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　　在近年来金融市场的波动中，量化私募投资领域正经历着一场悄然无声的技术变革。随着AI技术的快速发展，尤其是大模型的问世，头部量化私募纷纷掀起了布局人工智能的浪潮。而近期DeepSeek的崛起，无疑成了这一领域关注的焦点。投资者李萌对此深有体会，她在早前关注到幻方量化在大模型研究的努力，直到今年年初DeepSeek获得瞩目后，她意识到量化私募在AI领域的潜力正被逐步挖掘。

　　2023年，量化私募巨头们开始纷纷加码人工智能，尤其是关注大模型的建设。界面新闻的记者调查发现，最近包括蒙玺投资、宽德私募、鸣石私募在内的数家量化私募机构已相继发布招聘信息，着力招揽AI领域的顶尖人才。蒙玺投资的AILab新上线，为了吸引在校生，甚至声称“加入我们，成为改变世界的因子”；而宽德私募则在打造宽德智能学习实验室（WILL）的同时，向更广泛的人工智能应用领域拓展；鸣石私募则在2021年成立了G-Lab，并计划到2025年进一步扩展超级计算能力，以推动其AI计划。

　　不仅如此，九坤投资与微软团队携手，首次成功复现了DeepSeek-R1模型。这一成功不仅展现了量化私募在AI领域的技术可能性，也引发了业内关于是否会有更多强势模型出现的广泛讨论。在这样的背景下，量化私募是否能创造出一个与DeepSeek平起平坐的大模型，引发了投资者的极大关注。

　　尚艺投资的总经理王峥对此持积极态度，他认为，中国顶尖的量化私募具备强大的资金实力、算力资源以及丰富的人才背景，这是进入AI大模型领域的关键支持。这些机构不仅吸引了大量数学、统计、计算机科学和机器学习行业的专家，他们的背景与AI大模型的研发核心需求不谋而合。例如，量化私募的研究团队通常由来自各种高水平院校的硕士及博士组成，他们在数据分析和算法优化方面积累了大量经验，这与开发大模型密切相关。

　　与此同时，量化私募在技术基础设施上的投入也同样不可小觑。王峥指出，AI模型的训练需要强大的分布式计算能力和高性能的GPU集群，而量化私募在低延迟计算和超算基础设施上的持续投资使其极具竞争力。以幻方量化为例，早在2020年初，它就启动了“萤火一号”超算平台的建设，而鸣石投资早在2022年便开启了其“星座计划”，为未来的研究发展提供了扎实的基础设施。

　　更进一步，量化模型和大模型研发之间的共通性也是量化私募迈向AI领域的动力之一。量化研究强调通过数据和模型来进行投资决策，与大模型开发以数据和算法为核心的过程高度吻合。因此，这种技术上的交叉与融合，使得量化私募在发展AI大模型时显得更加游刃有余。

　　然而，尽管量化私募在AI领域的进军步伐迅速，但业内也并非没有担忧。有专家指出，复现DeepSeek-R1的成就并不代表未来的成功必然可期。大规模模型的训练与调优不仅需要复杂的算法和大量的算力，更需要持续的时间投入和丰富的行业经验。王峥提到，量化私募的主要目的是提升投资收益，研发AI大模型所需的高成本与回报不确定性，使得这些机构在进行投资决策时不得不权衡多方利弊。

　　同样，单一的金融市场数据不能满足大模型研发对数据宽度和多样性的需求。量化私募面对的另一挑战在于，如何克服数据来源的限制，以支持更为广泛的模型训练和优化。

　　综合来看，尽管量化私募在布局AI大模型方面展现出不俗的潜力，但要想从中真正获利，还有一段不平凡的路要走。我们期待，或许不久的将来，会有新的DeepSeek崭露头角。无论是从技术积累、人才储备，还是从市场战略上，量化私募的理性探索，将为AI科技谱写出新的篇章。在发展的道路上，深耕不辍的坚持，是通向成功的关键。返回搜狐，查看更多