在全球资本重新评估中国科技投资价值的背景下，DeepSeek的崛起无疑为这一趋势注入了新的活力。与此同时，国内量化私募行业对人工智能的前瞻性战略布局也逐渐显现，成为推动金融科技发展的重要力量。
近期，多家量化私募巨头纷纷加码人工智能研发。百亿级量化机构宽德投资旗下的WILL智能学习实验室启动了大规模人才招聘计划。几乎同时，另一家近百亿规模的量化私募蒙玺投资也高调上线了AI Lab，并公开招募机器学习实习生团队，喊出了“成为改变世界的因子”的口号，充分展现其在AI领域的雄心壮志。这些举动并非孤例，而是量化私募行业整体拥抱人工智能的缩影。
事实上，量化私募与机器学习、深度学习等技术的融合早已开始，并且已经取得了显著的成果。作为金融市场中较早将人工智能技术成功应用的行业之一，量化私募正在利用AI技术不断优化投资策略、提升交易效率。 幻方、九坤投资、明汯投资等头部量化私募很早就设立了专门的实验室或北美投研中心，积极探索AI技术在量化投资中的应用。即使像黑翼资产、磐松资产这样没有成立专门AI实验室的机构，也将AI技术深度融入到公司的投资流程中，使其成为投资决策的关键支撑。
深度学习等人工智能技术在量化投资的日常研究中被广泛应用，主要用于挖掘和分析影响市场走势的因子。 量化私募较早地接触并深入理解人工智能技术，并且为了满足自身对算力的需求，投入了大量的芯片资源，聚集了一批顶尖的科技人才。 这种环境和资源积累为纯粹技术型大模型的培育提供了坚实的基础，也为中国人工智能产业的未来发展提供了新的可能性。
DeepSeek将自身定位为一家专注于技术创新和社区贡献的小公司，致力于实现通用人工智能（AGI）。其通过开源的方式推动科技社区的进步，短期内没有商业化和融资的考虑。业界人士普遍认为，相较于大型企业，量化私募团队规模相对较小，决策更加敏捷高效，并且由于没有短期融资压力，这使得具有量化背景的人工智能公司能够更加专注于技术研发，从而走得更远。此外，量化私募在金融数据处理和建模方面的经验积累，也为人工智能模型的训练和优化提供了独特优势。
蒙玺投资在合肥成立AI Lab实验室，是其在人工智能领域的重要战略布局。虽然合肥相对于上海而言，高校资源相对集中度稍逊，但蒙玺投资创始人李骧是安徽人，毕业于中国科学技术大学，将实验室设在合肥既是希望能优先接触到中科大的优秀学生，也包含着回馈母校的深厚情怀。据悉，AI Lab实验室主要招聘机器学习研究员，要求候选人具备扎实的AI技术功底，并有Kaggle等各类竞赛获奖经历。
同样，400亿规模的量化巨头宽德投资旗下的WILL智能学习实验室也启动了人才招聘。WILL实验室的发展路径与DeepSeek有相似之处，同样专注于科研领域的超级科技助手，起步于量化但不局限于金融场景。宽德投资在AI技术积累和发展规划上，已经构建了完整的AI基础设施和数据处理能力，为AI研发提供了坚实保障。
除蒙玺投资和宽德投资之外，九坤投资和明汯投资等头部量化私募也在AI领域积极布局。九坤投资与微软亚洲研究院合作，复现了DeepSeek-R1模型，并在强化学习领域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，旨在为A股选股模型提供世界前沿的技术支持。值得一提的是，明汯投资还拥有自有高性能计算集群，其AI算力位居世界超算排名TOP500榜单。
在人才招募方面，百亿私募黑翼资产早在2017年就开始布局人工智能领域，并组建了AI算法团队。黑翼资产更倾向于招聘那些深刻理解机器学习、深度学习技术，并且对技术充满热爱和好奇心的AI人才。磐松资产表示，量化行业集中招募深度学习等人工智能人才的原因主要有三点：一是数据维度与复杂度的增长；二是市场博弈的深化对策略适应力的要求提高；三是技术壁垒的竞争上升至战略层面。可以说，AI人才已经成为量化私募机构的核心竞争力之一。
尽管海外对冲基金在顶尖人才争夺战中具有一定的优势，但本土化机构仍然具备较强的吸引力。本土化的机构能够更深刻地理解A股市场的投资逻辑，并在数据样本的长期积累和敏感性训练上具有天然优势。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。此外，本土化的私募机构可以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，进一步增强对顶尖人才的吸引力，从而在人工智能的浪潮中占据有利位置，推动中国量化投资行业的持续发展和创新。
