近期，备受关注的量化投资领域正在经历一场以AI为核心的深刻变革。倍漾量化创始人冯霁在《金融时报》的采访中指出，不采用人工智能的量化经理将在三年内被市场淘汰。这一观点引发了行业内外的广泛讨论，表明了量化投资在技术革新和市场竞争中的新趋势。伴随DeepSeek的崛起，国内顶尖量化私募开始全面布局AI技术，深入开展从算力基础设施建设到算法优化的全方位竞争，形成一场无形的技术战役，预示着2025年量化私募行业将进入一个以AI定义竞争力的时代。
当前，头部量化机构的AI战略布局已不再是简单的战术尝试，而是开始向战略性投入转变。这些百亿级的量化私募纷纷加大在AI领域的投资力度。例如，鸣石基金在全球范围内招募顶尖科学家以开发新型算法模型，其超算中心的建设投入已达亿元级别。九坤投资则建立了覆盖数据清洗与算法优化的全链条实验室体系，其算力资源甚至能够与科技巨头相媲美。此外，宽德投资还独立孵化了“智能学习实验室”，致力于打造不限于金融领域的通用型AI助手。
在AI技术驱动下，量化策略的创新也取得了显著进展。随着传统量化策略的同质化导致收益衰减，AI的应用为行业带来了新的增长点。其中，非结构化数据的重构成为重点。例如，海富通基金利用大语言模型分析每日成千上万的新闻研报，生成的情绪因子收益超出了传统基本面因子30%。华泰柏瑞基金的量化团队则通过NLP技术解析财报中的电话会议内容，识别管理层语气变化中的Alpha信号。
此外，多模态数据的融合也在持续推进。通过深度学习模型，像卫星图像、供应链物流信息与社交媒体情绪等另类数据源被转化为有效的预测因子。尽管这一趋势在华尔街已有较长时间的应用，但随着AI技术的迅猛发展，国内量化私募开始重视这些数据源的整合，例如蒙玺投资与合作伙伴共同开发的图像识别系统，可实时解析港口集装箱密度，从而有效预测大宗商品的价格走势。
私募动态策略的进化同样引人注目。基于强化学习的策略框架实现了“自我进化”，例如九坤投资在复现DeepSeek-R1时，发现混合中英文的“推理标记”可以显著提升模型的泛化能力。这种策略的改进甚至可能促使高频交易策略的夏普比率得以提高。值得注意的是，头部量化机构已不再仅仅是AI工具的使用者，而逐渐转向技术输出者。念空科技孵化的全频思维公司正在研发金融领域的专用大模型，试图解决行业痛点，并将技术拓展至医药研发、新材料等其他领域。
在这场激烈的AI竞争中，人才的稀缺性成为了决定技术高度的重要因素。头部机构为AI科学家提供的年薪普遍超过200万元，并与互联网科技公司、研究机构展开了激烈的“抢人大战”。倍漾量化的招聘标准已接近硅谷科技公司的水准，团队成员不仅包括ACM竞赛的获奖者，还有芯片设计和机器学习领域的专家。如今，整个公私募行业在AI人才的策略上呈现出两大趋势：一方面是注重“交叉型人才”的培养，西部利得基金要求投资研究人员具备金融和算法双重能力，部分团队中科技人才的比例超过70%；另一方面，通过跨界协同创新，鸣石基金的AI实验室吸纳了神经科学和复杂系统等领域的专家，试图将生物科学的决策机制融入量化模型中。
然而，尽管行业前景光明，AI竞赛带来的成本压力也愈发明显。超算中心的建设、数据采购以及人才薪酬等费用，使得头部机构的年研发投入突破了5亿元，而中小机构则面临着“不跟投则掉队”的困境。同时，技术落地的瓶颈也不容忽视，模型过拟合、数据噪声和算法“幻觉”等问题依然存在。例如，九坤投资发现过度依赖历史数据的策略在2025年4月的市场突变中遭遇了超出预期的回撤。此外，监管与伦理挑战也日益严峻，证监会要求披露AI算法核心参数的趋势，迫使机构在透明化与策略保密之间寻求平衡。
尽管如此，行业内的先行者们正逐步找到应对之道。倍漾量化通过实时监测超过10万个风险指标，在市场异动之际自动触发对冲机制，有效控制最大回撤。宽德投资则通过隐私计算技术，实现跨机构的数据协同，在合规的前提下显著提高因子挖掘的效率。此外，部分机构还在探索联合建设超算中心，通过算力池化来降低边际成本。
展望未来，冯霁预言的“三年淘汰期”揭示了行业即将经历的技术革命。按照当前的发展趋势，预计到2029年，量化因子的半衰期将缩短至数小时，唯有具备AI驱动的实时迭代系统才能生存。因此，量化策略的周期将变得更加短暂，量化私募行业也将迎来比互联网企业更为激烈的AI竞争。在鸣石、九坤等机构将实验室设立在技术前沿的当下，冯霁等人正用硅谷的极客文化重塑投资研究体系。这场竞争不仅关乎业绩的比拼，更是行业话语权的最终争夺。可以预见，在不久的将来，私募量化巨头首先需要成为AI大厂，方能在激烈的市场竞争中立于不败之地。