一个管着上千亿资金的量化大佬，梁文锋，突然在内部会上，对着帮他赚钱的整个团队，扔

一个管着上千亿资金的量化大佬，梁文锋，突然在内部会上，对着帮他赚钱的整个团队，扔下一句话。他说，别跟我提什么中国AI跟美国只差一两年，那都是表面功夫。真正的差距，是原创和模仿。是我们永远在追，人家永远在前面领。 这话一出，屋里空气都好像抽干了。 ​梁文锋不是凭空说气话，他手里握着上千亿量化资金，每天的交易决策都离不开AI模型的支持。过去十年，他带着团队砸了数亿资金在AI研发上，从最初的量化选股模型，到后来的高频交易算法，一路摸着石头过河。团队里的工程师大多是清北复交的高材生，还有不少留美归来的技术大牛，他们能在三个月内复刻出美国某头部机构的交易模型，能把回测数据做得漂亮到挑不出毛病，可每次遇到核心技术卡点，还是得回头看美国的开源代码。 ​那天的内部会，本来是庆功会。团队刚靠新上线的AI模型，在新能源板块的量化交易里赚了20多个亿，一群人正围着屏幕举杯庆祝。梁文锋推门进来，没看那些亮眼的数据，直接把一份报告拍在桌上。那是他托人从硅谷带回来的行业白皮书，里面写着美国某实验室已经实现了AI自主生成交易策略，不需要人工输入任何参数，模型就能根据市场变化自我迭代。而梁文锋的团队，还在为优化一个因子参数，熬了三个通宵。 ​“你们觉得，我们的模型跟他们差在哪？”梁文锋指着报告上的一行字，声音不算大，却让整个会议室安静下来。有个年轻的工程师小声说：“只差算力吧？我们多买几台超算，肯定能追上。”梁文锋摇摇头，拿起粉笔在白板上画了两条线。一条线写着“原创”，从晶体管到互联网，从深度学习框架到生成式AI大模型，每一个节点都是美国的技术突破；另一条线写着“模仿”，后面跟着一串国内的AI应用，全是基于前者的技术框架做的优化。 ​“我们现在做的，都是在人家画好的圈子里跳舞。”梁文锋放下粉笔，看着满屋子的技术骨干，“人家花十年磨一个深度学习框架，我们花三个月吃透，再花一个月做本土化改造，看起来进度只差一两年，可底子呢？底子是人家的。”他不是否定团队的努力，过去几年，团队靠着模仿和优化，帮他赚了上千亿，可越赚钱，梁文锋心里越慌。他见过太多行业的起起落落，当年的手机行业，国产厂商靠着模仿外观和系统，一度占据了半壁江山，可到了芯片卡脖子的时候，整个行业差点停摆。AI行业也是一个道理，核心框架不掌握在自己手里，迟早要吃亏。 ​会场上有人不服气，站起来说：“梁总，我们的AI在量化交易上已经比他们赚钱了，这还不够吗？”梁文锋笑了笑，没直接反驳。他给大家讲了个自己的经历。五年前，他去硅谷拜访一家AI实验室，对方的负责人带着他参观了一个“黑箱”模型。那个模型没有任何历史数据支撑，却能预测出未来三个月的市场波动率，准确率高达80%。负责人告诉他，这个模型的底层逻辑，是他们花了八年时间，从量子力学的角度重新定义了AI的算法。而梁文锋的团队，至今还在沿用十年前的深度学习算法，只是换了更高效的算力。 ​那天的会开了四个小时，庆功会变成了反思会。梁文锋最后拍板，把团队分成了两拨。一拨人继续做现有的量化交易模型，保证公司的现金流；另一拨人，成立一个全新的研发中心，不看短期收益，不模仿任何国外技术，从最基础的算法逻辑开始，做真正的原创研究。他当场宣布，未来五年，给这个研发中心的预算不设上限，就算十年不赚钱也没关系。 ​散会的时候，已经是深夜。有个跟着梁文锋十年的老部下，在走廊里拉住他说：“梁总，这么做风险太大了。”梁文锋看着窗外的夜景，金融城的高楼灯火通明，每一盏灯背后，都有无数个像他们这样的团队，在为了追赶而拼命奔跑。“风险？”他回头笑了笑，“比被人卡脖子的风险小多了。” ​梁文锋的这番话，后来被内部员工传到了网上。有人说他是站着说话不腰疼，拿着上千亿资金，当然敢赌；也有人说他看得透彻，戳破了行业里的“虚假繁荣”。其实梁文锋心里清楚，原创这条路不好走，可能要熬十年，可能要亏上百亿，可能最后还是竹篮打水一场空。可他更清楚，量化交易赚的钱再多，也只是数字。只有把核心技术握在自己手里，才能在风浪里站稳脚跟。 ​这些年，国内的AI行业确实热闹。大模型一个接一个地发布，应用场景遍地开花，看起来一片欣欣向荣。可热闹背后，是大量的重复研发，是对国外技术的依赖。梁文锋的话，不是泼冷水，而是想叫醒那些沉浸在“只差一两年”幻觉里的人。原创从来不是一蹴而就的事，它需要时间，需要耐心，需要有人愿意坐十年冷板凳。 ​梁文锋的研发中心，现在已经挂牌了。门口挂着一块牌子，上面写着他那天在会上说的一句话：“追，永远是第二；创，才有可能是第一。”在梁文锋的大力推动下，研发中心迅速运转起来。新团队里的成员们，有人带着破釜沉舟的决心，有人怀揣着对原创技术的憧憬，一头扎进了基础算法的研究中。 起初的日子并不好过。团队面临着诸多难题，没有现成的技术框架可以借鉴，每一步都像是在黑暗中摸索。