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作者|翠鳥資本

梁文鋒的DeepSeek猶如一把利刃，精準地擊穿了華爾街資本的流向。

對于其他量化機構而言，“幻方+DeepSeek”組合令人驚嘆，量化掌門人倍感壓力。

九坤投資作為幻方量化的同行機構，無論是初創(chuàng)、成長、快速擴張階段，均共同分享了量化行業(yè)的繁榮。

現(xiàn)在，當我們提及AI時，中國量化機構呈現(xiàn)出分化趨勢，最頂尖的量化對沖機構面臨哪些挑戰(zhàn)？存在著哪些困難？

作為行業(yè)頂尖機構，九坤投資為我們研究上述問題提供了重要參考對象。

真實定位

讓我們來看看九坤投資是如何為自己畫像的。

根據(jù)該私募基金官網(wǎng)信息，截至2024年一季度，九坤的投資管理規(guī)模已突破550億元人民幣，服務對象包括國內(nèi)外機構和個人高凈值客戶。

換言之，九坤打理的外部資金規(guī)模達550億元，客戶群體主要為富裕階層或機構投資者，基金客戶群體不包括普通民眾。

此外，量化機構在自營盤方面常常會有所描述，但九坤在這一敏感領域沒有透露相關信息或數(shù)據(jù)。

在基金機構中，一旦存在自營盤，就會與旗下面向外部客戶的資管產(chǎn)品產(chǎn)生利益沖突，這在某些情況下可能導致利益輸送或對投資者不公平待遇。

除了基金管理的職責，九坤對其自身的技術價值也有闡述。

九坤被定義為一家以量化挖掘規(guī)律、還原價值為核心的科技公司，以大數(shù)據(jù)為基礎，運用數(shù)學算法作為支撐，并依托國際頂尖的人才。

九坤對自己的定位更加清晰，使用了"內(nèi)核定位"這一表述，并將其標榜為科技公司。

從不同角度來看，九坤在高凈值客戶面前是"私募基金"，而在公司內(nèi)部則展現(xiàn)為"科技企業(yè)"，這種形象具有兩面性。

九坤在業(yè)績方面有何優(yōu)勢？

對公開數(shù)據(jù)的梳理顯示：九坤在量化對沖基金領域內(nèi)的競爭力優(yōu)勢并不明顯。

根據(jù)截至2025年2月21日的數(shù)據(jù)，空氣指增（全市場選股，不與任何指數(shù)對比）近三年收益排名前五的基金中，未包含九坤投資的身影。

在評估資管機構的投資水平時，三年是一個關鍵的衡量標準。部分客戶可能無法持有產(chǎn)品滿三年。即使將周期縮短為近兩年，九坤的名字也未能進入前五名。

在2025年年內(nèi)的排名中，市場活躍度的顯著提升主要得益于市場情緒回暖帶動下大量資金流入A股。截至2月21日，年內(nèi)收益超過十個百分點的量化機構名單中同樣沒有出現(xiàn)這家私募機構。

看來收益表現(xiàn)與管理規(guī)模之間確實存在某種失衡？

在對沖基金領域，獨特的策略有時就像“易碎品”。無論是橋水的風險平價策略，還是文藝復興科技的量化模型，一旦被市場復制，其超額收益往往會被逐漸侵蝕，最終只能淪為“平庸之輩”。

對于投資人而言，若所購買的私募產(chǎn)品表現(xiàn)平平，就意味著可能為高昂費用付出了代價，卻只能得到“市場平均數(shù)”。

不論是私募基金還是其他類型的基金產(chǎn)品，投資者在購買時都會產(chǎn)生一定的費用，如申購費、年度管理費、托管費等。當看到其他量化機構的產(chǎn)品能夠獲得更高的收益時，心理上難免會產(chǎn)生不平衡感，這會進一步影響投資體驗。

根據(jù)中國基金業(yè)協(xié)會備案系統(tǒng)的信息：截至目前，九坤投資最新一次成立產(chǎn)品的時間是2024年9月6日。

近期半年內(nèi)沒有新產(chǎn)品的推出，這意味著：沒有新資金進入市場。

人工智能項目的進展如何？

九坤投資官方賬號在2024年12月曾發(fā)布消息：公司目前擁有三大實驗室，包括水滴實驗室、AI Lab 和 Data Lab。

據(jù)了解，九坤投資的創(chuàng)始人王琛在2022年2月的一次訪談中提到，公司已經(jīng)搭建了AI實驗室，并建立了北溟超算集群，實現(xiàn)了在人工智能領域的技術突破。此外，公司還與粵港澳大灣區(qū)數(shù)字經(jīng)濟研究院合作，并在2021年成立了聯(lián)合實驗室，主要聚焦于金融數(shù)字化與技術創(chuàng)新。

可以觀察到，九坤投資在人工智能賽道的布局已經(jīng)展開，但其應用領域尚不明確。

盡管有強大的資金實力吸引各路人才，但九坤并未推出普及化的AI應用。

到目前為止，我們至少可以看出，其AI應用主要集中在資產(chǎn)管理產(chǎn)品中，從投資回報來看，效果并不突出。

量化圈的競爭更加激烈了。

九坤的投資案例為眾多投資者提供了寶貴的經(jīng)驗，但隨著DeepSeek的崛起，其他量化機構如何在這一競爭中尋求突破，值得深入探討。

換言之，量化機構在AI技術上的投入需要轉化為實際生產(chǎn)力，否則就會造成資源錯配。就像上世紀90年代部分華爾街機構雖然擁有頂尖的科技團隊，但在互聯(lián)網(wǎng)浪潮中卻未能抓住機遇，最終錯失黃金發(fā)展期。

進一步分析，量化機構在宣傳AI技術的同時，必須有實際成果落地，否則就會淪為紙上談兵。例如，WeWork通過華麗的路演展示其科技形象，但最終敗露為"紙老虎"。如果公司無法將AI技術轉化為實際應用，最終必然會影響市場對其的信任。

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