Назад
21 июня 2026 г. в 18:00 AI infrastructure Finance CoreWeave Anthropic Jane Street WSJ / Techmeme / CoreWeave / Jane Street / Wikimedia Commons

Jane Street идёт в ИИ-гонку: трейдинг теперь покупает облака как лаборатория

Jane Street идёт в ИИ-гонку: трейдинг теперь покупает облака как лаборатория

ИИ-гонка давно выглядит как соревнование OpenAI, Anthropic, Google и поставщиков чипов. Свежий профиль WSJ добавляет к этой картине другого игрока: Jane Street, одну из самых закрытых и прибыльных квантовых торговых фирм Уолл-стрит.

По данным из материала, Jane Street не просто применяет машинное обучение к торговым стратегиям. Фирма стала крупным покупателем вычислений и инвестором в AI-компании: у неё есть доля в Anthropic, а частный портфель оценивается примерно в $20 млрд. Самая заметная сделка уже подтверждена официально: в апреле CoreWeave объявила, что Jane Street обязалась потратить около $6 млрд на её AI-облако и дополнительно вложила $1 млрд в акции компании.

Финансы покупают не софт, а скорость

Для трейдинга ИИ ценен не красивым чат-ботом, а способностью быстрее находить закономерности в шумных данных, тестировать гипотезы и запускать модели в масштабе. Поэтому Jane Street покупает не просто доступ к API, а тяжёлую инфраструктуру: GPU-кластеры, сеть, хранилище и поддержку для исследовательских команд.

CoreWeave в своём релизе прямо описывает сделку как расширение партнёрства для крупных ML-нагрузок. Это ставит Jane Street ближе к логике AI-лаборатории: если модель даёт преимущество, вычисления становятся частью производственной линии, а не статьёй расходов отдела IT.

Что меняется для рынка

Главная интрига не в том, что ещё одна богатая фирма купила GPU. Важнее, что финансовые компании начинают конкурировать за те же ресурсы, людей и инфраструктуру, что и разработчики базовых моделей. Это усиливает спрос на AI-облака вроде CoreWeave и делает доступ к вычислениям фактором власти в секторах, где раньше решали капитал, данные и скорость исполнения.

Для обычных компаний урок жёсткий: ИИ перестаёт быть отдельным экспериментом. В отраслях с высокой ценой ошибки и большой маржой он превращается в операционное ядро. А значит, преимущество будет не у тех, кто «внедрил ИИ», а у тех, кто связал модели, данные, инфраструктуру и людей в один рабочий контур.

Ещё новости

Google вынес Guided Learning в Classroom: что показали тесты
3 ноября 2026 г.
Google вынес Guided Learning в Classroom: что показали тесты

Google начинает глобально разворачивать Guided Learning в Classroom. В контролируемом исследовании с более чем 300 студентами доступ к инструменту совпал с более высоким приростом результатов, но это ещё не доказательство для всех школьных сценариев.

GitHub Copilot Fusion сам выбирает модели для задачи
3 ноября 2026 г.
GitHub Copilot Fusion сам выбирает модели для задачи

GitHub вывел Copilot Fusion в общую доступность: режим сам подбирает и комбинирует модели для задачи. Для разработчика это уменьшает ручной выбор модели, но не отменяет контроль расходов и корпоративных политик.

Пенсильвания ввела правила для обманной AI-рекламы
3 ноября 2026 г.
Пенсильвания ввела правила для обманной AI-рекламы

Новый закон Пенсильвании требует заметно раскрывать использование синтетического контента, когда он создаёт ложное впечатление о товаре или услуге.

Кибератака на Selver: в холодильной системе выставили +50 °C
2 ноября 2026 г.
Кибератака на Selver: в холодильной системе выставили +50 °C

В одном из эстонских магазинов Selver атаковали систему охлаждения: по сообщению Postimees, в ней попытались установить температуру +50 °C. Selver заявляет, что партнёр быстро обнаружил инцидент, магазин не понёс ущерба, а товары и покупатели не пострадали.

Gemini Notebook открыл сотни бесплатных учебников
2 ноября 2026 г.
Gemini Notebook открыл сотни бесплатных учебников

Google добавила в Gemini Notebook каталог из сотен учебников от OpenStax, Open Textbook Library и S Chand Publishing. По каждому подключённому учебнику сервис обещает ответы с привязкой к тексту и ссылками на исходные фрагменты. Это делает ИИ удобнее для подготовки, но не отменяет проверку его выводов.

GPT-6 Astra изменила 0,016% весов Qwen и подняла MATH-500 с 7,9% до 48,1%
2 ноября 2026 г.
GPT-6 Astra изменила 0,016% весов Qwen и подняла MATH-500 с 7,9% до 48,1%

Исследователи, связанные с MIT CSAIL, выложили открытые логи эксперимента, в котором GPT-6 Astra напрямую изменила небольшую часть весов Qwen3.5-0.8B. После одной из правок авторы зафиксировали рост на математических тестах и IFEval, но это ранняя работа с оценкой в собственной экспериментальной среде.

Новый тест агентов: лучший ИИ решил лишь 12% рабочих задач
2 ноября 2026 г.
Новый тест агентов: лучший ИИ решил лишь 12% рабочих задач

SemiAnalysis запустила GDPx — бенчмарк агентных моделей на задачах из 11 дорогих для бизнеса областей. По данным авторов, лучший результат пока составляет лишь 12%: эффектные демо ещё не равны надёжной автономной работе.

Google получила первый ответ ИИ с орбитального TPU
1 ноября 2026 г.
Google получила первый ответ ИИ с орбитального TPU

Google получила первый ответ от модели Gemma 4, запущенной на TPU на спутнике Project Suncatcher. Это подтверждает работу вычислительной нагрузки на орбите, но не доказывает жизнеспособность космического дата-центра.

DeepSeek показал прототип «суперагента» для GitHub
1 ноября 2026 г.
DeepSeek показал прототип «суперагента» для GitHub

DeepSeek опубликовала исследовательский прототип dsh-superagent: он следит за событиями в одном репозитории GitHub, запускает отдельные агентные сессии и возвращает результат в исходный диалог.

Критическая дыра в Linux: удалённый запуск кода грозит серверам — ядро пора обновлять
1 ноября 2026 г.
Критическая дыра в Linux: удалённый запуск кода грозит серверам — ядро пора обновлять

В ядре Linux исправили критическую CVE-2026-98432: ошибка в IPv4/TCP при неблагоприятных условиях может дать удалённому неаутентифицированному атакующему выполнение кода. Владельцам серверов стоит проверить статус ядра у своего дистрибутива и запланировать обновление, особенно если система принимает соединения из недоверенных сетей.

ИИ уже предлагает улучшения для ИИ — но проверять их всё ещё приходится людям
31 октября 2026 г.
ИИ уже предлагает улучшения для ИИ — но проверять их всё ещё приходится людям

Sakana AI и исследователи из Оксфорда показали The AI Scientist: LLM-агент генерирует гипотезы, меняет код, запускает эксперименты и пишет отчёты по задачам машинного обучения. Работа — проверяемый пример того, как модели участвуют в поиске улучшений для других моделей, но сами авторы фиксируют критические ошибки и не призывают верить результатам без перепроверки.

StepSecurity начала учитывать плагины Claude Code и Codex
31 октября 2026 г.
StepSecurity начала учитывать плагины Claude Code и Codex

StepSecurity добавила инвентаризацию плагинов AI-агентов на машинах разработчиков и в репозиториях GitHub. Инструмент показывает, откуда пришёл плагин, что в нём находится и где он включён — то есть закрывает новую дыру в цепочке поставки кода.