2026-11-10 14:46:20 3,804次浏览

在人工智能(AI)技术浪潮与量化投资竞争趋于白热化的双重驱动下,头部量化私募机构正在AI领域加紧布局。从高薪招募顶尖AI专家、成立专门实验室,到斥资亿元建设超算中心、打造全体系量化投资……2025开年以来,一场围绕AI的科技竞赛在量化投资圈内悄然显现。 ● 本报记者 王辉 入局者接踵而来 3月7日,老牌百亿级量化私募鸣石基金发布的一则招聘公告引发行业关注。公告显示,鸣石基金旗下“创世纪AI实验室”(G-Lab)正面向全球招募AI科学家,要求候选人“进行AI基础科学研究,开发新型算法模型,推动技术创新和AI应用在金融领域的落地”。 这一动作并非孤例。据不完全统计,自春节假期之后,国内已有九坤投资、宽德投资、蒙玺投资、鸣石基金4家头部量化机构公开宣布加码AI研发,或发布相关创新科研成果。另外,随着DeepSeek持续火爆,以及各行各业对于DeepSeek“量化属性”的深入研究,外界对量化投资的了解也在进一步深入。 鸣石基金创始人袁宇在接受中国证券报记者采访时透露,该机构早在2021年便成立了AI实验室,2022年启动的超算中心两期建设累计投入已达“亿元级”。 与鸣石基金类似,九坤投资等头部量化机构早已布局AI基础设施。九坤投资在数据、算法、算力等领域积累深厚,近年来陆续设立Data Lab、AI Lab等多个实验室,覆盖数据清洗、算法迭代、算力优化等全链条研发,对数据、算法、算力、金融数字化与技术创新等多方面进行赋能。 值得关注的是,当前头部量化机构对AI的投入已从早期的局部试水、近两年的AI赋能,转向了目前的长期体系化建设。一方面,不少头部机构普遍设立专门实验室或专门研究团队,将AI研发纳入长期战略;另一方面,算力、数据等基础设施的“重资产投入”成了标配。上海某百亿级量化私募人士表示:“2020年前后,机器学习在量化因子挖掘中的应用还是‘锦上添花’,如今AI已成为不少头部量化策略迭代的核心引擎,在硬件方面亿元级的投入已经十分普遍。” 现实与未来的两重考量 头部量化机构为何集体押注AI?从中国证券报记者多方采访的反馈来看,其动机可归结为两大维度:短中期提升投资效率的现实需求以及长期参与AI产业发展的战略决心。 当前,量化投资竞争日趋激烈,传统策略同质化严重,量化机构普遍面临策略失效周期缩短、超额收益衰减的压力。AI技术的引入,正逐渐被视为破解困局的关键工具。 第三方机构格上基金研究员关晓敏表示,用人工智能的方法开发因子、为因子赋予权重已经是量化投资业内比较普遍的做法。随着算力水平的提升,人工智能在量化投资体系内的应用越来越广,比如利用人工智能来寻找复杂规律、快速高效阅读各类非结构化数据并从中提炼信息等。 此外,上海某百亿级量化私募人士表示,截至目前,量化投资行业中只有幻方量化创始人梁文锋另辟蹊径推出的DeepSeek是在做通用大模型、基础大模型;其他多数头部机构主要还是围绕资产管理维度这一典型应用场景,进行金融垂直类AI大模型的研发。量化投资行业的这些动作值得肯定,相关积极举措未来可能为国内AI产业的长足发展,贡献新的力量。 他进一步分析称:“DeepSeek选择做通用大模型,且采取开源、低价策略,这与量化机构以投资收益、利润为导向的常规逻辑明显不同。这或许意味着,当自身的技术研发资源明显有‘余力’、AI研究成果有进一步扩展价值的情况下,部分头部量化机构正试图从技术供应商角色切入更广阔的AI产业。” 袁宇在接受中国证券报记者采访时表示,鸣石基金的第一使命就是为投资者创造更高、更稳定的收益。因此,该机构向AI Lab以及超算领域大规模投入首先考虑的是赋能公司的技术模型,即研发要和资管行业相结合。另外,近几年公司在AI方面的研发已涉及一些“更底层、更基础性的研究”,这些研究自然会有一些外延。袁宇透露:“未来鸣石基金不排除考虑‘直接参与AI产业发展’的可能”。 前行道路并不平坦 对于头部量化机构密集入场AI赛道的前景,业内人士表示,作为尖端人才聚集的知识密集型行业,量化行业的头部机构在技术积累、研发实力等方面的确有自身的独特优势,但前行的道路并不平坦。 一家总部位于北京的知名量化私募负责人表示,量化行业的人才和“技术浓度”极高,其投研遵循的方法论,也和很多AI方面的科学研究有共通之处,在相关领域的人才、设备方面的累计投入普遍较大。量化投资本身面对的是一个复杂的金融生态系统,要考虑海量数据、各类复杂的影响因素、技术安全性和市场环境变化等问题。有资金实力和技术实力的大型量化私募,其投研和技术团队的确有机会在多个AI领域进行深化和拓展;与此同时,持续的资金、资源和精力投入,研发积累与实际产出之间的不确定性、技术层面的潜在瓶颈,也同样是绕不开的暗礁。 从科技研发的收益导向角度来看,关晓敏称,AI更多是一种工具,并不能真正替代投资,所以量化机构在这一领域加大布局,也要看相关机构究竟如何应用AI来实现自己的策略,并不一定是“投入必然换来产出”。通用类的AI模型并不见得能够做出更有效的策略,还是需要去考虑策略的本质。此外,AI方向的投入有“前期投入大,但短期内不一定可以看到结果”的特点,对于量化管理人来说,需要量力而行。 据中国证券报记者了解,在行业生态层面,当前AI人才的争夺战已进入白热化阶段。部分头部量化机构为一流AI专家开出的年薪超过200万元,且需要与互联网大厂、头部科创企业、科研机构展开激烈竞争。其他一些具有一定投入能力、而又“保持沉默”的中大型量化机构,出于对AI投入产出比的观望态度,当前更多可能还是选择“适度跟随行业趋势”。 有业内人士预测,未来几年可能出现一系列新的行业变革。基于深度强化学习、多模态大模型等维度的新一代量化策略可能逐步成熟,从而为有实力的头部量化机构带来更多AI技术创新机会。与此同时,其它机构若想分一杯羹,仍需在资金、人才、内部资源协调与团队管理、生态协同等方面具备一定实力。在这场“科技宏图”与现实考量的博弈中,量化巨头们的AI之路,或许才刚刚开始。

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