當“文言一心”、“通義千問”、Kimi、OpenAi等一眾人工智能大模型爆發之際，一款誕生于量化私募界的國民現象級產品脫穎而出—幻方量化梁文鋒孕育的DeepSeek，自此量化私募與AI的話題越來越高。

值得關注的是，近期又一家寶藏量化私募在AI領域取得重大突破。記者獲悉，北京時代復興投資管理有限公司，借助自己研發的AI模型能力，與國內重點科研機構協作，在生物醫學領域實現了突破。據悉，該項目成果正處于《自然》雜志(Nature)審稿階段，主要內容是針對某種罕見病。

為何不斷有量化私募能接連在人工智能領域突出重圍？量化投資是以海量數據為基礎，數學模型為核心，通過程序化交易而形成的一種投資方式，這與金融大數據處理、機器學習等AI技術存在天然的相輔相成之處。

百億量化私募念空科技創始人王麗近期認為：AI大模型產自量化私募是必然規律，因為量化私募非常愿意研究新事物、花精力深挖AI技術，同時AI大模型的技術突破，正好給了量化私募組建更多模型的可能性。此外，倍漾量化私募創始人馮霽表示：三年內不使用AI的量化基金勢必遭淘汰！

量化私募下的人工智能如何演進？

量化思想的萌芽最早可追溯到公元前642-547年，此后大量的數理理論如雨后春筍般破土而出，直到20世紀是量化金融理論蓬勃發展，一套套重磅金融理論相繼誕生，為如今量化策略百花齊放打下了堅實的基礎。

進入21世紀，隨著計算機技術(尤其是云計算、大數據、機器學習技術)的發展，為人工智能深入量化領域打通道路。

2018年5月，巴克萊對沖基金對對沖基金專業人士進行了AI使用情況的調查，結果表明56%的對沖基金受訪者使用過AI技術進行投資決策，相比于2017年調查的20%的數據，可以明顯看出AI在投資領域較快的擴張速度和較大的應用潛力。

隨著量化投資在全球興起，特別是在美國，量化投資機構成為金融市場不可忽視的力量。美國量化基金發展歷史已經超過了50年，目前美國頭部量化基金基本都超百億美元規模，橋水已超千億，AQR也近千億，文藝復興是700多億，Two Sigma達到了600億。（點此免費領取全名單）

發展至今，國外依托數據生態成熟、金融科技基建完善、技術起步早等優勢，加速開展在資管領域的AI大模型實踐應用。貝萊德、摩根資管等全球知名的資產管理機構將大模型應用到已有的AI集成平臺或系統當中。

貝萊德SAE團隊自成立以來不斷引入前沿技術，在大模型和機器學習等AI領域持續迭代深耕。摩根大通在2024年5月推出了IndexGPT，高盛的Gemini高盛使用了Google推出的多模態AI模型“Gemini”。

國內發展量化發展方面，最早的量化基金誕生于2002年，華安基金在2002年發行了上證180指數增強基金，這是國內第一只指數增強型量化基金。其通過多因子模型選出未來可能收益比較高的股票，已經具備了量化投資的初步特征。

在2007年、2008年金融危機前后，有很多海歸陸續回國后加入公募基金，帶來了海外先進的量化投資策略。至今量化投資在中國至少發展了十余年，尤其最近幾年，越來越多的投資機構宣告采用了人工智能（AI）的技術。

根據量化私募黑翼資產梳理，國內量化行業智能化演進可分位三個階段：

2010年-2015年量化投資1.0紅利時代，量化投資以量價數據和人工挖掘為主。行業早期，量化私募機構爭相成立，大部分量化團隊都小而精，交易信號和策略模型也相對簡單，可理解和可解釋性強，簡單的大小盤對沖，可能做出較高的年化收益率。

2015年-2019年量化投資2.0大數據時代，量化投資以量價數據+人工挖掘+Al算法挖掘為主。隨著市場熔斷、股指期貨限手、貿易戰等事件發生，股票市場接連受到打擊，同時簡單的量化模型也無法一勞永逸，一部分早年管理人退出市場。部分管理人開始引入機器學習和深度學習技術來研發更多元化的因子，包括高頻量價等。

2019年至今量化投資3.0 人機時代，量化投資以量價數據+大數據+Al算法挖掘為主。這期間，人工智能走進量化，人機結合水平高。大部分量化管理人借助海量數據、AI算法挖掘規律，獲取較為穩定的超額。隨著對機器學習、深度學習技術的應用日益加深，量化管理人逐漸將AI技術滲透在了量化投資的每一個環節。

哪些量化私募正加速布局AI？

私募排排網數據顯示，截至3月底，國內量化私募共有860家，較上個月增長4家，其中50億規模以上的量化私募有63家，其中就包括DeepSeek背后的幻方量化。

在這63家國內頭部(50億規模以上)量化私募中，已有多家量化私募加碼AI人才的儲備，加速布局AI領域的研發，未來量化界帶來的AI奇跡有望再次重現。

從量化私募業績表現來看，私募排排網數據顯示，截至2025年2月底，上榜的百強量化私募旗下符合排名規則的量化產品共600只，合計規模約為505.42億元，近1年收益均值高達26.61%，最新中國百強量化私募收益均值的上榜門檻為***%。位居前列量化私募分別有：寬德私募、黑翼資產、量派投資、龍旗科技等。

今年以來，量化江湖掀起了一股“AI潮”，隨著DeepSeek持續火爆，以及各行各業對于DeepSeek“量化屬性”的深入研究，外界對量化投資的了解也在進一步深入。量化私募的發展伴隨著機器學習與深度學習技術，也是較早將人工智能技術成功應用到金融市場的群體。

私募排排網統計，國內已有九坤投資、寬德投資、蒙璽投資、鳴石基金等多家頭部量化私募近期公開宣布加碼AI研發，或發布相關創新科研成果：

2月24日，400億巨頭寬德投資旗下智能學習實驗室WILL實驗室重點招募具備扎實AI技術功底又懷有科研理想的研究員和工程師，并稱希望“共同參與這場需要長期投入的智能科研征程”。

3月7日，老牌百億級量化私募鳴石基金發布公告稱，鳴石基金旗下“創世紀AI實驗室”（G-Lab）正面向全球招募AI科學家，要求候選人“進行AI基礎科學研究，開發新型算法模型，推動技術創新和AI應用在金融領域的落地”。據悉，自2021年成立AI實驗室以來，已建成兩期超算中心，累計投入超1億元。

九坤投資與微軟亞洲研究院首次成功復現了DeepSeek-R1，特別是其在強化學習領域的成果，同時在技術層面提出了創新性的見解。同時還首次發現了輸出長度與推理性能提升無關、語言混合會顯著降低推理能力以及reasoning tokens確實有提升推理性能等問題。

同為量化巨頭，九坤投資很早就成立了AI lab，并在數據、算法、算力方面有著強大的技術儲備和人才儲備。明汯投資2020年在北美建立投研中心，為A股選股模型提供世界前沿的技術支持。黑翼資產目前已將AI技術植入量化投資的全流程，包括數據收集、因子挖掘、收益預測、組合優化、算法交易等各個環節。

同時，國內大部分公募也相繼宣布部署人工智能大模型，如易方達、匯添富、富國、國泰、中歐等。易方達基金作為國內最大的公募基金公司，與瀾碼科技達成戰略合作，旨在推動大語言模型及AI Agent在金融領域的應用。

此外，量化私募在AI領域發展的先天優勢，也受到官方關注與支持。此前深圳私募基金業協會在深圳證監局、深圳市羅湖區政府的聯合指導下，組織16家量化大廠“集結”。據悉主要圍繞三個議題：1)暢談在AI時代的挑戰與機遇；2)了解深圳量化機構的基本情況、現有算力資源配置及部署情況、未來算力需求規劃等；3)對深圳(羅湖)建設算力中心規劃的意見和建議。

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