1.3.2 幻方量化的轉折點

2016年對幻方量化來說，是一個重要的轉折點。這一年，他們推出了首個基于深度學習的交易模型，開始用AI來指導投資決策。以往，量化交易依靠的是統計模型、數學公式和傳統編程邏輯，而深度學習的加入，讓交易系統有了更強的自適應能力，能夠更快地捕捉市場趨勢、識別投資機會，并實時調整策略。AI的引入，讓幻方量化的交易決策更智能、更高效，也讓他們在競爭激烈的量化交易市場中，迅速拉開了與同行的距離。

到了2018年，幻方量化做出了一個重要的戰略決策——正式將AI作為公司的核心發展方向。這意味著其不僅在交易策略上更依賴AI，而且將全面向AI驅動的交易體系轉型。他們不再只把AI當成一種工具，還要讓AI成為量化交易的靈魂。這個決定，標志著幻方量化不僅是一家量化交易公司，還是一家技術驅動的AI企業。

但隨著交易策略的復雜化和業務規模的急劇擴張，幻方量化很快遇到了一個前所未有的問題——計算資源瓶頸。

就像家里的一臺老電腦在跑大型3D游戲時會卡頓一樣，幻方量化原有的計算平臺已經滿足不了模型的需求了。AI模型的深度學習訓練需要巨大的算力支撐，而原先的計算資源，已經無法滿足他們對交易模型的訓練和優化需求。這不僅影響了交易決策的效率，也限制了他們進一步開發更高級AI算法的可能性。

面對這個問題，幻方量化決定不再依賴外部的算力供應，而是搭建一套屬于自己的AI訓練平臺。2019年，在梁文鋒的帶領下，幻方量化自主研發了“螢火一號”訓練平臺。這是一個堪稱豪華的計算集群，總投資接近2億元，搭載了1100塊GPU。GPU就像是AI計算的發動機，數量越多，計算能力就越強。對于AI模型訓練來說，更多的GPU意味著可以更快地完成模型訓練、更高效地優化算法，讓交易系統具備更強的學習能力。

“螢火一號”的投入，讓幻方量化的AI模型訓練速度大幅提升，也使他們的交易策略更加精細化、實時化，交易效率提升到了一個全新的水平。

但幻方量化的野心顯然不止于此。量化交易只是他們實現AI夢想的第一步，而真正的挑戰，是如何讓AI走得更遠。隨著AI模型規模的不斷擴大，計算需求再一次暴增，“螢火一號”已經不夠用了。他們意識到，要在AI領域真正取得突破，必須進一步提升計算能力。于是，在2021年，幻方量化做出了更大手筆的投入，正式推出“螢火二號”。

相比“螢火一號”，“螢火二號”堪稱計算怪獸——這次幻方量化直接投資10億元，配置了約1萬張英偉達A100 GPU，讓訓練平臺的計算能力再一次實現了指數級躍升。這套平臺不僅能支持更大規模的AI模型訓練，還能讓AI交易系統的運行效率達到前所未有的水平。

更重要的是，“螢火二號”不僅僅是為量化交易服務的，它還為幻方量化進軍更廣闊的AI領域鋪平了道路。當AI交易技術日漸成熟，幻方量化開始思考：如果AI能優化金融市場的交易策略，那么它是否也能用在更廣闊的商業場景？AI本身是否就是一個值得深耕的產業？這一思考，最終促成了一個重要的決策——幻方量化要打造自己的AI模型，并進軍人工智能產業。這也成了DeepSeek誕生的前奏。