量化行业频频“破圈” 天生自带创新基因

图为圆桌论坛二讨论现场，主题为“Al变革与量化投资创新”。 宋春雨/摄

证券时报记者 魏书光

在人工智能（AI）风起云涌的当下，量化投资行业正迎来新一轮深刻变革——AI正以前所未有的方式，推动着量化投资加快创新的脚步。

近日，在由证券时报社主办、长江证券协办的“2025金长江私募基金发展论坛”上，茂源量化创始人郭学文、量派投资创始人孙林、因诺资产创始人徐书楠、蒙玺投资创始人李骧、鸣石基金创始人袁宇等多位国内量化私募机构创始人参与了主题为“AI变革与量化投资创新”的圆桌讨论，给投资者分享了量化投资领域应用AI的实践与收获。本次圆桌论坛的主持人，由广金美好总经理罗山担任。

参与圆桌讨论的多位嘉宾指出，DeepSeek“破圈”背后，是量化行业天生自带的创新、竞争基因在发挥作用。近10年来，新一轮技术革命促使量化机构大发展，也让更多企业有了弯道超车的机会。随着量化策略和AI融为一体，量化AI竞争的核心也变成了针对人才的竞争。人才储备的厚度，决定了策略迭代的速度，这也是量化机构制胜的“秘钥”。

量化天生自带创新基因

“量化行业天生带有创新和竞争的基因。”袁宇认为，幻方量化打磨出来的DeepSeek让人惊叹，因为从大模型竞争的角度来看，无论是在人员还是在资源方面，幻方量化其实相对处于劣势。

幻方量化之所以能在这场赛跑中脱颖而出，得益于量化行业间的激烈竞争推动。量化机构之间的策略容易同质化，如果不能够做到时刻创新，就很难在同行中胜出，甚至在竞争中落败。“我觉得DeepSeek诞生的过程，其实是获得了量化行业的创新和竞争所带来的益处。”袁宇说。

今年年初，幻方量化借助旗下DeepSeek项目“破圈”，一跃成为AI量化的代名词之一。如今，包括鸣石基金在内的多家百亿量化私募均已在AI领域明确布局或取得实质进展，AI量化正逐步从先锋实验走向行业共识。鸣石基金不仅搭建了AI实验室，还成立了多个“超算星座”，为策略迭代提供底层支持。

徐书楠认为，量化投资天生就带有高科技相关的属性。在DeepSeek之前，美国量化投资也催生或者推动了很多高科技的发展，比如FAGA（高速大数据传输网络）等，背后都离不开量化投资公司的贡献。他预计，未来量化投资一定会催生出更多的高科技成果。

技术革命推动量化机构大发展

孙林表示，量化行业诞生于技术革命的进步，量化行业的发展反过来也持续推动着技术的进步。过去十年，全球范围内出现了越来越多的量化机构，业绩特别突出的量化机构也借此崭露头角。“我认为一个很重要的原因，就是这十年AI获得了高速发展，量化行业快速发展的本质，其实就是技术革命不断推动着量化行业向前进步。”孙林称，不管是软件还是硬件，人工智能领域正在飞速发展，使得很多体量相对较小的量化公司也有了弯道超车的机会。

今年上半年，量化私募管理规模明显提升，量化多头产品年内平均收益率达9.36%，百亿规模的量化私募增至39家。与此同时，量化私募的备案热情明显升温。截至6月24日，年内备案的量化私募产品达到2336只，占备案产品总量的44.79%。基于这些数据，预计量化私募产品的总体规模在0.8万亿~1.2万亿元。

袁宇称，量化机构更像是科技公司，“我在公司内部经常讲，其实我们的运营方式和华为非常接近，有不同的部门做不同的研发。”

徐书楠认为，国内量化机构的量化策略已经和AI融为一体，大多时候很难精确区分这些策略包含着多少AI成分。未来，这一趋势将体现得更加明显，人工智能整体发展对于量化投资的促进作用远远没有到尽头。

李骧也表示，随着AI技术的不断发展和成熟以及策略线的不断丰富，现在公司各个产品线都会用到AI技术。不仅如此，一些因子的表达和更多的数据资源，也都在加大AI技术的运用。

量化AI竞争的核心是人才

私募量化行业正在全面进入由AI主导的竞争时代，而量化AI竞争的核心是人才。因此，人才储备的厚度决定了量化机构的策略迭代速度。

李骧指出，量化机构本身就是智力密集型机构，整个量化行业对于人才的需求是非常庞大的，否则像DeepSeek这样优秀的大模型产品也不可能在互联网企业之外的量化机构中得以诞生。

李骧认为，所谓的算力、存储等硬件，相对于人才储备而言，可谓更逊一筹。尽管量化机构每年也会在硬件方面砸下上千万甚至是上亿的资金，但是这些操作相对简单和标准化。而优秀的人才，实际上是最需要花费精力培养的，因为其中没有标准的解决方案，基于要求的不同，需要使用更多的资源和精力才能让人才高效地融入体系。

孙林说：“经常会有人问，随着AI快速发展，量化公司可能就不需要太多人了？我觉得答案是否定的。在可以预见的未来，优秀人才被AI替代的概率越来越低。我们与其担心被AI替代，还不如好好利用AI、驾驭好AI，做出更优质的量化模型。”他认为，学习各种AI知识并用好它，可以提升量化模型的效率，从而给投资人提供一个更好的持有体验，这才是一个量化机构发展AI技术的本质要求之一。

袁宇对此表示赞同，他认为量化AI的竞争在很大程度上取决于人才资源的积累和布局，“如何构建人才体系和搭建人才梯队，对于量化科技公司而言，就是一个非常本质的问题。”

实际上，为了抢占先机，近些年不少量化机构都推出了“人才专项计划”。比如宽德投资、佳期投资等相继加大人才招揽力度；九坤投资推出“梧桐计划”，面向全球优秀的本硕博应届毕业生选拔“量化新星”；鸣石基金也面向顶尖毕业生群体推出“乔木计划”，开放岗位有量化AI工程师、量化因子工程师等。

郭学文则认为，量化基于公开数据，靠处理速度与能力取胜，本质上比主观更公平，真正的竞争在于是否做出优势。他指出， “量化即AI”，两者本质难分，AI已深刻改变量化行业。量化行业并非“轻人力”，反而是劳动密集型。“内卷”是发展初期的正常竞争现象，如同早期的互联网行业，最终通过竞争产生效率与规模。中国量化行业如果在成长中“卷”出效率、“卷”出人与AI的高效结合，未来十年有望出现世界级的机构。