量化机构进军大模型领域 - 量化巨头九坤携手微软团队成功复现DeepSeek-R1，并发现语言混合会显著降低推理能力等问题 [1] - 另一量化巨头宽德在2月24日发布智能学习实验室人才招聘通知，宣布实验室将向人工智能领域发展 [2] - 量化机构进入大模型领域的原因包括其已有算法基础和高性能芯片储备 [5][6] 量化机构的技术与资源储备 - 九坤内部设有三大实验室（Data Lab、AI Lab、水滴实验室）和一个外部联合实验室（九坤—IDEA联合实验室），具备算法支持能力 [5] - 幻方量化拥有超过1万张A100芯片储备，与国内头部互联网大厂相当 [7][8] - 九坤同样囤积高性能芯片，其创始人王琛曾出现在英伟达CEO黄仁勋的活动中，凸显算力对量化公司的重要性 [9][10][11] 行业竞争与市场动态 - 大模型领域此前以清华系为主导，投资人倾向于在清华周边寻找类似项目 [3] - 量化机构尝试复制梁文锋的成功路径，但技术创新难以复制，大模型六虎仍在融资和降成本中挣扎 [13] - 一级市场存在FOMO（害怕错过投资机会）现象，机构担心错过估值较低的竞争者 [14][15] 量化机构的地域分布与行业影响 - 九坤总部位于北京，缓解了北京在量化领域被杭州压制的局面 [18] - 量化机构进入大模型领域仍处于早期阶段，未来需关注大模型与行业结合的产品化能力 [16][17]