Három korábbi DeepMind-kutató, akik a DeepStack nevű, profi játékosokat verő pókeres mesterséges intelligenciát megalkották, most ugyanazt az alapelvet használják részvénykereskedéshez. Az általuk alapított prágai AI-labor, EquiLibre Technologies, a TechCrunch értesülése szerint egy, Creandum által vezetett Series A kör után immár 500 millió dolláros értékelést kapott; a befektetés nagyságát a felek nem hozták nyilvánosságra.
Mi a közös a póker és a piacok között?
A vállalat alapja a megerősítéses tanulás (reinforcement learning, RL), amelyben az önfejlesztő modelleket jutalomrendszerrel ösztönzik. Martin Schmid, az EquiLibre vezérigazgatója szerint a pénzügyi piacokban egyszerű a teljesítménymérés: "az egyetlen pontszám az, mennyi pénzt keresett az ügynök".
Valódi tőke és napi milliárdos volumen
EquiLibre algoritmusai a cég közlése szerint a kriptopiacokon 2025-ben kezdett működni, majd kiterjesztették azokat tőzsdei kereskedésre. Partnerük a kvantitatív kereskedéssel foglalkozó Tower Research Capital, és az EquiLibre állítása szerint algoritmusaik naponta több milliárd dolláros volumenben kereskednek az S&P 500 és a Nasdaq instrumentumaival. A startup szerint a rendszereiknek "nulla negatív hónapja van a kezdetek óta", vagyis minden hónap végén összességében nyereségesek voltak.
Befektetés és piacméret
A Series A kört Creandum vezette; Cameron Sellers, a befektető cég alelnöke a TechCrunchnak megerősítette, hogy ez volt a legnagyobb egyszeri befektetés, amit a társaság egyetlen alkalommal végrehajtott, azonban a tranzakció pontos összegét nem hozták nyilvánosságra. Sellers kiemelte, hogy a pénzügyi piacokon elérhető címezhető piac (total addressable market) óriási, és a kvantitatív stratégiák hosszú távon rendkívüli profitokat tudnak termelni; ennek ellenére hozzátette, hogy az EquiLibre magát elsősorban kutatólaborként definiálja, nem pénzügyi vállalatként.
Alapítók, eredet és csapat
A cég alapítói Martin Schmid (CEO), Rudolf Kadlec (CTO) és Matej Moravcik (CSO) korábban a Google DeepMind nemzetközi kutatói irodájában voltak vendég PhD-hallgatók Edmontonban, Albertában — az Alphabet 2023-ban bezárta ezt a helyszínt. Ott fejlesztették ki a DeepStacket, az első no-limit Texas hold ’em pókerprogramot, amely profi játékosokat győzött le. Az alapítók több olyan egyetemi kutatóval is dolgoztak együtt, akik ma az EquiLibre tanácsadói között szerepelnek, köztük Rich Sutton, aki 2024-ben Turing-díjat kapott a megerősítéses tanulás terén végzett munkájáért.
Az alapítók visszaköltöztek szülőhazájukba, Csehországba, és Prágában alapították meg a céget. Schmid elmondása szerint ez megkönnyítette a korábbi kollégák toborzását: 2022-ben kialakították az induló csapatot, és ma körülbelül 25 munkatárssal működnek.
Finanszírozás és növekedési tervek
A startup nem közölte a teljes eddigi befektetési összeget, de Schmid szerint az EquiLibre korábban két további körben szerzett tőkét; a pre-seed befektetők között szerepelt a közép- és kelet-európai fókuszú Credo, amely mások mellett az ElevenLabs és a UiPath korai befektetője volt. A Dealroom adatai szerint az EquiLibre 10 millió dolláros seed körét a Blossom Capital vezette, akkor 140 millió dolláros értékeléssel.
A cég következő lépése a számítási kapacitás jelentős bővítése: Prága és a régió számára a tervek szerint az egyik legnagyobb compute klasztert kívánják kiépíteni Közép- és Kelet-Európában (CEE), hogy növeljék az RL-modellek képzési és futtatási teljesítményét.
Verseny és kockázatok
A megerősítéses tanulás mostanra egyre elfogadottabb megközelítés a kereskedésben; Schmid szerint amikor ők elkezdték négy éve, sokan szkeptikusak voltak, de ma az RL egy szabványos eszközzé vált. Ugyanakkor komoly verseny várható: például a kereskedési óriás Jane Street bejelentette, hogy már használ RL-t és nagy nyelvi modelleket (LLM-eket) is, és állítása szerint "tízezres nagyságrendű" csúcskategóriás GPU-kkal rendelkezik. Az EquiLibre stratégiája ezzel szemben az, hogy kevesebb hardverből hozzon ki többet — „get more from less” — de fennáll a veszélye, hogy nagy szereplők előnybe kerülnek.
Schmid szerint a cél az, hogy az EquiLibre legyen „az AI-labor a kereskedésben”, ugyanakkor hozzáteszi, hogy ez a piac nem feltétlenül winner-takes-all: több szereplő is profitálhat a technológiai előrelépésekből.
Helyi ökoszisztéma
Prága egyre több AI-startupnak ad otthont; az EquiLibre ugyanabban az épületben található más feltörekvő cégekkel, például BottleCap AI-vel. A regionális tehetségbázis és a viszonylag stabil munkaerőpiac Schmid szerint előnyt jelent a San Franciscoi versenytárssal szemben, ahol folyton új, „szexi” AI-projektek jelennek meg.
Összefoglalva: a DeepMindból kivált csapat által alapított EquiLibre Technologies egy gyorsan növekvő prágai AI-labor, amely megerősítéses tanulást használ pénzügyi piacokon; a cég 500 millió dolláros értékelése és a Tower Research Capital-lel kötött partneri megállapodás jelzi, hogy a stratégia piaci érdeklődést keltett, miközben a nemzetközi verseny és a számítási kapacitás bővítése fontos kihívások maradnak.
