TL;DR：
当华尔街的同行们还在为基准利率纠结时，中国的量化私募巨头们正完成从“市场猎人”到“硅基造物主”的身份跃迁。幻方、九坤与宽德在AI大模型上的分歧，预示了人工智能商业化的三种终局：通用全才的宏大叙事、垂直专才的精耕细作，以及科研助手的认知突破。
在全球金融市场的生态位中，量化对冲基金向来以其“隐秘而强悍”的掠食者形象示人。他们是躲在数学模型后的冷酷算法，在毫秒级的博弈中收割波动的剩余价值。然而，在中国这个全球最具活力的量化实验场，这场“算力军备竞赛”的硝烟正从证券交易所蔓延至通往通用人工智能（AGI）的朝圣之路。如果说数据是数字时代的石油，那么这些量化大厂曾是最高效的采油机；现在，他们正试图亲手打造驱动文明的内燃机。
幻方、九坤、宽德——这些名字在A股市场足以令散户侧目、令同行心惊。如今，他们正不约而同地从金融工程的巅峰纵身一跃，扎进大模型的深海。但这并非一场同质化的盲目跟风，而是一次殊途同归的战略突围：有人试图复刻普罗米修斯的火种，有人则在打磨瑞士军刀般的精密工具。
幻方的“全能神”梦想
在所有的量化玩家中，幻方旗下的深度求索（DeepSeek）无疑是最具技术理想主义色彩的异类。当大多数AI初创公司还在通过“投靠”大厂来换取云端入场券时，DeepSeek却凭借幻方多年积累的算力家底，在硅谷的铁幕下撕开了一道裂缝。1 其近期发布的DeepSeek-V3模型，以不到Llama-3十分之一的训练成本，在性能上直逼GPT-4o，这让前谷歌CEO埃里克·施密特（Eric Schmidt）也不禁感叹中国追赶的速度之快。1
DeepSeek的野望极其直白：打造一个“全能天才”。2 这种对AGI的执着，本质上是试图绕过特定任务的繁杂，去捕捉智能的“底层逻辑”。在幻方实控人梁文锋看来，大模型与量化投资并无直接因果，但两者共享同一种对复杂系统底层运作机制的痴迷。1 幻方从早期的“萤火一号”到拥有万张显卡的算力集群，其演进路径完美诠释了：在通往神坛的路上，算力不是万能的，但没有算力是万万不能的。
垂直领域的“精密匠人”
相比之下，九坤投资的步履则显得更为务实。九坤在2025年成立的“至知创新研究院”，选择了一条“工匠式”的路径：深耕垂直领域。2 他们不急于与OpenAI在通用对话上肉搏，而是将触角伸向了代码编写、医疗诊断等“深水区”。
九坤的逻辑反映了典型的商业实用主义：与其构建一个可能偶尔胡言乱语的“全知之神”，不如培育一群各擅胜场的“超级专家”。2 其开源的代码大模型不仅是程序员的助手，更是对AGI规模化落地的一种基石铺设。这种策略在当前的资本环境下更具韧性——在AGI的终极价值变现之前，解决医疗影像分析或自动化编程的效率问题，显然拥有更清晰的现金流前景。3
科研前沿的“超级向导”
而作为2023年证券私募圈的“募资王”，宽德投资则锁定了另一条差异化赛道：AI for Science。2 宽德智能学习实验室提出的“超级科技助手（ASI for Sci-Tech）”，旨在加速人类对自然规律的认知突破。
这不仅仅是跨界，更是一场认知的杠杆游戏。宽德试图将量化投资中严谨的数据处理与逻辑推演能力，转化为探索未知科学疆域的工业级研发力。2 这种布局瞄准的是B端的科研与工业场景，试图在人类知识的边缘处，安插一个永远不会疲倦的数字探索者。4 这种战略意图清晰且深远：如果能掌握解开科学未知领域的密码，那么其技术复利将远超任何一份量化业绩报表。
结语：猎人、神明与未来
这场由量化巨头引领的AI进化录，带给市场的不仅是算力的震撼，更是对AI终极价值的追问。人工智能究竟应该是全知全能的“神”，还是效率卓越的“匠”？
对这些曾经的“猎人”而言，转型并非偶然。量化投资本身就是一场关于数据、概率与模型的游戏，与大模型的底层基因高度契合。然而，监管的紧缩与策略趋同的压力，让这些坐拥巨额现金流的技术天才们意识到，仅仅在二级市场“收割”alpha已经不够了。4 他们正在用管理费和分红喂养出的硅基大脑，反哺中国AI产业的底层创新。
最终，谁能在这场估值与逻辑的博弈中胜出，取决于谁能率先跨越从“实验室模型”到“商业化闭环”的惊险一跃。在这场博弈中，没有回望，只有更快的迭代与更深邃的洞察。