一、案例背景
（一）行业背景：量化投资的崛起与AI渗透
中国量化投资行业在过去五年经历了爆发式增长。截至2026年中，私募证券基金规模已接近8万亿元，其中量化股票策略占比升至31.2%，稳居股票类策略第一大品类。这一增长背后，是人工智能技术的深度渗透与重构。
从技术演进脉络看，国内量化投研经历了三个阶段：2020年之前，机构量化侧重因子逻辑，依赖人工挖掘基本面、量价类因子；2020年至2024年，高频数据、Level-2行情与机器学习、深度学习技术开始广泛应用；2025年以来，以大模型为代表的生成式AI技术加速进入投研体系，从因子挖掘、舆情分析到策略生成，AI正在重塑量化投研的全流程。
与此同时，市场环境也在发生深刻变化。机构资金占比持续提升，同类型资金与策略的规模壮大，使得创业板等主流资产的波动率与换手率显著抬升。超额收益（Alpha）的获取难度不断加大，策略趋同导致的微观结构波动成为行业普遍焦虑。
（二）事件缘起：陆家嘴金融沙龙第二十五期
2026年7月25日，陆家嘴金融沙龙第二十五期以《大模型时代下的量化重构》为主题顺利举办。作为“人工智能与全球投资生态对话”的专场活动，本期沙龙汇聚了来自公募基金、券商研究、私募资管、金融科技等领域的六位嘉宾，围绕AI在国内量化投资的应用现状、Alpha衰减的应对策略、量化机构组织形态演进等核心议题展开了深入讨论。
沙龙的核心议题包括：AI是否在凭空创造Alpha？量化投研人的核心价值何在？面对策略同质化，机构如何构建差异化壁垒？人才协同与组织能力在AI时代的重要性如何？这些议题不仅关乎量化投资行业的当下困境，更指向了数字经济时代“技术效率”与“组织能力”之间的深层张力。
（三）核心企业与嘉宾观点
南方基金数量化投资部基金经理许公磊从公募基金视角指出，AI本质上是一场效率革命，而非凭空创造Alpha。他观察到，AI和深度学习使因子衰减速率进一步加快，人工挖掘单因子的方法已难以适应AI时代发展需求。许公磊提出“主观投资像艺术家，量化像工程师”的比喻，认为AI正在引导主动与量化走向规则化投研和系统化投资。
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