高盈量化加码AI重构高频交易，突破3微秒延迟

量化投资正在进行一场底层变革。传统的多因子模型遇到了天花板——因子越来越拥挤，超额收益越来越薄。而一家中国量化机构——高盈量化，正在用AI把这条路重新铺一遍。

7月28日，高盈量化披露了其最新的技术路线和成果。

核心突破在硬件层面。高盈将轻量化AI决策逻辑直接集成进了FPGA芯片，形成FPGA+GPU协同架构——FPGA负责极速执行，AI大模型以旁路方式负责策略调优和风控复核。这个架构让交易延迟突破了3微秒，比行业平均水平快了近10倍。按他们的说法，这叫「硬件开枪、大模型瞄准校准」，各司其职互不阻塞。

在软件层面，高盈量化的做法也跟主流不太一样。他们放弃了传统的多因子框架，让AI模型直接读原始市场数据——逐笔成交、订单簿、新闻——不再经过「因子化」这个压缩步骤。模型自己理解市场信息、自己做判断，并且在模拟环境中试错和自我迭代。

这个思路的本质，是把量化策略从「人定义规则」变成了「模型自我进化」。 就像AlphaGo通过自我对弈提升棋力，高盈的AI模型也在交易实践中不断优化决策。

公司的全球资管规模截至2026年6月已经突破32亿美元，持有香港SFC第9类资产管理牌照，并获得了亚太对冲基金「奥斯卡」之称的HFM「年度新基金奖」。

从行业视角看，高盈量化的技术路线代表了中国量化行业的转型方向。截至2026年一季度，国内量化管理规模突破1.8万亿元，百亿级量化私募超过60家。但规模狂奔的同时，策略拥挤和超额衰减的压力也在同步显现。从拼速度到拼认知，从拼因子到拼AI，量化行业正在经历一次底层逻辑的升级。

高盈量化的创始人吴超说过一句话：金融科技的终极目标不是短期暴利博弈，而是用科技赋能资产的长期增值。从覆盖全球多市场、累积多年的逐笔行情与订单流数据库，到FPGA+GPU的软硬协同架构，再到AI模型端到端自我迭代——这家公司的技术路线与其说是在做量化，不如说是在给全套交易流程重新搭基础设施。这句话在当前环境下听起来可能有点「正能量」，但从3微秒延迟到32亿美元AUM，中间的成绩至少说明一个道理——在量化这条路上，AI不是替代人的工具，而是让体系自我进化的引擎。