近年来，量化私募行业面临前所未有的挑战与机遇。尤其是在人工智能（AI）技术迅猛发展的背景下，顶尖量化私募们正在全面加码AI布局。倍漾量化的创始人冯霁在《金融时报》上表示，未来三年内，不应用AI技术的量化经理可能会被市场淘汰，这一观点引发了业内广泛关注。
随着DeepSeek等AI技术的崛起，国内主要量化私募机构已逐渐从初步尝试转向战略性投资。鸣石基金在全球范围内招募顶尖科学家以推动其“创世纪AI实验室”项目，计划在超算中心的建设上投入亿元级资金。此外，九坤投资则构建了涵盖数据清洗与算法优化的全链条实验室，算力资源的积累可与科技巨头相媲美。宽德投资则独立孵化了“智能学习实验室”，宣称要开发一款不局限于金融的通用型AI助手。
这一轮AI竞赛的核心逻辑在于：算力即权力。一家位于上海的百亿私募透露，过去AI硬件的投入只是锦上添花，如今它已成为策略迭代的核心驱动力，亿元级的算力投资已成为头部机构“入场券”。最近，念空科技与上海交通大学联合研发的大模型训练框架更是将注意力转向基础算法的创新，提出的“分步式自适应集成”方法在最新NIPS论文中探讨了DeepSeek技术路线的优化空间。
在传统量化策略遭遇收益瓶颈的环境下，AI技术正开辟出新的增长空间。非结构化数据的重构已成为一大亮点，海富通基金利用大语言模型分析每天数万篇新闻研报，生成的情绪因子超额收益已超越传统基本面因子30%。与此同时，华泰柏瑞基金的量化团队通过自然语言处理（NLP）技术分析财报电话会议，提炼出管理层语气变化中的Alpha信号。
随着AI技术的不断发展，量化私募的策略也在不断进化。多模态数据的融合已逐渐成为趋势，包括卫星图像、供应链物流信息以及社交媒体情绪等另类数据源，均通过深度学习模型转化为有效的预测因子。例如，蒙玺投资与合作伙伴开发的图像识别系统，能够实时解析港口集装箱密度，从而预测大宗商品价格走势。基于强化学习的策略框架也在不断演化，九坤投资在复现DeepSeek-R1时发现，采用混合中英文的“推理标记”能够有效提升模型的泛化能力。
在这场人才争夺战中，顶尖机构所需的AI科学家年薪普遍超过200万元，且面临来自互联网企业和科研机构的激烈竞争。倍漾量化的招聘标准已堪比硅谷科技公司，团队成员中不乏ACM竞赛奖牌得主、芯片设计专家与机器学习学者。当前，公私募行业内AI人才的策略呈现出两大趋势：一是培养“T型人才”，西部利得基金要求所有投研人员必须掌握AI工具，部分团队的科技人才占比超过70%。二是跨界协同创新，鸣石基金的AI实验室吸纳神经科学及复杂系统等领域的专家，试图将脑科学的决策机制融入量化模型。
然而，AI竞赛的残酷性也开始显现。首先，AI的高投入成为成本黑洞，超算中心建设、数据采购和高额人才薪酬使得头部机构的年研发费用超过5亿元，中小机构面临的则是“不跟投则掉队”的困境。其次，技术落地也存在瓶颈，过拟合、数据噪音及模型“幻觉”等问题仍需解决。某机构在2025年4月市场突变中发现，过度依赖历史数据的策略回撤超出预期。此外，监管与伦理挑战也不断增加，证监会对AI算法核心参数披露的要求，令机构在策略透明化与保密之间寻找平衡。
尽管如此，业内领先者已经开始探索解决之道。例如，倍漾量化建立了动态风控体系，通过实时监控超过10万项风险指标，在市场波动前自动触发对冲机制，有效控制最大回撤。而宽德投资则通过隐私计算技术实现跨机构数据协同，提升因子挖掘效率。部分机构还在尝试联合建设超算中心，通过算力共享降低边际成本。
随着技术的不断进步，未来的量化私募行业将迎来更加激烈的竞争。冯霁预言的“三年淘汰期”暗示着行业将进入技术革命的新阶段。按照当前趋势推算，到2029年，量化因子的半衰期可能缩短至数小时，唯有由AI驱动的实时迭代系统才能存活。量化策略的周期将愈加短暂，私募行业也将演绎出比互联网企业更为激烈的AI竞争。随着鸣石、九坤等头部机构在技术无人区开展实验，这场竞赛早已超越业绩的比拼，成为行业话语权的争夺战。未来，私募量化巨头可能首先要成为AI领域的领军企业，才能在资管行业立足。