当一家量化私募，借助自研的AI Agent矩阵，仅用7天时间便完成了过去需要90天至180天才能跑通的研究流程时，一个清晰的信号已经释放：AI在量化投资领域的渗透，已从锦上添花的辅助工具，演变为足以重构行业生产力基座的核心基础设施。
然而，效率的指数级跃迁，也将行业抛向一个充满悖论的新境地。当因子挖掘的边际成本被大模型压至几乎为零，当策略回测的效率提升数倍并成为多家头部机构可以公开列举的业绩时，量化私募之间的人才争夺战，已悄然进入了“后AI时代”：会调参、会用大模型，是不是稀缺能力？当人人都手握AI利器，真正的护城河又将筑于何处？
近期，中国证券报记者深度调研了多家量化私募及行业第三方机构后发现，AI的全面渗透正在重塑量化行业“理想人才”的画像，竞争的焦点正从显性的“模型军备竞赛”，转向更隐性、也更具决定性的人机协同能力、研究“品味”以及对另类数据与多频段策略的系统性融合能力。
人才筛选标准生变
在量化行业，数理统计与计算机科学的复合背景，一直是人才招聘的“硬门槛”。但近两年来，这道门槛之上，更关键的筛选标准正在浮现。
“过去，熟练使用AI工具更多是加分项；现在在一些中高阶研究岗位中，这已经接近硬性要求。”蒙玺投资相关负责人对中国证券报记者表示，行业对“理想人才”的定义已发生明显变化，“现在更稀缺的是能够把AI工具真正融入研究流程的人才”。在其看来，候选人能否用大模型快速阅读论文、生成实验框架、辅助代码调试，会直接影响其研究产出速度。
但“会用AI”仅仅是表象。深入采访中，多家机构不约而同地指向了一个难以写入招聘启事，却在面试中愈发具有决定性意义的特质——研究“品味”。
“品味这东西没法写进职位描述，但面试两轮就能感觉出来。”蝶威量化相关负责人给出了一个极为精准的刻画：面对一个信息比率（IR）很高的回测结果，有的候选人第一反应是兴奋，有的人第一反应却是“哪里漏了”。“后者现在越来越值钱，因为AI把生产因子的边际成本压到了几乎为零，能筛掉99%噪音的人才是稀缺品。”
这一判断揭示了行业人才价值支点的深刻后移。当AI能够在一夜之间生成数百个候选因子时，研究员的核心价值已不体现在生产环节，而体现在筛选与证伪环节。对此，天演资本相关负责人明确表示，在人才招聘上，公司不以工作年限作为评判标准，而是更看重实质研究和主动思考的能力，尤其看重候选人的“实验设计与研究判断力”。行业人士也表示，AI工具正进一步放大高质量洞察的价值，“使其真正成为第一生产力”。
值得注意的是，蝶威量化还澄清了常见的认知错配：微调大模型、推理加速、分布式训练等工程任务，属于AI基础设施团队的职责范畴。“让一个量化研究员去调整LoRA的超参数，相当于让基金经理自己去搭交易系统的撮合引擎，错配了。”对研究员而言，真正的要求是“对自己研究方向有足够深的理解，深到能判断AI给出的东西是不是对的”。
至此，更清晰的人才画像浮出水面：在扎实的数理与编程功底之上，能够将AI作为高效协作者，并凭借深厚的领域理解与批判性思维，对AI的产出进行独立判断与严格把关。这种判断力，正是机构人士眼中研究“品味”的实质。
做“垂直Agent构建者”
人才标准的演变，根植于投研流程的深刻变革。AI对量化投研的渗透，已经不只是单点任务的自动化，而是覆盖研究链条全流程的系统性再造。
蒙玺投资负责人向中国证券报记者详细拆解了这一链条：在前端，AI可辅助快速扫描海量论文、公告与研报，提炼潜在变量；在中端，AI承担起代码生成、数据清洗、特征构建和异常结果检查等任务；在后端，AI已能深度参与组合优化、风险监控和策略归因。天演资本亦提供了量化佐证：其升级后的数据系统，策略回溯效率提升3倍以上，数据分析吞吐能力增长5倍以上。
在这种深度渗透之下，研究员与投资经理的角色，正在经历根本性的转向。
“研究员和投资经理的角色确实在变化。他们更像是研究系统的设计者、AI输出的评审者和投资逻辑的最终把关人。”蒙玺投资这样定位新角色。蝶威量化则给出了一个更为具象化的表述：研究员的终极产出，正从过去的“一个策略”，变为“一条会持续产出策略的流水线”，即“垂直Agent的构建者”。
这背后，是人机协同关系的根本性重组。研究员不再是单纯在终端前编写因子代码的“策略开发者”，而是将自身在某细分方向上的研究方法论，沉淀为可自动运行、持续迭代的工作流体系。正如天演资本所言，“AI现在已经从单纯的问答助手演变成为了项目助理，但研究项目的负责人还是研究员。”
效率的提升令人振奋，但瓶颈同样存在。这个瓶颈并非来自算力，而是来自人的“认知带宽”。
“AI一晚上能给你几百个候选因子，你看不过来；看过来了也容易麻木，把噪音当信号。真正卡住产出的，从来不是算力，是认知的带宽。”蝶威量化相关负责人一针见血。
好买财富旗下新方程投资研究员郭新宇提示了另一重风险：技术层面的“协同幻觉”——多个智能体在复杂任务链中可能相互放大错误，且目前缺乏有效验证机制。此外，AI在数据清洗环节可能引入不易察觉的偏差，在因子挖掘中更易陷入“过拟合陷阱”。这些问题在量化投研对严谨性要求极高的背景下，构成了具挑战性的风控难题。
如何破解？蝶威量化给出了其在实践中的解决方案：让多个AI Agent角色——提假设的、找反例的、做归因的、做风控审计的——在内部进行交叉验证。“它们之间会争论、会推翻彼此的结论，最后留下来的东西是有完整逻辑链路的，只是那套逻辑比较复杂，但并不是不可解释。”
这再次印证：在人机协同的新范式中，人类角色的后退是假象，其真正的位置是向价值链更高处迁移——从执行者，变为架构设计者与终审裁决者。
深度融合定胜负
如果AI工具像编程能力一样，正迅速成为行业标配，那么一个无法回避的问题是：它会加大量化策略的同质化，还是降低同质化？
对此，受访机构形成了近乎一致的判断：短期看，同质化是宿命。“大家用着差不多的开源模型、差不多公开的另类数据、差不多的回测框架，做出来的东西不可能差太远。”蝶威量化相关负责人直言：“同质化是宿命，效率是分水岭。”在其看来，算力军备竞赛和模型架构创新很难成为真正的护城河——头部机构之间的差距没那么容易拉开，而开源生态又把追赶成本压得很低。真正的差距在于“怎么把AI的效率推到极限”，“同样一套工具，有的团队一天迭代两轮，有的团队迭代二十轮”。
蒙玺投资则从中长期视角提供了判断：AI也可能降低同质化。因为AI真正的价值在于帮助不同机构更深入地挖掘自身独特的数据、研究经验和交易体系。“谁能把AI与自有数据、市场理解、策略框架和执行能力结合得更深，谁就更有可能形成差异化优势。”
梳理受访机构的布局思路，更为立体的竞争图景正在展开。效率的极致挖掘只是其中一个维度，更深层的竞争发生在另类数据、逻辑推理、跨市场能力的系统性融合上。
蒙玺投资与天演资本共同提出的“全频段布局”，是这一思路的典型代表。在蒙玺投资的阐述中，量化策略的竞争已不再是单一频段、单一资产的竞争，而是低频基本面、中频量价、高频微观结构之间的系统协同。“AI可以在不同频段中发挥不同作用：在低频端辅助处理文本、公告和另类数据；在中频端帮助进行非线性特征组合和动态因子筛选；在交易端提升对订单簿、成交行为和市场冲击的建模能力。”这样的体系天然具备更长的生命周期，可以捕获更多元的超额收益。
天演资本表示，其策略布局已实现全频段覆盖，并针对不同频段进行有机融合，覆盖交易行情、财报基本面、分析师预测、新闻舆情乃至ESG等多元数据。在模型层面，其集成了多种网络结构，“既包含线性和经典机器学习，也有前沿深度学习”。
郭新宇表示：“未来的成功者不是一味追求全自动无人投研的机构。真正的核心竞争点在于深度融合能力——能否将顶尖的AI基础设施，与自身深厚的数据资产、组合管理能力以及风险控制体系深度绑定。”
这意味着，当AI成为标配，量化行业竞争的底层逻辑正在从“武器代差”回归“内力与招式”的比拼。新赛点的胜出者，将是那些能极致驾驭AI效率、拥有卓越研究品味，并将技术深植于多元、系统化中的机构。行业人才争夺战的本质，正是对这种稀缺的、高阶的判断力与系统构建能力的竞逐。
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