半数华人、3 位亿万富翁：这张十年前的量化实习生合照，藏着 AI 时代的新贵版图

📌 一句话摘要

本文通过一张 2015 年量化交易公司 HRT 实习生合影，揭示了从量化交易领域走出的华人精英如何成为 AI 时代的新贵，并分析了量化思维与 AI 竞争的内在契合。

📝 详细摘要

文章以一张 2015 年 HRT（Hudson River Trading）实习生合影为引子，介绍了照片中多位华人背景的量化交易精英在 AI 领域的崛起，包括 Decagon CEO Jesse Zhang、Scale AI 创始人 Alexandr Wang、Cognition 创始人 Scott Wu、Hyperliquid 创始人 Jeffrey Yan 等。文章深入分析了量化交易背景人才在 AI 时代为何如此成功：他们擅长在高度不确定的环境中用模型、数据和系统做连续决策，尊重系统约束，且天然具备成本意识。文章还以 DeepSeek 和其母公司幻方量化为中国案例，说明量化思维如何通过算力基建前置、极致成本控制和工程创新，在 AI 竞争中形成独特优势。文章最后指出，AI 竞争正从研究竞赛转向复杂系统竞赛，量化交易机构正取代传统研究院成为新一代 AI 人才的摇篮。

💡 主要观点

- 量化交易背景的华人精英正在成为 AI 时代的新贵群体。 文章以 2015 年 HRT 实习生合影为线索，介绍了多位华人背景的量化交易精英在 AI 领域的成功创业，包括 Scale AI、Cognition、Perplexity、Hyperliquid 等明星公司，形成了一股不可忽视的 AI 新势力。

量化思维与 AI 竞争在三个层面高度契合：连续反馈系统、系统约束尊重、成本意识。 量化交易和 AI Agent 都是连续反馈系统，都需要在不确定环境中做决策；两者都必须尊重延迟、成本、稳定性等系统约束；量化背景的人天然会算账，不迷信规模崇拜，更关注单位算力产出。

DeepSeek 的崛起是量化思维模式在 AI 领域的胜利。 幻方量化通过算力基建前置、极致成本控制和工程创新，使 DeepSeek 以极低训练成本实现高效模型，并通过激进定价策略碾压市场，体现了量化思维在 AI 竞争中的独特优势。

AI 竞争正从研究竞赛转向复杂系统竞赛，量化交易机构成为新的人才摇篮。 随着 Scaling Law 将方向钉死，AI 竞争不再极度依赖学术洞见，而是需要极强的工程执行力、算力调度和快速试错能力，量化交易机构的训练环境比学术机构更接近这种状态。

💬 文章金句

- AI 圈里最炙手可热的新贵们，可能一大半都出自量化交易。

• 它标志着 AI 的主赛场，正在从「学术权威」向「工程实践者」过渡。
• AI 的竞争开始从「模型能力」转向「系统实现能力」。
• AI 公司最终会发现，最懂如何压榨 GPU 性能、优化系统延迟的人，不是象牙塔里的教授研究员，而是量化交易机构的工程师。
• 新一代 AI 权力网络，将不再只是脱胎于研究院、实验室，更会从量化交易机构、竞赛体系和开源社区里长出来。

📊 文章信息

AI 初评：86

来源：InfoQ 中文

作者：InfoQ 中文

分类：商业科技

语言：中文

阅读时间：18 分钟

字数：4415

标签： 量化交易, AI新贵, DeepSeek, Scale AI, Cognition

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