1.3.2 幻方量化的转折点

2016年对幻方量化来说，是一个重要的转折点。这一年，他们推出了首个基于深度学习的交易模型，开始用AI来指导投资决策。以往，量化交易依靠的是统计模型、数学公式和传统编程逻辑，而深度学习的加入，让交易系统有了更强的自适应能力，能够更快地捕捉市场趋势、识别投资机会，并实时调整策略。AI的引入，让幻方量化的交易决策更智能、更高效，也让他们在竞争激烈的量化交易市场中，迅速拉开了与同行的距离。

到了2018年，幻方量化做出了一个重要的战略决策——正式将AI作为公司的核心发展方向。这意味着其不仅在交易策略上更依赖AI，而且将全面向AI驱动的交易体系转型。他们不再只把AI当成一种工具，还要让AI成为量化交易的灵魂。这个决定，标志着幻方量化不仅是一家量化交易公司，还是一家技术驱动的AI企业。

但随着交易策略的复杂化和业务规模的急剧扩张，幻方量化很快遇到了一个前所未有的问题——计算资源瓶颈。

就像家里的一台老电脑在跑大型3D游戏时会卡顿一样，幻方量化原有的计算平台已经满足不了模型的需求了。AI模型的深度学习训练需要巨大的算力支撑，而原先的计算资源，已经无法满足他们对交易模型的训练和优化需求。这不仅影响了交易决策的效率，也限制了他们进一步开发更高级AI算法的可能性。

面对这个问题，幻方量化决定不再依赖外部的算力供应，而是搭建一套属于自己的AI训练平台。2019年，在梁文锋的带领下，幻方量化自主研发了“萤火一号”训练平台。这是一个堪称豪华的计算集群，总投资接近2亿元，搭载了1100块GPU。GPU就像是AI计算的发动机，数量越多，计算能力就越强。对于AI模型训练来说，更多的GPU意味着可以更快地完成模型训练、更高效地优化算法，让交易系统具备更强的学习能力。

“萤火一号”的投入，让幻方量化的AI模型训练速度大幅提升，也使他们的交易策略更加精细化、实时化，交易效率提升到了一个全新的水平。

但幻方量化的野心显然不止于此。量化交易只是他们实现AI梦想的第一步，而真正的挑战，是如何让AI走得更远。随着AI模型规模的不断扩大，计算需求再一次暴增，“萤火一号”已经不够用了。他们意识到，要在AI领域真正取得突破，必须进一步提升计算能力。于是，在2021年，幻方量化做出了更大手笔的投入，正式推出“萤火二号”。

相比“萤火一号”，“萤火二号”堪称计算怪兽——这次幻方量化直接投资10亿元，配置了约1万张英伟达A100 GPU，让训练平台的计算能力再一次实现了指数级跃升。这套平台不仅能支持更大规模的AI模型训练，还能让AI交易系统的运行效率达到前所未有的水平。

更重要的是，“萤火二号”不仅仅是为量化交易服务的，它还为幻方量化进军更广阔的AI领域铺平了道路。当AI交易技术日渐成熟，幻方量化开始思考：如果AI能优化金融市场的交易策略，那么它是否也能用在更广阔的商业场景？AI本身是否就是一个值得深耕的产业？这一思考，最终促成了一个重要的决策——幻方量化要打造自己的AI模型，并进军人工智能产业。这也成了DeepSeek诞生的前奏。