量化私募都坐不住了，紛紛成立AI實驗室，一不差錢，二不缺人，要撐出半邊天？

①DeepSeek橫空出世，讓市場看到量化私募在AI上的前瞻性佈局；
②兩大優勢：不缺錢，無迫切商業化的壓力； 不缺人，彙聚最聰明的“腦袋”；
③百億量化私募陸續加入，國內的人工智慧發展似乎更值得期待了。

財聯社2月25日訊（記者閆軍）
DeepSeek帶動全球資本重估中國科技投資價值的同時，背後是量化私募行業在人工智慧的佈局的前瞻性。

近日，百億量化寬德旗下WILL智慧學習實驗室人才招聘，近百億量化私募蒙璽投資AI Lab全新上線，公開招募機器學習實習生團隊，並喊出“成為改變世界的因數”口號。

量化私募的發展伴隨著機器學習與深度學習科技，也是較早將人工智慧科技成功應用到金融市場的群體。

幻方之外，包括九坤投資、明汯投資等頭部量化私募分別設有實驗室、北美投研中心等，而包括黑翼資產、磐松資產等量化私募儘管沒有成立專門的AI實驗室，但是AI應用貫穿於公司投資流程中。

量化投資在日常投研中需要應用深度學習等挖掘因數，更早接觸人工智慧，理解也更為深刻，彼時為了投資需求投了大量的晶片，再加上彙聚了一群聰明的“腦袋”，
一不缺錢，二不缺人，這也是在量化土壤能培育出純粹科技派大模型的基礎。

DeepSeek自定義為小公司，價值觀是讓科技變得更好，目標是AGI（通用人工智慧），通過開源推動科技社區的進步，囙此，短期內沒有商業化以及融資考慮。
在業內看來，沒有融資人帶來的商業化壓力，量化私募團隊一般規模不大，敏捷團隊帶來的高效率，才是讓量化背景的人工智慧公司走得更遠。

當這些百億量化私募陸續加入，國內的人工智慧發展似乎更值得期待了。

值得注意的是，多家公司表示，佈局AI並不意味著要進軍大模型，在應用層面仍有很多創新的實現管道。 “DeepSeek的大模型已經非常領先，並且開源，公司沒有必要再去做大模型。” 某頭部量化私募表示。

前沿技術探索，蒙璽投資成立AI Lab

“未來已來，等你開箱。”蒙璽投資旗下AI Lab實驗室成立後，開啟了實習生的招募，根據招聘簡介顯示，主要招聘對象是機器學習研究員（AI），崗位職責有三項：一是為機器學習模型用於開發量化交易策略； 二是追跡機器學習領域前沿模型及科技，並嘗試將其用在量化金融領域； 三是利用機器學習、深度學習的方法對歷史資料進行研究、分析和統計，從中找到相關的趨勢和規律。

財聯社記者還獲悉，儘管是實習崗位，但是實習生可以接觸到實盤因數庫、脫敏的平臺數據，公司希望這些年輕人能够起到輔助作用的同時，提供創意與多元的思維模式。

和其他量化公司招募科技人員類似，AI Lab實驗室在學歷能力之外，還要求候選人能有Kaggle等各類競賽獲獎經歷。

有意思的是，AI Lab實驗室在合肥，而辦公地在上海，為何捨棄上海的高校資源，捨近求遠，跑到合肥招人？

據瞭解，這或許與蒙璽投資創始人李驤有關，公開資料顯示，李驤是安徽人，畢業於中科大，當前還是中科大金融碩士（MF）研究生業界指導老師，將實驗室放置在合肥，一方面是另闢蹊徑可以優選接觸到中科大優秀學生，也有一部分回饋母校的情懷在其中。 “合肥的高校基礎，科技基因，早就不可小覷了。”也有行業人士點評。

據悉，蒙璽投資在2023年7月陞級了安徽合肥的實習生基金，此前也有量化策略研究員、機器學習研究員（AI）、高頻開發工程師（C++）以及數據開發工程師等實習崗位在招。

量化私募向來重視人才，黑翼資產表示，公司有系統性培養各類人才，打造了三大招聘計畫，針對實習生的“扶搖計畫”，面向全球應屆畢業生的校園招聘“羽翼計畫”，以及為成熟頂尖人才設立的社會招聘“鯤鵬計畫”。

在留住人才方面，黑翼資產介紹，除了提供具有競爭力的薪資福利外，特別注重員工的幸福感，包括發放薪水、獎金、項目激勵和健康保險等基礎福利。 此外，關注員工的全面發展，為員工提供優質的工作環境、持續的培訓課程以及最新的科技設備。 同時，設計清晰的職業發展通道，使員工能够有效規劃自己的職業前景。

400億巨頭寬德WILL實驗室同步招兵買馬

同樣發佈了AI實驗室招聘的還有寬德投資，2月24日，400億巨頭寬德投資發佈了旗下智慧學習實驗室人才招聘的推文。

寬德WILL實驗室的路徑類似DeepSeek，公司成立的初衷是對AI的戰畧思考，在寬德投資的支持下，WILL將作為獨立孵化，自主運營的創業型實驗室，專注於科研領域的超級科技助手。

根據招聘顯示，WILL實驗室重點招募方向聚焦在具備扎實AI科技功底又懷有科研理想的研究員和工程師，並稱希望“共同參與這場需要長期投入的智慧科研征程”。

在AI科技積累和發展規劃上，寬德投資介紹，此前持續多年在量化研究領域進行系統性投入，構建了完整的AI基礎設施和資料處理能力。 WILL將延續寬德投資的優秀基因，起步於量化但不止於金融場景，向著人工智慧的星辰大海啟航。

AI發展的黃金年代，成熟的科技團隊能够為AI研發提供堅實保障，完善的人才培養機制方能支撐創新反覆運算。 這也是寬德投資招募人才的原因。

九坤、明汯等頭部均有佈局

儘管多家量化私募表示，當下文宣自己對AI的佈局恐有“蹭熱度”的嫌疑，但是市場仍然關心這些頭部量化在AI方面的資訊。

九坤投資與微軟亞洲研究院近日刊文稱，首次成功複現了DeepSeek-R1，特別是其在强化學習領域的成果，同時在科技層面提出了創新性的見解。 該學術文章名為Logic-RL: Unleashing LLM Reasoning with Rule-Based Reinforcement Learning， 為微軟亞洲研究院、Ubiquant及其他獨立研究人員共同撰寫。

根據論文顯示，該團隊還首次發現了輸出長度與推理性能提升無關、語言混合（例如中英文夾雜）會顯著降低推理能力以及reasoning tokens確實有提升推理效能等問題。

據悉，同為量化巨頭，九坤投資很早就成立了AI lab，並在數據、算灋、算力方面有著强大的科技儲備和人才儲備，2020年起，其先後建立了人工智慧實驗室、數據實驗室和水滴實驗室，分別對應數據、算灋和交易執行相關領域的研究。 此外，公司還於2021年與粵港澳大灣區數字經濟研究院合作成立“九坤-IDEA”聯合實驗室，在數位金融領域探索合作與發展新模式。

近年來，九坤投資持續在AI前沿技術領域展開系統且深入研究，不僅長期探索通用技術並推動其場景應用，還在多個細分領域進行了多元化的研究拓展力求構建更為全面的AI科技體系。

在AI方面有相應儲備的還有明汯投資，2020年，明汯投資在北美建立投研中心，為A股選股模型提供世界前沿的技術支援。 模型的算灋反覆運算速度建立在高性能算力基礎上。 從早期簡單的幾臺CPU服務器到大規模高性能計算集羣，明汯一直積極自建高規格算力機房，進一步提升超算處理能力和水准。

現時明汯投資自有高性能計算集羣已擁有數千張GPU卡，數萬張CPU核、疊加多Pb的記憶體及磁片存儲，在金融數據的應用場景下AI算力可以達到400P Flops，位居世界超算排名TOP500榜單。

量化巨頭們喜歡什麼人才？

百億私募黑翼資產也是自2017年就開始佈局人工智慧領域，並組建了AI算灋團隊，一直在培養和儲備資料分析和機器學習人才，即便是沒有成立專門的AI實驗室，但是在量化投資過程中都已經實現了全流程AI化。

“在用人標準上，我們更青睞深刻理解機器學習、深度學習科技，並且內心充滿熱愛和好奇心的AI人才。”黑翼資產方面表示，如果具有海內外知名AI相關實驗室、研究所以及公司的研究實習經曆，有豐富的研究成果，在國際頂會或期刊發表過相關論文，或有ACM/IOI/NOI/Top Coder/Kaggle等算灋競賽獲獎經歷會更加分。

磐松資產表示，近年來，量化行業集中招募深度學習等人工智慧人才的主要原因有三點：

一是數據維度與複雜度的指數級增長。 當前傳統量化模型已難以高效挖掘非結構化數據中的有效訊號，亟需AI科技實現多模態數據的融合分析與特徵選取。

二是市場博弈的深化對策略適應力提出更高要求。 深度學習在非線性關係建模、動態模式識別上的優勢，能够幫助策略更快捕捉市場微觀結構變化。

三是技術壁壘的競爭已上升至戰畧層面。 量化行業正在逐步構建“AI+量化”的閉環生態，這要求團隊具備跨學科的協同能力，複合型人才已成為稀缺資源。

正如黑翼資產，多家受訪量化私募向財聯社記者表示，AI應用於策略是行業的普遍現象。 磐松資產表示，AI科技現時主要有三個應用：一是對數據進行精細化處理，實現更加精細刻畫系統性投資邏輯，挖掘更加具備經濟學含義的因數； 二是為投資過程賦能； 三是公司內部運營中，建立了效率委員會，效率委員會負責利用人工智慧科技提升日常工作運營的效率。

有意思的是，DeepSeek團隊中有海外背景的人才並不多，也有市場人士擔憂，海外的對沖基金確實憑藉其全球化品牌、成熟的培養體系以及更具吸引力的薪酬結構，對頂尖人才形成“虹吸效應”，在人才爭奪戰中，中國本土化機构需要做好哪些工作？

磐松資產認為，本土化機构仍然有較强的優勢，原因有三：

首先，本土市場的深度認知與敏捷響應能力。
中國資本市場在交易機制和投資者結構等方面具有一定的特點，本土化的機构能够更加深刻地理解A股市場的投資邏輯，系統性投資則可以更加深度地挖掘市場現象的經濟學邏輯，通過歷史經驗與數據沉澱建立更精准的映射關係，研究過程需要同時穿透經濟學邏輯的“可解釋性”與模型的“統計顯著性”。 本土機构在數據樣本的長期積累、敏感性訓練上具有天然優勢，這種“邏輯+數據”的雙重驗證機制，能顯著提升因數挖掘的置信度與策略的持續生命力，而海外機构往往需要更長的適應週期。

其次，技術創新的場景化落地效率。
國內團隊在策略反覆運算速度、模型容錯機制設計上更貼近本土市場“高波動、强博弈”的特徵，這對AI人才的實戰價值轉化至關重要。

第三，組織文化的相容性與長期激勵設計。
與海外機构相比，本土化的私募機构可通過扁平化的決策機制、科技與投研的深度耦合（如“研究員一工程師”雙軌晋昇通道），以及股權激勵等中長期綁定管道，增强對頂尖人才的吸引力。