S umělou inteligencí začali experimentovat už na studentských kolejích, když si chtěli přivydělat a vymýšleli algoritmus, který by porážel profesionální hráče pokeru. Nakonec s ním vyrazili do Kanady, kde svůj nápad pilovali na tamní univerzitě, až ho koupila přední výzkumná laboratoř DeepMind patřící Googlu. Tehdy Martin Schmid a spol. naplno pronikli do velkého světa AI, a nakonec se pustili i do vlastního byznysu. Jejich startup EquiLibre je sice nenápadný, ale úspěšně točí na burzách miliardy dolarů denně a velmi rychle roste.

Nejzajímavější přitom je, že sami tvůrci nevědí, jak přesně jimi vyvinutá AI funguje. „Dokud jde čára nahoru, tak raději budeme věnovat úsilí tomu, aby šla nahoru ještě víc, než abychom pochopili, proč se tak děje,“ usmívá se v podcastu Money Maker Martin Schmid, který startup založil s dalšími špičkovými vědci Matějem Moravčíkem a Rudolfem Kadlecem. Jejich algoritmus pro automatický trading na burzách vydělává stále víc peněz a přitahuje také investory.

Po letošní investici stoupla hodnota EquiLibre už na půl miliardy dolarů, čímž se zařadil mezi největší české startupové naděje. „Věříme, že v naší doméně jsme ve vývoji AI nejdál ze všech,“ říká Martin Schmid v podcastu, který si můžete pustit v přehrávači níže nebo ve všech podcastových aplikacích. Níže z něj v textovém přepisu vybíráme ty nejzajímavější pasáže.

Jako Anthropic nebo OpenAI

Děláme trading, to je pravda, ale docela nás uráží, když nás lidé označují za pouhou tradovací firmu. Neradi se takhle vidíme. To, co stavíme, je spíš přední (frontier) AI výzkumná laboratoř. Trénujeme vlastní foundation modely a děláme spoustu zpětnovazebního učení, což je učení AI metodou pokus-omyl na základě odměn za správná rozhodnutí. Je to podobné architektuře, jakou staví DeepMind, Anthropic nebo OpenAI. Akorát naše modely nejsou trénované na hromadách textu, abyste si s nimi pak mohli povídat.

My je rovnou nasadíme na burzu, kde dělají vysokofrekvenční a plně automatizované obchodování s využitím umělé inteligence. I velké jazykové modely přitom dnes využívají obrovské množství zpětnovazebního učení a principů převzatých z her. Pro naši specifickou doménu burzovního tradingu jsme ale s tímhle přístupem začali dřív než kdokoliv jiný. Jsem přesvědčený, že jsme v tomto ohledu naprostá světová špička. Máte tu skvělé firmy na textové modely a robotiku. My máme tu nejmodernější technologii pro finanční trhy.

Agent, co sám obchoduje na burze

Celé to funguje tak, že na obrovském množství grafických karet natrénujeme náš model, neuronovou síť a agenta a nasadíme ho přímo na burzu, kde on si už plně autonomně drandí. Bez cizí pomoci točí miliardy dolarů každý den tam a zpátky. Na celém přístupu je pěkné, že vlastně naší AI nevidíme do hlavy. Neuronová síť se rozhodne, jaký krok udělá, a my jen sledujeme, zda tím vydělává.

Proč se tak rozhodla, to nevíme a popravdě nás to ani zas tak moc nezajímá. Dokud algoritmus dělá správná a zisková rozhodnutí, je nám ve finále jedno, proč je dělá. Záleží jen na tom, kam napneme naše úsilí. Dokud nám ukazuje čára na grafech směrem nahoru, budeme se raději soustředit na to, jak ji vyhnat ještě strměji vzhůru, než abychom se snažili pochopit, co konkrétně ji tam posouvá.

Chtěli jsme vydělat v pokeru

V roce 2011 jsme si na kolejích řekli, že vyrobíme AI na poker. Chtěli jsme si přivydělávat tím, že naši agenti budou nelegálně hrát online poker a vydělávat nám peníze. Ze začátku jsme to patlali a moc nám to nešlo, ale postupně jsme začali chápat, co vlastně obnáší dělat opravdu kvalitní AI výzkum. Tehdy už dlouho platilo, že počítače jsou v šachách lepší než lidé, v pokeru ale ty nejlepší algoritmy stále výrazně zaostávaly za lidskými hráči.

Nebylo to proto, že by chyběl zájem. Bylo to zkrátka strašně těžké a nikdo na to nedokázal přijít. My si v klidu patlali náš pokerový software, byla to velká zábava, vydělali jsme si tím nějaké malé peníze. Pak nás samozřejmě začali všude banovat, protože jim rychle došlo, že ty herní účty nejsou živí lidé, když hrají 24 hodin denně. Byli jsme zkrátka moc chamtiví.

Foto: Tomáš Svoboda / CzechCrunch

+1

Jak nás banovali, tak jsme si uvědomili, že to, co nás nejvíce baví, není hrát nelegálně, ale pracovat na AI. Měli jsme naprosto bláznivý nápad a byli jsme dostatečně naivní na to, abychom si řekli, že právě my napíšeme první program, který člověka v pokeru zničí, podobně jako když IBM porazilo šachistu Garriho Kasparova. Nakonec se z toho stalo téma celého našeho doktorátu.

Algoritmus, co se sám učí

Vývoj umělé inteligence se dá uchopit přes dvě různá paradigmata. Když chcete dělat šachy, tak buď vezmete vynikajícího šachistu a tvoříte s ním expertní systém plný pravidel ve stylu „když se stane tohle, udělej tamto“, nebo nevěnujete úsilí detailnímu modelování samotného problému, ale raději postavíte algoritmus, který se ten problém naučí řešit sám. V tradingu to je stejné. Klasické firmy rvou hromady úsilí a špičkové vědce do analytického modelování tržních situací. My jdeme o úroveň abstrakce dál.

Nemodelujeme problém, ale samoučící algoritmy, které se ten problém naučí. Je to jednoduchá analogie. V šachách má agent povolené akce ve formě pohybu figurek. Odměnou je pro něj vítězství a na vstupu vyhodnocuje aktuální postavení na šachovnici. U jazykových modelů spočívá povolená akce ve výběru dalšího slova, odměnou může být například správně vyřešený matematický příklad a vstupem je předchozí blok textu.

U nás jsou akce nakup, nebo prodej. Odměnou za správný tah jsou peníze a vstupem je stav burzy. Naše AI se vůbec nedívá na finanční výkazy, nečte novinky, ani ji nezajímá, co zrovna Elon Musk nebo Donald Trump tweetují. Analyzuje výhradně sekvenci událostí na burze.

Investice od FTX

Když jsme sestavili první prototypy, nasadili jsme je na otestování na kryptoburze FTX. Fungovalo to skvěle a lidé z FTX se nám ozvali, že by do nás chtěli zainvestovat. Během podzimu roku 2022 jsem letěl přímo na Bahamy, kde jsem všechno osobně řešil s tehdejším šéfem Samem Bankmanem-Friedem, u schůzek byla i jeho pravá ruka Caroline Ellison. Naše práce se jim líbila, bavili jsme se o partnerství a nasazení našich modelů napříč celým FTX. Na všem jsme se domluvili.

Foto: EquiLibre

Zakladatelé EquiLibre: Rudolf Kadlec, Martin Schmid a Matej Moravčík

Odletěl jsem zpátky do Prahy a sotva dva týdny nato jsem jenom nevěřícně sledoval, jak ho v poutech odvádějí do vězení. Byli jsme jedna z jejich dobrých investic, jen bohužel pro ně jsme po tom velkolepém krachu dokázali náš podíl z FTX rychle odkoupit zpátky. Krach FTX v konečném důsledku urychlil náš přechod od krypta přímo na klasické americké burzy.

Hotové prototypy jsme vzali, uzavřeli nové strategické partnerství s přístupem do USA a od ledna 2025 jsme modely nasadili na ty největší, nejsložitější a nejvíce likvidní trhy na celém světě. A od toho dne to jede skvěle. Nezažili jsme jediný negativní měsíc, exponenciálně škálujeme na další trhy, grafy nám krásně rostou a zuřivě se snažíme škálovat.

Souboj gigantů

Nejsem velký fanda Sama Altmana a jeho OpenAI. Ta firma je teď podle mě dost v nepořádku a není to tam zdravé. Naopak Anthropic považuji za skvěle vedenou firmu, jsou tam skvělí lidé a jsou mnohem lepší v tom nedělat žádné drama, neřešit kraviny, ale sedět na zadku a budovat ty modely a produkt. V tom fungují jako dobře naolejovaný stroj a to je působivé. A pak je DeepMind, ten je mému srdci nejblíže. Zakladatel Demis Hassabis je fajn a mají tam spoustu šikovných lidí.

Je ale znát, že silně pociťují břímě obřího korporátu. Z Googlu se na ně valí různé tlaky a vůbec to nemají snadné. Ostatně právě kvůli těžkopádnosti těhle molochů dostaly firmy jako OpenAI nebo Anthropic vůbec šanci vyrůst. Začínaly s tisíckrát menším výpočetním výkonem, rozpočtem i týmem než Google a stejně jsou dnes tam, kde jsou.

A je to přesně důvod, proč si i my myslíme, že máme šanci proti obřím hráčům jako Citadel. Když jsou to firmy, co mají tisíce lidí, tak jsou často pomalé a brzdí je to. Není to tak, že si řekneš, jak můžeš mít šanci proti firmě, co má miliardy dolarů, tisíce lidí a statisíce grafických karet. To není ten správný pohled.