量化的“AlphaGo時刻”：AI重寫全球資本市場的游戲規則

量化投資正在發生一場底層邏輯的變革。

過去三十年，多因子模型一直是行業的主流框架。在這個框架下，從手工挖因子到機器學習、深度學習，各種技術路線持續迭代，推動量化行業不斷發展。但隨著參與者的增加和有效因子的持續消耗，多因子策略的紅海競爭越來越明顯。

當舊地圖難以找到新大陸，量化投資需要一條新路，AI顯然是一個確定的方向。如果說2016年AlphaGo打敗李世石是AI第一次讓人類感到震撼，那十年后的今天，AI正在量化投資領域做出同樣級別的改變。

高盈量化是這條路上走得比較早的機構之一。它的探索和實踐，給外界觀察這場變革提供了一個價值樣本。

量化之變：從多因子到AI原生

多因子體系發展了幾十年。從早期研究員手工構造因子，到后來的遺傳算法、機器學習、深度學習、強化學習，技術路線一直在迭代，推動量化策略持續演進。

這些技術路線解決的核心問題，是“怎么更高效地找到有效因子”。比如，遺傳算法可以自動組合生成新的因子，機器學習能從海量數據中挖掘出人難以發現的模式，深度學習能夠處理更復雜的非線性關系。但它們解決的都是“挖因子”這個環節的效率問題——讓機器替代人去挖，而不是讓機器替代“挖因子”這個動作本身。

無論用什么技術路線挖因子，多因子策略的基本框架始終沒變：市場信息需要先被加工成特定的因子形式，然后才能輸入模型。模型本身不“理解”市場，它只是按照人定義好的規則去執行。規則是固定的，而市場的復雜程度遠超任何一套預設規則能處理的范圍。這是多因子體系自身的局限。

AI原生的思路跳出了這個框架。它不再從因子出發，而是直接讀逐筆成交、訂單簿、新聞等原始數據。兩者之間最本質的差異在于“信息如何處理”——多因子策略先把信息壓縮成幾個指標，再輸入模型，這個過程會丟失大量信息。而AI模型直接面對原始數據，自己理解市場信息，自主做出判斷。這意味著它不再依賴人預先設定的規則，能捕捉到更多信號，判斷也更準確。

這種差異帶來的影響不止于輸入端，策略的迭代方式也在隨之改變。多因子體系下的模型上線后是靜態的，需要持續跟進調整。而AI在模擬市場環境中自己試錯，在與市場的持續互動中不斷進化。多因子體系解決的是“怎么把因子挖得更準”，AI原生解決的是“能不能不靠因子做策略”。

整個投研體系的運轉方式也因此發生變化。AI不再是被調用的工具，而是整個系統的底層。過去投研的核心工作是找因子、驗因子，現在這些工作越來越多地由AI原生架構承擔，研究的重心也在轉移。

高盈量化是這波變化中走得比較早的機構之一。2024年，當行業還在多因子體系中繼續深挖時，高盈就已經決定向AI原生高頻交易架構全面轉型，這讓它成為這個新范式最早的探索者之一。它持有香港SFC的9號牌照，業務覆蓋國際期貨、港股、美股、日股、新加坡、歐洲等市場，截至2026年6月管理規模突破32億美元。

它跟很多量化機構不一樣的地方在于，它不僅僅把AI當成工具，而是從2024年開始就把AI大模型和高頻量化結合在一起，從信號生成到交易執行全鏈條都用AI驅動。2025年，它的二號基金在HFM亞太對沖基金獎上獲得“年度新基金獎”，與貝萊德、英仕曼等全球頂尖機構同臺。截至2026年5月，該基金的Class M份額近三年收益222.94%，在全球近萬家對沖基金中排名第二。

這些排名和獎項說明的不是某一項技術指標領先，而是它那套從底層芯片到上層策略全鏈路自研的體系，在實盤中經得起檢驗。

解鎖高盈量化的AI密碼

AI量化的大方向已經清晰，但在高頻交易這個場景里，對低延遲的極致要求仍然是AI應用的核心挑戰。

高頻交易對速度的要求是微秒級的。一筆訂單從發出到成交，每多一微秒都可能錯失機會。而AI決策天然有延遲，哪怕優化到極致也需要1到5毫秒，兩者之間差了三個數量級。

讓AI簡單加入到交易決策流程中，結果往往是交易執行被迫降速。所以行業里常用的做法是二選一：要么AI模型僅應用于中低頻策略決策流程中，要么AI只做輔助分析，不參與高頻策略決策執行，讓AI真正站在高頻交易競爭舞臺的中央，成為負責決策執行的大腦，極少有人認為能夠做到。

高盈量化的做法是通過FPGA和GPU構建低延遲交易系統，把速度先提上去。有了低延遲的支撐，微秒級的交易執行更容易跑起來。

在微秒級架構中，極速執行由FPGA芯片全權負責，不經過軟件推理棧。逐筆行情從進入到訂單發出，都在硬件電路里完成。大模型不參與逐筆下單、不阻塞交易流程，而是以異步旁路的方式運行，負責更高時間尺度上的工作，比如策略參數調優、市場狀態識別、風控復核，還有事后的復盤歸因。

FPGA芯片負責“開槍”，大模型負責“瞄準和校準”，各司其職，互不干擾。即使大模型需要1到5毫秒的推理時間，也不會拖累主交易鏈路。高盈量化把關鍵路徑的延遲壓到了3微秒以內，比行業平均快了將近10倍。

芯片把速度提上去了，但快不等于準。傳統量化策略的“準”建立在統計相關性上，市場一變就容易失效，這是因子模型天然的短板。

高盈量化的算法框架是讓大模型直接參與決策。在端到端框架中，大模型不只看數據之間的相關性，而是理解事件與行情之間的因果鏈條，比如一個政策出臺、一條新聞發布。它判斷的是“這件事會怎么傳導、影響誰”，而不是“歷史上類似情況漲了還是跌了”。

同時，多智能體框架會動態評估不同子智能體的決策質量，而不是簡單加權。表現好的權重上升，表現差的自動調低，這是一個持續修正的過程。

這套邏輯的核心判斷是：不是給舊系統貼一層AI，而是以AI為中心重新設計整套架構。

判斷再準，也得落實在交易執行上。算法給出了指令，能不能在最短時間內送達交易所，這道關卡的答案在云上。

高頻交易對物理距離極其敏感。光速每毫秒只能跑300公里，服務器離交易所越遠，物理延遲就越無法逾越。高盈量化的做法是把服務器直接托管在交易所的數據中心里。紐約、芝加哥、倫敦、東京、新加坡、悉尼、香港、深圳，八個主要交易所的數據中心都有高盈量化的服務器。

但光托管服務器還不夠。高盈量化搭建了一套混合云架構，私有集群保障核心交易的低延遲，公有云負責算力彈性擴容。云原生平臺統一調度全球八個數據中心的服務器集群，哪個市場開盤，算力就調度到哪里。這套架構的核心價值在于：高盈量化的交易系統始終跑在離交易所最近的地方。

芯片解決快、算法解決準、云解決部署近。三層加在一起，高盈量化更有效地解決了行業長期以來的“兩難”問題。

AI量化的下一程：趨勢、壁壘與成長性

技術路徑跑通了，但技術競爭只是第一回合，行業的變量遠不止于此。三個趨勢正在重塑競爭格局，真正的分水嶺還在后面。

第一個趨勢，AI正在從差異化優勢變成行業標配。業內一個普遍的判斷是，AI已經滲透到量化全鏈條，從非結構化數據處理到組合優化再到交易執行，到處都有AI的影子。當大部分機構都在用AI的時候，競爭焦點就從“用不用AI”變成了“誰把AI用得更好”。

第二個趨勢，算力競賽在加速。模型越大對算力的要求越高，硬件越強能跑的模型越復雜。這個循環越轉越快，已經不是單個機構能獨立完成的事，需要人才、算力、數據、工程能力的系統性投入。

第三個趨勢，策略正在從單頻段走向多頻段融合。過去量化機構靠一兩個高頻信號就能賺錢，現在這條路越走越窄，淺層信號已經被充分開發。未來的超額收益需要融合不同時間尺度的信號——微秒級的訂單流、毫秒級的價差、秒級的新聞信息，疊加在一起才能形成穩定的收益。這對機構的架構能力提出了更高要求。

趨勢對所有人開放，能抓住趨勢的機構必須有自己的護城河。

高盈量化的第一道護城河是時間窗口。2024年行業普遍覺得大模型跟高頻交易結合不現實，高盈量化的判斷正好相反。它在AI人才、算力、數據上持續投，等同行開始轉向的時候，它已經從技術驗證跑到了實盤部署。這種先發優勢，后來者很難在短期內追上。

第二道護城河是產學研生態。量化行業最大的瓶頸不是資金，是人和研究深度。高盈量化把前端研究放到高校里去，跟清華、港理工這些學校聯合攻關，學術成果雙向流動。產業端跟中科聞歌簽了戰略合作，一起搭金融AI基礎設施。中科聞歌由中科院自動化所孵化，2026年6月剛在港交所上市，也被稱為“決策大模型第一股”。別人還在拼單點技術，高盈量化已經在搭一個連接學術和產業的完整生態。

第三道護城河是全鏈路自研。從FPGA芯片到算法框架到云部署，全部由高盈量化自主研發。拿來主義可以快速上線，但無法形成真正的壁壘。全鏈路自研意味著每一層的優化空間都掌握在自己手中，競爭對手很難通過采購同樣的技術來復制高盈量化的能力。

除了技術上的自研，高盈量化在經營節奏上也保持克制。量化策略的容量天然有上限，超出容量的規模只會攤薄收益，最終損害客戶利益。所以它寧可慢一點，也要等策略容量跟上。這不是姿態，是對市場規律的尊重。AI端到端高頻交易架構2025年底研發上線后，高盈并沒有急于推向市場，而是選擇在2026年使用自有資金，在全球各個股票和期貨市場進行充分的實盤驗證。只有真正把客戶利益放在第一位的公司，才能真正贏得他們的長期信任。在資產管理這個行業，活得久比長得快重要。

護城河決定了誰能留下來，行業空間決定了留下來的選手能長多大。

全球AI量化還在擴容，成熟市場基本完成了量化普及，新興市場還在早期，中間的差距就是空間。高盈量化已經覆蓋了國際期貨、港股、美股、日股、新加坡、歐洲這些市場，技術路徑在實盤里被驗證過。AI量化在全球的滲透還在加速，已經跑通的策略框架可以往更多市場復制。它的成長不依賴某一個市場，而是來自全球AI量化趨勢里的多重卡位。

量化投資的核心競爭力正在轉移，從誰的因子庫更大，變成誰的AI進化更快。AI正在重新搭建金融世界的底層系統，從數據處理到策略執行，整條價值鏈都在被改寫。

高盈量化這條路走下來，說明了一個道理：真正的競爭力，來自對軟硬件全鏈路的自研、對前沿技術的持續投入，以及對金融邏輯本身的理解深度。當量化從“人找規律”走向“算法進化”，那些敢于在技術上下重注的機構，才有可能定義下一個階段的標準