2026-05-05 • Blog
AI-powered trading
“AI-д суурилсан арилжаа Технологийн өсөлт бүр зах зээлийн оролцогчдыг хоёр тодорхой бүлэгт хуваадаг. Эхний бүлэг нь бүтээгчид — чип зохион бүтээх, загвар хөгжүүлэх, сургалтын дэд бүтэц байгуулах, дараагийн дижитал эрин үеийн суурь давхарга болохын төлөө өрсөлдөж буй компаниуд. 2026 онд эдгээр нь хиймэл оюун ухаантай хамгийн тод холбогдож харагддаг фирмүүд юм. Тэд хэвлэл мэдээллийн анхаарлыг эзэлж, таамагласан хөрөнгийг татаж, өсөлтийн гол түүхийн төв болдог.
AI бүтээгчдийн үнэлгээ шахагдах асуудал
Хагас дамжуулагчийн лидерүүд, cloud model provider-ууд, enterprise AI платформууд, том хэлний загварын дэд бүтцийн компаниуд институцийн хөрөнгөөр хүчтэй эзэмшигдсэн “түүх” болсон. Орлого чухал боловч үнийн хөдөлгөөн нь бодит гүйцэтгэлээс илүү хүлээлт дээр тулгуурлах болсон. Энэ нь үнэлгээ шахагдах асуудлыг үүсгэдэг. “Ирээдүй” гэж бүх нийтээр хүлээн зөвшөөрөгдсөн салбаруудад мультипль нь өнөөгийн ашигт ажиллагаанаас илүү ирээдүйн олон жилийн өсөлтийг шингээдэг. Өөрөөр хэлбэл AI бүтээгчид ихэнхдээ төгс гүйцэтгэлд аль хэдийн үнэлэгдсэн байдаг. Ийм үед урам хугарахад зай бага үлддэг. Хүчтэй өсөлт үзүүлсэн ч зах зээл илүү хүчтэй өсөлт хүлээж байсан тул хувьцаа унаж болно. Орлого өссөн ч дэд бүтцийн зардлаас болж маржин шахагдаж болно. Гарчиг эзэлсэн ч хүлээлт аль хэдийн ханасан тул доогуур гүйцэтгэлтэй мэт харагдана. Ийм бүтэц нь чиглэлтэй арилжаанд тогтвортой давуу тал олоход хэцүү болгодог. Түүх хүчтэй хэвээр боловч асимметри сулраад байдаг. AI хэрэглэгчид яагаад илүү цэвэр inefficiency үүсгэдэг вэ AI хэрэглэгч компаниуд ихэвчлэн уламжлалт салбарын мультипль дээр үнэлэгддэг—санхүү, үйлдвэрлэл, тээвэр, эрүүл мэнд, брокерийн технологи, enterprise software гэх мэт. Гэвч дотор нь AI нь хөдөлмөрийн үрэлтийг бууруулах, аналитикийн нарийвчлалыг нэмэгдүүлэх, хэрэглэгчийн урсгалыг сайжруулах замаар үр ашгийг нэмэгдүүлж байдаг. Зах зээл ихэвчлэн хэрэглэгчдийг бүтээгчдээс хоцорч үнэлдэг. Яагаад гэвэл narrative нь илүү далд байдаг. AI chip үйлдвэрлэгчийг шууд AI winner гэж үздэг. Харин машин сургалтаар трейдерийн хадгалалтыг сайжруулж буй брокерийн аналитикийн фирмийг тэр бүр “цэвэр AI” түүх гэж үздэггүй. Энэ хоцролт нь мэдээллийн inefficiency үүсгэдэг. Зах зээл эхлээд дэд бүтцийг, дараа нь хэрэглээг таньдаг. AI ашиглалт бодит бизнесийн давуу тал үүсгэж байгааг түрүүлж олсон трейдерүүд илүү сайн асимметри олдог. Өөрөөр хэлбэл, хэрэглэгчид дээр AI нь түүх байхаа больж, маржин өсөлт болж хувирдаг. Санхүүгийн зах зээл бол хамгийн хүчтэй AI хэрэглээний кейс Сүүлийн жилүүдэд зах зээлийн оролцогчид builder тал руу төвлөрч ирсэн—cloud, quant infrastructure, data vendor, ML chip үйлдвэрлэгчид. Гэхдээ одоо илүү чухал асуулт: Ямар санхүүгийн платформууд AI-г ашиглан трейдерийн үр дүнг сайжруулж байна вэ?
Үүнд:
дохио боловсруулах хурд түүхэн магадлалын загварчлал автомат pattern танилт real-time risk тохируулга discretionary трейдерүүдэд decision support Эдгээр нь онол биш. Бодит мөнгөний урсгалд нөлөөлдөг workflow сайжруулалт юм. Статик индикатор ашигладаг трейдер ба AI-д суурилсан контекст анализ ашигладаг трейдер хоёрын гүйцэтгэл огт өөр. iC Candle Analytics зэрэг платформууд энэ чиг хандлагын дунд байрладаг. Тэд “AI builder” биш боловч AI-ийн хамгийн шууд monetization use-case болох аналитик үр ашиггүй байдлыг бууруулах дээр ажиллаж байна.
Арилжааны боломж: Narrative rotation
Хөрөнгө эхлээд “AI-г хэн бүтээж байна вэ?”-ээс “AI-г хэн хамгийн сайн ашиглаж байна вэ?” рүү шилжинэ.
Эхэндээ:
аналитик хэмжээ биш, productivity metric ярьдаг болно margin сайжралт гарна хэрэглэгчийн retention өснө
Дараа нь:
valuation framework өөрчлөгдөнө компаниуд “traditional operator”-оос “AI-augmented operator” болж дахин ангилагдана Трейдерүүдэд хамаарах нь Ижил логик хувь хүний түвшинд ч үйлчилнэ. AI ашиглахгүйгээр зах зээлийн хурдтай өрсөлдөх нь мэдээллийн хувьд хоцрогдол үүсгэнэ. Тиймээс трейдерүүд өөрсдөө “adopter” болох шаардлагатай: algorithm бүтээгч биш ML инженер биш харин AI хэрэглэгч Decision хийх хурд, pattern recognition, risk management бүгд AI-д тулгуурлан илүү хурдан болж байна.
Эцсийн санаа
Бүтээгчид дэд бүтцийг бий болгодог. Харин хэрэглэгчид бодит мөнгөний урсгалыг бий болгодог. AI циклийн энэ үе шатанд бүтээгчид аль хэдийн өндөр үнэлгээтэй, хүлээлт өндөртэй болсон. Харин хэрэглэгч тал илүү цэвэр opportunity, илүү тод operational leverage, илүү хоцорсон re-rating боломжтой. Санхүүгийн аналитик бол үүний хамгийн тод жишээ. AI арилжаанд нэвтрэх тусам хамгийн ухаалаг боломж нь зөвхөн AI бүтээх компаниудыг худалдах биш—харин AI-г бусдаас илүү ашигтай хэрэглэж буй системүүдийг олж таних явдал юм.
2026-05-05 • Blog