b或AI研究院，持续加码人工智能布局，量化机构在AI领域的投入呈现出明显提速态势。  业内人士表示，量化投资本身具备高度工程化、数据密集和模型驱动的特点，其技术能力天然具有较强的可延展性。“头部量化机构在核心投资场景中积累的技术体系和工程经验，向AI大模型及更多垂直应用领域外溢，几乎是一种必然选择。”  研究院相关负责人表示：“从量化出发，是我们‘让技术有意义’的一次深度验证。我们成立至知创新研究院，正是希望将这种技术能力延展至更广阔、更多元的产业场景中，让技术在真实世界中持续释放价值。”  过去数年，九坤持续拥抱AI，成立内部的AILab、DataLab和水滴实验室，持续拓展数据的来源和类型，将前沿的AI技术应用在量化投资的各个环节，同时加强多元资产和不同特征的市场研究。  资料显示，过去5年，九坤招聘的研究员90%以上都有AI研究背景，团队成员来自顶尖院校、科研院所、互联网及科技公司。如今，九坤整个体系已融入AI原生思路，是用AI技术栈来打造量化研究平台，而不是局部的AI使用。  有行业人士向券商中国记者表示，量化机构对AI的投入，正在从“策略工具”扩展为更长期、更基础的技术布局，其目标或已不局限于资本市场本身。与早期主要围绕量化因子挖掘、交易系统优化不同，新一轮AI布局呈现出几个显著特征：一是研究方向更加基础化，二是对外交流和开源程度明显提高，三是应用场景不再局限于金融。  鸣石基金指出，量化行业的核心竞争力正从资金规模转向模型与算法的迭代速度，越来越多的量化私募将更像在科技领域的深度竞争。  未来，量化私募是否会在AI领域诞生新的“DeepSeek时刻”，仍有待时间验证。但可以确定的是，一场不再局限于资本市场的技术博弈，已经悄然展开。
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