原因，就是这十年AI获得了高速发展，量化行业快速发展的本质，其实就是技术革命不断推动着量化行业向前进步。”孙林称，不管是软件还是硬件，人工智能领域正在飞速发展，使得很多体量相对较小的量化公司也有了弯道超车的机会。今年上半年，量化私募管理规模明显提升，量化多头产品年内平均收益率达9.36%，百亿规模的量化私募增至39家。与此同时，量化私募的备案热情明显升温。截至6月24日，年内备案的量化私募产品达到2336只，占备案产品总量的44.79%。基于这些数据，预计量化私募产品的总体规模在0.8万亿~1.2万亿元。袁宇称，量化机构更像是科技公司，“我在公司内部经常讲，其实我们的运营方式和华为非常接近，有不同的部门做不同的研发。”徐书楠认为，国内量化机构的量化策略已经和AI融为一体，大多时候很难精确区分这些策略包含着多少AI成分。未来，这一趋势将体现得更加明显，人工智能整体发展对于量化投资的促进作用远远没有到尽头。李骧也表示，随着AI技术的不断发展和成熟以及策略线的不断丰富，现在公司各个产品线都会用到AI技术。不仅如此，一些因子的表达和更多的数据资源，也都在加大AI技术的运用。量化AI竞争的核心是人才私募量化行业正在全面进入由AI主导的竞争时代，而量化AI竞争的核心是人才。因此，人才储备的厚度决定了量化机构的策略迭代速度。李骧指出，量化机构本身就是智力密集型机构，整个量化行业对于人才的需求是非常庞大的，否则像DeepSeek这样优秀的大模型产品也不可能在互联网企业之外的量化机构中得以诞生。李骧认为，所谓的算力、存储等硬件，相对于人才储备而言，可谓更逊一筹。尽管量化机构每年也会在硬件方面砸下上千万甚至是上亿的资金，但是这些操作相对简单和标准化。而优秀的人才，实际上是最需要花费精力培养的，因为其中没有标准的解决方案，基于要求的不同，需要使用更多的资源和精力才能让人才高效地融入体系。孙林说：“经常会有人问，随着AI快速发展，量化公司可能就不需要太多人了？我觉得答案是否定的。在可以预见的未来，优秀人才被AI替代的概率越来越低。我们与其担心被AI替代，还不如好好利用AI、驾驭好AI，做出更优质的量化模型。”他认为，学习各种AI知识并用好它，可以提升量化模型的效率，从而给投资人提供一个更好的持有体验，这才是一个量化机构发展AI技术的本质要求之一。袁宇对此表示赞同，他认为量化AI的竞争在很大
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