2026-09-28 · Bernstein · 股票策略

伯恩斯坦亚洲量化策略中国下一个赢家：中国人工智能原生资产管理公司...引领企业人工智能架构的下一个前沿

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摘要

伯恩斯坦指出，与全球自2023年以来渐进式、采用闭源前沿模型的路径不同，中国资产管理机构在DeepSeek推出后迅速爆发，形成以开源权重模型、私有化部署和全栈企业级AI架构为特征的成熟体系。中国量化基金在这一浪潮中领先，幻方量化孵化了DeepSeek，先进AI的应用助推量化基金在2025年取得20%的超额表现，量化资产管理规模在一年内翻倍至2.6万亿元人民币（3820亿美元）。截至2026年第一季度，量化机构已全面转向智能体（Agent）工作流，主要用于代码生成（64.13%）、数据清洗（57.40%）、因子挖掘（53.81%）和智能回测（44.84%）。在监管方面，中国证券投资基金业协会（AMAC）于2026年4月发布首份行业标准，对基础设施、数据、模型、应用等六层架构提出了清晰严密的规范。行业共识认为2026年是投研智能体元年，AI的角色正从工具演化为工作协同伙伴，但人类专业人士仍将牢固掌握最终投资与风控决策权。

主要观点

中国资管机构在DeepSeek推出后AI采纳速度领先全球，并形成基于开源权重模型的企业级AI架构，区别于全球偏好闭源前沿模型和“自建与外购”争议的现状。

中国资管公司在一年内从2025年的AI赋能升级为构建完整AI技术栈，从IT主导的中心化转向业务主导的去中心化模式，并建立“企业大脑”与私有化部署主导的架构。

量化基金成为最先受益的群体，幻方量化孕育出DeepSeek模型，先进AI应用带动量化基金2025年取得20%的超额收益，其AUM一年内翻倍至2.6万亿元人民币（3820亿美元）。

大多数中国本土量化基金倾向于本地化部署如DeepSeek等模型（44%），其次是微调大模型与构建外部知识库。

到2026年第一季度，中国量化基金已跨入AI智能体阶段，主要用于代码生成（64.13%）、研报及会议纪要数据清洗（57.40%）、因子挖掘与验证（53.81%）以及智能回测（44.84%）。

传统金融数据提供商积极融入AI与MCP灵活性，万得推出Alice模型和WindClaw以巩固数据层，同花顺iFinD推行HithinkGPT、问财与HiAlpha，东方财富妙想覆盖零售与机构渠道并在2025年3月全面开放权限。

在垂直AI与AI实验室工具方面，Kimi成为投研层最强有力的模型挑战者；深度求索（DeepSeek）、通义千问（Qwen）和智谱（GLM）也是企业构建AI栈的关键模型；商用垂直工具中象度科技阿尔法派覆盖超8000家机构，熵简科技AlphaEngine覆盖近9000个决策团队，通联数据服务逾2000家金融机构。

2026年4月中国基金业协会（AMAC）发布《基金经营机构大模型技术应用规范》（T/AMAC 0004-2026），从基础设施、数据管理、场景应用、模型服务、应用层和安全管理6个层面明确了全栈架构管控要求。

监管规定对敏感数据建立严格隔离红线，未脱敏个人信息、核心交易指令和未公开投研信息严禁直接用于训练或微调，高敏感策略须限定在专有私有隔离环境中；同时国家金融监督管理总局于2026年6月发布银行业保险业AI安全应用指导意见。

论述逻辑

DeepSeek等高性能开源模型突破 -> 推动中国资管机构加速本土化/私有化部署 -> 结合专有数据与工作流形成全栈企业级AI架构与智能体生态 -> 赋能投资研究、因子挖掘与代码生成，助力2025年量化基金超额表现与规模翻倍 -> 推动官方标准与六层监管规范出台（AMAC） -> 确立AI作为投研协作伙伴、人类保留最终决策权的长期分工范式。