如何炒股配资平台重金布局AI！量化行业新竞赛来了

AI 来源：北京股票配资网网站：股票配资平台日期：2025-10-23 12:25:50 查看：140

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　　今年以来，随着DeepSeek大模型在全球持续火热，已有多家头部量化私募加大对于AI的布局投入。据不完全统计，截至目前，已有九坤、宽德、蒙玺、鸣石等4家头部机构宣布公开招募AI相关人才，或发布最新的AI科研成果。

　　近日，老牌百亿量化私募鸣石基金发布的一则“AI科学家招聘公告”，再次引发行业关注。鸣石基金方面在接受中国证券报记者独家采访时表示，不排除未来考虑“直接参与AI产业”的可能。

　　入局者接踵而来

　　鸣石基金创始人袁宇在接受记者采访时透露，该机构早在2021年便成立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量级。

　　据记者了解，与鸣石类似，九坤投资等头部机构也早已布局AI基础设施。九坤历史上在数据、算法、算力领域积累深厚，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，为数据、算法、算力、金融数字化与技术创新等多个方面进行赋能。

　　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转向了长期体系化建设。一方面，不少头部机构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”成为了标配。上海某百亿量化私募人士表示：“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重要核心引擎，在硬件方面亿元量级的投入已经十分普遍。”

　　业内人士表示，从高薪招募顶尖AI科学家、成立专门实验室，到斥资亿元量级的资金建设超算中心、打造全体系的AI量化投资，今年以来，一场围绕AI的科技竞赛似乎已经悄然展开。

　　务实与长期的两重考量

　　头部量化机构为何集体押注AI？从记者采访的多方反馈来看，其动机可归结为两大维度：短中期提升投资效率的务实需求，以及长期参与AI产业发展的愿景。

　　当前，国内量化行业竞争日趋激烈，传统策略同质化严重，AI技术的引入，正逐渐被视为破解这一困局的关键工具。

　　第三方机构格上基金研究员关晓敏指出，用人工智能的方法开发因子、为因子赋予权重已经是量化业内比较普遍的做法。随着算力的提升，人工智能在量化体系内的应用也越来越广，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，正在帮助量化策略寻找新的可能性。

　　此外，上海一位不愿具名的百亿量化私募人士表示，截至目前，量化同业可能只有幻方量化创始人梁文锋另辟蹊径领衔开发的DeepSeek是在做通用大模型、基础大模型。其他头部机构中的多数，目前在AI方向上加大投入和布局，相对更多的可能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。不过也应当承认，量化行业的相关动作同样也值得肯定，未来也可能为国内AI科技产业的长足发展，贡献新的力量。

　　该量化私募人士进一步分析称：“当自身的技术研发资源明显有‘冗余’、AI研究成果有扩展价值的情况下，部分头部量化机构将试图从技术供应商角色切入更广阔的AI产业。”

　　袁宇在接受记者采访时称：“近几年公司在AI方面的研发已经涉及到AI更底层的、更基础性的研究，这些基础研究也会有一些延伸。因此，在未来，鸣石基金不排除考虑‘直接参与AI产业’的可能。”

　　技术狂飙下的机遇与暗礁

　　对于头部量化机构密集入场AI赛道的竞逐前景，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、研发实力等方面有其自身独特优势，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“技术浓度”极高，其投研遵循的方法论，也和很多AI方面的科学研究有着共通之处，在相关领域的人才、设备上的累计投入也普遍较大。量化投资本身面对的是一个复杂的金融生态系统，具有独特的AI技术研究价值。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“暗礁险滩”。

　　单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，未必是“一分投入必然换来一分产出”。因此，如果将进军AI相对简单地理解为“装备竞赛”，那么对于量化管理人来说，则需要量力而行。

　　另据记者了解，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科学家开出的年薪超过200万元，且仍需与互联网大厂、头部科创企业、科研机构展开激烈竞争。从机会角度看，有量化业内人士预测，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或将逐步成熟，从而为有实力的头部量化机构带来更多AI技术创新机会。但与此同时，量化机构若想分一杯羹，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较强实力。

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