量化巨头的AI大模型：揭秘行业竞争背后的野心与布局

在全球金融科技的版图中，量化对冲基金都是一群隐秘而强悍的“捕猎者”。

他们依托数学模型与海量数据，在毫秒级的交易博弈中构建起极高的技术护城河。

在中国，幻方、九坤、宽德等头部量化私募，不仅管理着超600亿元的庞大资金，更在算法迭代与算力军备竞赛中，将金融工程的精度推向了极致。

但现在随着AI的快速发展，这三家站在资金与技术双高峰的大厂们，不约而同地将目光投向了更广阔的疆域：

大模型！

资事堂调研发现：三家量化大厂并非一次简单的同质化跨界，而是一场殊途同归的战略突围。

尽管三者皆以“大模型”为名，但其背后的演进逻辑却大相径庭：

有的试图复刻人类智慧的广度，直指通用人工智能（AGI）的终极形态；

有的选择深耕垂直领域的深度，致力于成为特定行业的超级专家；

有的则跨越数字与物理的边界，探索用解开科学未知领域的密码。

量化大厂凭借对数据的敏锐嗅觉、对复杂系统的建模能力，以及不惜重金投入算力的基因，让这三种截然不同的路径都充满了想象空间。

这场由三大巨头发起的“大模型进化录”，正预示着中国AI产业下一阶段多元化落地的独特路径：

人工智能的终极价值，究竟是构建一个全知全能的“神”，还是培育一群各擅胜场的“匠”？

答案就藏在这三家机构的抉择之中。

DeepSeek：剑指“全能天才”

在量化私募的版图中，幻方一直是个独特的存在，自2018年起在A股江湖声名鹊起，随后其净值曲线成为量化交易“风向标”。

2024年5月，由幻方实控人梁文锋牵头、依托幻方量化体系孵化并持续提供资金与算力支持的深度求索（DeepSeek）正式成立。

DeepSeek的目标只有一个：AGI（通用人工智能）。

如今，“AI”这个词已经被过度泛化，成了科技圈的“万能标签”。从客服机器人到自动写周报的工具，甚至只是给照片加个滤镜，都被冠以“人工智能”的名号。

但DeepSeek所追求的AGI，与市面上这些泛滥的“弱AI”有着本质的区别。

AGI是要培养一个“全能天才”。它不满足于在单点任务上刷分，而是追求让机器拥有像人类一样通用的推理能力、自主的学习能力和跨领域的迁移能力。简单说，AGI是“通才”，它能理解世界的底层逻辑，今天能分析股市K线，明天就能推导物理公式，后天能自主编写复杂的软件系统。

DeepSeek的选择，意味着他们不再满足于做证券市场的“捕猎者”，而是试图成为智能时代的“造物主”。这种技术理想主义的色彩，在他们近期的人才招募中体现得淋漓尽致。

DeepSeek最新的招聘启事中，对核心人才需求的描述颇有“区分度”：

“对世界充满好奇心，这种好奇心会自然延伸到对复杂系统底层运作机制的持续探索······不满足于被动执行，对通用人工智能（AGI）的技术路径与发展有着独立的思考与执着的好奇心······探索高价值Agent应用场景，推动能力落地与持续迭代。”

这段话其实可以这样通俗解读：

拒绝“工具人”：他们不要那些只会照着文档敲代码的人（即“不满足于被动执行”）。

寻找“本质探索者”：他们需要那种看到问题，不仅想解决它，更想搞懂它背后“为什么是这样”的人。

资事堂还观察到：近一年DeepSeek团队接连发表多篇底层架构创新论文，梁文锋均为核心署名作者。这些论文分别从长文本稀疏注意力、训练稳定性的残差连接约束、知识与推理分离的条件记忆机制等关键方向入手，研究当前大语言模型最核心的基础架构革新问题，目的是让大模型训练更稳、长文本更快、推理更省算力等。

九坤投资：攻克大模型垂直领域的应用

九坤投资是中国第一代量化私募的“指标性”机构，其发展历程堪称中国量化投资行业的一个缩影。

早在2017年末，其管理规模便突破50亿元大关，成为当时中国规模最大的量化机构，而彼时大部分同行的规模尚在10-20亿元之间。

进入2018年，九坤投资继续乘势而上，规模迅速扩张，由此奠定了“北九坤、南幻方”的行业格局，近三年市场不时有其规模破千亿元大关的说法。

在量化投资领域突飞猛进的同时，九坤投资并未止步。

面对人工智能技术的飞速发展，九坤敏锐地捕捉到AI将为各细分领域带来的巨大变革。2025年，九坤投资正式发力大模型领域，成立了“至知创新研究院” 。

但与DeepSeek致力于打造“全能型通用大脑”不同，九坤并未选择去卷通用的“聊天机器人”，而是另辟蹊径：它更倾向于训练“专家型”的垂直大模型，不追逐模型什么都懂，而聚焦于代码编写、医疗诊断等特定深水区里。

2026年开年第一天，该研究院宣布全新开源一个代码大语言模型，该模型的功能是能读懂、能写、能改代码的AI助手，帮助程序员自动完成编程、修bug、解释代码。

资事堂在至知创新研究院正式页面发现：他们正在攻关的三个核心课题。（如下图）

我们借助大语言模型，帮我们“翻译”三个课题的研究意义（如上图，从左至右）：

其一，传统的大模型处理复杂数据时很“吃力”，九坤的研究旨在让模型变得更高效（计算成本更低）、更“懂”数据中的对称关系并且能线性扩展处理能力，这相当于打造更强大的“CPU”。

其二，研究如何让大模型从一个单纯能写代码的“工具”，进化成一个能自主思考、规划和执行任务的“智能体”。

其三，迈向通用医学视觉推理的多模态大语言模型，让大模型不仅能“看懂”2D、3D的医学影像，还能“理解”手术视频等复杂信息，并成为医生的“超级助手”。

或许，九坤正在给出的答案是：AGI的演进不应是空中楼阁，这家大厂正试图以开源代码模型为支点，撬动更多垂直领域的智能化变革，最终为AGI的规模化落地铺设基石。

宽德投资：瞄准“科研超级人”

2024年，在A股市场整体低迷、募资难度极大的背景下，宽德投资却逆势迈过了百亿大关，新增规模超百亿元，一举成为当年整个中国证券私募圈的“募资王”。

这一成绩的取得，很大程度上得益于其在前一年熊市里跑出的绩优业绩。

带着雄厚的资金实力和对技术的敏锐嗅觉，2025年，宽德也正式加入了大模型的战局。

资事堂观察到：宽德的大模型定位不仅与DeepSeek追求AGI的宏大叙事不同，而且与尝试垂直领域的九坤也有本质区别：宽德则是要在“未知”的科学前沿中培养“探索者”，直接加速人类对自然规律的认知突破。

我们来仔细拆解宽德智能学习实验室的最新表述：

他们要做的，是一个“超级科技助手（ASI for Sci-Tech）”。

根据宽德发布的战略愿景，其核心逻辑非常清晰：“专注于研发通用性的超级科技助手，追求技术复利与持续性领先。”

通俗来说，宽德实验室想打造一个专门服务于科学研究和技术创新的超级助手。

宽德在最新渠道的表述中提及“以工业级研发的方式，探索AI能力的上限。”

再如：“面向科学技术领域，持续推进模型能力建设与深度应用探索。”

那么，到底需要什么样的人来干这件事呢？近期，宽德招聘的核心岗位是AI研究员。

对于这个岗位的要求，最新描述得非常具体：

“专注于开发下一代AI模型与算法，开展大语言模型创新研究并实现规模化落地。涵盖预训练、后训练、数据与评估、智能体系系统四大方向。

从宽德的布局来看，他们似乎找到了一条差异化的赛道：深耕B端的科研与工业场景。

这既符合其作为量化机构对数据和逻辑的严谨要求，也为其庞大的资金找到了一个具有长期想象力的技术出口。

至于这个“超级科技助手”能否真的成为科研人员的左膀右臂，我们拭目以待。