主要观点总结
本文主要介绍了量化投资与机器学习微信公众号的相关内容，包括公众号的影响力、AI实验室的热门话题、DeepSeek等大模型在量化投资中的应用与影响，以及量化私募对AI技术的态度和实践。文章还讨论了多数量化私募目前并不具备支撑大模型的算力，并分析了未来量化私募在AI领域的趋势和目的。
关键观点总结
关键观点1: 公众号影响力
量化投资与机器学习微信公众号是业内主流自媒体，拥有40W+关注者，曾荣获多个奖项，连续4年被腾讯云+社区评选为年度最佳作者。
关键观点2: AI实验室成为热门话题
头部量化之间，AI军备竞赛暗流涌动。DeepSeek等大模型的出现，使得AI实验室成为当下不可忽视的风口，各大量化机构纷纷建立AI实验室。
关键观点3: DeepSeek等大模型在量化投资中的应用与影响
DeepSeek等大模型主要用于拓宽另类数据获取方式和提高编程效率，但对量化投资的实盘帮助有限。多数量化私募目前并不具备支撑大模型的算力，且面临多种挑战。
关键观点4: 量化私募对AI技术的态度和实践
虽然AI对量化投资的实际帮助有限，但量化私募仍积极投入AI实验室建设。其目的不仅是追求技术理想，更是为了改善展业环境，吸引更多优秀人才，将技术反哺给普罗大众。
正文
40W+
关注者，曾荣获AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续4
年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。
风评转向很快，量化从股市敌对势力到掀起科技国运，仅用了一年时间。
DeepSeek R1的开源，几乎拉齐了中美大模型的代差，也重塑了量化行业的公众形象。对于过去两年深陷某种道德困境的量化私募行业而言，AI 实验室成为了当下一个不可忽视的风口。在巨大的社会价值面前，扩招的消息一个接着一个。
宽德Will Lab招募AI工程师，鸣石创世纪AI Lab招募AI科学家，蒙玺AI Lab招募机器学习实习生，黑翼、磐松、正定、启林、世纪前沿近期也加入AI抢人之争。
而头部量化之间，这场AI军备竞赛其实早已暗流涌动。
众所不周知的是，明汯已囤了数千张GPU卡，数万张CPU核，在金融数据的应用场景下AI算力可以达到400P Flops；九坤更是与微软亚洲研究院复现了DeepSeek R1模型，在此之前低调建立了Data Lab、AI Lab、水滴等多个AI实验室。
看起来DeepSeek已不仅是资本市场信心重启的重要催化剂，更变成了一些量化私募的OKR，激励他们以更重要的角色参与到时代进程里。
只是在与多位量化管理人交流后，笔者感受到一种温差：如火如荼的投产之下，各大建立AI实验室的量化在大语言模型能力上距离DeepSeek还很远。反过来，DeepSeek目前对量化投研的帮助也十分有限。
整个量化行业，集体投入到建设AI实验室的热情中，真实意图并不只是技术理想主义的追求。
开年以来，机构尽调量化私募时会多问一句，
「你们家有多少张卡？」
