九坤CEO会成为第二个“梁文锋”吗？

作者 | 雷教授

这帮做量化的，捅了大模型的老巢了？

笔者了解到一个最新消息，梁文锋的幻方量化老对手、量化巨头九坤，携手微软团队成功复现DeepSeek-R1，还首次发现了语言混合（例如中英文夹杂）会显著降低推理能力等问题。

怎么又是做量化的？

这还没完，另一量化巨头宽则在2月24日发布了智能学习实验室人才招聘通知，宣称该实验室将朝着整个人工智能启航。

这真是量化人才捅了大模型的老巢？

笔者问了身边的投资人朋友，“难道以后要去量化机构投资大模型团队了？”一些关注AI领域的投资人的第一反应都是：什么？难道我们要找关系拜访王琛了？

一个评论一针见血：见不到梁文锋，还见不到王琛吗？

这个评论提及的王琛，就是九坤的创始人。

介绍王琛之前，分享一个趣事。其实在梁文锋（浙大毕业）之前，大多数做大模型的都是清华系的，去年下半年，月之暗面在内的大模型六虎估值飞上天的时候，不少投资人想要看类似的、便宜一点的项目，不论是深圳投资人还是上海的，绝对会来北京，去中关村、清华周边挖一挖。

就算是梁文锋在北京的办公室，也距离清华不远，为的就是招聘相关的算法人才。

好像只有清华，才是大模型根红苗正的老家。

但这个王琛，还真又是清华人！不仅清华毕业，还是数学物理学士、理论计算机博士。他曾就职于华尔街对冲基金千禧年，2010年前后，恰逢国内股指期货上市，身在美国的王琛认为国内机会千载难逢，同年和姚齐聪（北京大学数学学士、金融数学硕士）一起回国创业。

其实，之所以这些做量化的纷纷进入大模型领域，有两个原因，其一是做量化本身就需要算法支持，比如九坤内部，设置了三大内部实验室（Data Lab、AI Lab、水滴实验室）和一个外部联合实验室（九坤—IDEA联合实验室），算是有了一些基础。

但更重要的一个原因是，就是做量化的时候，他们已经囤积了一些高性能芯片。

按照笔者的了解，在云算力端，当时除了几家互联网公司（商汤、百度、腾讯、字节、阿里），就只有幻方有超过1万张A100芯片储备。

一家需要GPU做量化的金融机构，囤积一些显卡很正常，但买了1万张，比肩国内头部互联网大厂，甚至还自己建起了集群，就很魔幻了。

而九坤这边，同样也有自己的囤货。

再分享一个好玩的故事，去年11月的时候，黄仁勋到港大参加活动，为了迎接他，香港特区政府财政司长陈茂波组局，邀请了英伟达 CEO黄仁勋、香港科技大学校长叶玉如院士、校董会主席沈向洋、红杉中国沈南鹏等人。

当时，很多人看到了香港最火的大排档爱文生，也关注到了许久未露面的沈南鹏，但其实，九坤的王琛也在其中。

一家量化公司的老板出现在黄仁勋的旁边，面带笑意，也足以说明，对于量化公司，算力的重要性。

而这也是为什么九坤能杀入大模型领域的重要原因。

当然，除了内核的驱动之外，还有一个浅显的原因，就是梁文锋太火了，大家都想要复制他的成功路径，但技术创新很难复制，否则，拥有技术的大模型六虎，怎么还在挣扎融资和降低成本中不可自拔？

但业内的这一反应也足见，当前的一级市场，不追大模型，就是错失一个时代。

谈到一级市场，业内有个名字FOMO，指的是fear of missing out，大意就是害怕错失项目投资机会，从而漏掉一些顶级项目。但充满悖论的是，错过项目又是风险投资行业的必然。

上百家一线投资机构集体错过DeepSeek并不可怕，他们可能最担心的是，当出现了另一个有力的竞争者时（且这个竞争者估值没有DeepSeek那么昂贵），仍然没有投进去。

虽然量化领域跑出了梁文锋，但并不意味着其他机构也能复制这样的成功，更多的量化机构入局，大多数仍然停留在刚起跑和宣传层面。

但路边消息社也想提醒一句，大模型虽好，但目前仍在发展的较早阶段，未来，还是要看大模型和行业结合孕育而出的产品。要不然，烧了钱、投了资，最后距离商业化太远，还是不靠谱。

最后提一句，九坤的总部在北京。这下北京也能放松一下了，终于不用被杭州压着脑袋打了。