三位前DeepMind研究人员创立的布拉格AI实验室EquiLibre Technologies，将曾击败人类的扑克AI技术应用于股票交易并获回报。TechCrunch获悉，在完成一轮未披露金额的A轮融资后，该公司估值已达5亿美元。
本轮由Creandum领投。尽管融资规模未公开，但该机构副总裁Cameron Sellers向TechCrunch证实，这是其“有史以来对单家公司做出的最大单笔投资”。
强化学习在交易中的应用优势
扑克与华尔街均适合采用强化学习（RL）这一AI训练技术，即通过奖励激励模型自学习。EquiLibre首席执行官Martin Schmid表示：“交易和市场的好处在于评分非常简单：代理赚了多少？”
在与量化公司Tower Research Capital合作后，EquiLibre算法已在标普500和纳斯达克实现每日数十亿美元交易量。该初创公司称，其代理自2025年在加密市场推出以来表现良好，如今在证券交易所运行，并保持“自成立以来的完美零负月记录”，即每月整体盈利。
定位：AI实验室而非金融机构
将AI应用于量化对冲基金虽属自动化成熟领域，但成功改进可迅速转化为现金，这也是吸引Creandum的原因。Sellers指出，金融市场潜在总可寻址市场巨大，但他强调EquiLibre明确将自己定义为“首先是一个实验室，而不是金融机构”。
Schmid及其联合创始人——CTO Rudolf Kadlec和CSO Matej Moravcik——并无金融背景。Schmid坦言：“我做这件事是因为我们对构建以前从未有过的新事物感到兴奋，且过程非常有趣，而非出于对市场效率的热情。”
DeepMind校友与图灵奖得主背书
DeepMind校友的前沿AI前景备受风投青睐，如近期筹集11亿美元的Ineffable Intelligence。EquiLibre是其中值得注意的非英国案例。
三位创始人曾是谷歌旗下公司在加拿大阿尔伯塔省埃德蒙顿设立的首个国际AI研究办公室访问博士生（该办公室于2023年关闭）。期间，他们开发了首个在无限注德州扑克中击败职业选手的AI程序DeepStack。他们还曾与里奇·萨顿（Rich Sutton）等教授合作，后者因强化学习研究获2024年图灵奖，现为EquiLibre顾问委员会成员。
扎根布拉格的人才与成本优势
为创立公司，团队决定搬回捷克。Schmid表示：“这里有很多曾经共事过的人及庞大的捷克裔群体，都是朋友，我们邀请他们加入。”这帮助EquiLibre在2022年组建初始团队，目前规模达25人。
Schmid认为选址持续带来回报：“与旧金山相比，这里留住优秀人才容易得多，因为没有每两个月出现一次的新潮AI热点。”当地热门AI初创公司还包括同楼办公的BottleCap AI。
作为该地区人才突出的AI公司之一，EquiLibre计划扩展计算基础设施，上线预计将成为中东欧地区最大的计算集群之一。
融资历程与市场格局
虽拒绝披露总融资金额，但Schmid透露此前已完成两轮融资。种子轮投资者包括专注中欧市场的Credo（曾投ElevenLabs和UiPath）。Dealroom数据显示，其1000万美元种子轮由Blossom Capital领投，估值1.4亿美元。
Sellers证实A轮5亿美元估值是巨大飞跃，也得益于RL风气转变。Schmid表示：“四年前人们持怀疑态度，现在RL已成为标准。因提前布局，我们相信处于领先地位。”
尽管如此，竞争风险犹存。交易巨头Jane Street声称已结合RL与大语言模型，并拥有“数万块高端GPU”。相比之下，EquiLibre致力于从更少芯片榨取更多算力，实现“以更少获取更多”。
面对Jane Street的盈利能力，EquiLibre需谨慎出牌以实现“交易领域的AI实验室”目标。但Schmid认为这并非赢家通吃市场：“这不是扑克游戏，可能并没有输家。”