半数华人、3位亿万富翁：这张十年前的量化实习生合照，藏着 AI 时代的新贵版图

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文章摘要

近年来，具有量化交易背景的人才正迅速崛起，成为人工智能领域的中坚力量。从华尔街到硅谷，众多高估值AI独角兽企业的创始人或核心高管，多拥有量化高频交易或顶级学科竞赛背景。AI行业的主导权正在从传统的学术权威向具备极强工程实践能力的系统型人才过渡。 这批人才精通数学与算法，擅长将复杂的智能系统转化为可运行、可验证且具备成本效益的工程机器，被称为AI时代的“PayPal黑帮”。

在中国市场，幻方量化孵化的DeepSeek为这一趋势提供了典型印证。DeepSeek的成功本质上是量化思维模式的胜利，其核心在于对算力基建的前置投入以及对成本控制的极致追求。通过自建超算中心和优化工程效率，DeepSeek在模型训练和API调用成本上实现大幅领先，展现了量化背景在资源调度上的独特优势。这种将效率做到极致并以此确立市场竞争力的策略，正是量化交易思维在AI领域的成功迁移。

量化交易与大模型研发在底层逻辑上具有高度一致性。两者均是在高度不确定的环境中，利用模型、数据和系统进行连续决策，并必须严格遵守延迟、吞吐和风控等系统约束。 随着AI竞争从单纯的模型参数比拼转向复杂系统的工程落地，市场对人才的需求发生深刻变化。企业愈发看重在真实环境中稳定、低成本运行模型的能力，使得量化工程师在压榨硬件性能、优化系统延迟方面的经验变得极具价值。

与此同时，AI领域的人才摇篮正经历隐秘的更迭。过去以顶尖实验室和学术研究为主导的人才培养模式，已逐渐无法完全满足大模型时代对工程执行力和快速试错能力的需求。AI竞争已演变为一场复杂系统竞赛，新一代AI权力网络正加速从量化交易机构、顶级竞赛体系和开源社区中孕育而生。 这种在不完整信息下决策、将资源效率视为硬约束的特质，正成为推动行业迈向下一阶段的核心动力。