中国量化圈，幻方量化和他的创始人梁文锋，都是“独特”的存在。
他们不仅能做资管业务，还在做自营投资，也敢直接挑战人工智能业务。
数月前，由梁文峰发起的深度求索公司主导的大模型产品，以“AI界拼多多”的形象参与市场竞争，直接促使阿里、字节、百度等互联网大厂的AI产品“降价以对”。
而第三方渠道的消息显示，幻方最新的管理规模被一家“后起之秀”所超越。
他们在想什么？
“淡化”资管规模？
幻方量化一度是中国首家突破千亿私募的量化大厂，准确的说也是迄今为止业内唯一规模曾迈过千亿大关的量化私募。
但资事堂从接近幻方量化的人士了解到：这家昔日中国的千亿私募，最新管理规模已经降到200~300亿元一线。
适度控制规模，是头部量化大厂过去一年都在做的事情。但目前“最坚决”的是幻方。
与此同时，梁文锋创立的AI大模型公司“深度求索”则在持续扩充，内部的部分成员，外部的招兵买马始终不断。
而且，据说这家AI在北大附近的高档写字楼，租用了数千平米的办公地点，与硅谷大厂同一地区办公，表现出了强烈的进取心。
梁文锋是把未来的业务重心放在AI上面了么？
从“外围”到“核心”
深度求索曾被业界以为是幻方量化的“外围公司”。
事后证明，他只是幻方量化实控人发起的又一个公司。
在量化界，实控人可能同时发起多个公司，各自承担自身的业务方向和功能。但内里常有人员上、股东上的隐隐的线索。
深度求索的AI产品在2023年正式对外亮相，实际上此前数年，该公司已经内部“孵化”了很久。
这家公司还曾对外招聘文科人才，职位定位为“数据百晓生”，提供人类历史、文化、科学等相关的知识来源，和数据工程师一起构建完善的世界语言知识库。
这类招聘一度引来中国基金圈的“围观”。
另一个备受关注的事情是，业内一直传言，早在2019年，幻方和它背后的资金，就开始大手笔投入于深度学习训练平台，到了2021年幻方量化对超算集群系统的投入增加到10亿元，并且搭载了超1万张英伟达A100显卡。
这可能是，内地当时拥有超过AI显卡最多的企业之一，甚至仅是个位数字在全球也一度数得上号。
据公开信息：微软的Azure云服务为ChatGPT构建了超过1万枚英伟达A100芯片的AI计算集群。早年，特斯拉、Facebook在内的企业，都利用A100芯片组建了AI计算集群，采购规模也超过7000枚。
梁文锋曾对外表示：大模型业务短期内没有融资计划，面临的问题从来不是钱，而是高端芯片的获取问题。
大模型最新“细节”
12月10日，深度求索公司对外披露了大模型在诸多应用领域的能力提升细节，其中提及六个应用场景：
角色扮演、推理、写作、代码、数学（其中特别提及高中数学联赛）。
这家机构还介绍，所开发的模型在美国数学竞赛、全球顶级编程竞赛等权威评测中，均有着超越众多知名同行的成绩。
今年9月，深度求索公司还“炫耀”，在诸多分项上创了国内模型的历史最好成绩，比如代码场景应用在第三方测评中世界第二，数学场景则排名世界第三。
这家公司还在自家平台公布了多个应用分项在中国排名首位。
限于技术能力和专业信息，我们无法对深度求索公司公布的“排名业绩”进行高维度置评。
何为“角色扮演”
在上图中，“角色扮演”排在深度求索应用提升展示的第一大项。
资事堂梳理发现：深度求索公司官微发布的所有文章中，总计有五次提及“角色扮演”，但并没有进行深度解释。
资料显示：用户可以通过特定的系统提示词（system prompt），为模型设定一个特定的角色或行为方式，以便它在对话中表现出与设定角色一致的行为、语气、知识和技能。
通俗点表达：让大模型系统扮演/假装一个身份，比如基金经理、医生、老师、侦探，然后按照这个身份去思考问题、说话、解决事情。
实际上，这个场景对于公募、私募基金机构，有着一定需求，因为大模型可以“变身”基金经理、理财经理，这是一种“模拟真人“的关键应用，或直接冲击基金机构的团队配置。
扮演“基金经理”，会发生什么？
资事堂给大模型发出了指令，进行了一番“基民对话基金经理”的角色扮演试验，来看看这位“基金经理”如何“劝导”基民。
基民提问：当前市场波动较大，我应该卖掉手上的权益基金吗？
“基金经理”回答：市场波动时，是否卖掉权益基金需要根据您的投资目标、风险承受能力和市场判断来决定。
如果您的投资目标是长期收益，那么短期市场波动可能只是暂时现象，不必急于卖出。历史数据显示，长期持有优质权益类资产通常能战胜市场波动。
这位“基金经理”进一步回答：如果您仍感到不安，可以考虑分批赎回，而不是一次性卖出全部基金份额。这种方式可以减少由于判断错误导致的损失。同时将部分资金转移到低风险资产（如债券基金或货币基金）中。
基民提问：我买的是沪深300ETF，遇到市场波动大的时候，如何进行策略调整？
“基金经理”回答：如果您是长期投资者，继续持有或分步加仓。如果您有闲置资金，可考虑在市场回调中逐步买入，建议在指数跌幅较大时（如5%-10%的调整）分阶段投入更多资金。
这位“基金经理”还提示：也可以考虑配置行业ETF，将资金部分转移至波动较低的行业ETF（如消费、医疗），分散风险，同时保留权益类资产的收益潜力。还提及增配政策受益行业，降低周期性行业暴露的建议。
上述内容仅仅是这场角色扮演的部分文字实录，”基金经理“所给出的操作建议有着更加详细的内容。
由此看出，角色扮演的场景可以进一步替代银行理财经理、基金公司市场部的很多“话术”了。
从这个角度看，尽管AI公司相对独立，但深度求索发展的基数，不少可以在资管行业，找到应用的空间。
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