La IA generativa (GenAI) está cambiando la forma en que opera el mercado, ya sea en procesos internos de empresas, interacciones con clientes o decisiones de trading de alta frecuencia. La aplicación de la IA ya no es solo un concepto, sino la clave para la competitividad. El surgimiento de DeepSeek no solo ha causado un gran impacto en el mundo de GenAI, sino que el trasfondo de su empresa matriz, Huansquare Quant, también ha llevado a las personas a comenzar a discutir la viabilidad y las perspectivas de la aplicación de GenAI en el ámbito del trading cuantitativo.
Kronos Research, AWS, Nurie AI, el Centro de Innovación de Lite-On, Cathay United Bank y otros líderes de la industria revelaron en la Cumbre de AI del 21 de febrero cómo la IA se ha expandido desde las aplicaciones empresariales hasta el trading cuantitativo, y su impacto significativo en el mercado futuro.
Las aplicaciones de GenAI están en todas partes, la innovación impulsada por LLM está lista para despegar.
Esta vez, la Cumbre de IA es coorganizada por Kronos Research y Nurie AI, y la tendencia que se transmite no es otra que la IA se ha convertido en el foco de atención del mundo. A pesar de que la IA aún se encuentra en una etapa temprana, la transformación hacia la IA es inevitable, y las innovadoras aplicaciones de IA/GenAI están listas, lo que traerá nuevas oportunidades de negocio.
Desde aplicaciones empresariales generales hasta el comercio cuantitativo, se puede ver la presencia de GenAI en todas partes. Actualmente, los centros de atención al cliente de las empresas, las bases de conocimiento internas y los chatbots ya han comenzado a utilizar la búsqueda aumentada generativa (RAG) en combinación con LLM, permitiendo que el modelo comprenda y responda preguntas de manera más integral. Las instituciones financieras también están utilizando GenAI para mejorar la experiencia del cliente, la productividad y la innovación.
La empresa de trading cuantitativo Kronos Research está utilizando activamente GenAI para mejorar la investigación de mercado y las estrategias de trading. Una de sus tecnologías clave es el modelo de predicción de precios, que a través de AI entrena más de 3,000 a 6,000 características del mercado para predecir cambios de precios en diferentes rangos de tiempo. Además, Kronos también utiliza GenAI para optimizar el proceso de revisión de código (Code Review) y el desarrollo de estrategias de trading, acelerando la eficiencia en la toma de decisiones.
▲ Kyle Tsai, gerente senior de infraestructura de TI en Kronos Research, indicó que el principal escenario de aplicación de GenAI decidido por el equipo es la revisión de código, y que se utilizará RAG para un análisis de código eficiente y completo. (Fuente: Kronos Research)
Otra tendencia notable es que la efectividad de invertir en infraestructura de IA a nivel local no puede seguir el ritmo del costoso ciclo de iteración de los chips GPU, por lo que no es apropiado que las empresas gasten grandes sumas de dinero en construir la infraestructura correspondiente. Liao Weikai, jefe del equipo de arquitectos de soluciones de AWS, indicó que a través de la nube se pueden seleccionar de manera más diversa una variedad de modelos de base líderes en la industria, permitiendo a empresas de cualquier tamaño utilizar sin obstáculos diversos modelos avanzados y servicios de GenAI. Esto también es un factor importante que promueve la omnipresencia de las aplicaciones de GenAI y es la base clave que acelera completamente el viaje de transformación de IA de las empresas.
Las cinco etapas de avance de la empresa AGI provocan una transformación integral desde las empresas hasta el mercado de transacciones.
Con la amplia aplicación de GenAI, se han traído impactos y transformaciones para las empresas y los mercados de transacciones, pero ¿realmente es un impacto a corto plazo o una transformación a largo plazo? Como se mencionó anteriormente, desde aplicaciones empresariales generales hasta el comercio cuantitativo, todos utilizan GenAI para mejorar la eficiencia. Muchas empresas han estado trabajando durante años para impulsar la transformación digital y la transformación sostenible, y hoy en día, están aprovechando la transformación impulsada por la IA para optimizar completamente la efectividad de la implementación de ambas transformaciones.
OpenAI divide el viaje final de GenAI hacia la inteligencia artificial general (AGI) en 5 etapas: chatbots, razonadores, agentes, innovadores y organizadores. Actualmente, la industria se está preparando para entrar en la etapa de agentes, con el fin de obtener una ventaja competitiva en el mercado. Las empresas están invirtiendo más recursos y fondos para perseguir modelos y tecnologías de AI/GenAI de vanguardia para resolver problemas más complejos y lograr una posición de liderazgo en el mercado.
Para el equipo de Nurie AI, que utiliza la tecnología de operaciones de inteligencia artificial (AIOps) para reducir costos operativos, simplificar las operaciones de TI y mejorar la experiencia del cliente, también están utilizando GenAI para aumentar aún más la eficiencia de AIOps, lo que demuestra que GenAI está impulsando una transformación a largo plazo en las operaciones empresariales.
Con el lanzamiento de agentes de IA por parte de gigantes tecnológicos como Google Project Mariner, Anthropic Computer Use y OpenAI Deep Research, el gerente senior de investigación de la Innovación de Lianfa, Chen Yichang, declaró que 2025 se considera un año clave para el desarrollo de agentes de IA. Las empresas también experimentarán una actualización gracias a los flujos de trabajo agénticos, que se refieren a la capacidad de la IA para actuar y ayudar a completar tareas basándose en recursos existentes y según la situación.
En el mundo del trading cuantitativo, la eficiencia en la innovación de estrategias y modelos determina el éxito o el fracaso. Kronos Research está acelerando la innovación en los modelos de trading a través de la tecnología GenAI, desde la automatización del código, la investigación cuantitativa hasta la predicción de precios; la IA se ha convertido en el motor central de la toma de decisiones en el mercado. Con el avance de los agentes de IA (AI Agent) y la tecnología LLM, los mercados financieros se preparan para una nueva ola de revolución inteligente, que podría evolucionar hacia inversiones y transacciones completamente impulsadas por agentes de IA, cambiando la forma en que operan los mercados tradicionales.
Buscar puntos clave de ruptura para la implementación de aplicaciones de IA, estableciendo una ventaja competitiva para la empresa.
Recientemente, el lanzamiento de DeepSeek RI ha hecho posible desarrollar inteligencia artificial de alto rendimiento con menos datos y a un costo menor. Esta situación, que anteriormente estaba monopolizada por unos pocos gigantes tecnológicos, se ha roto, permitiendo incluso a las pequeñas y medianas empresas optimizar de manera jerárquica basándose en la arquitectura de entrenamiento de LLM existente, haciendo que el entrenamiento y la inferencia sean más eficientes y rentables, lo que traerá un impacto de transferencia paradigmática en el desarrollo futuro de LLM.
El director de información de Taiwan, Cai Qiyan, compartió que en el futuro, las empresas no solo podrán escalar los modelos preentrenados en la primera fase, sino que en la segunda fase, a través del aprendizaje por refuerzo (Reinforcement learning, RL) y la cadena de pensamiento (Chain-of-thought), podrán llevar la capacidad de "razonamiento" del modelo a un nuevo nivel.
Hay muchos factores que impulsan la implementación de aplicaciones de IA en las empresas. Además de los puntos de ruptura clave mencionados anteriormente, Fu-Ming Tsai, gerente de tecnología del Banco Cathay United, indica que para resolver el problema del tiempo que consume el procesamiento de grandes volúmenes de texto por parte de LLM, las empresas pueden utilizar caché semántica (Semantic Cache) para acelerar la velocidad de respuesta de LLM. Hoy en día, el uso de GenAI en chatbots es muy común, y muchas empresas han completado así la primera fase de su viaje hacia la AGI.
Con los continuos avances tecnológicos, la reducción de los costos de inferencia y potencia computacional de la IA, la proliferación de aplicaciones en la nube que respaldan diversos modelos avanzados de IA, incluyendo innovaciones en tecnologías disruptivas que van desde la codificación hasta el análisis predictivo, están floreciendo aplicaciones de IA que satisfacen las diferentes necesidades empresariales. Todo esto seguramente acelerará la transformación de la industria a través de agentes de IA, y la ola de la economía de agentes también se avecina, lo que permitirá alcanzar la visión final de la era de la AGI.
▲ Hank Huang, CEO de Kronos Research (derecha, segundo) comparte aplicaciones centrales de IA en el comercio cuantitativo durante el evento. (Fuente: Kronos Research)
¡La transformación de la IA es inevitable! Desde las empresas hasta la implementación de GenAI en el comercio cuantitativo está acelerándose de manera integral. Apareció por primera vez en Chain News ABMedia.
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¡La transformación hacia la IA es inevitable! La implementación de GenAI en empresas y en el comercio cuantitativo se acelera de manera integral.
La IA generativa (GenAI) está cambiando la forma en que opera el mercado, ya sea en procesos internos de empresas, interacciones con clientes o decisiones de trading de alta frecuencia. La aplicación de la IA ya no es solo un concepto, sino la clave para la competitividad. El surgimiento de DeepSeek no solo ha causado un gran impacto en el mundo de GenAI, sino que el trasfondo de su empresa matriz, Huansquare Quant, también ha llevado a las personas a comenzar a discutir la viabilidad y las perspectivas de la aplicación de GenAI en el ámbito del trading cuantitativo.
Kronos Research, AWS, Nurie AI, el Centro de Innovación de Lite-On, Cathay United Bank y otros líderes de la industria revelaron en la Cumbre de AI del 21 de febrero cómo la IA se ha expandido desde las aplicaciones empresariales hasta el trading cuantitativo, y su impacto significativo en el mercado futuro.
Las aplicaciones de GenAI están en todas partes, la innovación impulsada por LLM está lista para despegar.
Esta vez, la Cumbre de IA es coorganizada por Kronos Research y Nurie AI, y la tendencia que se transmite no es otra que la IA se ha convertido en el foco de atención del mundo. A pesar de que la IA aún se encuentra en una etapa temprana, la transformación hacia la IA es inevitable, y las innovadoras aplicaciones de IA/GenAI están listas, lo que traerá nuevas oportunidades de negocio.
Desde aplicaciones empresariales generales hasta el comercio cuantitativo, se puede ver la presencia de GenAI en todas partes. Actualmente, los centros de atención al cliente de las empresas, las bases de conocimiento internas y los chatbots ya han comenzado a utilizar la búsqueda aumentada generativa (RAG) en combinación con LLM, permitiendo que el modelo comprenda y responda preguntas de manera más integral. Las instituciones financieras también están utilizando GenAI para mejorar la experiencia del cliente, la productividad y la innovación.
La empresa de trading cuantitativo Kronos Research está utilizando activamente GenAI para mejorar la investigación de mercado y las estrategias de trading. Una de sus tecnologías clave es el modelo de predicción de precios, que a través de AI entrena más de 3,000 a 6,000 características del mercado para predecir cambios de precios en diferentes rangos de tiempo. Además, Kronos también utiliza GenAI para optimizar el proceso de revisión de código (Code Review) y el desarrollo de estrategias de trading, acelerando la eficiencia en la toma de decisiones.
▲ Kyle Tsai, gerente senior de infraestructura de TI en Kronos Research, indicó que el principal escenario de aplicación de GenAI decidido por el equipo es la revisión de código, y que se utilizará RAG para un análisis de código eficiente y completo. (Fuente: Kronos Research)
Otra tendencia notable es que la efectividad de invertir en infraestructura de IA a nivel local no puede seguir el ritmo del costoso ciclo de iteración de los chips GPU, por lo que no es apropiado que las empresas gasten grandes sumas de dinero en construir la infraestructura correspondiente. Liao Weikai, jefe del equipo de arquitectos de soluciones de AWS, indicó que a través de la nube se pueden seleccionar de manera más diversa una variedad de modelos de base líderes en la industria, permitiendo a empresas de cualquier tamaño utilizar sin obstáculos diversos modelos avanzados y servicios de GenAI. Esto también es un factor importante que promueve la omnipresencia de las aplicaciones de GenAI y es la base clave que acelera completamente el viaje de transformación de IA de las empresas.
Las cinco etapas de avance de la empresa AGI provocan una transformación integral desde las empresas hasta el mercado de transacciones.
Con la amplia aplicación de GenAI, se han traído impactos y transformaciones para las empresas y los mercados de transacciones, pero ¿realmente es un impacto a corto plazo o una transformación a largo plazo? Como se mencionó anteriormente, desde aplicaciones empresariales generales hasta el comercio cuantitativo, todos utilizan GenAI para mejorar la eficiencia. Muchas empresas han estado trabajando durante años para impulsar la transformación digital y la transformación sostenible, y hoy en día, están aprovechando la transformación impulsada por la IA para optimizar completamente la efectividad de la implementación de ambas transformaciones.
OpenAI divide el viaje final de GenAI hacia la inteligencia artificial general (AGI) en 5 etapas: chatbots, razonadores, agentes, innovadores y organizadores. Actualmente, la industria se está preparando para entrar en la etapa de agentes, con el fin de obtener una ventaja competitiva en el mercado. Las empresas están invirtiendo más recursos y fondos para perseguir modelos y tecnologías de AI/GenAI de vanguardia para resolver problemas más complejos y lograr una posición de liderazgo en el mercado.
Para el equipo de Nurie AI, que utiliza la tecnología de operaciones de inteligencia artificial (AIOps) para reducir costos operativos, simplificar las operaciones de TI y mejorar la experiencia del cliente, también están utilizando GenAI para aumentar aún más la eficiencia de AIOps, lo que demuestra que GenAI está impulsando una transformación a largo plazo en las operaciones empresariales.
Con el lanzamiento de agentes de IA por parte de gigantes tecnológicos como Google Project Mariner, Anthropic Computer Use y OpenAI Deep Research, el gerente senior de investigación de la Innovación de Lianfa, Chen Yichang, declaró que 2025 se considera un año clave para el desarrollo de agentes de IA. Las empresas también experimentarán una actualización gracias a los flujos de trabajo agénticos, que se refieren a la capacidad de la IA para actuar y ayudar a completar tareas basándose en recursos existentes y según la situación.
En el mundo del trading cuantitativo, la eficiencia en la innovación de estrategias y modelos determina el éxito o el fracaso. Kronos Research está acelerando la innovación en los modelos de trading a través de la tecnología GenAI, desde la automatización del código, la investigación cuantitativa hasta la predicción de precios; la IA se ha convertido en el motor central de la toma de decisiones en el mercado. Con el avance de los agentes de IA (AI Agent) y la tecnología LLM, los mercados financieros se preparan para una nueva ola de revolución inteligente, que podría evolucionar hacia inversiones y transacciones completamente impulsadas por agentes de IA, cambiando la forma en que operan los mercados tradicionales.
Buscar puntos clave de ruptura para la implementación de aplicaciones de IA, estableciendo una ventaja competitiva para la empresa.
Recientemente, el lanzamiento de DeepSeek RI ha hecho posible desarrollar inteligencia artificial de alto rendimiento con menos datos y a un costo menor. Esta situación, que anteriormente estaba monopolizada por unos pocos gigantes tecnológicos, se ha roto, permitiendo incluso a las pequeñas y medianas empresas optimizar de manera jerárquica basándose en la arquitectura de entrenamiento de LLM existente, haciendo que el entrenamiento y la inferencia sean más eficientes y rentables, lo que traerá un impacto de transferencia paradigmática en el desarrollo futuro de LLM.
El director de información de Taiwan, Cai Qiyan, compartió que en el futuro, las empresas no solo podrán escalar los modelos preentrenados en la primera fase, sino que en la segunda fase, a través del aprendizaje por refuerzo (Reinforcement learning, RL) y la cadena de pensamiento (Chain-of-thought), podrán llevar la capacidad de "razonamiento" del modelo a un nuevo nivel.
Hay muchos factores que impulsan la implementación de aplicaciones de IA en las empresas. Además de los puntos de ruptura clave mencionados anteriormente, Fu-Ming Tsai, gerente de tecnología del Banco Cathay United, indica que para resolver el problema del tiempo que consume el procesamiento de grandes volúmenes de texto por parte de LLM, las empresas pueden utilizar caché semántica (Semantic Cache) para acelerar la velocidad de respuesta de LLM. Hoy en día, el uso de GenAI en chatbots es muy común, y muchas empresas han completado así la primera fase de su viaje hacia la AGI.
Con los continuos avances tecnológicos, la reducción de los costos de inferencia y potencia computacional de la IA, la proliferación de aplicaciones en la nube que respaldan diversos modelos avanzados de IA, incluyendo innovaciones en tecnologías disruptivas que van desde la codificación hasta el análisis predictivo, están floreciendo aplicaciones de IA que satisfacen las diferentes necesidades empresariales. Todo esto seguramente acelerará la transformación de la industria a través de agentes de IA, y la ola de la economía de agentes también se avecina, lo que permitirá alcanzar la visión final de la era de la AGI.
▲ Hank Huang, CEO de Kronos Research (derecha, segundo) comparte aplicaciones centrales de IA en el comercio cuantitativo durante el evento. (Fuente: Kronos Research)
¡La transformación de la IA es inevitable! Desde las empresas hasta la implementación de GenAI en el comercio cuantitativo está acelerándose de manera integral. Apareció por primera vez en Chain News ABMedia.