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“復制”DeepSeek,量化巨頭為何能成大模型頂流?

梁文峰火了后,九坤投資的王琛也要出道?

采寫/董虹

編輯/萬天南

量化巨頭,又成AI大模型圈頂流?

據媒體最新報道,幻方量化的老對手的九坤投資,攜手微軟團隊成功復現DeepSeek-R1,還首次發現了語言混合(例如中英文夾雜)會顯著降低推理能力等問題。

聽聞該消息,有投資人調侃道,“以后找大模型項目,是不是得先去量化機構排隊拿號?”

一些關注AI領域的風投的第一反應是:“什么?梁文峰見不到,難道我們要找關系拜訪王琛了?”

王琛,正是九坤投資的創始人,也是最近風投圈關注的又一位AI大模型新星。

一、站在黃仁勛身邊的男人

2024年11月底,香港愛文生大排檔,一場大佬組局的“團建”活動在網上掀起討論。

據悉,在場的除了最強“賣鏟人”——英偉達 CEO黃仁勛,還有香港科技大學校長葉玉如院士、校董會主席沈向洋,紅杉資本執行合伙人沈南鵬,特區財政司司長陳茂波等人。

其實,九坤投資的王琛也在這場飯局中。事后流出的一張圖片中,面帶微笑的王琛與黃仁勛、沈向陽一同出現在鏡頭中。

王琛何許人也?

公開資料顯示,王琛畢業于清華大學,擁有該校的數學物理學士和理論計算機博士學位,曾就職于華爾街頂級對沖基金千禧年。

2010年前后,恰逢國內股指期貨上市,為量化交易打開“窗口”,身在美國的王琛認為機會千載難逢,便拉上同事姚齊聰(北京大學數學學士、金融數學碩士)一起回國創業,在2012年建立以大數據為基礎,數學算法為支撐的九坤投資。

之所以選擇這個賽道,王琛曾表示:“量化行業比IT行業更能讓我產生刺激,有點像是黑客,用統計、技術方法去破解市場規律,還能創造很好的回報,所以就選擇做這個方向。”

說起來,在中國量化“四大天王” 中,九坤投資是最早成立的,明汯投資、幻方量化、靈均投資分別在2014年、2015年、2014年誕生。

不過,比起后起之秀的幻方量化,九坤投資這些年的聲量并不大,王琛在互聯網上的信息也不多,偶爾在接受采訪時輸出一些管理理念、風控方法。

直到去年下半年,月之暗面估值飛升,一躍為AI圈的當紅“炸子雞”,投資人紛紛把目光瞄準清華系,才逐漸衍生出后面的故事。

在梁文峰聲名鵲起前,大多數AI大模型公司,都出自清華系校友之手,比如月之暗面的楊植麟,面壁智能劉知遠,深言科技豈凡超、智譜AI的唐杰,無問芯穹的汪玉……

有投資人告訴《財經故事薈》,“想挖到AI領域的‘潛力股’,不管是深圳的VC,還是上海的PE,絕對會來北京,去中關村、清華周邊探一探。”

甚至有投資人打趣,“要想投大模型,先得去清華‘拜碼頭’!”

名校光環,加上DeepSeek橫空出世,讓大眾看到搞量化的不單能玩轉AI,還能玩到世界先進水平,四處“捕獵”的投資人,頓時心中一亮。

恰好,九坤投資也在這時候殺入大模型。

到了今年,在幾乎見不到梁文鋒的情況下,投資人不得不另辟蹊徑,尋找類似的項目,亦或者能復制的項目。

據“路邊消息社”文,梁文鋒大火之后,整個一級市場都在托關系、走后門。為了保護這位AI大牛,想約見他的機構,需要先報到省委辦公廳。

而九坤投資端出的這盤AI“硬菜”,多少讓投資人看到一絲曙光,“見不到梁文鋒,還見不到王琛嗎?”

二、為何又是量化?

九坤投資在宣布大模型階段成果之余,還透露了更多細節,官方表示,復現成功定義為:長思維鏈(Long CoT)能夠自然涌現;跨領域ood泛化,比如在數學題上有顯著提升。

所謂跨領域ood泛化,簡單解釋,就是要讓大模型舉一反三,在面對它從未見過的情況時,依然能夠做出正確的判斷。

同時,其跟隨DeepSeek步伐,也開源了完整的超參調優經驗,RL算法設計,代碼數據等。

在DeepSeek掀起的巨浪之下,九坤投資的舉動難免引發眾人思考:為何又是量化?

在《財經故事薈》看來,有人、有錢、有技術是坐上大模型牌桌不可或缺的條件,而量化基金公司剛好都具備。

一方面,量化公司對技術持續迭代的剛需,要求高知、高智人才,且這類人才基于全球視野,往往更具前瞻性和敏銳的響應能力。

公開資料顯示,九坤投資的投研團隊90%來自清華、北大、復旦、斯坦福等國內外知名院校,核心骨干里具有美國頂尖對沖基金千禧年、Citadel等經驗的人才,以及數學、物理、計算機等領域的資深專家,國際頂會論文作者,國際知名數學及計算機競賽如CMO、NOI、ACM-ICPC、CPhO等高手。

目前,九坤投資招聘的大頭也是一流人才。BOSS直聘上,九坤投資為AI研究員開出的薪酬上限為4-7萬\月,16薪,折合年薪最高可達112萬元。

另一方面,有錢。這是囤積芯片,招到一群聰明腦袋的資本。

私募排排網數據顯示,近3年區間有3只以上產品符合排名規則的百億私募共有26家(收益平均為20.7%,中位數為22.02%)。

其中,量化私募、主觀私募、混合型私募分別有15家、8家、3家,收益均值分別為22.09%、19.08%、18.05%,中位數為22.53%、11.49%、14.34%。

由此可見,量化私募的收益率更勝一籌。

具體到個體,行業內比較公認的稱謂是“北九坤,南幻方”,前者九坤投資位于北方(北京),后者幻方量化位于南方(杭州)。

截至2024年9月,九坤投資掌管的資產規模超過650億元,高凈值客戶超過2萬,其在2020年、2021年均取得了25%以上的收益,2022年大幅跑贏指數;即便在2023年相對低迷的行情中,仍斬獲近8%的收益。

圖源:私募排排網

2024年,九坤投資表現不佳,旗下有可比業績的41只基金中,17只基金在年內收益率虧損,引發市場熱議。

幻方量化共有65只基金披露了凈值,2024年平均收益率為12.18%,位列百億私募業績排名第19位。但業績分化明顯,29只基金年內漲幅超過10%,36只基金年內下跌。

不過,這應該對量化基金公司的收入影響不大。

量化基金公司普遍采取旱澇保收的“管理費+業績分成”模式。而相比業績分成,管理費才是最主要的創收創利渠道,一般按照基金資產凈值的0.5% - 2%左右收取。

例如,一只量化基金的資產規模為100億元,若管理費比例為1%,那么每年僅管理費收入就可達 1 億元。

再拿2023年來說,國內48家公募基金錄得合計凈利潤284.5億元。特別是前十名的公募基金凈利潤更是高達190億元,但基民的整體虧損額高達4347.74億元。

換言之,無論基金的戰績如何,只要資產規模沒有過大波動,背后的操盤手——基金公司就能獲得相對穩定的管理費收入。

有錢任性,加上量化基金本身需要算法支持,以及王琛和黃仁勛的私交,九坤投資大概率也儲備了不少芯片。

此外,量化基金本質上以大數據和數學算法為基礎的投資工具,其底層邏輯與人工智能一脈相通。換句話說,量化基金做大模型,骨子里天然有基因和沉淀。

《財經故事薈》獲悉,九坤投資設置了三大內部實驗室(Data Lab、AI Lab、水滴實驗室)和一個外部聯合實驗室(九坤—IDEA聯合實驗室),針對方向分別為收集和挖掘更多高質量的數據來源,前沿AI和機器學習技術的研究,前沿交易軟硬件技術的探索和落地,金融市場數字化研究。

三、爭當下一個“梁文峰”?

有一個橋段,2022年和2023年,因大盤大幅回撤,量化基金一度成為“眾矢之的”,亦不乏“量化不死,永無牛市”“量化鐮刀,專割韭菜”等不理性說辭。

彼時,王琛曾在朋友圈開炮:“中國量化承受了太多莫須有的惡意,說量化砸盤純屬無知,不是傻就壞。永遠滿倉的中國量化,才是大A的脊梁。”

但隨著DeepSeek的橫空出世,猶如一顆深水“炸彈”,將過往雜音幾乎消弭殆盡。某種程度上,梁文峰也是在為中國量化基金正名——他們不僅擅長賺錢,也擅長創新。

如今,國內公募量化規模接近3000億元,算上約1.5萬億的私募量化,量化占每日A股市場成交額的30%左右。擁有先進的模型策略和更多的交易工具,相當于為量化適配了更先進、殺傷力強悍的“加特林機槍”。

但更深遠的意義則是,DeepSeek和梁文峰,讓外界看到了量化基金公司在推動人類科技進步層面的潛能和優勢,并帶動更多量化基金公司去主動布局這一前沿技術。

據《財經故事薈》不完全統計,在 Boss直聘、獵聘等第三方招聘平臺,迄今已有龍旗科技、鳴石基金、靈均資產、九坤投資、幻方量化、黑翼資產等28家百億私募于今年春季發布了關于量化、算法、機器學習、人工智能研究員等AI相關的崗位,涵蓋包含校招、社招、實習生崗位,工作地點分布在北上廣深大城市,以及新加坡。

其中,量化私募是這波熱浪的主力,共有19家,占比67.85%。而主觀和混合型(主觀+量化)私募分別有5家、4家,數量較少。

比如,蒙璽投資的人工智能實驗室AI Lab已落地合肥,正在公開招募機器學習實習生團隊,其用人風格和DeepSeek有幾分相似,特別標明了“沒有枯燥的代碼流水線、拒絕重復的機械勞動”等宣傳語,并喊出“成為改變世界的因子”口號。

寬德投資成立了寬德智能學習實驗室,并為實驗室緊急招攬 AI 研究員和 AI 工程師等,專注于研發通用型超級助手。

磐松資產也在打造一支“超級隊伍”,負責研發和應用領先的人工智能技術,從海量的數據中提取有效信息。

看上去,大家都決意參與這場量化大模型之戰,也寄希望成為下一個“梁文峰”。而這一結果,最終會由時間給出答案。

但不管怎么樣,千帆競發,百舸爭流,量化私募都開啟了他們跨時代的一頁。


AI財評
從財經視角來看,九坤投資進軍AI大模型領域,不僅是對其量化投資策略的自然延伸,也是對當前AI技術熱潮的積極響應。量化基金公司憑借其強大的數據處理能力、算法優勢以及雄厚的資金實力,正逐步成為AI技術研發的重要力量。九坤投資與微軟團隊的合作,不僅展示了其在AI領域的深厚積累,也預示著量化基金行業在技術創新方面的巨大潛力。此外,量化基金公司的高收益模式和穩定的管理費收入,為其在AI領域的持續投入提供了堅實的財務基礎。隨著更多量化基金公司加入AI大模型的研發行列,這一領域將迎來更多的創新和突破,同時也將為投資者帶來新的投資機會和挑戰。
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