在全球金融科技的版圖中，量化對沖基金都是一群隱秘而強悍的“捕獵者”。

他們依托數學模型與海量數據，在毫秒級的交易博弈中構建起極高的技術護城河。

在中國，幻方、九坤、寬德等頭部量化私募，不僅管理著超600億元的龐大資金，更在算法迭代與算力軍備競賽中，將金融工程的精度推向了極致。

但現在隨著AI的快速發展，這三家站在資金與技術雙高峰的大廠們，不約而同地將目光投向了更廣闊的疆域：

大模型！

資事堂調研發現：三家量化大廠并非一次簡單的同質化跨界，而是一場殊途同歸的戰略突圍。

盡管三者皆以“大模型”為名，但其背后的演進邏輯卻大相徑庭：

有的試圖復刻人類智慧的廣度，直指通用人工智能（AGI）的終極形態；

有的選擇深耕垂直領域的深度，致力于成為特定行業的超級專家；

有的則跨越數字與物理的邊界，探索用解開科學未知領域的密碼。

量化大廠憑借對數據的敏銳嗅覺、對復雜系統的建模能力，以及不惜重金投入算力的基因，讓這三種截然不同的路徑都充滿了想象空間。

這場由三大巨頭發起的“大模型進化錄”，正預示著中國AI產業下一階段多元化落地的獨特路徑：

人工智能的終極價值，究竟是構建一個全知全能的“神”，還是培育一群各擅勝場的“匠”？

答案就藏在這三家機構的抉擇之中。

DeepSeek：劍指“全能天才”

在量化私募的版圖中，幻方一直是個獨特的存在，自2018年起在A股江湖聲名鵲起，隨后其凈值曲線成為量化交易“風向標”。

2023年5月，由幻方實控人梁文鋒牽頭、依托幻方量化體系孵化并持續提供資金與算力支持的深度求索（DeepSeek）正式成立。

DeepSeek的目標只有一個：AGI（通用人工智能）。

如今，“AI”這個詞已經被過度泛化，成了科技圈的“萬能標簽”。從客服機器人到自動寫周報的工具，甚至只是給照片加個濾鏡，都被冠以“人工智能”的名號。

但DeepSeek所追求的AGI，與市面上這些泛濫的“弱AI”有著本質的區別。

AGI是要培養一個“全能天才”。它不滿足于在單點任務上刷分，而是追求讓機器擁有像人類一樣通用的推理能力、自主的學習能力和跨領域的遷移能力。簡單說，AGI是“通才”，它能理解世界的底層邏輯，今天能分析股市K線，明天就能推導物理公式，后天能自主編寫復雜的軟件系統。

DeepSeek的選擇，意味著他們不再滿足于做證券市場的“捕獵者”，而是試圖成為智能時代的“造物主”。這種技術理想主義的色彩，在他們近期的人才招募中體現得淋漓盡致。

DeepSeek最新的招聘啟事中，對核心人才需求的描述頗有“區分度”：

“對世界充滿好奇心，這種好奇心會自然延伸到對復雜系統底層運作機制的持續探索······不滿足于被動執行，對通用人工智能（AGI）的技術路徑與發展有著獨立的思考與執著的好奇心······探索高價值Agent應用場景，推動能力落地與持續迭代。”

這段話其實可以這樣通俗解讀：

拒絕“工具人”：他們不要那些只會照著文檔敲代碼的人（即“不滿足于被動執行”）。

尋找“本質探索者”：他們需要那種看到問題，不僅想解決它，更想搞懂它背后“為什么是這樣”的人。

資事堂還觀察到：近一年DeepSeek團隊接連發表多篇底層架構創新論文，梁文鋒均為核心署名作者。這些論文分別從長文本稀疏注意力、訓練穩定性的殘差連接約束、知識與推理分離的條件記憶機制等關鍵方向入手，研究當前大語言模型最核心的基礎架構革新問題，目的是讓大模型訓練更穩、長文本更快、推理更省算力等。

九坤投資：攻克大模型垂直領域的應用

九坤投資是中國第一代量化私募的“指標性”機構，其發展歷程堪稱中國量化投資行業的一個縮影。

早在2017年末，其管理規模便突破50億元大關，成為當時中國規模最大的量化機構，而彼時大部分同行的規模尚在10-20億元之間。

進入2018年，九坤投資繼續乘勢而上，規模迅速擴張，由此奠定了“北九坤、南幻方”的行業格局，近三年市場不時有其規模破千億元大關的說法。

在量化投資領域突飛猛進的同時，九坤投資并未止步。

面對人工智能技術的飛速發展，九坤敏銳地捕捉到AI將為各細分領域帶來的巨大變革。2025年，九坤投資正式發力大模型領域，成立了“至知創新研究院” 。

但與DeepSeek致力于打造“全能型通用大腦”不同，九坤并未選擇去卷通用的“聊天機器人”，而是另辟蹊徑：它更傾向于訓練“專家型”的垂直大模型，不追逐模型什么都懂，而聚焦于代碼編寫、醫療診斷等特定深水區里。

2026年開年第一天，該研究院宣布全新開源一個代碼大語言模型，該模型的功能是能讀懂、能寫、能改代碼的AI助手，幫助程序員自動完成編程、修bug、解釋代碼。

資事堂在至知創新研究院官網頁面發現：他們正在攻關的三個核心課題。（如下圖）

我們借助大語言模型，幫我們“翻譯”三個課題的研究意義（如上圖，從左至右）：

其一，傳統的大模型處理復雜數據時很“吃力”，九坤的研究旨在讓模型變得更高效（計算成本更低）、更“懂”數據中的對稱關系并且能線性擴展處理能力，這相當于打造更強大的“CPU”。

其二，研究如何讓大模型從一個單純能寫代碼的“工具”，進化成一個能自主思考、規劃和執行任務的“智能體”。

其三，邁向通用醫學視覺推理的多模態大語言模型，讓大模型不僅能“看懂”2D、3D的醫學影像，還能“理解”手術視頻等復雜信息，并成為醫生的“超級助手”。

或許，九坤正在給出的答案是：AGI的演進不應是空中樓閣，這家大廠正試圖以開源代碼模型為支點，撬動更多垂直領域的智能化變革，最終為AGI的規模化落地鋪設基石。

寬德投資：瞄準“科研超級人”

2023年，在A股市場整體低迷、募資難度極大的背景下，寬德投資卻逆勢邁過了百億大關，新增規模超百億元，一舉成為當年整個中國證券私募圈的“募資王”。

這一成績的取得，很大程度上得益于其在前一年熊市里跑出的績優業績。

帶著雄厚的資金實力和對技術的敏銳嗅覺，2025年，寬德也正式加入了大模型的戰局。

資事堂觀察到：寬德的大模型定位不僅與DeepSeek追求AGI的宏大敘事不同，而且與嘗試垂直領域的九坤也有本質區別：寬德則是要在“未知”的科學前沿中培養“探索者”，直接加速人類對自然規律的認知突破。

我們來仔細拆解寬德智能學習實驗室的官方表述：

他們要做的，是一個“超級科技助手（ASI for Sci-Tech）”。

根據寬德發布的戰略愿景，其核心邏輯非常清晰：“專注于研發通用性的超級科技助手，追求技術復利與持續性領先。”

通俗來說，寬德實驗室想打造一個專門服務于科學研究和技術創新的超級助手。

寬德在官方渠道的表述中提及“以工業級研發的方式，探索AI能力的上限。”

再如：“面向科學技術領域，持續推進模型能力建設與深度應用探索。”

那么，到底需要什么樣的人來干這件事呢？近期，寬德招聘的核心崗位是AI研究員。

對于這個崗位的要求，官方描述得非常具體：

“專注于開發下一代AI模型與算法，開展大語言模型創新研究并實現規模化落地。涵蓋預訓練、后訓練、數據與評估、智能體系系統四大方向。

從寬德的布局來看，他們似乎找到了一條差異化的賽道：深耕B端的科研與工業場景。

這既符合其作為量化機構對數據和邏輯的嚴謹要求，也為其龐大的資金找到了一個具有長期想象力的技術出口。

至于這個“超級科技助手”能否真的成為科研人員的左膀右臂，我們拭目以待。