千亿量化之神给梁文锋留下了怎样的精神遗产？

整理｜《中国企业家》记者 孙欣 见习编辑｜李原 头图来源｜视觉中国

2021年2月，《征服市场的人：西蒙斯传》在中国出版。当时只在私募圈小有名气的幻方量化创始人梁文锋，为这本书写了推荐序。

谁也没料到，四年之后，他会以DeepSeek创始人的身份让世界震动。而那篇题为《创造理解市场的模型》的序言，恰好成了理解这位企业家的钥匙——他极少出现在公众面前，一年到头也发不上一条朋友圈。

该书作者格力高利·祖克曼是《华尔街日报》的资深调查记者。这本传记写的是“量化投资之父”詹姆斯·西蒙斯，是他首部传记，也是他生前唯一亲自参与创作的一本，记录了西蒙斯十年的创业探索。

西蒙斯前半生是顶级数学家。他出身麻省理工学院，在伯克利拿到博士学位，与陈省身合作提出“陈-西蒙斯定理”，还给美国国防分析研究所破译过密码。

40岁那年，西蒙斯半路转行闯进华尔街，创办文艺复兴科技公司。他有条规矩：不招任何有金融背景的人，只雇佣数学家、物理学家和计算机科学家。在远离华尔街的长岛小镇上，他靠数据、算法和模型低调交易，创下投资史上最惊人的纪录：旗下“大奖章基金”三十年间年均回报率高达66%，连续27年跑赢巴菲特。

过去，外界对他的投资方法一无所知。这本书最大的价值，在于首次借助大量一手访谈，把这台“印钞机”的内部构造摊开——从早期屡战屡败的建模尝试，到引入“隐马尔可夫模型”，再到冷酷而严密的数据信仰。

序言之所以交给梁文锋来写，是因为他几乎是西蒙斯在中国最忠实的门徒。2008年，他揣着8万元本金开始做量化交易，2015年创立幻方量化，公司名字取自中国古代的《九宫图》。梁文锋曾公开表示，自己的理想就是有朝一日能与西蒙斯创办的文艺复兴公司相媲美。

更关键的是，梁文锋与西蒙斯在精神上高度同构：两家公司都认定市场是噪音，而噪音里能提取出信号；都爱招没有金融背景的科学家，营造学院式的研究氛围；都把命运押在“模型”上，而不是“人”的判断上。

序言末尾，梁文锋写下一句后来被反复引用的话：“每当在工作中遇到困难的时候，我会想起西蒙斯的话——‘一定有办法对价格建模’。”这话也像一封他写给偶像的致敬信。

2021年《征服市场的人》正式出版，幻方量化也建成了“萤火二号”算力集群，囤下约1万张英伟达A100显卡。那时候，还没人知道一家量化基金公司拿这些显卡要干什么。

两年后，DeepSeek成立。2024年5月10日，西蒙斯去世。同年12月16日，梁文锋在朋友圈转发了该书序言，配文写道：“3年过去了，旧世界分崩离析，新时代正在光速到来。”

一个月后，DeepSeek-R1震动全球——后面的事情，大家都知道了。

2026年10月30日，DeepSeek完成第二轮融资，规模约1055亿元，投后估值约6155亿元，投资方近30家。此时距离它的首轮外部融资，才过去四个多月。

梁文锋的AI思想底色来自哪里？答案或许就藏在这本书里。我们拆解了《征服市场的人》，试着回答下面几个问题：

1.一个拿过维布伦奖的数学家，为什么在40岁时转身去做交易？

2.一个从没上过金融课的数学家，凭什么相信“一定有办法对价格建模”？

3.经历10余年挫折、50岁才出发的西蒙斯，是怎么把“大奖章基金”做成投资史上最赚钱的机器的？

4.为什么西蒙斯坚持“让模型而非人做决策”，哪怕模型看起来很蠢？

文艺复兴为何几乎不招华尔街出身的人？梁文锋从那本书里拿走了什么？DeepSeek的低价打法、学院式管理再加上开源，这些做法在西蒙斯身上各能找到对应原型。

对价格建模，一定有办法。

比起对金钱的兴趣，西蒙斯对“模型”的执念出现得早得多。

西蒙斯1938年生于马萨诸塞州。四岁那年他冒出过一个怪念头：汽车如果每次只烧掉一半的油，是不是永远开不到没油的时候？父亲跟他说油总会烧完，可他心里认定，把一半的油当成一套模型来看，油箱就永远清不空。多年以后他才知道，这正是古希腊哲学家芝诺提出的经典悖论，讨论的是运动在逻辑上怎么自洽。

对数学和模型的兴趣加上天赋，让西蒙斯的学业一路顺遂：17岁进麻省理工，20岁从数学系毕业，23岁前后在伯克利拿下数学博士。

此后十几年，他攒出一份标准的“学术天才”履历：先在美国国防分析研究所破译密码，30岁当上纽约州立大学石溪分校数学系主任，把这个系建成世界级的几何研究中心。1974年他与陈省身合作提出“陈-西蒙斯理论”，后来被广泛用于弦论和凝聚态物理。1976年，西蒙斯拿到几何与拓扑学领域的最高荣誉维布伦奖。

不过这份履历里还埋着一条不太“学术”的暗线。在国防分析研究所那段时间，西蒙斯和同事琢磨过怎么用数学方法预测股票，写过一篇内部论文，最后没能公开发表。1968年，他因公开反对越战被研究所解雇，此后便决定不再受制于人。

1978年，40岁的西蒙斯做了一个让学术同行想不通的决定：弃学从商。他离开石溪，在一家购物中心里租下办公室，创办Monemetrics，也就是后来的文艺复兴科技公司。

此后十年，西蒙斯屡败屡战。一开始他做的并不是量化，第一位合伙人是数学家伦纳德·鲍姆，两人主要交易货币与大宗商品。鲍姆是“鲍姆-韦尔奇算法”的提出者之一，这一算法后来被广泛用于语音识别。可到了交易场上，鲍姆并不靠算法和建模，主观判断很容易掺进来。

詹姆斯·西蒙斯 来源：视觉中国

他们曾在外汇市场大赚一笔，也曾因一次判断失误损失惨重。那段时间，两人主要靠“粗糙的模型并辅之以个人直觉”。西蒙斯在书里回忆当时的感受：赚钱时觉得自己是天才，亏钱时觉得自己是个傻瓜。赚的钱说不清来路，亏的钱也找不到原因，对数学家来说，这比亏损本身更难忍。

1984年，鲍姆巨亏出局。到1988年，西蒙斯在投资上已经折腾了10余年，管理规模却只有4500万美元。

西蒙斯痛定思痛：“我不想每时每刻都被市场折磨，我想要在我睡觉的时候都能帮我赚钱的模型，一个完全屏蔽了人类干预的系统。”他慢慢相信，市场里一定藏着某种规律，只是人脑看不见。数据和数学方法够多够好，就一定能对价格建模。

“一定有办法对价格建模”，成了西蒙斯一辈子的信仰。梁文锋在序言里把这句话改成了：“一定有办法对数据建模。”走向这个信仰，梁文锋走的路几乎和西蒙斯一样长。

2008年，还在浙江大学读研究生的梁文锋，就和同学一起用机器学习摸索全自动量化交易。2015年幻方量化成立。2016年，幻方第一个由深度学习模型生成的股票仓位上线实盘；到2017年，幻方几乎所有量化策略都已改用AI模型计算。2021年，幻方管理规模突破千亿元。

一切跟着数据走。

“让模型而非人做决策”是文艺复兴公司的一条铁律。可这条铁律立起来的过程并不平坦。

1988年，蹉跎了10年的西蒙斯已经50岁，他和数论家詹姆斯·埃克斯一起发起建基金，用两人都得过的数学奖章命名为“大奖章基金”。

1989年上半年，基金收益回撤约30%，一度被叫停；西蒙斯和埃克斯就是否继续用模型爆发严重分歧，埃克斯出局。关键时刻，同事卡莫纳对他说了一句足以刻在量化投资史上的话：“跟着数据走，西蒙斯，这不是我的意思，是数据的意思。”

1989年，西蒙斯找到人生中重要的合伙人埃尔温·伯勒坎普，买下大奖章基金的控股权，从头重构交易算法。伯勒坎普是博弈论家，他加入后砍掉宏观数据部门，转向短期高频交易，这违背了当时华尔街“不要频繁交易”的常识。

结果出人意料。1990年，大奖章净回报55.9%。此后模型在文艺复兴公司内部的战略位置一路上升，研究员们认为它“拥有至高无上的地位”。

书里写道，每逢市场剧烈波动，连西蒙斯本人也会动摇，想手动减仓。但“既然决定用模型交易，就要不折不扣地执行模型的指令，无论觉得它聪明还是愚蠢。”研究员们相信，模型对了，人为干预只会破坏它；模型错了，该去修正模型，而不是临场拍脑袋。

大奖章基金的这套打法，跟大众印象里的“股神”完全是两回事。它既不去赌某家公司的长远前景，也不对宏观经济往哪个方向走下判断。它干的事，是在成千上万笔交易里翻找那些仅仅比抛硬币强一丁点的机会。

该书第14章的标题是“在50.75%的机会中做到百分之百正确”，出自西蒙斯手下的科学家罗伯特·默瑟之口：“我们只有50.75%的时间是对的，但我们在这50.75%上是100%正确的。你可以靠这个赚到数十亿美元。”

胜率只要高出五成一点点，再乘上足够多的交易笔数，量化模型就能变成“印钞机”。

1988年至2018年这30年间，大奖章累计交易利润超过1000亿美元；费前年均回报约66%，扣掉“5%管理费＋44%业绩提成”，费后年均回报仍有39%。2008年金融危机期间，大奖章基金照样拿下大幅正收益。同期做个对照，巴菲特的费后年均回报约20%，索罗斯约32%。

干量化的人对成本有种本能的敏感。这条赛道上，每一个基点的交易成本都在啃食收益，没人愿意为一个“看起来很强”却成本失控的策略掏钱。

说到底，大奖章基金是在“市场的噪声”里刨出微小而稳定的优势，再靠规模把它放大。它不要求每笔交易都赢，只要求系统的期望值为正。

DeepSeek的技术路线，跟量化的底层逻辑也对得上。从MLA多头潜在注意力机制到MoE混合专家模型，它绝大多数技术创新都奔着同一个方向：把算力开销压下去，在可控成本之内交出同等水准的模型能力。

大模型表面上比的是推理能力，背后同样是一场围绕边际成本的长期博弈。算力开销一旦居高不下，再惊艳的模型也难以规模化走向产业。

2024年5月，DeepSeek-V2把API价格压到每百万Token输入1元，在国内大模型圈掀起降价浪潮。梁文锋对此的解释是：“我们的原则是不贴钱，也不赚取暴利。”

大奖章不靠单次豪赌，靠的是稳定、可复制的微小优势；DeepSeek likewise把成本优势转成普惠定价，让模型能力持续跑通商业闭环，而不是停在实验室里当性能奇观。

价值不在模型上，而在人才上

在梁文锋看来，DeepSeek 的核心技术岗位，主力基本是应届生和毕业一两年的人。他提到，V2 模型的研发团队里一个海归都没有，全是国内培养出来的年轻人。

用他的话说，“创新需要摆脱惯性，经验有时会成为包袱”“看长远时经验就没那么重要，基础能力、创造性与热爱更重要。”这跟西蒙斯的选人标准如出一辙。

书中写道，西蒙斯长期偏好招数学家、物理学家、天文学家、密码学家和计算机科学家，对华尔街从业背景的人则兴趣寥寥。

“我们不雇用数理逻辑不好的学生。好的数学家需要直觉，对很多事情的发展总是有很强的好奇心，这对于战胜市场非常重要。”

华尔街的经验，往往讲的是市场“应该”如何运转。西蒙斯要找的，是能从海量数据里发现规律、对市场却没有任何预设的人。他要的是“杀手”一样的人，极其专注、不达目的誓不罢休。他把这两种人形容为：“牛人和真正的牛人之间还是有很大区别的。”

文艺复兴公司的第一批关键人才，几乎都是没有投资经验的“门外汉”。

亨利·劳弗是石溪的数学家，后来成了公司的首席科学家，主张把所有交易信号放进同一个模型里统一处理。桑德尔·施特劳斯是计算机专家，他坚持搜集、清洗历史价格数据，竭力把数据库的时间线拉得足够长。那个年代，数据是没人愿意干的苦活，施特劳斯却把它当地基来打。

今天各大模型公司疯抢高质量数据，而文艺复兴科技在40年前就明白：模型的上限，取决于数据的下限。

1993年进公司的罗伯特·默瑟和彼得·布朗，是从 IBM 来的两位语音识别专家，也是这批“门外汉”里最典型的代表。统计机器翻译的根基有他们的一份，当年那篇论文到现在还被当作自然语言处理领域的经典。两人在 IBM 干的活，就是用统计的办法让计算机听懂人话、把人类语言翻译出来。

默瑟在IBM流传最广的一句话是：“没有比更多数据更好的数据。”这句话放到今天，就是大模型“规模定律（Scaling Law）”的前身。

语音识别和股票交易，看上去毫不相干。但在西蒙斯眼里，二者是同一类问题：从充满噪声的信号中找出隐藏的概率规律。一段语音背后是哪个词，一串价格背后是什么趋势，本质上都是一道统计题。

默瑟和布朗花几年时间重写了公司的股票交易系统，补上大量漏洞，并整合进一个统一的模型。2003年，他们主管的股票组利润已是期货组的两倍。2010年西蒙斯卸任CEO后，接棒的正是布朗。

梁文锋在序言里也抛出一个关键设问：“如何管理一支优秀的团队，使之30余年立于不败之地？”

文艺复兴公司的研究员能调阅公司几乎全部代码和模型，每周开一次会，当面互相挑毛病。员工拿多少奖金，很大程度上看大奖章基金的整体表现，而非自己负责的那一块策略做得如何。

这样安排用意很清楚：不让谁为了自己那点利益把信息捂起来。华尔街不少交易团队各干各的，策略就是个人的看家本钱。文艺复兴不一样，策略归模型，模型归所有人。

技术这一头，文艺复兴对内全透明，核心代码、实验细节，哪个研究员都能翻；激励那一头却完全相反，每位员工都签了长达30页的终身保密协议。

大奖章基金收“5%管理费＋最高44%的业绩提成”，比行业通行的“2%＋20%”高出一倍还多。内部奖金每6个月发一次，只看基金表现，跟老板喜不喜欢你没关系。

这套公司文化和考核标准，在DeepSeek身上也能看出几分影子。

据媒体报道，DeepSeek不搞前置分工，讲的是自然分工；研究员要算力卡、要人，不设上限；对个人也没有严格的KPI考核。梁文锋把这种状态概括为：创新需要尽可能少的干预和管理。对外，他始终保持高度神秘，员工也很少出现在公开采访里。

谈到规模扩张，梁文锋和西蒙斯一样克制。

模型有容量限制，外部资金进来得越多，每一块钱能分到的收益就越薄。西蒙斯常年把大奖章的规模压在100亿美金。1993年起，大奖章不再接受新资金，2003年至2005年间又把外部持有人逐步清退干净。打那以后，这台印钞机只为自家员工转。

DeepSeek成立后的近三年里，同样几乎没拿外部融资，算力和薪酬主要靠幻方的自有资金撑着。“不缺钱”的底气，让它没去追to C爆款应用，也没去追短期变现，几乎所有资源都押在基础模型上。

可量化基金的容量终究有天花板，大模型对算力的胃口却要大出许多倍。为“对数据建模”投入的算力，终于超出了一家量化私募能扛的范围。

今年，梁文锋不得不把关了三年的融资大门重新推开。DeepSeek先后完成两轮外部融资，合计超过1500亿元，还有消息说它已经开始筹备上市。

梁文锋和西蒙斯之间，还有一层最要紧的分别：西蒙斯的模型是最高机密，四十年来从未公开，大奖章的模型到底怎么运作，至今仍是华尔街最大的黑箱之一。DeepSeek则从一开始就选了彻底开源，模型权重、技术论文，几乎不留一手。

说到底，这两种做法背后是同一个判断：真正的护城河不在某一版模型里，而在持续产出模型的那群人身上。

梁文锋对此的说法是：“闭源形成的护城河，在颠覆性的技术面前是短暂的。即便OpenAI闭源，也挡不住别人赶超，所以我们的价值沉淀在团队上。”

文艺复兴的模型能领先三十年，靠的不是某个公式，而是一个不断修正公式的组织。只不过在量化行业，策略一公开就失效；到了大模型行业，开源反倒能换来生态、人才和话语权。

同一个信念，在两个行业里长成了两种样子。隔着40年，隔着太平洋，时代的接力棒交到了新的建模者手中。

（《征服市场的人：西蒙斯传》，作者：【美】格里高利·祖克曼，译者：安昀/朱昂，天津科学技术出版社）