Новости и статьи об искусственном интеллекте и нейросетях. Мы собираем и обрабатываем самую актуальную информацию из мира AI. О проекте

Новости

Покерный ИИ от DeepMind теперь зарабатывает на бирже: стартап оценён в $500 млн

Три бывших исследователя DeepMind, создавшие ИИ, обыгравший профессионалов в покер, теперь применяют те же технологии в трейдинге. Их пражский стартап EquiLibre Technologies торгует миллиардами долларов в день и показывает нулевые убытки с момента запуска. Компания привлекла новый раунд инвестиций при оценке $500 млн и планирует расширить вычислительную инфраструктуру.

1 июля 2026 г.
2 мин
41

От DeepMind до Уолл-стрит: как бывшие исследователи создали трейдинговую ИИ-лабораторию

Три бывших исследователя DeepMind, создавшие искусственный интеллект, который обыгрывал профессионалов в покер, применили ту же технологию для биржевой торговли — и эта ставка, похоже, приносит плоды. Их пражская лаборатория EquiLibre Technologies, по данным TechCrunch, привлекла раунд A неназванного размера и теперь оценивается в $500 млн.

Ведущим инвестором выступила компания Creandum. Вице-президент венчурного фонда Кэмерон Селлерс отказался раскрыть точную сумму, но подтвердил TechCrunch, что это крупнейшая единовременная инвестиция, которую фонд «когда-либо делал в одну компанию».

Почему обучение с подкреплением идеально подходит для торговли

Объединяет покер и Уолл-стрит то, что для них отлично подходит обучение с подкреплением — метод тренировки ИИ, при котором модели учатся через систему вознаграждений. По словам генерального директора EquiLibre Мартина Шмида, «в трейдинге и на рынках всё просто: главный показатель — сколько денег заработал агент?»

Партнёрство с Tower Research и рекордные результаты

И это не игровые деньги. В партнёрстве с компанией количественного трейдинга Tower Research Capital алгоритмы EquiLibre ежедневно оперируют миллиардами долларов на биржах S&P 500 и Nasdaq. Стартап утверждает, что его агенты работают успешно с момента запуска на крипторынках в 2025 году, а теперь и на фондовых площадках, демонстрируя «безупречный результат: ни одного убыточного месяца с начала работы», то есть каждый месяц инвестиции приносили прибыль.

Применяя ИИ в сфере количественных хедж-фондов, стартап выходит на поле, где автоматизация давно стала нормой, а успешные усовершенствования быстро конвертируются в деньги. Именно это, по словам Селлерса, сделало EquiLibre привлекательным для Creandum.

«Потенциальный совокупный объём рынка торговли на финансовых рынках — один из крупнейших в мире, и за долгие годы многие фонды заработали такие прибыли, на фоне которых успехи большинства венчурных проектов меркнут», — говорит Селлерс. Однако он подчеркнул, что EquiLibre позиционирует себя прежде всего как лабораторию, а не финансовую компанию.

Сам Шмид и его сооснователи — технический директор Рудольф Кадлец и директор по стратегии Матей Моравчик — не имеют опыта в финансах, и это не их главная мотивация. «Я занимаюсь этим не потому, что хочу сделать рынки эффективными. Мне и всей команде интересно создавать то, чего ещё никто не строил, — а это невероятно увлекательно», — признался Шмид TechCrunch.

Корни в DeepMind: создатели DeepStack нашли применение технологиям в финансах

Передовые ИИ-разработки от выходцев из DeepMind представляют большой интерес и для венчурных инвесторов. Свежий пример — компания Ineffable Intelligence, недавно привлёкшая $1,1 млрд. Большинство подобных стартапов базируются в Великобритании, но есть и заметные исключения, в том числе EquiLibre.

История трёх основателей EquiLibre началась, когда они были приглашёнными аспирантами в первом международном исследовательском центре DeepMind в Эдмонтоне (канадская провинция Альберта). Этот офис Alphabet закрыла в 2023 году. Именно там они создали DeepStack — первую ИИ-программу, обыгравшую профессиональных игроков в безлимитный техасский холдем. Они также сотрудничали с профессорами, которые теперь входят в престижный консультативный совет стартапа, в том числе с Ричем Саттоном, получившим в 2024 году премию Тьюринга за работы в области обучения с подкреплением.

Пражская лаборатория: привлекаем таланты со всего мира

Для развития своего проекта основатели решили вернуться на родину, в Чехию. «Здесь у нас было много знакомых, с которыми мы работали раньше, и большая чешская диаспора в Google и других компаниях, — рассказал Шмид. — Это были наши друзья, и мы спросили: “Ребята, мы переезжаем обратно в Прагу, хотите с нами?”»

Так в 2022 году сформировалась первоначальная команда, а сейчас в EquiLibre работает 25 человек. По словам Шмида, выбор локации продолжает приносить свои плоды. По сравнению с Сан-Франциско, «здесь гораздо легче удержать талантливых людей, потому что каждые два месяца не появляется очередная модная ИИ-разработка».

Впрочем, EquiLibre не единственный перспективный ИИ-стартап в городе: в том же здании, например, базируется BottleCap AI.

Планы на будущее: кластер и противостояние гигантам

Тем не менее по концентрации талантов это одна из самых заметных ИИ-компаний в регионе. В ближайших планах — масштабирование вычислительной инфраструктуры: готовится к запуску один из крупнейших вычислительных кластеров в Центральной и Восточной Европе (ЦВЕ).

Общий объём привлечённых средств компания не раскрывает, но Шмид сообщил, что ранее было проведено два раунда. Предпосевное финансирование предоставил фонд Credo, ориентированный на ЦВЕ и уже поддержавший ElevenLabs и UiPath. По данным Dealroom, начальный раунд на $10 млн возглавила Blossom Capital при оценке компании в $140 млн.

Селлерс подтвердил, что оценка в $500 млн по итогам раунда А стала значительным скачком. Это случилось после того, как ситуация для обучения с подкреплением (RL) изменилась в лучшую сторону, в том числе в трейдинге. «Когда мы начинали, к нам относились скептически, — вспоминает Шмид. — Но теперь RL стал стандартом, и благодаря тому, что мы начали четыре года назад, считаем, что находимся впереди».

Однако есть риск, что конкуренты обгонят стартап. Например, торговый гигант Jane Street заявляет, что уже использует обучение с подкреплением совместно с большими языковыми моделями (LLM) и «всё, что нужно для обучения хороших моделей». Компания также утверждает, что располагает «десятками тысяч высокопроизводительных GPU», тогда как EquiLibre стремится добиться большей отдачи от меньшего числа чипов — «получать больше с меньшими ресурсами», как выразился Шмид.

Учитывая огромную прибыльность Jane Street, EquiLibre придётся умело разыгрывать свои карты, чтобы достичь цели и стать эталонной ИИ-лабораторией в трейдинге. Но это не покер, и, возможно, проигравших не будет. «Это не рынок, где победитель получает всё», — считает Шмид.