幻方量化：从量化交易到AGI，价格屠夫的野心
元描述： 幻方量化，一家量化交易巨头，为何跨界AI，并以“价格屠夫”之姿搅动大模型市场？本文深度解析幻方量化进军AGI的战略布局，探讨其在量化交易领域的表现，并分析其未来发展方向。
引言： 量化交易巨头幻方量化，近年来在AI领域动作频频，其推出的DeepSeek大模型以极具竞争力的价格，引发了大模型市场的价格战，被业内称为“价格屠夫”。 幻方量化的跨界之举，不仅展现了其对AI领域的雄心壮志，也引发了外界对于其未来发展方向的诸多猜测。 究竟是战略调整还是另有深意？ 幻方量化在AI领域的布局又将如何影响其核心业务——量化交易？ 本文将深入探讨幻方量化的AI战略，以及其在量化交易领域的最新进展，揭开其背后的故事。
幻方量化：从量化交易到AGI
幻方量化，创立于2015年，是国内领先的量化投资机构，凭借着对AI技术的深度应用，在量化交易领域取得了显著的成绩。 然而，这家公司并没有满足于在量化交易领域“称王称霸”，而是将目光投向了更广阔的AGI（人工通用智能）领域。 2023年，幻方量化成立了AI公司深度求索（DeepSeek），并推出了DeepSeek-V2大模型，其在性能上比肩GPT-4 Turbo，但价格却只有GPT-4的百分之一。
DeepSeek：价格屠夫，搅动大模型市场
DeepSeek-V2的出现，犹如一颗重磅炸弹，引爆了国内大模型市场的价格战。 字节、阿里、科大讯飞、腾讯等巨头纷纷跟进，宣布了降价策略，国内大模型厂商迎来对B端和C端的全面降价甚至免费。
DeepSeek在价格上的“血拼”背后，是幻方量化对AI领域的雄心壮志。 其依托于自身强大的资金实力和技术积累，以及“萤火超算”万卡级别的算力支持，在AI领域投入巨资，打造了性能强劲、价格亲民的大模型。
DeepSeek的优势与创新
DeepSeek-V2之所以能够以如此低廉的价格，提供媲美GPT-4 Turbo的性能，在于其独特的技术架构。
- MLA（Multi-head Latent Attention）架构： DeepSeek-V2摒弃了主流的“类LLaMA的Dense结构”和“类Mistral的Sparse结构”，创新性地提出了MLA架构，大幅减少了计算量和推理显存。
- 自研Sparse结构DeepSeekMoE： DeepSeek进一步将计算量降低到极致，将两者结合最终实现了模型性能跨级别的提升。
价格战的意义
大模型市场价格战的爆发，对于整个行业而言具有重要的意义：
- 加速AIGC应用开发： 模型使用成本的降低，吸引了更多开发者和企业的入局，加速了AIGC应用的开发节奏与商业化进程。
- 推动AI应用普惠化： 价格走低大幅降低了应用的推理成本与用户的使用门槛，促使AIGC应用规模化推广与普惠化落地。
幻方量化的AGI探索之路
幻方量化进军AGI领域的背后，是其对未来科技发展趋势的敏锐洞察。
- 语言大模型是通往AGI的必经之路： 幻方量化认为，语言大模型具备了AGI的某些特征，是探索AGI的起点。
- 专注于大模型基础研究： 幻方量化目前不会过早地设计基于模型的应用，而是专注于大模型的基础研究，力求打造更强大的AGI模型。
幻方量化的量化交易业务：坚守核心，不断优化
尽管跨界到了AI领域，量化交易依旧是幻方量化的核心业务。
- 持续保持领先优势： 幻方量化在2023年逆势实现正收益，其管理规模也稳居行业第一梯队。
- 不断优化策略模型： 幻方量化在2024年上半年遭遇了业绩回撤，但公司及时收紧风控，并持续进行模型优化，以应对市场变化。
关于量化交易的争议
市场上对于量化交易存在一些争议，例如“市场高开低走，是量化高抛低吸；市场上涨或下跌，则是量化追涨杀跌”。
- 量化交易的本质： 量化交易本质上是利用数据和模型进行理性投资，其主要作用是抑制市场波动，提高市场定价效率。
- 专业参与者的作用： 量化参与者更倾向于逢低买入、逢高卖出，而不是追涨杀跌，其专业程度普遍比较高，能够更快速地推动市场到达新的平衡位置。
量化交易的未来
量化交易的未来发展，离不开对更高算力、更精细化的模型和更强的投研团队的投入。
- 数据是关键： 高质量的数据是量化模型训练的基础，未来需要更加重视数据的收集、清洗和分析。
- 模型迭代： 随着AI技术的不断发展，量化模型需要不断迭代升级，以适应市场变化。
- 人才竞争： 量化交易领域的人才竞争日益激烈，需要吸引和培养更多优秀的专业人才。
常见问题解答
1. 幻方量化为何要跨界进入AI领域？
幻方量化认为，AGI是未来科技发展的重要趋势，语言大模型是通往AGI的必经之路，他们希望通过深耕AI领域，为未来发展做好准备。
2. DeepSeek-V2为何能够以如此低廉的价格提供媲美GPT-4 Turbo的性能？
DeepSeek-V2采用了创新的MLA架构和自研Sparse结构DeepSeekMoE，大幅降低了计算量和推理显存，从而实现了低成本、高性能。
3. 大模型市场价格战对行业发展有什么影响？
价格战加速了AIGC应用的开发和商业化进程，并推动了AI应用的普惠化落地。
4. 幻方量化在AI领域的目标是什么？
幻方量化希望打造更强大的AGI模型，并探索其在各个领域的应用潜力。
5. 幻方量化在量化交易领域面临哪些挑战？
幻方量化需要应对市场变化，不断优化策略模型，并吸引和培养更多优秀的专业人才。
6. 量化交易的未来发展趋势是什么？
未来量化交易需要更加重视数据、模型迭代和人才竞争，以保持行业领先地位。
结论
幻方量化进军AI领域，展现了其对未来科技发展趋势的敏锐洞察。 DeepSeek大模型以“价格屠夫”的姿态，搅动了大模型市场，并推动了AI应用的快速发展。 尽管面临着挑战，但幻方量化凭借其强大的资金实力、技术积累和人才优势，有望在AI领域取得更大的成功。 未来，幻方量化将继续深耕AI领域，探索AGI的奥秘，并在量化交易领域保持领先地位，为投资者创造更大的价值。
