在人工智能（AI）技术浪潮与量化投资竞争趋于白热化的双重驱动下，头部量化私募机构正在AI领域加速布局。从高薪招募顶尖AI专家、成立专门实验室，到斥资亿元建设超算中心、打造全体系量化投资生态，2025开年以来，一场围绕AI的科技竞赛在量化投资圈内悄然展开。

　　科技竞赛激烈上演

　　3月7日，老牌百亿级量化私募鸣石基金发布的一则招聘公告引发行业关注。公告显示，鸣石基金旗下“创世纪AI实验室”（G-Lab）正面向全球招募AI科学家，旨在推动AI基础科学研究，开发新型算法模型，促进AI在金融领域的落地应用。

　　这一趋势并非孤例。据统计，春节后，国内已有九坤投资、宽德投资、蒙玺投资、鸣石基金等多家头部量化机构公开宣布加码AI研发，或发布相关创新科研成果。同时，随着Deepseek的持续火爆，量化投资的“AI属性”日益受到关注。

　　鸣石基金创始人袁宇透露，该机构早在2021年便成立了AI实验室，2022年启动的超算中心两期建设累计投入已达“亿元级”。

　　类似地，九坤投资等头部量化机构也早已布局AI基础设施，近年来陆续设立多个实验室，覆盖数据清洗、算法迭代、算力优化等全链条研发，为量化投资提供全方位的技术支持。

　　当前，头部量化机构对AI的投入已从早期的局部尝试转向长期体系化建设，算力、数据等基础设施的“重资产投入”成为标配。

　　现实需求与战略决心

　　头部量化机构为何集体押注AI？这主要源于短中期提升投资效率的现实需求以及长期参与AI产业发展的战略决心。

　　随着量化投资竞争的加剧，传统策略同质化严重，量化机构普遍面临策略失效周期缩短、超额收益衰减的压力。AI技术的引入，被视为破解困局的关键。

　　第三方机构格上基金研究员关晓敏表示，利用人工智能开发因子、为因子赋予权重已成为量化投资的普遍做法。随着算力水平的提升，人工智能在量化投资中的应用越来越广泛。

　　此外，部分头部量化机构正试图从技术供应商角色切入更广阔的AI产业，为AI产业的发展贡献新的力量。

　　前行道路充满挑战

　　尽管头部量化机构在AI领域具有独特优势，但前行的道路并不平坦。

　　量化投资本身面对的是一个复杂的金融生态系统，需要考虑海量数据、各类复杂影响因素、技术安全性和市场环境变化等问题。因此，持续的资金、资源和精力投入，以及研发积累与实际产出之间的不确定性，都是量化机构需要面对的挑战。

　　从科技研发的收益导向来看，AI更多是一种工具，并不能真正替代投资。量化机构在这一领域加大布局，需要看相关机构如何应用AI来实现自己的策略。

　　同时，AI人才的争夺战已进入白热化阶段。部分头部量化机构为一流AI专家开出的年薪超过200万元，与互联网大厂、头部科创企业、科研机构展开激烈竞争。

　　有业内人士预测，未来几年可能出现一系列新的行业变革。基于深度强化学习、多模态大模型等维度的新一代量化策略可能逐步成熟，为头部量化机构带来更多AI技术创新机会。

（文章来源：中国证券报）