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　　2026年AI界的开年大戏，不是来自硅谷的某次发布会，而是来自中国金融圈最神秘的角落——量化私募。

　　就在元旦期间，量化巨头九坤投资（Ubiquant）突然甩出一张王炸，宣布开源旗下的代码大模型 IQuest-Coder-V1。这是继“量化四大天王”之一的幻方量化（DeepSeek母公司）之后，第二家正式杀入AI基础模型赛道的千亿级私募。

　　然而，开源社区的极客们不仅看热闹，还看门道。代码发布当天，GitHub 上就有人挂了一个 Issue：“兄弟，你们这模型作弊了吧？”

　　经过核查，由于测试数据清理不彻底（没删掉 `.git` 目录），模型通过“偷看”未来的 commit 记录提前知道了修补代码的答案。这就像考试时，考卷背面不小心印了答案，考生（模型）忍不住翻过去看了一眼。

　　虽然场面一度十分尴尬，但九坤的反应很快且坦诚。他们承认了评估流程的疏漏（属于无心之失而非刻意造假），并迅速修正了成绩：76.2%。

　　关键点来了：即便是修正后的 76.2%，对于一个 40B 参数的开源模型来说，依然是一个非常能打的成绩。这场小插曲反而从侧面印证了一个事实——九坤是真的在搞底层技术，而且已经具备了训练顶尖大模型的能力。

　　在中国量化私募界，有“四大天王”之说：幻方、九坤、明汯、灵均。九坤投资成立于2012年，目前的管理规模在 600-700亿人民币 左右，妥妥的百亿级（甚至可以说是准千亿级）私募巨头。

　　两人早年在华尔街顶级对冲基金 Millennium（千禧年）做同事，后来回国赶上了中国股指期货的红利期，一路做大。在九坤内部，超过 60% 的交易早已由 AI 算法自动完成。如今他们成立“至知创新研究院”，将 AI 研发独立出来，显然是不满足于只做“那个赚钱的私募”。

　　训练大模型是“吞金兽”，但这对于头部量化私募来说，可能只是“九牛一毛”。

　　管理费： 旱涝保收的 1%-2%。每年光是躺着，就有 6-12亿 的收入用来发工资和买显卡。

　　业绩提成（Carry）： 这才是大头。通常私募会提取盈利部分的 20%。

　　管理费： 旱涝保收的 1%-2%。每年光是躺着，就有 6-12亿 的收入用来发工资和买显卡。

　　业绩提成（Carry）： 这才是大头。通常私募会提取盈利部分的 20%。

　　如果赶上大牛市或者策略表现好，年化收益达到 15%-20%，那么 600亿 的本金能赚 90-120亿。

　　也就是说，一家头部量化私募，在行情不错的年份，其净收入可能高达 30亿+。这还只是显性收入，不包括自营资金的收益。

　　有了这种级别的现金流，买一万张 H100 显卡（按20万一张算，也就20亿），对于他们来说，虽然也是巨资，但绝对不是“付不起”。这就不难理解，为什么幻方能囤积上万张显卡做 DeepSeek，而九坤也能紧随其后。

　　传统的量化因子（比如动量、反转）早就被挖掘烂了。现在市场上的钱比鱼多，想要获得超额收益（Alpha），就必须处理更复杂的信息。

　　股市不仅仅是数字。新闻、财报、社交媒体情绪、甚至代码库的更新，都会影响股价。大模型（LLM）的出现，让机器第一次能够像人一样读懂这些“非结构化数据”。谁能先用 AI 理解新闻联播的深意，谁就能先一步下单。

　　九坤这次训练的 IQuest-Coder 采用了“将代码视为时间序列”的训练思路，这和量化交易中处理K线图（也是时间序列）的逻辑是相通的。搞大模型，反过来能哺育交易策略。

　　幻方不仅做了大模型，甚至做出了震惊世界的 DeepSeek（深度求索）。据圈内传闻，幻方创始人梁文锋早就意识到，量化资金规模是有天花板的。规模越大，超额收益越难做。

　　对于这些顶级天才来说，单纯财富数字的增长已经没有快感了。他们手里握着巨量的算力和现金，如果不去攻克人类智慧的皇冠——AGI，难道要把钱存银行吗？

　　所以，在幻方看来，量化交易可能只是为通往 AGI 之路提供燃料（资金）的手段。理财？那只是为了养活 DeepSeek 而顺手做的事。

　　九坤紧随幻方之后，释放了一个明确的信号：发大模型，将成为顶级私募的“投名状”。

　　以前，投资人看的是你的历史业绩回测曲线（这个可以造假，或者有过拟合嫌疑）。

　　如果一家私募能训练出 coding 能力超越 Claude、逻辑推理媲美 GPT-4 的大模型，那么投资人有理由相信：你的 AI 既然能写出完美的代码、解开复杂的数学题，那它去预测股价、挖因子，肯定比那些还在用线性回归的草台班子要强得多。