在全球金融科技领域，量化对冲基金向来以低调且强大的姿态存在，它们如同隐秘而高效的“猎手”，在金融市场中精准捕捉机会。凭借数学模型与海量数据，这些基金在毫秒级的交易中构建起坚固的技术壁垒。在中国，幻方、九坤、宽德等头部量化私募机构，不仅管理着超600亿元的庞大资金，更在算法与算力的激烈竞争中，将金融工程的精细化程度推向新高度。
随着人工智能技术的迅猛发展，这三家站在资金与技术巅峰的机构，不约而同地将目光投向了更具挑战性的领域——大模型。资事堂调研发现，这三家量化巨头并非简单跟风跨界，而是基于各自战略定位，展开了一场各具特色的技术突围。
幻方旗下的深度求索（DeepSeek）以“通用人工智能（AGI）”为核心目标，试图打造一个具备人类般通用推理能力的“全能天才”。与传统局限于单一任务的“弱AI”不同，AGI追求的是跨领域迁移能力——既能分析股市走势，又能推导物理公式，甚至自主编写复杂软件。这种技术理想主义在DeepSeek的人才招募中体现得尤为明显：其招聘启事明确拒绝“工具人”，转而寻找对复杂系统底层逻辑充满好奇、能独立思考技术路径的“本质探索者”。近一年来，DeepSeek团队在长文本处理、训练稳定性等大模型基础架构领域发表多篇创新论文，核心作者均为幻方实控人梁文锋，旨在降低训练成本、提升推理效率。
九坤投资则选择了一条截然不同的路径——聚焦垂直领域深度应用。作为中国量化投资行业的标杆机构，九坤早在2017年管理规模便突破50亿元，奠定“北九坤、南幻方”的行业格局。面对AI浪潮，九坤于2025年成立“至知创新研究院”，但并未追逐通用大模型，而是专注于代码编写、医疗诊断等特定场景。2026年开年，该研究院开源了一款代码大语言模型，可自动完成编程、修bug、解释代码等任务。其正在攻关的三大课题包括：提升模型处理复杂数据的效率、赋予模型自主规划任务的能力，以及开发通用医学视觉推理的多模态模型。九坤的策略是通过垂直领域突破，为AGI的规模化落地积累经验。
宽德投资则将目光投向科学前沿，试图打造一个服务于科研创新的“超级助手”。2023年，在A股市场低迷的背景下，宽德凭借优异业绩逆势突破百亿规模，成为当年私募圈“募资王”。2025年，宽德成立智能学习实验室，明确提出“超级科技助手（ASI for Sci-Tech）”战略。与DeepSeek的宏大叙事和九坤的垂直深耕不同，宽德的目标是直接加速人类对自然规律的认知突破。其招聘的AI研究员需涵盖预训练、后训练、数据评估等四大方向，专注于开发下一代AI模型与算法。宽德的布局凸显了其对B端科研与工业场景的重视，既符合量化机构对数据严谨性的要求，也为庞大资金找到了长期技术出口。
三家量化巨头的不同选择，折射出中国AI产业多元化的落地路径：是追求构建全知全能的“神”，还是培育各擅胜场的“匠”？答案或许就藏在这三家机构的战略抉择中。从证券市场的“捕猎者”到智能时代的“探索者”，量化私募的转型正在重新定义AI技术的边界。
