美国AI霸权崩塌，竟是中国证监会立下的大功

热门资讯 2025年02月16日 12:30 3 admin

中国一家以前做量化交易的公司，只用了不到美国同行1%的算力，就训练出了性能差不多的大模型，美国的ai霸权就此被打破。而这场让人惊叹的突破，竟然是从中国证监会对量化交易的严格监管开始的。

幻方深度探索公司的发展历程，就像是中国科技创新的一个特别例子。这家公司在A股量化交易市场摸爬滚打了快二十年，把AI算法和高频交易结合得特别好，它开发的“市场心电图”系统，能在0.01秒这么短的时间里，抓住市场上的价格差异，赚到钱。但是在2021年，证监会出台了《证券期货业算法交易管理办法》，对程序化交易的申报频率、撤单比例这些关键指标管得很严，一下子就把传统量化交易靠差价赚钱的路给堵住了。

在监管政策的压力下，幻方公司没办法，只能把原来用来在市场里找赚钱机会的AI团队，转向基础研究。这个团队很懂概率和博弈，他们发现金融市场的复杂和语言模型的随机生成很像，都得在不确定的情况里找到确定的规律。于是，他们把预测股票价格波动的方法，用到了自然语言处理上，发明了“概率蒸馏”训练法，让模型需要的参数数量一下子减少了好多。

当美国的团队还在拼命堆H100芯片，追求那种简单粗暴的算力提升时，中国的工程师们却从A股市场的复杂情况里找到了灵感。A股市场30年了，指数一直在3000点左右徘徊，这是因为政策、资金、市场情绪等各种因素相互影响，乱成一团。但没想到，这种乱糟糟的环境，成了训练AI的好地方。幻方团队开发出“对抗性环境学习”框架，让模型在监管政策突然变化、游资炒作、突发大事件这些极端情况里自己学习、进化，结果这个模型抗干扰的能力，比在平稳市场环境里训练的西方模型强多了。

这种技术路线的创新之处在于，它把AI训练从单纯的“喂数据”，变成了“在环境里博弈”。就像AlphaGo通过自己和自己下棋，突破了人类棋谱的限制一样，幻方的模型在模拟A股市场的“沙盒”里，学会了压缩参数，变得更高效。他们最新开源的“鸿蒙”大模型，只用了512块国产算力芯片，就达到了GPT - 3.5的性能，打破了西方那种“训练大模型就得用一万块芯片起步”的说法。

在技术突破的背后，还有更巧妙的商业布局。现在全球的AI初创公司都在为云服务的高额费用发愁，幻方却已经建立起了自己独特的赚钱模式。他们通过开源大模型，让美国AI企业的估值受到影响，引发科技股的估值变化；同时，利用自己在量化交易方面的经验，在美股衍生品市场建立空头头寸。这就像是一种“技术攻击+金融获利”的双重策略，大模型本身赚不赚钱已经不重要了，就像19世纪列强用鸦片打开清朝市场，再用武力索要赔款一样。

这种厉害的策略，是中国金融科技多年积累的成果。从高频交易算法，到能应对各种变化的训练框架，从分析市场情绪，到预测宏观政策，这些在A股市场艰难生存中积累的经验，最后在AI领域发挥了巨大作用。当美国工程师还在研究怎么优化transformer架构时，中国团队已经从行为金融学的角度，重新构建神经网络了。

这场技术革命最让人想不到的是，正是证监会的严格监管，意外地带来了这么大的创新。这就像经济学家熊彼特说的“创造性破坏”，当原来的赚钱路子被政策堵住，企业为了生存，就会去寻找更深层次的技术突破。中国AI这次的成功，就是监管政策和市场力量相互作用产生的“受控核聚变”。

它告诉我们一个容易被忽略的创新规律：在应用场景受到限制的领域，往往更容易出现基础理论的突破。就像二战时图灵为了破译密码，奠定了计算机科学的基础一样，中国量化团队为了避开监管限制开发的训练框架，也开创了AI发展的新方向。这种“限制反而催生创新”的现象，正在改变全球科技竞争的规则。

从历史的角度看，这场由证监会引发的AI革命，就像16世纪英国《航海条例》意外推动了工业革命一样。当算力霸权的神话被中国的算法打破，全世界都明白了：真正的创新，常常出现在约束和自由的边界，是求生的欲望和创造的能力相互作用的结果。这也许就是中国式创新的秘密——在有约束的情况下，依然能创造出改变世界的成果。

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