Jane Street construit sa propre infrastructure d'IA, une décision qui montre jusqu'où les sociétés de trading quantitatif sont prêtes à aller pour obtenir un avantage sur les marchés dominés par l'apprentissage automatique.
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Jane Street prévoit son propre centre de données de 200 MW pour les modèles de trading IA
Jane Street, le géant du trading quantitatif, prévoit de construire et de financer son propre centre de données d'une capacité allant jusqu'à 200 mégawatts, selon des personnes proches du dossier, alors que l'entreprise intensifie son utilisation de l'intelligence artificielle pour affiner son avantage concurrentiel sur les marchés.
« L'installation serait principalement destinée à un usage interne, potentiellement pour former des modèles d'IA propriétaires destinés à prévoir les prix des actifs », a déclaré l'une des personnes, qui a requis l'anonymat car il s'agit d'informations privées.
La société a mené des discussions avec des entreprises des secteurs de la technologie, des cryptomonnaies et de la finance concernant ce projet, qui ajouterait entre 100 et 200 MW de capacité de calcul à ses investissements existants dans le calcul IA. Jane Street tire actuellement une partie de sa puissance de calcul d'un centre de données à Dallas et entretient des partenariats avec des fournisseurs de cloud, dont CoreWeave Inc. Les discussions en sont encore à un stade précoce, la capacité exacte et l'emplacement n'étant pas encore déterminés.
Cette approche diffère de la manière dont le private equity investit généralement dans les centres de données IA, car Jane Street détiendrait et exploiterait l'installation principalement pour ses propres opérations de trading, plutôt que de louer la capacité à des tiers. Fondée en 2000, la société exécute des transactions pour le compte d'investisseurs et avec ses propres capitaux, traitant des milliers d'opérations en quelques secondes tout en conservant des positions pendant des heures, des jours, voire des semaines. La construction d'une infrastructure de calcul IA propriétaire pourrait donner à Jane Street un avantage en matière de latence et de modélisation par rapport à ses concurrents qui dépendent de ressources cloud partagées.
Cette décision illustre une tendance plus large des sociétés financières à internaliser l'infrastructure IA, alors que l'apprentissage automatique devient central dans les stratégies de trading. Contrairement aux hedge funds traditionnels qui louent des capacités cloud, le développement de Jane Street s'inspire de l'approche des fournisseurs de cloud hyperscale qui conçoivent des infrastructures sur mesure pour leurs charges de travail.
Un pari de 200 MW sur l'IA propriétaire
Un centre de données de 200 MW figurerait parmi les plus grandes installations monolocataires construites par une entreprise non technologique. À titre de comparaison, 200 MW peuvent alimenter environ 170 000 foyers américains. Cette échelle montre que Jane Street considère la formation de modèles d'IA comme une fonction concurrentielle essentielle, et non comme une dépense informatique externalisée.
Le partenariat existant de la société avec CoreWeave, un fournisseur de cloud spécialisé dans les charges de travail accélérées par GPU, suggère que Jane Street expérimente déjà le calcul IA à grande échelle. La construction de sa propre installation donnerait à la société un plus grand contrôle sur la configuration matérielle, l'efficacité du refroidissement et la latence du réseau — autant de facteurs essentiels pour les stratégies de trading à haute fréquence où les microsecondes comptent.
Ce que cela signifie pour l'industrie des centres de données
La décision de Jane Street s'ajoute à la demande explosive de capacité de calcul adaptée à l'IA. Les hyperscalers, dont Microsoft Corp., Amazon.com Inc. et Alphabet Inc., ont engagé des dizaines de milliards de dollars pour étendre leurs centres de données, tandis que Meta Platforms Inc. a adopté des stratégies de déploiement rapide, comme la construction dans des structures en forme de tentes pour accélérer les délais.
Pour les développeurs de centres de données et les fournisseurs d'équipements, l'émergence de grandes sociétés financières en tant que propriétaires directs d'infrastructures de calcul représente un nouveau vecteur de demande. Contrairement aux fournisseurs de cloud qui répartissent la capacité entre des milliers de locataires, une installation propriétaire pour une seule société de trading nécessite une conception spécialisée pour les interconnexions à faible latence et les clusters GPU à haute densité.
La pré-location par Jane Street de plus de 70 % des espaces de bureau de la phase 1 du projet Central Harbourfront de Henderson Land Development Co. en juin dernier — la plus grande transaction de location de bureaux dans le district Central de Hong Kong depuis des décennies — montre la volonté de l'entreprise de s'engager dans des projets d'infrastructure à grande échelle.
Ce développement suggère que le calcul IA propriétaire devient une nécessité concurrentielle pour les sociétés de trading de premier plan, ce qui pourrait générer une nouvelle vague de demande pour la construction de centres de données, les équipements réseau et le matériel GPU. Les entreprises fournissant des infrastructures pour centres de données — des systèmes de gestion de l'alimentation aux interconnexions à haut débit — pourraient bénéficier de cette tendance alors que les sociétés financières suivent l'exemple de Jane Street. Cependant, le projet en est encore à ses débuts, et la capacité finale ainsi que l'emplacement n'ont pas encore été déterminés.
Cet article est fourni à titre informatif uniquement et ne constitue pas un conseil en investissement.
[1] Jane Street prévoirait de construire son propre centre de données pour un usage interne, potentiellement pour former des modèles d'IA internes[2] Films à l'affiche dans le sud-est du Michigan, nouvelles sorties du 5 juin[3] Jane Street prévoit un nouveau centre de données alors que la puissance de calcul se raréfie[4] Meta emprunte une tactique à Tesla et construit des centres de données dans des tentes
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