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重金布局AI!量化行业新竞赛来了

  • 科技生活
  • 2025-03-12 20:45:03
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  • 更新:2025-03-12 20:45:03

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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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