高盈量化加碼AI重構高頻交易，突破3微秒延遲

量化投資正在進行一場底層變革。傳統的多因子模型遇到了天花板——因子越來越擁擠，超額收益越來越薄。而一家中國量化機構——高盈量化，正在用AI把這條路重新鋪一遍。

7月28日，高盈量化披露了其最新的技術路線和成果。

核心突破在硬體層面。高盈將輕量化AI決策邏輯直接整合進了FPGA晶片，形成FPGA+GPU協同架構——FPGA負責極速執行，AI大模型以旁路方式負責策略調優和風控複核。這個架構讓交易延遲突破了3微秒，比行業平均水平快了近10倍。按他們的說法，這叫「硬體開槍、大模型瞄準校準」，各司其職互不阻塞。

在軟體層面，高盈量化的做法也跟主流不太一樣。他們放棄了傳統的多因子框架，讓AI模型直接讀原始市場資料——逐筆成交、訂單簿、新聞——不再經過「因子化」這個壓縮步驟。模型自己理解市場資訊、自己做判斷，並且在模擬環境中試錯和自我迭代。

這個思路的本質，是把量化策略從「人定義規則」變成了「模型自我進化」。 就像AlphaGo透過自我對弈提升棋力，高盈的AI模型也在交易實踐中不斷最佳化決策。

公司的全球資管規模截至2026年6月已經突破32億美元，持有香港SFC第9類資產管理牌照，並獲得了亞太對沖基金「奧斯卡」之稱的HFM「年度新基金獎」。

從行業視角看，高盈量化的技術路線代表了中國量化行業的轉型方向。截至2026年一季度，國內量化管理規模突破1.8萬億元，百億級量化私募超過60家。但規模狂奔的同時，策略擁擠和超額衰減的壓力也在同步顯現。從拼速度到拼認知，從拼因子到拼AI，量化行業正在經歷一次底層邏輯的升級。

高盈量化的創始人吳超說過一句話：金融科技的終極目標不是短期暴利博弈，而是用科技賦能資產的長期增值。從覆蓋全球多市場、累積多年的逐筆行情與訂單流資料庫，到FPGA+GPU的軟硬協同架構，再到AI模型端到端自我迭代——這家公司的技術路線與其說是在做量化，不如說是在給全套交易流程重新搭基礎設施。這句話在當前環境下聽起來可能有點「正能量」，但從3微秒延遲到32億美元AUM，中間的成績至少說明一個道理——在量化這條路上，AI不是替代人的工具，而是讓體系自我進化的引擎。