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量化私募巨头纷纷布局AI大模型，相关私募人才招聘活跃，DeepSeek的崛起推动了这一趋势，9家私募计划开展AI模型研究。
线索：
量化私募在资金实力、算力资源和人才储备方面具备优势，使其进入AI大模型领域具备潜力。不过，成功并非易事，还需面对大规模模型训练的高成本和技术挑战。
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投资者李萌早已注意到量化私募领军者幻方量化正在研究大模型，但直到DeepSeek走红之后，才意识到量化私募也能开发如此优质的大模型。自DeepSeek取得成功后，多家头部量化私募表示要强化在AI领域的投资布局，例如蒙玺投资、宽德私募和鸣石私募都在招聘AI Lab人才。
蒙玺投资推出了全新的AI Lab，宽德私募的宽德智能学习实验室则开始广泛探索AI应用，而鸣石私募的G-Lab自2021年成立以来，在2025年进一步扩展算力以开展更多AI项目。
九坤投资与微软团队成功复现了DeepSeek-R1，发现了与推理性能相关的新问题，这一成果为量化私募的AI研究提供了更多信心。
尽管量化私募可能打造出类似DeepSeek的大模型，尚艺投资总经理王峥指出，技术上是可行的。持续的资金投入和技术型人才使得这些机构能够支持AI大模型的训练。业内人士认为，量化私募与科技公司在人才储备和算力基础设施方面具有许多共性。
量化私募多年来吸引较多数学、计算机等背景的人才，这些人才正好适用于AI模型研发。而在算力资源上，量化私募通过高性能计算、数据中心的建设，能够满足大规模数据处理的需要。
然而，他们面临挑战。尽管量化私募有一定的基础，复现DeepSeek的技术的难度和高昂的成本都是重大挑战。训练大型AI模型不仅需要丰富的数据和精湛的算法调优，还需要长期的成本投入。因此，尽管量化私募在AI领域的动作频繁，但目前尚无其他私募团队明确表示要研发类似DeepSeek的大模型。
量化私募在数据广度上相对有限，其数据主要集中在金融领域，而大模型训练需要多样化的数据。量化私募需要平衡投资与收益，避免陷入长周期的技术驱动投入。
发布时间：
2025-03-17 11:22:06
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