在資本市場分化加劇、科技賦能提速的背景下，私募行業正經歷新一輪能力重構。無論是量化私募對高科技人才的爭奪、對IT硬件與多模態數據的重金投入，還是主觀私募對產業背景人才等的偏好，人才儲備與技術布局都成為私募機構立足行業的核心競爭力以及穿越周期的關鍵。

根據私募排排網數據，截至2025年10月底，管理規模超50億元的主觀、量化及“主觀+量化”混合型頭部私募分別為118家、90家和24家；員工配置上，頭部量化私募平均達49人，領先于主觀私募的28人和混合型私募的44人。業績層面，有業績展示的頭部量化私募今年前10個月平均收益高達30.29%，主觀與混合型頭部私募同期平均收益分別為27.96%、21.08%。

圍繞人才招聘策略、IT與數據投入、行業未來趨勢等核心議題，筆者對話了蒙璽投資、鳴石基金、因諾資產、世紀前沿、聚寬投資、正瀛資產、玄元投資、大巖資本、雙隆投資等多家知名私募，并與上海某量化私募、某老牌主觀百億私募進行了交流，意在解碼私募行業發展的人才需求與演進方向。

私募排排網：今年招聘人數是否明顯高于往年？是否出于策略線/規模的擴張？

蒙璽投資：

自2016年成立以來人員逐年穩步增加，2025年重點擴充策略、模型、IT等崗位，這是公司體系化能力的完善而非單純人員擴張。我們認為，量化機構的核心競爭力在于“結構”和“效率”，因此招聘節奏更多基于策略演化和研究深度需求，如聚焦新資產類別、數據挖掘等方向引入復合型人才，而非規模層面的“堆疊式擴張”。

鳴石基金：

2025年以來，公司秉承“人才是量化創新發展的基石”，持續面向全球招聘頂級人才，相較往年，今年招聘力度和人數大幅增加，推出校園招聘、“燈塔計劃”及AI相關崗位招聘。核心目的是強化既有量化策略線與創新策略研發，依托頂級人才推動量化策略突破。

因諾資產：

今年招聘人數有所增加，因諾的人才觀是：人才是私募基金最重要的核心競爭力，人才培養體系是持續培養優秀人才的關鍵。只有將最有創造力的年輕人聚集在一起，并不斷培養優秀的投研人才，才能持續開發優秀投資策略，實現可持續收益。同時，對于優秀的成果予以“收益分成+長期股權”的雙重激勵激發創造力等。

世紀前沿：

公司業務基數擴大后，招聘人數絕對值顯著上漲，且過去3-5年招聘增幅比例穩定。這并非盲目擴張，而是人才戰略儲備的系統性成果，核心源于三方面：一是專業化分工深化，業務規模擴張推高人才專業化要求，組織架構聚焦細分領域，同時重點儲備人工智能算力相關人才；二是新技術驅動需求，新技術成為運營和業務核心動力，像人工智能領域需大量專業技術人員，論文一作等專才是招聘重點。三是策略持續升級，公司投入資源鞏固現有策略優勢，同時加大另類因子研發投入，帶動相關人才需求。

聚寬投資：

致力于持續提高人才密度，我們認為，頂尖人才所創造的“超額技術”是量化投資一個關鍵的超額來源，因此在人才團隊構建上，堅持瞄準卓越人才，重點吸納頂級會議發表者、國際編程競賽優秀選手及具備深厚數理或計算機背景的“金牌選手”。

正瀛資產：

投研人員招聘持續投入，今年股票高頻團隊投研人員較去年增長約25%，在招聘投研人員上更聚焦人才質量而非數量，新成員多在人工智能、大數據和底層系統架構等前沿領域表現突出。

玄元投資：

保持常態化招聘節奏，今年整體招聘人數與往年持平，圍繞業務需求補充適配人才，確保團隊結構與業務發展節奏匹配。在招聘研究員時比較重視候選人的產業背景，需要對產業有深刻認知、能精準把握行業邏輯的人才。以今年招聘為例，優先吸納擁有電新、化工、半導體等相關產業背景的人才。

與此同時，一家老牌主觀百億私募也表示，今年招聘人數與往年區別不大，以人才流動后的補充為主，且依賴行業內推，招聘更看重候選人綜合背景。

大巖資本：

近幾年持續擴充投研與IT團隊，2025年延續穩步補充人才的節奏，重點加強高頻研究員與IT等崗位配置，以適配客戶需求提升帶來的差異化、多元化策略組合打造需求。

雙隆投資：

今年招聘/計劃招聘人數略高于往年，源于業務發展和規模上升，主要覆蓋投研、技術、市場等崗位，其中，投研崗位優先選擇理工科背景、創新能力強的候選人。

橡木投資：

2025年招聘力度較往年顯著提升，一方面適配當前管理規模增長補充團隊，另一方面為未來策略線拓寬與規模躍升進行前瞻性人才儲備。招聘中堅持“質”“量”并重，除了考察候選人解決當前問題的能力，更看重其能否為團隊引入新的視角和方法。

據私募排排網觀察，“量化四大天王”之一的九坤投資也分享過人才戰略布局。九坤投資曾公開表示，量化是一種具有非常強科學性的方法論，并將自己的內核定位為一家科技公司，這是致勝未來資管時代的前瞻性布局，也是量化投資從基礎研究的工程化的土壤中生長的必然延伸。九坤過去5年招聘的研究員90%以上都有AI研究背景，團隊成員來自知名院校、科研院所、互聯網及科技公司，技術儲備兼具廣度和深度。如今九坤整個體系已融入AI原生思路，是用AI技術棧來打造量化研究平臺，而不是局部的AI使用。

另外，來自上海地區的一家量化私募也表示，公司今年員工數量增加24%，主要源于策略研發拓展及規模增長帶來的中后臺運營需求提升。

私募排排網：

在IT硬件與數據上的投入如何？投入更偏向夏普提升，還是防御性競爭？

蒙璽投資：

IT與數據基礎設施投入是戰略必需也是風險管理，公司不僅保持一貫地前瞻性布局，且兼顧當前需求與未來三五年量化研究范式演進，并以算力效率、數據有效性和系統穩定性為核心指標，為策略落地提供強有力的支撐。

結果上看，這類投入對策略超額收益的提升往往是間接但顯著：它不直接決定策略收益“上限”但會極大影響收益的“穩定區間”。我們不太傾向于用“防御性競爭”這樣的定義，因為在量化行業里技術和基礎設施優化本身是主動競爭力的一部分。

鳴石基金：

公司在IT、算力等軟硬件上一直保持高投入，其中，算力方面累計投入超億元，并將“星座系列”超級計算機基地搬遷至上海浦東，每年保持80%算力提升，為“五環多核”投研及AI研發創新提供支撐。目前AI對投研創新及策略迭代的貢獻率逐年提升。

因諾資產：

自2016年購入第一塊GPU顯卡以來，公司在服務器等算力基礎設施上的累計投入已近2億元。“策略研發需要多少算力，我們就匹配相應資源”，近十年的實用主義投入，為策略迭代筑牢了堅實底座。但我們始終認為，比硬件更核心的是“軟件”。AI能提升效率與精度，卻無法取代人的核心作用——量化競爭從不是單純的“AI軍備競賽”或硬件比拼，真正決勝的是人對問題的定義、邏輯的構建與邊界的把握，策略的構建與驗證離不開人的方法論和判斷力。

目前，因諾資產核心軟件系統均為內部開發，公司組建了約40人的專職研發團隊，每年投入數千萬元。這支團隊不僅負責交易系統與策略平臺搭建，更是探索AI等前沿技術金融應用的“先鋒隊”。

聚寬投資：

我們打造了全鏈路自研的技術基座，覆蓋因子計算、模型訓練到交易執行核心環節，自主可控且能靈活響應前沿研究需求。以我們自研云原生量化機器學習訓練平臺為例，它堪稱研究員的“AI策略自動化生產線”，平臺通過容器化技術解決算力調度、環境配置等繁瑣問題，提供統一友好界面與主流機器學習框架，讓研究員聚焦研究創新、免受技術瑣事干擾，最終實現研究效率提升、成本降低，助力AI技術規模化體系化應用。

正瀛資產：

公司每年在硬件、算力、數據上的整體投入達上億級別，算力投入直接轉化為策略迭代效率，助力更快驗證更多研究想法。

大巖資本：

公司自建高性能機房，采用CPU與GPU協同運算及“云+本地”混合架構，實現超低延遲、數據安全與計算資源彈性調配，能夠靈活應對市場波動。投入夯實技術根基，降低交易延遲、提升系統穩定性，為復雜精細化策略研發奠定基礎，從長遠看，助力打造適應性強、能力均衡的策略體系，從而在不同市場環境下尤其是劇烈波動中，更好地實現攻守兼備的收益目標。

雙隆投資：

IT硬件和數據正常投入，主要是源于CTA策略迭代需要，使用更前沿、效費比更高的技術手段和數據投入，如機器學習算法介入的策略模型、基于非標數據開發另類策略等。

橡木投資：

我們在IT硬件與數據上的投入，遵循“保持必要冗余、投資演化能力”的邏輯，核心是提升Alpha生產能力，而非盲目“軍備競賽”。這些投入實現“攻防一體”的價值轉化：一方面作為“矛”，通過縮短研發周期、提升回測精度、優化交易執行，直接改善夏普比率，筑牢當前業績銳度；另一方面作為“盾”，構建長期競爭壁壘，確保研究體系不落后于市場進化，應對未知挑戰。

私募排排網：

未來3-5年量化私募的團隊架構和技術方向可能發生哪些變化？

蒙璽投資：

未來3-5年內，行業將進入“精細化整合”階段，競爭重點是“工程化、精細化”。其中，團隊結構上研究與工程邊界更模糊，研究員需具備更強工程與數據理解力，投研人員需精通策略生命周期管理；技術上深度學習將更系統嵌入因子挖掘等環節，底層系統需更高并發處理與低延遲能力。

鳴石基金：

自2018年建立“五環多核”分工制流水線式投研模式，AI開始應用于投研，到2021年成立AI實驗室，鳴石基金對投研架構的持續強化、對新技術持續投入，為客戶創造了持久穩定的業績回報，未來將繼續充實“五環多核”投研模式，加強AI等新技術的研究應用，突破量化投資邊界。

因諾資產：

持續把AI嵌入多策略與全鏈路，在本土市場做厚底盤，探索多資產、多市場低相關新增量；堅持方法中立與結果導向，讓AI與傳統方法并行驗證。對內以系統化迭代對抗復雜性，對外以可解釋、可遷移、可持續的業績回應信任。AI可以成為強引擎但方向與節奏仍由人把握。

世紀前沿

團隊架構層面，將逐步向工業化投研體系轉型，聚焦平臺化搭建與專業化分工，人才需求上技術崗對工程能力要求持續提升、投研崗愈發青睞具備AI編譯能力的復合型人才，國內量化機構與全球一線機構的差距將逐步縮小；技術方向上，核心變化由AI技術驅動，但其價值在于“賦能現有流程”而非“顛覆原有體系”，AI可高效處理數據、發現信號、生成策略，而策略的可用性、穩定性與風險控制仍需跨學科的系統性理解，復合型能力或將成為行業核心護城河。

聚寬投資：

穩定核心團隊與科學投研框架是關鍵，將持續優化“集中式流水線”投研體系，通過專業化分工與“課題制”結合，聚焦高價值領域，實現高效、前瞻的策略迭代。

正瀛資產：

隨著算力增加和大模型等AI技術發展，投研效率將顯著提升，大模型已可輔助因子設計，未來或實現基于大模型的端到端策略設計。

大巖資本：

行業逐步邁向以綜合能力為核心的格局，機構需更多具備統計、工程、機器學習、金融等交叉背景的復合型人才，降低同質化風險。

雙隆投資：

核心方向是提升整體工作效率，如團隊架構采用扁平化管理，以業務需求為導向；技術上，參考特征工程和機器學習算法在股票量化中的實踐經驗，探索相關理論在CTA策略中的應用落地。

橡木投資：

未來3-5年量化私募行業核心趨勢可概括為兩點：團隊架構平臺化與技術體系工業化。團隊架構正從“個人英雄主義”轉向“集體智慧”的系統化模式，傳統單一投資經理模式將被多PM平臺型體系替代，多位投資經理獨立負責不同策略模塊，公司層面統一進行組合管理與風險控制，既分散風險，也提升策略多樣性與穩定性。技術層面，AI已從可選項升級為量化策略的“生存基礎設施”，將深度改造行業各環節；同時投研體系演變為覆蓋“數據-因子-建模-策略-交易”全鏈條的專業化“流水線”，未來競爭將是“平臺韌性”與“技術深度”的綜合較量。

上海地區的某量化私募在交流中指出，未來3-5年，技術將是量化私募拉開差距的核心，聚焦人工智能、數據處理與系統性能三大方向：策略團隊向多策略、差異化精細化發展，分設低頻/基本面量化、高頻/交易執行、AI/機器學習策略等專業子團隊。技術上，人工智能與機器學習將通過大模型應用、深度學習因子挖掘、強化學習驅動策略自動化優化賦能行業，數據處理聚焦非結構化及另類數據挖掘、實時流計算與高效數據治理，交易系統則著力超低延遲優化、異構計算應用及云原生與分布式架構搭建，以適配行業發展需求。

九坤投資也曾表示，展望未來3-5年，量化私募的團隊架構和技術方向將進一步走向跨學科融合與工程化深化，既要理解傳統量化研究的局限，也要探索AI能力邊界，在細節研究中解決傳統技術無法觸及的問題，從而推動策略的長期進化。