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      量化巨頭們的AI大模型“野望”

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      在全球金融科技的版圖中,量化對沖基金都是一群隱秘而強悍的“捕獵者”。

      他們依托數(shù)學(xué)模型與海量數(shù)據(jù),在毫秒級的交易博弈中構(gòu)建起極高的技術(shù)護城河。

      在中國,幻方、九坤、寬德等頭部量化私募,不僅管理著超600億元的龐大資金,更在算法迭代與算力軍備競賽中,將金融工程的精度推向了極致。

      但現(xiàn)在隨著AI的快速發(fā)展,這三家站在資金與技術(shù)雙高峰的大廠們,不約而同地將目光投向了更廣闊的疆域:

      大模型!

      資事堂調(diào)研發(fā)現(xiàn):三家量化大廠并非一次簡單的同質(zhì)化跨界,而是一場殊途同歸的戰(zhàn)略突圍。

      盡管三者皆以“大模型”為名,但其背后的演進邏輯卻大相徑庭:

      有的試圖復(fù)刻人類智慧的廣度,直指通用人工智能(AGI)的終極形態(tài);

      有的選擇深耕垂直領(lǐng)域的深度,致力于成為特定行業(yè)的超級專家;

      有的則跨越數(shù)字與物理的邊界,探索用解開科學(xué)未知領(lǐng)域的密碼。

      量化大廠憑借對數(shù)據(jù)的敏銳嗅覺、對復(fù)雜系統(tǒng)的建模能力,以及不惜重金投入算力的基因,讓這三種截然不同的路徑都充滿了想象空間。

      這場由三大巨頭發(fā)起的“大模型進化錄”,正預(yù)示著中國AI產(chǎn)業(yè)下一階段多元化落地的獨特路徑:

      人工智能的終極價值,究竟是構(gòu)建一個全知全能的“神”,還是培育一群各擅勝場的“匠”?

      答案就藏在這三家機構(gòu)的抉擇之中。

      DeepSeek:劍指“全能天才”

      在量化私募的版圖中,幻方一直是個獨特的存在,自2018年起在A股江湖聲名鵲起,隨后其凈值曲線成為量化交易“風向標”。

      2023年5月,由幻方實控人梁文鋒牽頭、依托幻方量化體系孵化并持續(xù)提供資金與算力支持的深度求索(DeepSeek)正式成立。

      DeepSeek的目標只有一個:AGI(通用人工智能)。

      如今,“AI”這個詞已經(jīng)被過度泛化,成了科技圈的“萬能標簽”。從客服機器人到自動寫周報的工具,甚至只是給照片加個濾鏡,都被冠以“人工智能”的名號。

      但DeepSeek所追求的AGI,與市面上這些泛濫的“弱AI”有著本質(zhì)的區(qū)別。

      AGI是要培養(yǎng)一個“全能天才”。它不滿足于在單點任務(wù)上刷分,而是追求讓機器擁有像人類一樣通用的推理能力、自主的學(xué)習(xí)能力和跨領(lǐng)域的遷移能力。簡單說,AGI是“通才”,它能理解世界的底層邏輯,今天能分析股市K線,明天就能推導(dǎo)物理公式,后天能自主編寫復(fù)雜的軟件系統(tǒng)。

      DeepSeek的選擇,意味著他們不再滿足于做證券市場的“捕獵者”,而是試圖成為智能時代的“造物主”。這種技術(shù)理想主義的色彩,在他們近期的人才招募中體現(xiàn)得淋漓盡致。

      DeepSeek最新的招聘啟事中,對核心人才需求的描述頗有“區(qū)分度”:

      “對世界充滿好奇心,這種好奇心會自然延伸到對復(fù)雜系統(tǒng)底層運作機制的持續(xù)探索······不滿足于被動執(zhí)行,對通用人工智能(AGI)的技術(shù)路徑與發(fā)展有著獨立的思考與執(zhí)著的好奇心······探索高價值A(chǔ)gent應(yīng)用場景,推動能力落地與持續(xù)迭代。”

      這段話其實可以這樣通俗解讀:

      拒絕“工具人”:他們不要那些只會照著文檔敲代碼的人(即“不滿足于被動執(zhí)行”)。

      尋找“本質(zhì)探索者”:他們需要那種看到問題,不僅想解決它,更想搞懂它背后“為什么是這樣”的人。

      資事堂還觀察到:近一年DeepSeek團隊接連發(fā)表多篇底層架構(gòu)創(chuàng)新論文,梁文鋒均為核心署名作者。這些論文分別從長文本稀疏注意力、訓(xùn)練穩(wěn)定性的殘差連接約束、知識與推理分離的條件記憶機制等關(guān)鍵方向入手,研究當前大語言模型最核心的基礎(chǔ)架構(gòu)革新問題,目的是讓大模型訓(xùn)練更穩(wěn)、長文本更快、推理更省算力等。

      九坤投資:攻克大模型垂直領(lǐng)域的應(yīng)用

      九坤投資是中國第一代量化私募的“指標性”機構(gòu),其發(fā)展歷程堪稱中國量化投資行業(yè)的一個縮影。

      早在2017年末,其管理規(guī)模便突破50億元大關(guān),成為當時中國規(guī)模最大的量化機構(gòu),而彼時大部分同行的規(guī)模尚在10-20億元之間。

      進入2018年,九坤投資繼續(xù)乘勢而上,規(guī)模迅速擴張,由此奠定了“北九坤、南幻方”的行業(yè)格局,近三年市場不時有其規(guī)模破千億元大關(guān)的說法。

      在量化投資領(lǐng)域突飛猛進的同時,九坤投資并未止步。

      面對人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,九坤敏銳地捕捉到AI將為各細分領(lǐng)域帶來的巨大變革。2025年,九坤投資正式發(fā)力大模型領(lǐng)域,成立了“至知創(chuàng)新研究院” 。

      但與DeepSeek致力于打造“全能型通用大腦”不同,九坤并未選擇去卷通用的“聊天機器人”,而是另辟蹊徑:它更傾向于訓(xùn)練“專家型”的垂直大模型,不追逐模型什么都懂,而聚焦于代碼編寫、醫(yī)療診斷等特定深水區(qū)里。

      2026年開年第一天,該研究院宣布全新開源一個代碼大語言模型,該模型的功能是能讀懂、能寫、能改代碼的AI助手,幫助程序員自動完成編程、修bug、解釋代碼。

      資事堂在至知創(chuàng)新研究院官網(wǎng)頁面發(fā)現(xiàn):他們正在攻關(guān)的三個核心課題。(如下圖)


      我們借助大語言模型,幫我們“翻譯”三個課題的研究意義(如上圖,從左至右):

      其一,傳統(tǒng)的大模型處理復(fù)雜數(shù)據(jù)時很“吃力”,九坤的研究旨在讓模型變得更高效(計算成本更低)、更“懂”數(shù)據(jù)中的對稱關(guān)系并且能線性擴展處理能力,這相當于打造更強大的“CPU”。

      其二,研究如何讓大模型從一個單純能寫代碼的“工具”,進化成一個能自主思考、規(guī)劃和執(zhí)行任務(wù)的“智能體”。

      其三,邁向通用醫(yī)學(xué)視覺推理的多模態(tài)大語言模型,讓大模型不僅能“看懂”2D、3D的醫(yī)學(xué)影像,還能“理解”手術(shù)視頻等復(fù)雜信息,并成為醫(yī)生的“超級助手”。

      或許,九坤正在給出的答案是:AGI的演進不應(yīng)是空中樓閣,這家大廠正試圖以開源代碼模型為支點,撬動更多垂直領(lǐng)域的智能化變革,最終為AGI的規(guī)模化落地鋪設(shè)基石。

      寬德投資:瞄準“科研超級人”

      2023年,在A股市場整體低迷、募資難度極大的背景下,寬德投資卻逆勢邁過了百億大關(guān),新增規(guī)模超百億元,一舉成為當年整個中國證券私募圈的“募資王”。

      這一成績的取得,很大程度上得益于其在前一年熊市里跑出的績優(yōu)業(yè)績。

      帶著雄厚的資金實力和對技術(shù)的敏銳嗅覺,2025年,寬德也正式加入了大模型的戰(zhàn)局。

      資事堂觀察到:寬德的大模型定位不僅與DeepSeek追求AGI的宏大敘事不同,而且與嘗試垂直領(lǐng)域的九坤也有本質(zhì)區(qū)別:寬德則是要在“未知”的科學(xué)前沿中培養(yǎng)“探索者”,直接加速人類對自然規(guī)律的認知突破。

      我們來仔細拆解寬德智能學(xué)習(xí)實驗室的官方表述:


      他們要做的,是一個“超級科技助手(ASI for Sci-Tech)”。

      根據(jù)寬德發(fā)布的戰(zhàn)略愿景,其核心邏輯非常清晰:“專注于研發(fā)通用性的超級科技助手,追求技術(shù)復(fù)利與持續(xù)性領(lǐng)先。”

      通俗來說,寬德實驗室想打造一個專門服務(wù)于科學(xué)研究和技術(shù)創(chuàng)新的超級助手。

      寬德在官方渠道的表述中提及“以工業(yè)級研發(fā)的方式,探索AI能力的上限。”

      再如:“面向科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域,持續(xù)推進模型能力建設(shè)與深度應(yīng)用探索。”

      那么,到底需要什么樣的人來干這件事呢?近期,寬德招聘的核心崗位是AI研究員。

      對于這個崗位的要求,官方描述得非常具體:

      “專注于開發(fā)下一代AI模型與算法,開展大語言模型創(chuàng)新研究并實現(xiàn)規(guī)模化落地。涵蓋預(yù)訓(xùn)練、后訓(xùn)練、數(shù)據(jù)與評估、智能體系系統(tǒng)四大方向。

      從寬德的布局來看,他們似乎找到了一條差異化的賽道:深耕B端的科研與工業(yè)場景。

      這既符合其作為量化機構(gòu)對數(shù)據(jù)和邏輯的嚴謹要求,也為其龐大的資金找到了一個具有長期想象力的技術(shù)出口。

      至于這個“超級科技助手”能否真的成為科研人員的左膀右臂,我們拭目以待。

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