أطلق متداول سابق في Coatue صندوق Epicenter، حيث يعمل نظام AI Eve كمحلل رئيسي

في عالم صناديق التحوط، يحدث تجربة توضيحية: في شركة Epicenter Capital، تم تسليم جزء أساسي من العمل التحليلي إلى نظام ذكاء اصطناعي يُدعى Eve. يهدف مشروع المتداول السابق في Coatue رحل كيشور إلى إثبات ما إذا كان بإمكان فريق صغير مع ذكاء اصطناعي متكامل بشكل صحيح أن ينافس الشركات التي توظف مئات المحللين.

أكثر من مساعد

Eve في Epicenter ليست برنامج دردشة للأسئلة النقطية، بل عضو فريق يعمل بشكل مستمر. يقوم النظام بمراقبة الإفصاحات الشركاتية، والاستماع إلى مكالمات نتائج الأرباع الفصلية، وتتبع تصريحات قادة الشركات، وجمع الإشارات السوقية، والمساعدة في صياغة أفكار استثمارية جديدة. يبني الصندوق خط أنابيب بحثي حول النظام، بدلاً من استخدام الذكاء الاصطناعي كخدمة منفصلة مضافة إلى العملية القديمة. هذا ما يجعل الحالة غير عادية حتى بمعايير وول ستريت. فيما يلي ما تفعله Eve داخل الصندوق:

• تراقب الإفصاحات والملفات من أكثر من 13 ألف شركة
• تراجع البودكاست والأخبار والمنشورات على وسائل التواصل الاجتماعي
• تساعد في العناية الواجبة والبحث عن أفكار استثمارية جديدة
• تدرج كل بريد إلكتروني وكل معاملة في الذاكرة الجماعية للصندوق
• تعد ملخص صوتي صباحي لكيشور في الطريق إلى المكتب

التفصيل الأساسي هو أن Eve لا تنتظر من الإنسان أن يبتكر الأمر المثالي. يتصل النظام بجميع سير عمل الصندوق تقريباً—من رسائل البريد الإلكتروني الواردة إلى سجل المعاملات—ويتصرف بشكل استباقي. كل صباح، حتى تقوم بتجميع ملخص صوتي موجز لكيشور حتى يتمكن من التعرف على السياق بسرعة في الطريق إلى المكتب. بالنسبة لفريق صغير، هذه طريقة لتوسيع التغطية بشكل كبير دون توظيف أشخاص جدد.

صندوق من ثلاثة أشخاص

يقع Epicenter Capital في سان فرانسيسكو ويبدو متواضعاً بشكل مثير للتحدي حتى بمعايير عالم صناديق التحوط: بصرف النظر عن كيشور، يتكون الفريق فقط من مدير مالي إيفان تينج ومحلل جاكسون ديبل. بدأ الصندوق بقبول المستثمرين الخارجيين في يوليو 2025. من بين من دعموا الإطلاق الأخوان فيليب وتوماس لافيرتي، الشركاء المؤسسون لـ Coatue Management، وكذلك CIO أعمال Coatue العامة جايمين رانجوالا والمتداول السابق في Coatue دانيال سينفت.

غادر كيشور للعمل بحساب خاص بعد ثماني سنوات في Coatue ويبني الصندوق بمنطق مركز للغاية. يسعى الفريق إلى إيجاد 10 شركات يمكنها، بحسب حساباتهم، أن تحقق عوائد 10 أضعاف على مدى 10 سنوات. تعمل Epicenter فقط على الجانب الطويل وتراهن ليس على التداول الكمي الكلاسيكي، بل على نموذج بفريق بشري أدنى، حيث يصبح الذكاء الاصطناعي مشاركاً كاملاً في عملية الاستثمار، وليس مجرد معجل للبحث.

"تسمح لنا

Eve بمعالجة 10 أضعاف المعلومات 10 أضعاف أسرع"، كتب كيشور في رسالة إلى المستثمرين.

عندما يتعلم الذكاء الاصطناعي بنفسه

الجزء الأكثر إثارة للاهتمام في القصة ليس حجم البيانات، بل حقيقة أن Eve تتغير بناءً على التعليقات. عندما يتلقى النظام تعليقات من الفريق، فإنه يعيد كتابة برمجته الخاصة ويتعلم مثل محلل صغير، فقط بسرعة ملحوظة أكبر. بالنسبة للعالم التقليدي للشراء، حيث تظل العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي تقتصر على البحث عن الوثائق وتلخيص الملاحظات، فإن هذا لم يعد أتمتة المهام الروتينية، بل محاولة لأتمتة عملية التفكير للمحلل نفسه.

حلقة توضيحية: قامت Eve بتحليل وثائق شركة متفرقة لفهم كيفية إدخال شركة معينة منتجاً جديداً إلى السوق. بالنسبة لمحلل بشري، كان هذا العمل قد يستغرق أسبوعاً، لكن النظام أكمله في ليلة واحدة. بالنسبة للصندوق، هذه إشارة مهمة: يمكن للذكاء الاصطناعي بالفعل أن يتعامل ليس فقط مع فرز البيانات، بل مع أجزاء من العمل البحثي المعقد حيث تحتاج إلى تجميع صورة من الشظايا.

الذكاء الاصطناعي في Epicenter يراقب حتى تكلفة الذكاء الاصطناعي نفسه. داخل الصندوق، اقترح Claude Code نفسه نقل الخوادم من Amazon Web Services إلى Cloudflare، مما قلل تكاليف الحوسبة بنسبة 90٪. بالنسبة لفريق من ثلاثة أشخاص، هذا النوع من التأثير حرج: إذا كانت "قوة العمل" الرئيسية تكلف آلاف الدولارات سنوياً بدلاً من مئات الآلاف لكل شخص، فإن اقتصاديات الصندوق تبدو مختلفة تماماً وتوفر مزيداً من المجال للتجريب.

ماذا يعني هذا

تُظهر قصة Epicenter كيف قد تبدو المرحلة التالية من الأتمتة في المالية: ليس مساعد بجانب محلل، بل صندوق مصمم من الأساس حول زميل ذكاء اصطناعي. إذا أثبت هذا النهج فعاليته في العوائد، فسيتعين على الشركات الاستثمارية الكبرى إعادة النظر ليس فقط في أدواتها، بل في حجم فرق البحث نفسه.