在科技投资领域，DeepSeek正引领一场全球资本对中国科技价值的重新评估，而这一现象背后，量化私募行业对人工智能（AI）的前瞻布局功不可没。近期，百亿级量化巨头宽德投资和即将迈入百亿行列的蒙玺投资，纷纷宣布在AI领域的最新动态。
宽德投资旗下的WILL智能学习实验室近日启动了人才招募计划，该实验室旨在通过独立孵化和自主运营，成为科研领域的超级科技助手。招募的重点在于寻找具备扎实AI技术功底且怀有科研理想的研究员和工程师，共同参与这场需要长期投入的智能科研征程。与此同时，蒙玺投资也推出了AI Lab，并公开招募机器学习实习生团队，其口号“成为改变世界的因子”彰显了其对AI技术的雄心壮志。
量化私募行业的发展与机器学习和深度学习技术紧密相连，它们较早地将人工智能技术成功应用于金融市场。幻方、九坤投资、明汯投资等头部量化私募纷纷设立实验室或北美投研中心，专注于AI技术的研发和应用。尽管一些量化私募如黑翼资产、磐松资产没有成立专门的AI实验室，但AI技术已贯穿于其投资流程中。
量化投资在日常投研中，需要应用深度学习等技术挖掘因子，因此更早接触并深刻理解AI技术。为了投资需求，这些量化私募投入了大量芯片，并汇聚了一群聪明的“脑袋”。一不缺钱，二不缺人，这为在量化土壤中培育出纯粹技术派大模型提供了坚实基础。DeepSeek自定义为小公司，其价值观是让技术变得更好，目标是实现通用人工智能（AGI），并通过开源推动科技社区的进步。
在业内看来，量化私募团队规模不大，但敏捷团队带来的高效率，以及没有融资人带来的商业化压力，是量化背景的人工智能公司能够走得更远的原因。当这些百亿量化私募陆续加入AI领域的竞争时，国内的人工智能发展似乎更加值得期待。
值得注意的是，多家量化私募表示，布局AI并不意味着要进军大模型，在应用层面仍有很多创新的实现方式。某头部量化私募指出，DeepSeek的大模型已经非常领先，并且已经开源，公司没有必要再去做大模型。
蒙玺投资成立的AI Lab实验室在合肥，而非上海，这一选择或许与其创始人李骧的渊源有关。李骧是安徽人，毕业于中科大，并担任中科大金融硕士业界指导老师。将实验室放置在合肥，一方面可以优选接触到中科大优秀学生，另一方面也有回馈母校的情怀在其中。蒙玺投资在2023年7月升级了安徽合肥的实习生基金，此前已有多个实习岗位在招。
宽德投资旗下的WILL实验室同样在招兵买马，该实验室成立的初衷是对AI进行战略思考，并作为独立孵化和自主运营的创业型实验室，专注于科研领域。宽德投资此前已在量化研究领域进行了多年系统性投入，构建了完整的AI基础设施和数据处理能力。WILL实验室将延续宽德投资的优秀基因，起步于量化但不止于金融场景，向着人工智能的更广阔领域发展。
九坤投资和明汯投资等头部量化私募也在AI领域有所布局。九坤投资与微软亚洲研究院共同撰写了一篇学术文章，成功复现了DeepSeek-R1，并在技术层面提出了创新性的见解。九坤投资很早就成立了AI lab，并在数据、算法、算力方面有着强大的技术储备和人才储备。明汯投资则在北美建立了投研中心，为A股选股模型提供世界前沿的技术支持，并自建高规格算力机房，拥有数千张GPU卡和数万张CPU核，AI算力达到世界超算排名TOP500榜单水平。
在量化私募眼中，AI人才是不可或缺的。百亿私募黑翼资产自2017年就开始布局人工智能领域，并组建了AI算法团队，培养和储备数据分析和机器学习人才。在用人标准上，黑翼资产更青睐深刻理解机器学习、深度学习技术，并且内心充满热爱和好奇心的AI人才。磐松资产也表示，近年来量化行业集中招募深度学习等人工智能人才，主要因为数据维度与复杂度的增长、市场博弈的深化对策略适应力的要求提高，以及技术壁垒的竞争已上升至战略层面。
AI技术在量化投资中的应用主要包括对数据进行精细化处理、为投资过程赋能以及提升公司内部运营效率。尽管DeepSeek团队中海外背景的人才并不多，但本土化机构在AI人才争夺战中仍具有较强优势。本土化的机构能够更深刻地理解A股市场的投资逻辑，具有数据样本的长期积累和敏感性训练上的天然优势。同时，国内团队在策略迭代速度、模型容错机制设计上更贴近本土市场特征，对AI人才的实战价值转化至关重要。本土化的私募机构可通过扁平化的决策机制、技术与投研的深度耦合以及股权激励等中长期绑定方式，增强对顶尖人才的吸引力。
