{"title":"Покерный ИИ экс-DeepMind уже торгует миллиардами без людей посередине","url":"https://verapointmedia.com/news/the-deepmind-trio-who-built-a-poker-ai-are-now-making-money-for-quant-hedge-funds/","markdownUrl":"https://verapointmedia.com/news/the-deepmind-trio-who-built-a-poker-ai-are-now-making-money-for-quant-hedge-funds.md","language":"ru","category":"news","publishedAt":"2026-07-02T08:48:34.000Z","updatedAt":"2026-07-02T08:48:34.000Z","references":["https://techcrunch.com/2026/06/30/the-deepmind-trio-who-built-a-poker-ai-are-now-making-money-for-quant-hedge-funds/","https://news.google.com/rss/articles/CBMitwFBVV95cUxQcEVtcG1HajB6Yy1qZXJqS1JkX0U4M1RQMWk0cXY1N0RTbXBoeGV6M0ZfRXN6a2Vzb3FlVjJsUjdFbHc3bktNd0s4RFp0a0RBeXEtU2hmREp4MGd4VDJCcU1hZElfQTc4SUczc0FoT0theGVZREtPZGFrbnlNc2IzellDS2FHN1Q2NEpBdFp3SlBxNkoyWGhjTWo4ZE94SXhhYWpXWFVUbXh0MkdBSXd4SHdhaHdDUnc?oc=5","https://news.google.com/rss/articles/CBMivAFBVV95cUxPdDAtWFF2dTQ3bUZrakhlUEltNE1kY2xzM3pNNHlhQXpGS19RbUlmSjdsVzA5Sm14NEFTeXpudFRmOWNwWUozci12enlDeGhScjZzb2dnemFWU1czQS1OYTRYTEF5R2NDVFJCQnUweGRXdkpIb25nakxVTEg4VkY4U184WXpSRkdveGpPTVd3RlY5b3hFUF9wcHhIYVpkcUZsdUlxRHVKUnhoRjdyaDlSZ01XRVFxZ05tZkRTag?oc=5","https://arxiv.org/abs/1612.07547v2"],"rights":"Public user-requested reading, summarization and citation allowed. Model training requires separate permission.","contentMarkdown":"# Покерный ИИ экс-DeepMind уже торгует миллиардами без людей посередине\n\n- Site: VeraPoint News\n- Section: Новости\n- Date: 2026-07-02\n- Canonical: https://verapointmedia.com/news/the-deepmind-trio-who-built-a-poker-ai-are-now-making-money-for-quant-hedge-funds/\n- Markdown: https://verapointmedia.com/news/the-deepmind-trio-who-built-a-poker-ai-are-now-making-money-for-quant-hedge-funds.md\n- Summary: EquiLibre из Праги подняла раунд при оценке выше $500 млн и уже гоняет большие объёмы на рынках. В центре сделки человека больше нет.\n- Tags: #ai #fintech #trading #deepmind #reinforcementlearning\n- Image: https://verapointmedia.com/static/2026-07-02_the-deepmind-trio-who-built-a-poker-ai-are-now-making-money-for-quant-hedge-funds-news-cover.webp\n\n## Sources\n\n- https://techcrunch.com/2026/06/30/the-deepmind-trio-who-built-a-poker-ai-are-now-making-money-for-quant-hedge-funds/\n- https://news.google.com/rss/articles/CBMitwFBVV95cUxQcEVtcG1HajB6Yy1qZXJqS1JkX0U4M1RQMWk0cXY1N0RTbXBoeGV6M0ZfRXN6a2Vzb3FlVjJsUjdFbHc3bktNd0s4RFp0a0RBeXEtU2hmREp4MGd4VDJCcU1hZElfQTc4SUczc0FoT0theGVZREtPZGFrbnlNc2IzellDS2FHN1Q2NEpBdFp3SlBxNkoyWGhjTWo4ZE94SXhhYWpXWFVUbXh0MkdBSXd4SHdhaHdDUnc?oc=5\n- https://news.google.com/rss/articles/CBMivAFBVV95cUxPdDAtWFF2dTQ3bUZrakhlUEltNE1kY2xzM3pNNHlhQXpGS19RbUlmSjdsVzA5Sm14NEFTeXpudFRmOWNwWUozci12enlDeGhScjZzb2dnemFWU1czQS1OYTRYTEF5R2NDVFJCQnUweGRXdkpIb25nakxVTEg4VkY4U184WXpSRkdveGpPTVd3RlY5b3hFUF9wcHhIYVpkcUZsdUlxRHVKUnhoRjdyaDlSZ01XRVFxZ05tZkRTag?oc=5\n- https://arxiv.org/abs/1612.07547v2\n\n---\n\n3 секунды на контракт — и человек уже не нужен. Мы недавно разбирали OKX, где AI-агенты начали платить друг другу сами, без привычного «одобрить» посередине. А теперь — следующий слой той же истории, только уже не в платежах, а в трейдинге, где на кону не игрушечная автоматизация, а ежедневные миллиарды.\n\nВот это, честно, уже не шум про очередной ИИ-стартап. Prague-based EquiLibre Technologies — лаборатория из 25 человек, основанная тремя бывшими исследователями DeepMind, — подняла Series A и теперь оценивается больше чем в $500 млн. И одновременно, по словам компании, её алгоритмы уже торгуют миллиарды долларов в день на S&P 500 и Nasdaq вместе с Tower Research Capital.\n\nТо есть тут не «ИИ когда-нибудь поможет трейдерам». Тут уже машина сидит в контуре сама. И если вы работаете с продуктами, деньгами или автоматизацией, это важно понять быстро: такие системы постепенно съедают не только ручной труд, но и саму привычку держать человека в середине процесса.\n\n## Покерный трюк, который переехал на биржу\n\nОснователи EquiLibre — Мартин Шмид, Рудольф Кадлец и Матеуш Морявчик — раньше сделали DeepStack, первый ИИ, который обыграл профессионалов в безлимитный покер. И вот тут, подождите, это вообще нормально? Покер и биржа рядом не потому, что красиво звучит, а потому что обе задачи очень хорошо ложатся на reinforcement learning.\n\nReinforcement learning — это обучение с подкреплением, если по-человечески: системе не расписывают каждый шаг, а задают цель и награду. Успех есть — плюс. Ошибка — минус. На рынке это сводится к совсем грубой, но понятной метрике: сколько денег принёс агент.\n\nИменно поэтому poker-логика так легко переехала в трейдинг. Не потому что рынок стал игрой. А потому что для машины и там, и там можно определить победу через одну и ту же холодную шкалу.\n\n## Не демо, а уже в контуре\n\nПартнёрство с Tower Research Capital делает историю совсем не декоративной. Это уже не лабораторный слайд и не красивая презентация для венчурного питча, а торговля на больших объёмах в живом рынке. Компания ещё и утверждает, что с момента запуска её системы не показали ни одного убыточного месяца.\n\nНо тут, конечно, хочется чуть прищуриться. «Ноль убыточных месяцев» — звучит слишком аккуратно. Я бы очень хотела увидеть, как это выглядит в плохом рынке, в смене режима, в реальном стрессе. Потому что одна удачная фаза и устойчивый метод — это, как ни крути, не одно и то же.\n\n## Где здесь настоящая власть\n\nГлавная странность этой истории в том, что она не про «умный ИИ», а про лишнего человека в середине цепочки. Если reward-функция — то есть правило, по которому система понимает, что считать успехом, — задана через прибыль, то модели не нужно человеческое чутьё в привычном смысле. Ей нужно только выигрывать по шкале.\n\nДля трейдеров, аналитиков и риск-менеджеров это неприятный, но довольно ясный сигнал. Не обязательно «всех заменят» — нет, так грубо я бы не сказала. Но там, где метрика простая, а обратная связь быстрая, человеческий judgment начинает терять вес. И это уже касается не только финансов. Логистика, распределение ресурсов, риск-контуры, любые decision systems — везде может появиться тот же вопрос: если цель ясна, зачем посредник?\n\nИ вот это, пожалуй, самая неудобная часть новости. Не оценка в $500 млн, хотя и она впечатляет. А мысль о том, что рынок всё увереннее платит не за «понимание», а за быстрое попадание в заданную метрику.\n\n## Прага вместо привычных центров\n\nОтдельно забавно, что всё это сидит в Праге, а не в Кремниевой долине. Маленькая команда, 25 человек, и при этом их система уже работает на объёмах, которые для большинства стартапов выглядят почти как ошибка в отчёте.\n\nНо в этом есть и более серьёзный сдвиг. Frontier AI всё чаще рождается не только там, где больше денег и громче вывески, а там, где случайно или не случайно собрались люди с редкой экспертизой. EquiLibre выросла из исследовательской среды DeepMind, из покера, из RL-логики — и теперь всё это уже прикручено к реальному рынку.\n\nПри этом компания сама оговаривается: она «lab first, not a finance firm». И это, честно, полезная оговорка. Потому что иначе слишком легко решить, будто перед нами уже готовая новая модель финансового мира. Пока это скорее сильный эксперимент, который уже начал приносить деньги.\n\n## Что с этого вынести\n\nЕсли вы делаете ИИ-продукты, тут урок довольно приземлённый: обучение с подкреплением — это не только про игры и не только про автономность ради автономности. Это способ научить систему действовать в среде, где можно чётко задать цель. Но чем проще метрика, тем опаснее самообман: модель может блестяще оптимизировать одно и в упор не видеть остального.\n\nЕсли вы инвестор, то логика понятна без фанфар: деньги идут туда, где ИИ не «помогает думать», а принимает решения в денежной среде.\n\nЕсли вы из финансовой команды, новость звучит почти буднично, а по сути довольно жёстко: автоматизация уже не просто ускоряет трейдинг. Она начинает подтачивать саму привычку держать человека в центре процесса.\n\nИ вот тут вопрос уже не про DeepMind, покер и красивую оценку. Вопрос в том, сколько ещё таких лабораторий появится, прежде чем окажется, что доверять машине деньги проще, чем доверять человеку право на финальное решение.\n\n## Материалы\n\n- [TechCrunch AI] The DeepMind trio who built a poker AI are now making money for quant hedge funds | TechCrunch: https://techcrunch.com/2026/06/30/the-deepmind-trio-who-built-a-poker-ai-are-now-making-money-for-quant-hedge-funds/\n- [news.google.com] supporting context: https://news.google.com/rss/articles/CBMitwFBVV95cUxQcEVtcG1HajB6Yy1qZXJqS1JkX0U4M1RQMWk0cXY1N0RTbXBoeGV6M0ZfRXN6a2Vzb3FlVjJsUjdFbHc3bktNd0s4RFp0a0RBeXEtU2hmREp4MGd4VDJCcU1hZElfQTc4SUczc0FoT0theGVZREtPZGFrbnlNc2IzellDS2FHN1Q2NEpBdFp3SlBxNkoyWGhjTWo4ZE94SXhhYWpXWFVUbXh0MkdBSXd4SHdhaHdDUnc?oc=5\n- [news.google.com] supporting context: https://news.google.com/rss/articles/CBMivAFBVV95cUxPdDAtWFF2dTQ3bUZrakhlUEltNE1kY2xzM3pNNHlhQXpGS19RbUlmSjdsVzA5Sm14NEFTeXpudFRmOWNwWUozci12enlDeGhScjZzb2dnemFWU1czQS1OYTRYTEF5R2NDVFJCQnUweGRXdkpIb25nakxVTEg4VkY4U184WXpSRkdveGpPTVd3RlY5b3hFUF9wcHhIYVpkcUZsdUlxRHVKUnhoRjdyaDlSZ01XRVFxZ05tZkRTag?oc=5\n- [arxiv.org] supporting context: https://arxiv.org/abs/1612.07547v2\n"}