专题：A股行情可期 机构看多科技改进领域

　　在东谈主工智能（AI）技艺波浪与量化投资竞争趋于尖锐化的双重驱动下，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群众、成立迥殊实验室，到斥资亿元成立超算中心、打造举座系量化投资……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

　　入局者相继而来

　　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激刊行业温煦。公告自大，鸣石基金旗下“创世纪AI实验室”（G-Lab）正面向宇宙招募AI科学家，条款候选东谈主“进行AI基础科学商榷，开发新式算法模子，股东技艺改进和AI应用在金融领域的落地”。

　　这一动作并非孤例。据不透澈统计，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书记加码AI研发，或发布关系改进科研后果。另外，跟着DeepSeek合手续火爆，以及百行万企关于DeepSeek“量化属性”的深化商榷，外界对量化投资的了解也在进一步深化。

　　鸣石基金首创东谈主袁宇在禁受中国证券报记者采访时露出，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成立累计插足已达“亿元级”。

　　与鸣石基金访佛，九坤投资等头部量化机构早已布局AI基础阵势。九坤投资在数据、算法、算力等领域蕴蓄深厚，连年来不绝建树Data Lab、AI Lab等多个实验室，障翳数据清洗、算法迭代、算力优化等全链条研发，对数据、算法、算力、金融数字化与技艺改进等多方面进行赋能。

　　值得温煦的是，现时头部量化机构对AI的插足已从早期的局部试水、近两年的AI赋能，转向了当今的始终体系化成立。一方面，不少头部机构宽绰建树迥殊实验室或迥殊商榷团队，将AI研发纳入始终策略；另一方面，算力、数据等基础阵势的“重金钱插足”成了标配。上海某百亿级量化私募东谈主士示意：“2020年前后，机器学习在量化因子挖掘中的应用如故‘精雕细镂’，如今AI已成为不少头部量化策略迭代的中枢引擎，在硬件方面亿元级的插足还是异常宽绰。”

　　现实与改日的两重考量

　　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映来看，其动机可归结为两大维度：短中期普及投资效用的现实需求以及始终参与AI产业发展的策略决心。

　　现时，量化投资竞争日趋横暴，传统策略同质化严重，量化机构宽绰靠近策略失效周期裁汰、逾额收益衰减的压力。AI技艺的引入，正渐渐被视为破解困局的要津器用。

　　第三方机构格上基金商榷员关晓敏示意，用东谈主工智能的轨范开发因子、为因子赋予权重还是是量化投资业内比拟宽绰的作念法。跟着算力水平的普及，东谈主工智能在量化投资体系内的应用越来越广，比如运用东谈主工智能来寻找复杂划定、快速高效阅读各样非结构化数据并从中索要信息等。

　　此外，上海某百亿级量化私募东谈主士示意，限制当今，量化投资行业中唯一幻方量化首创东谈主梁文锋匠心独具推出的DeepSeek是在作念通用大模子、基础大模子；其他宽绰头部机构主要如故围绕金钱处理维度这一典型应用场景，进行金融垂直类AI大模子的研发。量化投资行业的这些动作值得降服，关系积极举措改日可能为国内AI产业的长足发展，孝顺新的力量。

　　他进一步分析称：“DeepSeek选拔作念通用大模子，且接纳开源、廉价策略，这与量化机构以投资收益、利润为导向的通例逻辑昭彰不同。这八成意味着，当自身的技艺研发资源昭彰有‘余力’、AI商榷后果有进一步推广价值的情况下，部分头部量化机构正试图从技艺供应商扮装切入更开阔的AI产业。”

　　袁宇在禁受中国证券报记者采访时示意，鸣石基金的第一职责即是为投资者创造更高、更踏实的收益。因此，该机构向AI Lab以及超算领域大规模插足最初筹商的是赋能公司的技艺模子，即研发要和资管行业相勾通。另外，近几年公司在AI方面的研发已触及一些“更底层、更基础性的商榷”，这些商榷当然会有一些外延。袁宇露出：“改日鸣石基金不扼杀筹商‘告成参与AI产业发展’的可能”。

　　前行谈路并不服坦

　　关于头部量化机构密集入场AI赛谈的出息，业内东谈主士示意，看成顶端东谈主才集结的常识密集型行业，量化行业的头部机构在技艺蕴蓄、研发实力等方面真的有自身的独到上风，但前行的谈路并不服坦。

　　一家总部位于北京的知名量化私募崇敬东谈主示意，量化行业的东谈主才和“技艺浓度”极高，其投研撤职的轨范论，也和好多AI方面的科学商榷有共通之处，在关系领域的东谈主才、开辟方面的累计插足宽绰较大。量化投老自身面对的是一个复杂的金融生态系统，要筹商海量数据、各样复杂的影响身分、技艺安全性和市集环境变化等问题。有资金实力和技艺实力的大型量化私募，其投研和技艺团队真的有契机在多个AI领域进行深化和拓展；与此同期，合手续的资金、资源和元气心灵插足，研发蕴蓄与践诺产出之间的省略情趣、技艺层面的潜在瓶颈，也相通是绕不开的暗礁。

　　从科技研发的收益导向角度来看，关晓敏称，AI更多是一种器用，并不可委果替代投资，是以量化机构在这一领域加大布局，也要看关系机构究竟奈何应用AI来竣事我方的策略，并不一定是“插足势必换来产出”。通用类的AI模子并不见得能够作念出更有用的策略，如故需要去筹商策略的本色。此外，AI认识的插足有“前期插足大，但短期内不一定可以看到扫尾”的性情，关于量化处理东谈主来说，需要量入为用。

　　据中国证券报记者了解，在行业生态层面，现时AI东谈主才的争夺战已进入尖锐化阶段。部分头部量化机构为一流AI群众开出的年薪跨越200万元，且需要与互联网大厂、头部科创企业、科研机构张开横暴竞争。其他一些具有一定插足智力、而又“保合手千里默”的中大型量化机构，出于对AI插足产出比的不雅望作风，现时更多可能如故选拔“限制跟班行业趋势”。

　　有业内东谈主士展望，改日几年可能出现一系列新的行业变革。基于深度强化学习、多模态大模子等维度的新一代量化策略可能缓缓教训，从而为有实力的头部量化机构带来更多AI技艺改进契机。与此同期，其它机构若念念分一杯羹，仍需在资金、东谈主才、里面资源协作与团队处理、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，八成才刚刚启动。

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包袱剪辑：尉旖涵