在ChatGPT发布三年多以后，2026年“龙虾”（OpenClaw）热潮再一次点燃大众对AI的关注。人们开始意识到，AI的发展早已跳出会话工具的简单形态，变成可以接管日常工作流程的生产力工具。
在量化金融领域，这场变革也进入了下半场——从“要不要用AI”到““谁把AI用得更好”。早在2024年，高盈量化就做出颇具前瞻性的选择：从因子挖掘的红海竞争转身，全力投入AI，力争成为行业内探索AI-native量化策略形态先行者之一。
不是试试看
而是想清楚了再干
高盈量化All in AI这个决定，并非盲目押注，而是基于长期跟踪和充分论证的判断。
2022年底ChatGPT发布以后，高盈内部一直密切关注AI发展。随着LLaMA、DeepSeek等开源大模型快速演进，国内外AI大模型开源社区日渐活跃，团队注意到两个关键趋势：一是大模型的本地化部署、微调训练及推理的成本与延迟大幅下降，使其具备了与高频量化交易融合的可能性；二是MCP协议（Model Context Protocol，模型上下文协议）开始成为业界标准，AI开始具备调用工具的能力，量化投研和实盘的各个模块可以被封装为大模型可调用的工具，使AI深度参与全链路优化成为可能。
由此，高盈研发团队随即开启自上而下的变革。AI驱动研发逐渐成为日常，团队定期对AI新技术、新趋势进行技术分享和经验交流，全面拥抱AI工具。与此同时，产学研合作也在持续推进，积极与清华、港理工、中科闻歌等一批顶尖高校和企业合作交流，搭建AI实验室、共建AI基础建设，在AI这个日新月异的领域不断寻找新的灵感和方向。
持续投入带来了成果。2025年底，高盈量化成功研发覆盖微秒、毫秒、秒三个时间尺度的AI端到端高频量化策略框架。通过模型蒸馏、权重量化、稀疏剪枝等技术叠加，将大模型单次推理延迟压缩至1-5毫秒，精准匹配高频交易的响应窗口，并在全球多个股票、期货市场进行了大半年的实盘验证，反响不错。“我们从未怀疑过这个方向的前景。我们不是抱着试试看的心态，而是经过充分的技术调研和可行性论证再启动。”一位研发成员这样回忆当时的决策过程。
近两年的研发过程中，团队也经历过不少研发和工程上的挑战。但比起困难，团队记忆更深的是一种与时代同频的兴奋感。这两年，大模型的发展速度超出了所有人的预期，其本身的飞速迭代让许多难题自然消解，研发团队表示，“这种和AI革命共振的兴奋感，远多于研发攻坚中的挫败感”。
真正推动边界向前的
永远是驾驭工具的人
“AI技术的进步是我们策略的‘贝塔’，而高盈在高频交易领域的多年积累，则是我们的‘阿尔法’”，研发成员这样形容两者的关系。AI端到端策略框架是高盈量化对于AI-native形态量化策略的成功探索，而其能取得如今的成果，除了AI方向的大力投入，更建立在公司十年量化积累的基础之上——微秒级超低延迟交易架构、全球化算力部署、自研FPGA等领域已形成完整的技术闭环。
在研发团队看来，AI不会取代人，真正推动边界向前的，依然是那些能够驾驭这些工具的人。而在未来发展中，最关键的因素仍然是人——包括核心高管和技术人才。只有高管层对AI技术发展有前瞻性判断，才能够自上而下推动资源向算力、算法、数据和人才引进上倾斜；优秀的技术人才也才能将资源转化为可落地的成果。
在2025福布斯中国科创人物颁奖典礼上，高盈量化董事长吴超获得了“革新力人物奖”，他在致辞中道出了高盈量化的底色：“当人工智能成为这个时代的'新电力'，真正的量化革命不仅是速度竞赛，更是用AI重构金融世界的底层逻辑。”他同时呼吁行业同行者，拒绝“唯速度论”，深耕底层创新；打破数据孤岛，共建开放生态；坚守伦理底线，让AI成为普惠工具。
高盈量化吴超董事长荣获
2025年度福布斯（中国）科创人物·革新力人物荣誉称号
高盈不是一家追求“更大”的公司，而是一家追求“更好”的公司。更好，意味着对技术的强烈好奇心，意味着敢于自我否定的创新精神，意味着在关键路口选择先行一步。这种精神，从公司成立的第一天起就没有变过。
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