在资本市场分化加剧、科技赋能提速的背景下，私募行业正经历新一轮能力重构。无论是量化私募对高科技人才的争夺、对IT硬件与多模态数据的重金投入，还是主观私募对产业背景人才等的偏好，人才储备与技术布局都成为私募机构立足行业的核心竞争力以及穿越周期的关键。
根据私募排排网数据，截至2025年10月底，管理规模超50亿元的主观、量化及“主观+量化”混合型头部私募分别为118家、90家和24家；员工配置上，头部量化私募平均达49人，领先于主观私募的28人和混合型私募的44人。业绩层面，有业绩展示的头部量化私募今年前10个月平均收益高达30.29%，主观与混合型头部私募同期平均收益分别为27.96%、21.08%。
围绕人才招聘策略、IT与数据投入、行业未来趋势等核心议题，笔者对话了蒙玺投资、鸣石基金、因诺资产、世纪前沿、聚宽投资、正瀛资产、玄元投资、大岩资本、双隆投资等多家知名私募，并与上海某量化私募、某老牌主观百亿私募进行了交流，意在解码私募行业发展的人才需求与演进方向。
私募排排网：今年招聘人数是否明显高于往年？是否出于策略线/规模的扩张？
蒙玺投资：
自2016年成立以来人员逐年稳步增加，2025年重点扩充策略、模型、IT等岗位，这是公司体系化能力的完善而非单纯人员扩张。我们认为，量化机构的核心竞争力在于“结构”和“效率”，因此招聘节奏更多基于策略演化和研究深度需求，如聚焦新资产类别、数据挖掘等方向引入复合型人才，而非规模层面的“堆叠式扩张”。
鸣石基金：
2025年以来，公司秉承“人才是量化创新发展的基石”，持续面向全球招聘顶级人才，相较往年，今年招聘力度和人数大幅增加，推出校园招聘、“灯塔计划”及AI相关岗位招聘。核心目的是强化既有量化策略线与创新策略研发，依托顶级人才推动量化策略突破。
因诺资产：
今年招聘人数有所增加，因诺的人才观是：人才是私募基金最重要的核心竞争力，人才培养体系是持续培养优秀人才的关键。只有将最有创造力的年轻人聚集在一起，并不断培养优秀的投研人才，才能持续开发优秀投资策略，实现可持续收益。同时，对于优秀的成果予以“收益分成+长期股权”的双重激励激发创造力等。
世纪前沿：
公司业务基数扩大后，招聘人数绝对值显著上涨，且过去3-5年招聘增幅比例稳定。这并非盲目扩张，而是人才战略储备的系统性成果，核心源于三方面：一是专业化分工深化，业务规模扩张推高人才专业化要求，组织架构聚焦细分领域，同时重点储备人工智能算力相关人才；二是新技术驱动需求，新技术成为运营和业务核心动力，像人工智能领域需大量专业技术人员，论文一作等专才是招聘重点。三是策略持续升级，公司投入资源巩固现有策略优势，同时加大另类因子研发投入，带动相关人才需求。
聚宽投资：
致力于持续提高人才密度，我们认为，顶尖人才所创造的“超额技术”是量化投资一个关键的超额来源，因此在人才团队构建上，坚持瞄准卓越人才，重点吸纳顶级会议发表者、国际编程竞赛优秀选手及具备深厚数理或计算机背景的“金牌选手”。
正瀛资产：
投研人员招聘持续投入，今年股票高频团队投研人员较去年增长约25%，在招聘投研人员上更聚焦人才质量而非数量，新成员多在人工智能、大数据和底层系统架构等前沿领域表现突出。
玄元投资：
保持常态化招聘节奏，今年整体招聘人数与往年持平，围绕业务需求补充适配人才，确保团队结构与业务发展节奏匹配。在招聘研究员时比较重视候选人的产业背景，需要对产业有深刻认知、能精准把握行业逻辑的人才。以今年招聘为例，优先吸纳拥有电新、化工、半导体等相关产业背景的人才。
与此同时，一家老牌主观百亿私募也表示，今年招聘人数与往年区别不大，以人才流动后的补充为主，且依赖行业内推，招聘更看重候选人综合背景。
大岩资本：
近几年持续扩充投研与IT团队，2025年延续稳步补充人才的节奏，重点加强高频研究员与IT等岗位配置，以适配客户需求提升带来的差异化、多元化策略组合打造需求。
双隆投资：
今年招聘/计划招聘人数略高于往年，源于业务发展和规模上升，主要覆盖投研、技术、市场等岗位，其中，投研岗位优先选择理工科背景、创新能力强的候选人。
橡木投资：
2025年招聘力度较往年显著提升，一方面适配当前管理规模增长补充团队，另一方面为未来策略线拓宽与规模跃升进行前瞻性人才储备。招聘中坚持“质”“量”并重，除了考察候选人解决当前问题的能力，更看重其能否为团队引入新的视角和方法。
据私募排排网观察，“量化四大天王”之一的九坤投资也分享过人才战略布局。九坤投资曾公开表示，量化是一种具有非常强科学性的方法论，并将自己的内核定位为一家科技公司，这是致胜未来资管时代的前瞻性布局，也是量化投资从基础研究的工程化的土壤中生长的必然延伸。九坤过去5年招聘的研究员90%以上都有AI研究背景，团队成员来自知名院校、科研院所、互联网及科技公司，技术储备兼具广度和深度。如今九坤整个体系已融入AI原生思路，是用AI技术栈来打造量化研究平台，而不是局部的AI使用。
另外，来自上海地区的一家量化私募也表示，公司今年员工数量增加24%，主要源于策略研发拓展及规模增长带来的中后台运营需求提升。
私募排排网：
在IT硬件与数据上的投入如何？投入更偏向夏普提升，还是防御性竞争？
蒙玺投资：
IT与数据基础设施投入是战略必需也是风险管理，公司不仅保持一贯地前瞻性布局，且兼顾当前需求与未来三五年量化研究范式演进，并以算力效率、数据有效性和系统稳定性为核心指标，为策略落地提供强有力的支撑。
结果上看，这类投入对策略超额收益的提升往往是间接但显著：它不直接决定策略收益“上限”但会极大影响收益的“稳定区间”。我们不太倾向于用“防御性竞争”这样的定义，因为在量化行业里技术和基础设施优化本身是主动竞争力的一部分。
鸣石基金：
公司在IT、算力等软硬件上一直保持高投入，其中，算力方面累计投入超亿元，并将“星座系列”超级计算机基地搬迁至上海浦东，每年保持80%算力提升，为“五环多核”投研及AI研发创新提供支撑。目前AI对投研创新及策略迭代的贡献率逐年提升。
因诺资产：
自2016年购入第一块GPU显卡以来，公司在服务器等算力基础设施上的累计投入已近2亿元。“策略研发需要多少算力，我们就匹配相应资源”，近十年的实用主义投入，为策略迭代筑牢了坚实底座。但我们始终认为，比硬件更核心的是“软件”。AI能提升效率与精度，却无法取代人的核心作用——量化竞争从不是单纯的“AI军备竞赛”或硬件比拼，真正决胜的是人对问题的定义、逻辑的构建与边界的把握，策略的构建与验证离不开人的方法论和判断力。
目前，因诺资产核心软件系统均为内部开发，公司组建了约40人的专职研发团队，每年投入数千万元。这支团队不仅负责交易系统与策略平台搭建，更是探索AI等前沿技术金融应用的“先锋队”。
聚宽投资：
我们打造了全链路自研的技术基座，覆盖因子计算、模型训练到交易执行核心环节，自主可控且能灵活响应前沿研究需求。以我们自研云原生量化机器学习训练平台为例，它堪称研究员的“AI策略自动化生产线”，平台通过容器化技术解决算力调度、环境配置等繁琐问题，提供统一友好界面与主流机器学习框架，让研究员聚焦研究创新、免受技术琐事干扰，最终实现研究效率提升、成本降低，助力AI技术规模化体系化应用。
正瀛资产：
公司每年在硬件、算力、数据上的整体投入达上亿级别，算力投入直接转化为策略迭代效率，助力更快验证更多研究想法。
大岩资本：
公司自建高性能机房，采用CPU与GPU协同运算及“云+本地”混合架构，实现超低延迟、数据安全与计算资源弹性调配，能够灵活应对市场波动。投入夯实技术根基，降低交易延迟、提升系统稳定性，为复杂精细化策略研发奠定基础，从长远看，助力打造适应性强、能力均衡的策略体系，从而在不同市场环境下尤其是剧烈波动中，更好地实现攻守兼备的收益目标。
双隆投资：
IT硬件和数据正常投入，主要是源于CTA策略迭代需要，使用更前沿、效费比更高的技术手段和数据投入，如机器学习算法介入的策略模型、基于非标数据开发另类策略等。
橡木投资：
我们在IT硬件与数据上的投入，遵循“保持必要冗余、投资演化能力”的逻辑，核心是提升Alpha生产能力，而非盲目“军备竞赛”。这些投入实现“攻防一体”的价值转化：一方面作为“矛”，通过缩短研发周期、提升回测精度、优化交易执行，直接改善夏普比率，筑牢当前业绩锐度；另一方面作为“盾”，构建长期竞争壁垒，确保研究体系不落后于市场进化，应对未知挑战。
私募排排网：
未来3-5年量化私募的团队架构和技术方向可能发生哪些变化？
蒙玺投资：
未来3-5年内，行业将进入“精细化整合”阶段，竞争重点是“工程化、精细化”。其中，团队结构上研究与工程边界更模糊，研究员需具备更强工程与数据理解力，投研人员需精通策略生命周期管理；技术上深度学习将更系统嵌入因子挖掘等环节，底层系统需更高并发处理与低延迟能力。
鸣石基金：
自2018年建立“五环多核”分工制流水线式投研模式，AI开始应用于投研，到2021年成立AI实验室，鸣石基金对投研架构的持续强化、对新技术持续投入，为客户创造了持久稳定的业绩回报，未来将继续充实“五环多核”投研模式，加强AI等新技术的研究应用，突破量化投资边界。
因诺资产：
持续把AI嵌入多策略与全链路，在本土市场做厚底盘，探索多资产、多市场低相关新增量；坚持方法中立与结果导向，让AI与传统方法并行验证。对内以系统化迭代对抗复杂性，对外以可解释、可迁移、可持续的业绩回应信任。AI可以成为强引擎但方向与节奏仍由人把握。
世纪前沿
团队架构层面，将逐步向工业化投研体系转型，聚焦平台化搭建与专业化分工，人才需求上技术岗对工程能力要求持续提升、投研岗愈发青睐具备AI编译能力的复合型人才，国内量化机构与全球一线机构的差距将逐步缩小；技术方向上，核心变化由AI技术驱动，但其价值在于“赋能现有流程”而非“颠覆原有体系”，AI可高效处理数据、发现信号、生成策略，而策略的可用性、稳定性与风险控制仍需跨学科的系统性理解，复合型能力或将成为行业核心护城河。
聚宽投资：
稳定核心团队与科学投研框架是关键，将持续优化“集中式流水线”投研体系，通过专业化分工与“课题制”结合，聚焦高价值领域，实现高效、前瞻的策略迭代。
正瀛资产：
随着算力增加和大模型等AI技术发展，投研效率将显著提升，大模型已可辅助因子设计，未来或实现基于大模型的端到端策略设计。
大岩资本：
行业逐步迈向以综合能力为核心的格局，机构需更多具备统计、工程、机器学习、金融等交叉背景的复合型人才，降低同质化风险。
双隆投资：
核心方向是提升整体工作效率，如团队架构采用扁平化管理，以业务需求为导向；技术上，参考特征工程和机器学习算法在股票量化中的实践经验，探索相关理论在CTA策略中的应用落地。
橡木投资：
未来3-5年量化私募行业核心趋势可概括为两点：团队架构平台化与技术体系工业化。团队架构正从“个人英雄主义”转向“集体智慧”的系统化模式，传统单一投资经理模式将被多PM平台型体系替代，多位投资经理独立负责不同策略模块，公司层面统一进行组合管理与风险控制，既分散风险，也提升策略多样性与稳定性。技术层面，AI已从可选项升级为量化策略的“生存基础设施”，将深度改造行业各环节；同时投研体系演变为覆盖“数据-因子-建模-策略-交易”全链条的专业化“流水线”，未来竞争将是“平台韧性”与“技术深度”的综合较量。
上海地区的某量化私募在交流中指出，未来3-5年，技术将是量化私募拉开差距的核心，聚焦人工智能、数据处理与系统性能三大方向：策略团队向多策略、差异化精细化发展，分设低频/基本面量化、高频/交易执行、AI/机器学习策略等专业子团队。技术上，人工智能与机器学习将通过大模型应用、深度学习因子挖掘、强化学习驱动策略自动化优化赋能行业，数据处理聚焦非结构化及另类数据挖掘、实时流计算与高效数据治理，交易系统则着力超低延迟优化、异构计算应用及云原生与分布式架构搭建，以适配行业发展需求。
九坤投资也曾表示，展望未来3-5年，量化私募的团队架构和技术方向将进一步走向跨学科融合与工程化深化，既要理解传统量化研究的局限，也要探索AI能力边界，在细节研究中解决传统技术无法触及的问题，从而推动策略的长期进化。
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