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。
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