文章核心观点 - 头部量化私募正加速布局人工智能，从技术研发、人才储备到组织升级，推动AI从辅助工具向核心生产力转型，行业竞争正从“资金比拼”进入“科技比拼”的新阶段 [1] - 量化投资的数据驱动特性与AI高度契合，使其成为AI技术落地的天然“试验田”，头部机构正通过AI布局开辟新的增长曲线，并可能转型为“AI原生科技企业” [3][6][7] 量化私募的AI战略与产品发布 - 喜岳投资：发布“阿波罗Apollo AI企业多智能体系统”，旨在通过统一平台、多智能体协作，将AI从对话工具转变为融入业务流程的“实干伙伴”，推动AI在企业内部规模化落地 [2] - 幻方量化：于2025年1月推出开源模型DeepSeek R1，在数学、代码、自然语言推理等任务上展现出强劲性能 [4] - 九坤投资：旗下至知创新研究院于2026年1月1日发布新一代开源代码大模型IQuest-Coder系列，在自主性软件工程、竞赛编程等维度上成为当前开源模型中的性能领先者 [4] - 念空科技：于2025年5月联合上海交通大学计算机学院提出一种全新的大模型训练框架，并将相关论文投向神经信息处理系统大会 [4] 量化私募的AI能力建设 - 人才储备：鸣石基金旗下创世纪AI实验室（G-Lab）于2025年3月面向全球招募AI科学家，以推动基础科学研究与金融领域应用落地 [5] - 算力基础设施：鸣石基金自2022年起启动“星座计划”建设超级计算设施，已先后投入运行超算一期“仙女座”和二期“英仙座”，为AI研究提供强大算力支持 [5] - 行业基础：量化私募团队普遍拥有数理、计算机与金融复合人才，深耕数据建模与算法研发，兼具充足算力与海量金融数据资源，决策高效且模型迭代闭环快，非常适合发展AI [6] 行业发展趋势与竞争格局演变 - 发展驱动力：量化行业与AI技术发展深度共鸣，行业竞争加剧推动机构加大AI投入，核心竞争力正逐渐转向模型与算法的迭代速度 [1][6] - 战略转型：头部量化私募正试图从“用AI赚钱”向“靠AI本身赚钱”转型，通过开源模型、技术输出等方式开辟新的增长曲线 [4][6] - 未来展望：量化私募有望转型为“AI原生科技企业”，既深耕量化投研场景，又向外溢出技术能力，为金融行业的数字化转型注入新动力 [7]