量化投资正在发生一场底层逻辑的变革。
过去三十年，多因子模型一直是行业的主流框架。在这个框架下，从手工挖因子到机器学习、深度学习，各种技术路线持续迭代，推动量化行业不断发展。但随着参与者的增加和有效因子的持续消耗，多因子策略的红海竞争越来越明显。
当旧地图难以找到新大陆，量化投资需要一条新路，AI显然是一个确定的方向。如果说2016年AlphaGo打败李世石是AI第一次让人类感到震撼，那十年后的今天，AI正在量化投资领域做出同样级别的改变。
高盈量化是这条路上走得比较早的机构之一。它的探索和实践，给外界观察这场变革提供了一个价值样本。
量化之变：从多因子到AI原生
多因子体系发展了几十年。从早期研究员手工构造因子，到后来的遗传算法、机器学习、深度学习、强化学习，技术路线一直在迭代，推动量化策略持续演进。
这些技术路线解决的核心问题，是“怎么更高效地找到有效因子”。比如，遗传算法可以自动组合生成新的因子，机器学习能从海量数据中挖掘出人难以发现的模式，深度学习能够处理更复杂的非线性关系。但它们解决的都是“挖因子”这个环节的效率问题——让机器替代人去挖，而不是让机器替代“挖因子”这个动作本身。
无论用什么技术路线挖因子，多因子策略的基本框架始终没变：市场信息需要先被加工成特定的因子形式，然后才能输入模型。模型本身不“理解”市场，它只是按照人定义好的规则去执行。规则是固定的，而市场的复杂程度远超任何一套预设规则能处理的范围。这是多因子体系自身的局限。
AI原生的思路跳出了这个框架。它不再从因子出发，而是直接读逐笔成交、订单簿、新闻等原始数据。两者之间最本质的差异在于“信息如何处理”——多因子策略先把信息压缩成几个指标，再输入模型，这个过程会丢失大量信息。而AI模型直接面对原始数据，自己理解市场信息，自主做出判断。这意味着它不再依赖人预先设定的规则，能捕捉到更多信号，判断也更准确。
这种差异带来的影响不止于输入端，策略的迭代方式也在随之改变。多因子体系下的模型上线后是静态的，需要持续跟进调整。而AI在模拟市场环境中自己试错，在与市场的持续互动中不断进化。多因子体系解决的是“怎么把因子挖得更准”，AI原生解决的是“能不能不靠因子做策略”。
整个投研体系的运转方式也因此发生变化。AI不再是被调用的工具，而是整个系统的底层。过去投研的核心工作是找因子、验因子，现在这些工作越来越多地由AI原生架构承担，研究的重心也在转移。
高盈量化是这波变化中走得比较早的机构之一。2024年，当行业还在多因子体系中继续深挖时，高盈就已经决定向AI原生高频交易架构全面转型，这让它成为这个新范式最早的探索者之一。它持有香港SFC的9号牌照，业务覆盖国际期货、港股、美股、日股、新加坡、欧洲等市场，截至2026年6月管理规模突破32亿美元。
它跟很多量化机构不一样的地方在于，它不仅仅把AI当成工具，而是从2024年开始就把AI大模型和高频量化结合在一起，从信号生成到交易执行全链条都用AI驱动。2025年，它的二号基金在HFM亚太对冲基金奖上获得“年度新基金奖”，与贝莱德、英仕曼等全球顶尖机构同台。截至2026年5月，该基金的Class M份额近三年收益222.94%，在全球近万家对冲基金中排名第二。
这些排名和奖项说明的不是某一项技术指标领先，而是它那套从底层芯片到上层策略全链路自研的体系，在实盘中经得起检验。
解锁高盈量化的AI密码
AI量化的大方向已经清晰，但在高频交易这个场景里，对低延迟的极致要求仍然是AI应用的核心挑战。
高频交易对速度的要求是微秒级的。一笔订单从发出到成交，每多一微秒都可能错失机会。而AI决策天然有延迟，哪怕优化到极致也需要1到5毫秒，两者之间差了三个数量级。
让AI简单加入到交易决策流程中，结果往往是交易执行被迫降速。所以行业里常用的做法是二选一：要么AI模型仅应用于中低频策略决策流程中，要么AI只做辅助分析，不参与高频策略决策执行，让AI真正站在高频交易竞争舞台的中央，成为负责决策执行的大脑，极少有人认为能够做到。
高盈量化的做法是通过FPGA和GPU构建低延迟交易系统，把速度先提上去。有了低延迟的支撑，微秒级的交易执行更容易跑起来。
在微秒级架构中，极速执行由FPGA芯片全权负责，不经过软件推理栈。逐笔行情从进入到订单发出，都在硬件电路里完成。大模型不参与逐笔下单、不阻塞交易流程，而是以异步旁路的方式运行，负责更高时间尺度上的工作，比如策略参数调优、市场状态识别、风控复核，还有事后的复盘归因。
FPGA芯片负责“开枪”，大模型负责“瞄准和校准”，各司其职，互不干扰。即使大模型需要1到5毫秒的推理时间，也不会拖累主交易链路。高盈量化把关键路径的延迟压到了3微秒以内，比行业平均快了将近10倍。
芯片把速度提上去了，但快不等于准。传统量化策略的“准”建立在统计相关性上，市场一变就容易失效，这是因子模型天然的短板。
高盈量化的算法框架是让大模型直接参与决策。在端到端框架中，大模型不只看数据之间的相关性，而是理解事件与行情之间的因果链条，比如一个政策出台、一条新闻发布。它判断的是“这件事会怎么传导、影响谁”，而不是“历史上类似情况涨了还是跌了”。
同时，多智能体框架会动态评估不同子智能体的决策质量，而不是简单加权。表现好的权重上升，表现差的自动调低，这是一个持续修正的过程。
这套逻辑的核心判断是：不是给旧系统贴一层AI，而是以AI为中心重新设计整套架构。
判断再准，也得落实在交易执行上。算法给出了指令，能不能在最短时间内送达交易所，这道关卡的答案在云上。
高频交易对物理距离极其敏感。光速每毫秒只能跑300公里，服务器离交易所越远，物理延迟就越无法逾越。高盈量化的做法是把服务器直接托管在交易所的数据中心里。纽约、芝加哥、伦敦、东京、新加坡、悉尼、香港、深圳，八个主要交易所的数据中心都有高盈量化的服务器。
但光托管服务器还不够。高盈量化搭建了一套混合云架构，私有集群保障核心交易的低延迟，公有云负责算力弹性扩容。云原生平台统一调度全球八个数据中心的服务器集群，哪个市场开盘，算力就调度到哪里。这套架构的核心价值在于：高盈量化的交易系统始终跑在离交易所最近的地方。
芯片解决快、算法解决准、云解决部署近。三层加在一起，高盈量化更有效地解决了行业长期以来的“两难”问题。
AI量化的下一程：趋势、壁垒与成长性
技术路径跑通了，但技术竞争只是第一回合，行业的变量远不止于此。三个趋势正在重塑竞争格局，真正的分水岭还在后面。
第一个趋势，AI正在从差异化优势变成行业标配。业内一个普遍的判断是，AI已经渗透到量化全链条，从非结构化数据处理到组合优化再到交易执行，到处都有AI的影子。当大部分机构都在用AI的时候，竞争焦点就从“用不用AI”变成了“谁把AI用得更好”。
第二个趋势，算力竞赛在加速。模型越大对算力的要求越高，硬件越强能跑的模型越复杂。这个循环越转越快，已经不是单个机构能独立完成的事，需要人才、算力、数据、工程能力的系统性投入。
第三个趋势，策略正在从单频段走向多频段融合。过去量化机构靠一两个高频信号就能赚钱，现在这条路越走越窄，浅层信号已经被充分开发。未来的超额收益需要融合不同时间尺度的信号——微秒级的订单流、毫秒级的价差、秒级的新闻信息，叠加在一起才能形成稳定的收益。这对机构的架构能力提出了更高要求。
趋势对所有人开放，能抓住趋势的机构必须有自己的护城河。
高盈量化的第一道护城河是时间窗口。2024年行业普遍觉得大模型跟高频交易结合不现实，高盈量化的判断正好相反。它在AI人才、算力、数据上持续投，等同行开始转向的时候，它已经从技术验证跑到了实盘部署。这种先发优势，后来者很难在短期内追上。
第二道护城河是产学研生态。量化行业最大的瓶颈不是资金，是人和研究深度。高盈量化把前端研究放到高校里去，跟清华、港理工这些学校联合攻关，学术成果双向流动。产业端跟中科闻歌签了战略合作，一起搭金融AI基础设施。中科闻歌由中科院自动化所孵化，2026年6月刚在港交所上市，也被称为“决策大模型第一股”。别人还在拼单点技术，高盈量化已经在搭一个连接学术和产业的完整生态。
第三道护城河是全链路自研。从FPGA芯片到算法框架到云部署，全部由高盈量化自主研发。拿来主义可以快速上线，但无法形成真正的壁垒。全链路自研意味着每一层的优化空间都掌握在自己手中，竞争对手很难通过采购同样的技术来复制高盈量化的能力。
除了技术上的自研，高盈量化在经营节奏上也保持克制。量化策略的容量天然有上限，超出容量的规模只会摊薄收益，最终损害客户利益。所以它宁可慢一点，也要等策略容量跟上。这不是姿态，是对市场规律的尊重。AI端到端高频交易架构2025年底研发上线后，高盈并没有急于推向市场，而是选择在2026年使用自有资金，在全球各个股票和期货市场进行充分的实盘验证。只有真正把客户利益放在第一位的公司，才能真正赢得他们的长期信任。在资产管理这个行业，活得久比长得快重要。
护城河决定了谁能留下来，行业空间决定了留下来的选手能长多大。
全球AI量化还在扩容，成熟市场基本完成了量化普及，新兴市场还在早期，中间的差距就是空间。高盈量化已经覆盖了国际期货、港股、美股、日股、新加坡、欧洲这些市场，技术路径在实盘里被验证过。AI量化在全球的渗透还在加速，已经跑通的策略框架可以往更多市场复制。它的成长不依赖某一个市场，而是来自全球AI量化趋势里的多重卡位。
量化投资的核心竞争力正在转移，从谁的因子库更大，变成谁的AI进化更快。AI正在重新搭建金融世界的底层系统，从数据处理到策略执行，整条价值链都在被改写。
高盈量化这条路走下来，说明了一个道理：真正的竞争力，来自对软硬件全链路的自研、对前沿技术的持续投入，以及对金融逻辑本身的理解深度。当量化从“人找规律”走向“算法进化”，那些敢于在技术上下重注的机构，才有可能定义下一个阶段的标准