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

一句话看懂：一张 2015 年 Hudson River Trading（HRT）实习生合照中，半数华人面孔，十年后三人身家过亿，其执掌的 Scale AI、Cognition、Hyperliquid 估值已超千亿美元。这背后是 AI 竞争从学术研究转向系统工程，量化交易背景的人才正在成为新一代权力核心。

事件核心：发生了什么

2015 年冬天，HRT 首届实习生合影中的十人，如今已主导多个 AI 关键赛道：

Alexandr Wang（Scale AI 创始人）被 Meta 以 143 亿美元收购近半股份，并任命为首席 AI 官，负责“超级智能实验室”，原 FAIR 团队掌门人 Yann LeCun 离职创业。
Scott Wu（Cognition 创始人）三次 IOI 金牌，其产品 Devin 是全球首个“AI 软件工程师”，可实现闭环编程，Cognition 估值达 260 亿美元，年化营收近 5 亿。
Jeffrey Yan（Hyperliquid 创始人）将高频交易架构引入去中心化金融，项目估值一度突破 400 亿美元。
Johnny Ho（Perplexity 联合创始人）曾于 Tower Research 做高频交易，其 AI 搜索产品底层依赖低延迟系统能力，Perplexity 估值达 200 亿美元。

同时，国内幻方量化（2015 年创立）孵化出 DeepSeek，其 V3 模型训练成本仅约 557.6 万美元，R1 为 29.4 万美元，并通过自建数据中心（乌兰察布）与激进降价策略（如 V4-Pro 永久降至原价的四分之一）冲击市场。

为什么重要

量化交易与 AI 的底层逻辑高度一致：两者都是在高度不确定环境中，利用模型、数据和系统做连续决策，且必须严格尊重延迟、成本、风控等系统约束。HRT、Citadel 等顶级量化机构的人才筛选标准（MIT/哈佛/斯坦福+奥赛金牌），恰好匹配了 AI 当前对“系统工程能力”的需求——能压榨 GPU 性能、优化推理延迟、控制成本与错误。这导致 OpenAI、Anthropic 以 150 万至 300 万美元年薪从量化基金挖人。AI 的人才摇篮正从微软亚洲研究院等学术机构，悄然转向量化交易室与竞赛体系。

对用户/开发者/创作者的影响

开发者：AI 工具（如 Devin、Perplexity）将更关注工程闭环而非单点性能，部署 Agent 时需评估其系统稳定性、成本与可观测性，而非仅看 Benchmark 分数。
企业采购方：模型选型时，推理成本与落地效率比参数规模更重要。DeepSeek 的价格战表明，量化思维驱动的成本优化可能改变云 API 定价格局。
创作者：AI 搜索（Perplexity）与编程助手（Devin）的工程化能力，将直接影响内容生成、插件集成与自动化工作流的可靠性与实时性。

值得关注的后续

1. Scale AI 在 Meta 内部整合进度：Wang 能否推动数据标注与模型评估的标准化，将决定“超级智能实验室”的实际产出效率。
2. DeepSeek 自建数据中心扩展节奏：乌兰察布首站后，其全国算力布局及绿电利用情况，将影响其降价策略的可持续性。
3. 量化人才迁移潮：若更多顶级量化工程师被挖角至 AI 公司，可能加速 AI Agent 在金融、医疗等高监管行业中的系统级落地。

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来源：InfoQ CN

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