناعي على أكثر من 3000 إلى 6000 ميزة سوقية، لتوقع تحركات الأسعار على مدى فترات زمنية مختلفة. بالإضافة إلى ذلك، تستخدم كرونوس GenAI لتحسين مراجعة الكود (Code Review) وعملية تطوير استراتيجيات التداول، مما يعزز من كفاءة اتخاذ القرار.
▲ قال كايل تساي، مدير بنية تكنولوجيا المعلومات في كرونوس ريسيرش، إن الفريق قرر أن السيناريو الرئيسي لتطبيق GenAI هو مراجعة الشيفرة، واستخدام RAG لإجراء تحليل شامل وفعال للشيفرة. (المصدر: كرونوس ريسيرش)
هناك اتجاه آخر ملحوظ وهو أن فوائد الاستثمار في البنية التحتية الذكاء الاصطناعي في النهاية الأرضية ليست قريبة من سرعة تكرار رقائق GPU باهظة الثمن ، لذلك ليس من المناسب للشركات إنفاق الكثير من المال على البنية التحتية. وقال Weikai Liao ، رئيس فريق مهندس حلول AWS ، إن السحابة يمكن أن توفر المزيد من الخيارات للنماذج الأساسية الرائدة في الصناعة ، ويمكن للمؤسسات من جميع الأحجام استخدام مجموعة متنوعة من النماذج المتقدمة وخدمات GenAI ، وهو أيضا عامل مهم في تعزيز انتشار تطبيقات GenAI في كل مكان ، وهو أساس رئيسي لتسريع رحلة التحول الذكاء الاصطناعي المؤسسية.
تقدم AGI في خمس مراحل للشركات ، مما يثير ثورة شاملة من الشركات إلى سوق التداول.
مع الاستخدام الواسع لـ GenAI، فإن ذلك يجلب تأثيرات وتغييرات للشركات وأسواق التداول، لكن هل هي تأثيرات قصيرة الأمد أم تغييرات طويلة الأمد؟ كما تم ذكره سابقًا، من التطبيقات العامة للشركات إلى التداول الكمي، تستخدم جميعها GenAI لتعزيز الكفاءة، وقد كرست العديد من الشركات لسنوات جهودها لدفع التحول الرقمي والتحول المستدام، والآن تستخدم التحول بواسطة الذكاء الاصطناعي لتحسين فعالية تنفيذ التحولين بشكل شامل.
تقسم OpenAI رحلة GenAI النهائية نحو الذكاء الاصطناعي العام (AGI) إلى 5 مراحل: روبوتات المحادثة (Chabots)، المستدلين (Reasoners)، الوكلاء (Agents)، المبتكرين (Innovators) والمنظمين (Organizers). تستعد الصناعة حاليًا لدخول مرحلة الوكلاء، مما يساعد على تحقيق ميزة تنافسية في السوق. لذلك، تستثمر الشركات المزيد من الموارد والأموال، سعياً وراء نماذج وتقنيات الذكاء الاصطناعي / GenAI الأكثر تقدمًا لحل المشكلات الأكثر تعقيدًا، للحصول على موقع ريادي في السوق.
بالنسبة لفريق Nurie AI الذي يستخدم تقنية AIOps لتقليل تكاليف التشغيل، وتبسيط عمليات تكنولوجيا المعلومات، وتحسين تجربة العملاء، فإنهم يعملون أيضًا على تعزيز كفاءة AIOps من خلال GenAI، مما يدل على أن GenAI يدفع التحولات طويلة الأجل في عمليات الشركات.
مع إطلاق عمالقة التكنولوجيا لوكلاء الذكاء الاصطناعي الخاصين بهم، مثل مشروع Google Mariner، واستخدام الكمبيوتر Anthropic، وأبحاث OpenAI العميقة، أشار تشين يي تشانغ، مدير الأبحاث الكبير في قاعدة لينفاد للابتكار، إلى أن عام 2025 يعتبر عامًا حاسمًا في انطلاق وكلاء الذكاء الاصطناعي. كما ستشهد الشركات ترقية بفضل سير العمل الوكالي (Agentic Workflow)، والذي يعني أن الذكاء الاصطناعي يمكنه اتخاذ إجراءات استنادًا إلى الموارد المتاحة، ومساعدة في إكمال المهام وفقًا للظروف.
في عالم التداول الكمي، تحدد كفاءة الابتكار في الاستراتيجيات والنماذج النصر والهزيمة. تقوم Kronos Research بتسريع ابتكار أنماط التداول من خلال تقنية GenAI، من أتمتة البرمجة، إلى البحث الكمي، وصولاً إلى توقع الأسعار، حيث أصبحت الذكاء الاصطناعي القوة الدافعة الأساسية لقرارات السوق. مع تقدم تقنيات الوكلاء الذكيين (AI Agent) و LLM، ستشهد الأسواق المالية موجة جديدة من الثورة الذكية، وقد تتطور في المستقبل لتكون مدفوعة بالكامل بواسطة وكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يغير طريقة عمل الأسواق التقليدية.
البحث عن نقاط突破 رئيسية لتطبيق الذكاء الاصطناعي، لوضع أسس ميزة تنافسية للشركات
مؤخراً، أتاح إطلاق DeepSeek RI إمكانية تطوير الذكاء الاصطناعي بكفاءة عالية باستخدام بيانات أقل وتكاليف أقل. وبالتالي، تم كسر الهيمنة التي كانت تحتكرها قلة من عمالقة التكنولوجيا، حتى الشركات الصغيرة والمتوسطة يمكنها الآن تحسين تدريبها بناءً على بنية LLM الحالية، مما يجعل التدريب والاستدلال أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة، وهذا يجلب تأثيراً نموذجياً على تطور LLM في المستقبل.
شارك كبير مسؤولي المعلومات في تايوان، كاي تشي يان، أن الشركات ليست فقط قادرة على توسيع نموذج التدريب المسبق في المرحلة الأولى، بل يمكنها أيضًا في المرحلة الثانية، من خلال التعلم المعزز (Reinforcement learning, RL) بالإضافة إلى سلسلة التفكير (Chain-of-thought)، رفع قدرة "الاستدلال" للنموذج إلى مستوى أعلى.
بالإضافة إلى نقاط الاختراق الرئيسية المذكورة أعلاه ، قال فو مينغ تساي ، المدير الفني في بنك كاثي يونايتد ، إنه من أجل حل المشكلة التي تستغرق وقتا طويلا في معالجة LLM لعدد كبير من النصوص ، يمكن للشركات استخدام Semantic Cache لتسريع سرعة استجابة LLM. أصبح GenAI شائعا الآن في روبوتات المحادثة ، وقد أكملت العديد من الشركات المرحلة الأولى من رحلة AGI الخاصة بهم.
مع استمرار تقدم التكنولوجيا، وانخفاض تكاليف استنتاج الذكاء الاصطناعي والحوسبة، أصبحت التطبيقات السحابية التي تدعم مجموعة متنوعة من نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة شائعة، بما في ذلك ظهور تقنيات ثورية متنوعة تتراوح من الترميز إلى التحليل التنبؤي، مما أدى إلى ازدهار تطبيقات الذكاء الاصطناعي المختلفة التي تلبي احتياجات الشركات المتنوعة. كل هذا سيسرع بلا شك من خطوات وكيل الذكاء الاصطناعي في إحداث ثورة في الصناعة، وستأتي موجة من اقتصاد الوكلاء، مما يحقق الرؤية النهائية لعصر الذكاء العام.
▲ الرئيس التنفيذي لشركة Kronos Research هانك هوانغ (الثاني من اليمين) يشارك في الفعالية حول التطبيقات الأساسية للذكاء الاصطناعي في التداول الكمي. (المصدر: Kronos Research)
هذه المقالة تتحدث عن ضرورة التحول إلى الذكاء الاصطناعي! من الشركات إلى تطبيقات GenAI في التداول الكمي، يتم تسريع التنفيذ بشكل كامل. ظهرت لأول مرة في Chain News ABMedia.
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
تسارع التحول الرقمي بواسطة الذكاء الاصطناعي أمر لا مفر منه! تطبيقات GenAI من الشركات إلى تداول الكميات تتسارع بشكل كامل.
الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) يغير طريقة عمل السوق، سواء في العمليات الداخلية للشركات، أو تفاعلات العملاء، أو قرارات التداول عالية التردد، أصبح استخدام الذكاء الاصطناعي ليس مجرد مفهوم، بل هو مفتاح التنافسية. ظهور DeepSeek بشكل مفاجئ لم يترك فقط تأثيرًا كبيرًا في مجال GenAI، بل إن خلفية الشركة الأم، Huansquare Quantitative، أثارت أيضًا مناقشات حول إمكانية وآفاق تطبيق GenAI في مجال التداول الكمي.
كشف قادة الصناعة مثل Kronos Research و AWS و Nurie AI و مركز الابتكار التابع لشركة 联发 و Cathay United Bank و Taiwan大 في قمة الذكاء الاصطناعي بتاريخ 21 فبراير كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يمتد من تطبيقات الشركات إلى التداول الكمي، وأن يؤثر بشكل كبير على الأسواق المستقبلية.
تطبيقات GenAI في كل مكان، و LLM تعزز الابتكار وتستعد للانطلاق
هذا المؤتمر AI Summit تم تنظيمه من قبل Kronos Research و Nurie AI، والاتجاهات التي تم نقلها هي أن الذكاء الاصطناعي أصبح محور اهتمام العالم. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي لا يزال في مرحلته المبكرة، إلا أن التحول نحو الذكاء الاصطناعي أمر لا بد منه، والتطبيقات المبتكرة للذكاء الاصطناعي / GenAI جاهزة بشكل متزايد، مما يؤدي إلى فرص تجارية جديدة.
من التطبيقات العامة للشركات إلى التداول الكمي، يمكن رؤية تطبيق GenAI بشكل شامل. حاليًا، بدأت مراكز خدمة العملاء في الشركات، وقواعد المعرفة الداخلية، والدردشات الآلية في استخدام تعزيز البحث والتوليد (RAG) بالاشتراك مع LLM، مما يسمح للنموذج بفهم الأسئلة والإجابة عليها بشكل أكثر شمولاً. كما أن المؤسسات المالية تستخدم GenAI لتحسين تجربة العملاء، وزيادة الإنتاجية، وتعزيز الابتكار.
تقوم شركة التداول الكمي كرونوس ريسيرش بنشاط باستخدام GenAI لتحسين أبحاث السوق واستراتيجيات التداول. واحدة من تقنياتها الأساسية هي نموذج توقع الأسعار، حيث يتم تدريب الذكاء الاصطناعي على أكثر من 3000 إلى 6000 ميزة سوقية، لتوقع تحركات الأسعار على مدى فترات زمنية مختلفة. بالإضافة إلى ذلك، تستخدم كرونوس GenAI لتحسين مراجعة الكود (Code Review) وعملية تطوير استراتيجيات التداول، مما يعزز من كفاءة اتخاذ القرار.
▲ قال كايل تساي، مدير بنية تكنولوجيا المعلومات في كرونوس ريسيرش، إن الفريق قرر أن السيناريو الرئيسي لتطبيق GenAI هو مراجعة الشيفرة، واستخدام RAG لإجراء تحليل شامل وفعال للشيفرة. (المصدر: كرونوس ريسيرش)
هناك اتجاه آخر ملحوظ وهو أن فوائد الاستثمار في البنية التحتية الذكاء الاصطناعي في النهاية الأرضية ليست قريبة من سرعة تكرار رقائق GPU باهظة الثمن ، لذلك ليس من المناسب للشركات إنفاق الكثير من المال على البنية التحتية. وقال Weikai Liao ، رئيس فريق مهندس حلول AWS ، إن السحابة يمكن أن توفر المزيد من الخيارات للنماذج الأساسية الرائدة في الصناعة ، ويمكن للمؤسسات من جميع الأحجام استخدام مجموعة متنوعة من النماذج المتقدمة وخدمات GenAI ، وهو أيضا عامل مهم في تعزيز انتشار تطبيقات GenAI في كل مكان ، وهو أساس رئيسي لتسريع رحلة التحول الذكاء الاصطناعي المؤسسية.
تقدم AGI في خمس مراحل للشركات ، مما يثير ثورة شاملة من الشركات إلى سوق التداول.
مع الاستخدام الواسع لـ GenAI، فإن ذلك يجلب تأثيرات وتغييرات للشركات وأسواق التداول، لكن هل هي تأثيرات قصيرة الأمد أم تغييرات طويلة الأمد؟ كما تم ذكره سابقًا، من التطبيقات العامة للشركات إلى التداول الكمي، تستخدم جميعها GenAI لتعزيز الكفاءة، وقد كرست العديد من الشركات لسنوات جهودها لدفع التحول الرقمي والتحول المستدام، والآن تستخدم التحول بواسطة الذكاء الاصطناعي لتحسين فعالية تنفيذ التحولين بشكل شامل.
تقسم OpenAI رحلة GenAI النهائية نحو الذكاء الاصطناعي العام (AGI) إلى 5 مراحل: روبوتات المحادثة (Chabots)، المستدلين (Reasoners)، الوكلاء (Agents)، المبتكرين (Innovators) والمنظمين (Organizers). تستعد الصناعة حاليًا لدخول مرحلة الوكلاء، مما يساعد على تحقيق ميزة تنافسية في السوق. لذلك، تستثمر الشركات المزيد من الموارد والأموال، سعياً وراء نماذج وتقنيات الذكاء الاصطناعي / GenAI الأكثر تقدمًا لحل المشكلات الأكثر تعقيدًا، للحصول على موقع ريادي في السوق.
بالنسبة لفريق Nurie AI الذي يستخدم تقنية AIOps لتقليل تكاليف التشغيل، وتبسيط عمليات تكنولوجيا المعلومات، وتحسين تجربة العملاء، فإنهم يعملون أيضًا على تعزيز كفاءة AIOps من خلال GenAI، مما يدل على أن GenAI يدفع التحولات طويلة الأجل في عمليات الشركات.
مع إطلاق عمالقة التكنولوجيا لوكلاء الذكاء الاصطناعي الخاصين بهم، مثل مشروع Google Mariner، واستخدام الكمبيوتر Anthropic، وأبحاث OpenAI العميقة، أشار تشين يي تشانغ، مدير الأبحاث الكبير في قاعدة لينفاد للابتكار، إلى أن عام 2025 يعتبر عامًا حاسمًا في انطلاق وكلاء الذكاء الاصطناعي. كما ستشهد الشركات ترقية بفضل سير العمل الوكالي (Agentic Workflow)، والذي يعني أن الذكاء الاصطناعي يمكنه اتخاذ إجراءات استنادًا إلى الموارد المتاحة، ومساعدة في إكمال المهام وفقًا للظروف.
في عالم التداول الكمي، تحدد كفاءة الابتكار في الاستراتيجيات والنماذج النصر والهزيمة. تقوم Kronos Research بتسريع ابتكار أنماط التداول من خلال تقنية GenAI، من أتمتة البرمجة، إلى البحث الكمي، وصولاً إلى توقع الأسعار، حيث أصبحت الذكاء الاصطناعي القوة الدافعة الأساسية لقرارات السوق. مع تقدم تقنيات الوكلاء الذكيين (AI Agent) و LLM، ستشهد الأسواق المالية موجة جديدة من الثورة الذكية، وقد تتطور في المستقبل لتكون مدفوعة بالكامل بواسطة وكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يغير طريقة عمل الأسواق التقليدية.
البحث عن نقاط突破 رئيسية لتطبيق الذكاء الاصطناعي، لوضع أسس ميزة تنافسية للشركات
مؤخراً، أتاح إطلاق DeepSeek RI إمكانية تطوير الذكاء الاصطناعي بكفاءة عالية باستخدام بيانات أقل وتكاليف أقل. وبالتالي، تم كسر الهيمنة التي كانت تحتكرها قلة من عمالقة التكنولوجيا، حتى الشركات الصغيرة والمتوسطة يمكنها الآن تحسين تدريبها بناءً على بنية LLM الحالية، مما يجعل التدريب والاستدلال أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة، وهذا يجلب تأثيراً نموذجياً على تطور LLM في المستقبل.
شارك كبير مسؤولي المعلومات في تايوان، كاي تشي يان، أن الشركات ليست فقط قادرة على توسيع نموذج التدريب المسبق في المرحلة الأولى، بل يمكنها أيضًا في المرحلة الثانية، من خلال التعلم المعزز (Reinforcement learning, RL) بالإضافة إلى سلسلة التفكير (Chain-of-thought)، رفع قدرة "الاستدلال" للنموذج إلى مستوى أعلى.
بالإضافة إلى نقاط الاختراق الرئيسية المذكورة أعلاه ، قال فو مينغ تساي ، المدير الفني في بنك كاثي يونايتد ، إنه من أجل حل المشكلة التي تستغرق وقتا طويلا في معالجة LLM لعدد كبير من النصوص ، يمكن للشركات استخدام Semantic Cache لتسريع سرعة استجابة LLM. أصبح GenAI شائعا الآن في روبوتات المحادثة ، وقد أكملت العديد من الشركات المرحلة الأولى من رحلة AGI الخاصة بهم.
مع استمرار تقدم التكنولوجيا، وانخفاض تكاليف استنتاج الذكاء الاصطناعي والحوسبة، أصبحت التطبيقات السحابية التي تدعم مجموعة متنوعة من نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة شائعة، بما في ذلك ظهور تقنيات ثورية متنوعة تتراوح من الترميز إلى التحليل التنبؤي، مما أدى إلى ازدهار تطبيقات الذكاء الاصطناعي المختلفة التي تلبي احتياجات الشركات المتنوعة. كل هذا سيسرع بلا شك من خطوات وكيل الذكاء الاصطناعي في إحداث ثورة في الصناعة، وستأتي موجة من اقتصاد الوكلاء، مما يحقق الرؤية النهائية لعصر الذكاء العام.
▲ الرئيس التنفيذي لشركة Kronos Research هانك هوانغ (الثاني من اليمين) يشارك في الفعالية حول التطبيقات الأساسية للذكاء الاصطناعي في التداول الكمي. (المصدر: Kronos Research)
هذه المقالة تتحدث عن ضرورة التحول إلى الذكاء الاصطناعي! من الشركات إلى تطبيقات GenAI في التداول الكمي، يتم تسريع التنفيذ بشكل كامل. ظهرت لأول مرة في Chain News ABMedia.