来源：安邦智库(ANBOUND)

2026年以来，国内资本市场在AI技术深度渗透投研全链条后所催生的量化交易规模大幅扩张。随着私募量化近年业绩表现亮眼，市场对量化投资的热情显著攀升。同时量化投资需求正在向更普惠的公募产品扩散，5月以来，多家公募基金经理掌舵的量化新品募资热度高涨，数款产品因认购火爆启动比例配售；存量量化基金也同步收紧申购限制，部分产品单日申购额甚至压缩至50元。

这一现象并非偶然，而是AI技术赋能与资金涌入共同导致的结果。安邦智库（ANBOUND）首席教授陈功先生阐述了这一趋势的底层逻辑，资本市场传统产业领域，经营模式成熟且成长性有限，AI量化模型凭借多模态信息融合与毫秒级实时响应，可精准捕捉市场变化并实施程序化交易，效率远超人工投研，正深度重塑资本市场投资范式。伴随投资者对量化交易认知的深入，市场认可度持续攀升。截至2026年一季度末，公募量化产品数量1008只，总规模突破5293.56亿元，赛道发展热度走高。在规模扩容之余，量化产品的业绩表现呈现出明显分化，头部公募机构通过AI量化体系的深度应用，有效提升了策略响应能力与市场适应性，部分产品近一年收益率实现翻倍，展现出更强的市场波动把握能力；而多数中小机构由于研发投入不足、算力资源有限，仍以传统量化模型为主，迭代速度滞后，在市场风格快速切换的背景下，部分产品收益表现平淡甚至亏损。此轮量化赛道扩容源于AI技术对投研分析、策略构建、风险控制等环节的全链条赋能，提升了模型迭代效率与市场适配能力，带动市场配置需求攀升。

金融业作为特殊的信息处理行业，资本市场本质是信息博弈与定价的场域，资产价格波动大多源自政策导向、产业动向、公开数据以及市场情绪等信息的持续消化与价值重估。旧式投资范式受限于人类信息处理的天然局限，覆盖面不足、处理效率偏低且易受主观判断干扰，整体呈现经验主导的特点。而AI技术的核心作用，便是承接人力难以负荷的海量信息梳理工作，形成高效实时、全域深挖的运作模式，从底层重塑投资逻辑。

回顾中国资管行业量化投资二十余年的发展历程，可分为三个阶段：2000-2010年为起步阶段，行业依托市场行情、企业财报等标准化数据，通过人工搭建线性模型制定交易策略，形成“人工定策略、程序化执行”的模式，但该模式因数据覆盖有限、策略迭代缓慢，应对市场变化能力薄弱；2010-2022年，机器学习等早期智能技术逐步融入量化赛道，聚焦因子挖掘与交易信号筛选，构建基于非线性模型的交易策略，虽技术辅助提升了效率，但核心逻辑仍依赖人工经验，难以挖掘跨行业、跨周期的深层关联，市场风格切换时策略适配性不足；此后，自2022年起，生成式AI大模型驱动行业智能化转型，具备资源与技术优势的机构率先整合另类数据（如财经新闻情感倾向等），推动研究视角向多模态信息融合拓展，显著提升了投研效率，但当前智能研判结果仍需人工校验，受限于行业监管规则与模型稳定性，智能工具主要发挥增效作用，全面实现智能主导决策仍需突破技术瓶颈与制度约束

从机构参与节奏来看，国内AI量化领域形成了“私募先行、公募跟进、券商布局、保险信托试点”的践行路径。2021年，量化行业规模扩张与同质化竞争加剧，传统量价因子收益走弱，增长空间收窄。在此背景下，幻方量化（DeepSeek孵化主体）暂停募资，转向AI大模型研发；同期，九坤等头部私募加速机器学习布局，通过一体化智能框架率先实现因子开发从人工到机器的转型。此后，随着技术验证与市场环境变化，2025年易方达等头部公募，经审慎风控筛选，推出多款成熟策略的AI量化产品，凭借品牌与渠道优势加速追赶；国泰君安等头部券商则将智能技术嵌入零售财富业务，以AI提升投顾服务效率。进入2026年一季度，平安资管、中信信托等机构，率先试点AI量化专户业务，探索大资金与智能技术的适配方案。这种差异化布局节奏的背后，源于各机构经营属性与本质诉求的不同：私募决策灵活、追逐高收益，故敢为人先，勇探技术前沿；公募受严格监管约束，侧重风控与规模效应，往往在策略验证后规模化推广；券商依托渠道资源，以技术赋能传统服务为主战场；保险、信托则因资金体量大、风险偏好低，在行业技术成熟后，方以试点方式开展布局。

对标美股成熟资本市场，中国AI量化在技术深度、应用广度、生态完善度及市场主导力上仍存在明显差距。以双西投资（Two Sigma）、文艺复兴科技（Renaissance Technologies）为代表的美国头部量化机构，凭借长期技术积累与系统化生态搭建，构建了成熟的AI量化运行体系。其智能技术覆盖信息采集、数据清洗、因子挖掘、策略搭建和风控管理，在实际投资决策中具备较高自主执行能力。日常运营中，人工仅负责战略方向把控、极端风险处置与算法合规管控，形成机器负责落地执行、人力统筹全局监督的协作模式。这套体系的高效运行，依赖于美国成熟规范的另类数据市场支撑，消费行为、物流流转、工业生产、卫星遥感等多元化数据，经专业机构完成标准化处理后，能够低成本接入量化模型，帮助智能系统捕捉实体经济动态，提前研判行业周期走势。叠加美股高度机构化的市场交易结构，量化交易通过动态价格发现机制强化市场定价功能，提升了资本市场的资源配置效能。

反观国内AI量化产业的发展，面临三方面瓶颈：在数据上，另类数据缺乏统一规范，质量良莠不齐。产业经营、供应链运转、企业产能等数据，普遍存在获取渠道受限、合规边界模糊、流通效率低、使用成本高等痛点，直接导致AI模型训练可用的高质量素材稀缺，多数模型只能依赖公开市场数据进行搭建，难以充分挖掘深度学习的技术潜力。在技术上，核心算法研发与算力支撑存在短板。多数机构受限于技术积累，只能基于开源算法进行微调，难以开发出契合本土市场特征的原创策略，更难以自主挖掘隐蔽性强、时效性高的交易因子。同时，算力资源整体匮乏，尤其是高性能算力供给不足、使用成本偏高，拖慢了模型训练与策略验证的进程。在监管上，配套规则尚不完善，行业处于审慎管控状态。现有制度对智能交易的模型决策边界、风控参数标准、算法透明程度等要求较为笼统，创新试错的政策空间有限。这不仅增加了机构的合规运营压力，也制约了量化策略的探索步伐，难以匹配行业快速迭代的节奏。

值得注意的是，国内AI量化发展的掣肘，本质是金融市场与实体经济深度融合中形成的结构断层，既体现在技术迭代的推进节奏上，也体现在AI赋能之下，中美资本市场服务实体经济的底层运行逻辑差异。

面对AI通用大模型的高门槛，国内资管量化领域应转向金融垂类小模型，以“精准适配+降本增效”破解算力与数据桎梏，探索契合本土资源与市场需求的技术路径。安邦智库早前便指出，从成本、商业化前景和本土竞争优势看，中国应摆脱在通用大模型所代表的“大AI”上的内卷，重点转向“小AI”应用。这一判断在量化领域正得到逐步印证，垂类模型参数适中，成本大幅降低，让更多机构得以参与。其训练依托政策、财报、研报及舆情等财经垂直语料，强化模型分析能力，满足量化投研需求。针对中国股票市场政策敏感、散户主导、行业轮动快等特性，模型开发需精准捕捉资金动向与市场情绪，适配本土逻辑。

最终分析结论：

AI技术正深度重构国内资管量化投资生态，驱动行业规模扩容与效率提升，推动市场形成各类机构分层布局的态势。对标美国成熟资本市场，国内AI量化发展仍受制于数据质量、算力算法、监管体系三重制约。安邦智库此前便指出，从成本可控性、商业化前景及本土竞争优势，中国应摆脱以通用大模型为代表的“大AI”上的内卷，转向“小AI”应用。国内资管行业应立足本土资本市场特性，以低成本、高适配的金融垂类小模型为突破点，实现技术路径的差异化突围。（ZY）