“未来三年内，不应用AI技术的量化经理可能被市场淘汰。”——倍漾量化创始人冯霁
国内量化行业已从“AI试水”进入“AI驱动”的规模化阶段。未来胜负手在于：算力效能转化率、跨学科人才储备、以及动态风控体系的鲁棒性。量化巨头首先需成为AI巨头，方能守住资管行业的竞争壁垒。
一、百亿量化私募军备竞赛布局AI
公司名称
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实控人
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AI 布局详情
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宁波幻方量化/ 九章资产
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梁文锋
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创立深度求索公司，推出DeepSeek 大模型，2025 年初震动全球。
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九坤投资
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姚齐聪、王琛
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建立数据实验室（Data Lab）、人工智能实验室（AI Lab）、水滴实验室，投入前沿 AI 研究，参与 DeepSeek-R1 研发。
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灵均投资
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蔡建良
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创立富厚科技，落地AI 专属智能体 “AI 名片”，计划开发学习、健康、心理、财经等多领域智能体 APP。
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明汯投资
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裘慧明
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北美投研中心配备数千张GPU、万张 CPU、PB 级存储，金融场景算力居世界超算 TOP500 榜单。
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宽德私募
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徐御之
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成立智能学习实验室，起步于量化，探索科学领域超级实验应用。
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鸣石基金
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袁宇
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2021 年成立 AI 实验室 G-Lab，赋能因子、信号、模型优化、交易算法，构建全流程 AI 量化体系。
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黑翼资产
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陈泽浩、邹倚天
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在数据分析、因子挖掘、收益分析、组合优化等环节嵌入人工智能技术。
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因诺资产
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徐书楠
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2016 年开始 AI 应用，2018 年全面进入策略领域，2020 年 AI 团队取代传统 CTA 模型。
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信弘天禾
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章毅
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2020 年成立 AI 团队，负责机器学习、深度学习模型研究优化，应用于股票、期货实盘交易。
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世纪前沿
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吴敌
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2020 年成立 AI 团队，投入多模态学习（含互联网研究机构数据），挖掘市场结构规律。
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稳博投资
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殷陶、郑耀
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2018 年首次引入机器学习团队，自研股票多因子框架和体系。
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茂源量化
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郭学文
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每年算力投入超9 位数，技术与投研人员 1:1，机房位于河源市（非公开运营）。
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聚宽投资
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高斯蒙
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2024 年与阿里云合作 “AI Cloud Native 云原生 AI 投研平台”，入选典型案例。
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量派投资
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孙林
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逐步引入AI 技术，应用 NLP、深度学习预测模型、end-to-end 预测模型等。
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二、AI技术如何重塑量化投资全流程
1.因子挖掘
传统局限：依赖线性模型与人工预设因子。
AI突破：
九坤利用Transformer分析非结构化数据（如研报、新闻），生成情绪因子超额收益超传统因子30%。
黑翼资产通过大模型处理多模态数据（卫星图像、供应链物流），预测大宗商品价格。
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2.策略构建与优化
念空与交大论文提出“SFT-RL自适应切换”框架，提升模型推理能力。
明汯依托超算集群实现高频策略迭代，应对市场微观结构变化。
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3.交易执行与风控
鸣石基金应用AI算法预测短期价格走势与流动性，降低交易成本。
倍漾量化建立动态风控体系，监控10万+风险指标，自动触发对冲机制
三、行业趋势解读
1.技术方向：从大模型研发（如DeepSeek）到智能体应用（AI 名片），从算力基建（超算级集群）到多模态场景（NLP、端到端模型），覆盖AI 全产业链。
2.应用场景：金融量化（因子、交易、组合优化）与跨领域（健康、学习、财经）并行，体现AI 对传统量化的场景拓展。
3.竞争格局：头部量化私募通过自研实验室、算力投入、跨界合作（如阿里云）构建技术壁垒，AI 已成为量化投资的核心竞争力。
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四、对量化投资的启示
1.数据与算力：AI 驱动需海量数据 + 超强算力（如明汯的超算级集群），为模型训练提供底层支撑。
2.技术融合：AI 与金融量化（因子、CTA 策略）、非结构化数据（NLP、图像）深度融合，挖掘传统线性模型无法捕捉的非线性信息。
3.生态构建：通过实验室研发（如九坤、鸣石）、跨界合作（聚宽+ 阿里云），形成技术 - 应用 - 场景的闭环生态。
这些案例验证了AI 在量化投资中从底层技术（大模型、算力）到上层应用（因子、策略、跨场景）的全栈布局，为文章中“AI 非线性模型优势” 提供了真实行业实践支撑，可用于增强技术分析的落地性与说服力。