三位DeepMind前研究员将扑克AI技术应用于量化对冲基金交易

三位曾在DeepMind开发出能够击败人类职业选手的扑克AI的研究员，如今将同样的技术应用于股票交易领域——这一押注似乎正在取得回报。据TechCrunch获悉，他们创立的布拉格AI实验室EquiLibre Technologies在完成一轮未披露金额的A轮融资后，估值已达5亿美元。

本轮融资由Creandum领投。尽管该风投机构同样拒绝透露具体融资金额，但其副总裁Cameron Sellers向TechCrunch确认，这是Creandum"有史以来对一家公司单笔最大的投资"。

扑克与华尔街之间的共同点在于，两者都非常适合强化学习——一种通过奖励机制激励自学习模型的AI训练技术。EquiLibre首席执行官Martin Schmid表示："交易和市场的好处在于，评分方式极其简单：智能体赚了多少钱？"

这可不是游戏筹码。通过与量化交易公司Tower Research Capital合作，EquiLibre的算法每天在标普500和纳斯达克市场的交易量达数十亿美元。该初创公司称，其智能体自2025年在加密货币市场推出以来表现良好，目前已拓展至股票交易所，并取得了"自成立以来零亏损月份的完美记录"，即每个自然月的投资均实现正收益。

将AI应用于量化对冲基金领域，EquiLibre进入了一个自动化已相当普遍的行业，一旦取得成功，技术进步能迅速转化为实际收益。这也正是该公司吸引Creandum的重要原因。

Sellers表示："金融市场交易的潜在总可寻址市场是全球最大的市场之一，多年来有无数基金创造的利润规模，足以让大多数风投支持的成功案例相形见绌。"但他也指出，EquiLibre明确将自身定位为"一个实验室，而非金融公司"。

Schmid和他的两位联合创始人——首席技术官Rudolf Kadlec与首席科学官Matej Moravcik——均无金融背景，金融也并非驱动他们前进的核心动力。"我做这件事，不是因为我热衷于提升市场效率，而是因为我们都对构建前所未有的新事物充满热情，这个过程非常有趣。"Schmid说道。

DeepMind前员工开创前沿AI项目的前景，也是风投机构竞相追逐的热门方向。近期另一个典型案例是Ineffable Intelligence，该公司近期完成了11亿美元融资。这类公司大多设在英国，但也有值得关注的例外，EquiLibre便是其中之一。

就EquiLibre三位创始人而言，他们曾是谷歌旗下公司在加拿大阿尔伯塔省埃德蒙顿设立的首个国际AI研究办公室的访问博士生（该办公室已于2023年被Alphabet关闭）。在那里，他们构建了DeepStack——首个在无限注德州扑克中击败职业玩家的AI程序。他们还与如今已加入该初创公司高知名度顾问委员会的教授们共事，其中包括Rich Sutton——他因在强化学习领域的贡献于2024年荣获图灵奖。

为了创业，EquiLibre的创始人决定回到他们的祖国捷克。"这里有很多曾与我们共事的人，在谷歌和其他地方也有大量捷克人，"Schmid说，"他们都是我们的朋友，于是我们告诉他们：'嘿，我们要回布拉格了，你们想一起加入吗？'"

这帮助EquiLibre在2022年组建了初始团队，并发展到目前25人的规模。据Schmid介绍，这一地点选择持续带来红利。与旧金山相比，"在这里留住优秀人才要容易得多，因为这里不会每隔两个月就冒出一个新的热门AI项目。"

当然，EquiLibre并非布拉格唯一炙手可热的AI初创公司——BottleCap AI就设在同一栋楼里。

尽管如此，EquiLibre在该地区仍是最受瞩目的AI人才高地之一。公司下一步计划扩展算力基础设施，预计将打造中东欧地区规模最大的算力集群之一。

虽然该初创公司也拒绝透露迄今为止的累计融资总额，但Schmid表示，此前已完成两轮融资，种子前轮投资方包括专注于中东欧市场的风投公司Credo，该机构此前也投资了ElevenLabs和UiPath。根据Dealroom数据，EquiLibre 1000万美元的种子轮融资由Blossom Capital领投，估值为1.4亿美元。

Sellers确认，A轮融资后达到5亿美元估值是一次大幅跨越。这也恰逢强化学习的风向发生有利转变，包括在交易领域的应用。"当我们起步时，人们还持怀疑态度，"Schmid说，"但现在强化学习已成为行业标准。由于我们四年前就开始布局，我们相信自己处于领先位置。"

不过，初创公司被竞争对手超越的风险依然存在。例如，交易巨头Jane Street表示已将强化学习与大语言模型结合使用，"以及任何其他我们需要用来训练优质模型的技术"。该公司还声称拥有"数以万计的高端GPU"，而EquiLibre则致力于用更少的芯片榨取更多算力，追求"以少胜多"。

考虑到Jane Street的强大盈利能力，EquiLibre若想实现成为"交易领域AI实验室"的目标，就必须打好手中的牌。但这毕竟不是扑克，或许不会有真正的输家。正如Schmid所说："这不是一个赢家通吃的市场。"

Q&A

Q1：EquiLibre Technologies是一家什么样的公司？

A：EquiLibre Technologies是一家总部位于布拉格的AI实验室，由三位DeepMind前研究员创立。他们将开发扑克AI时使用的强化学习技术应用于金融交易领域，与量化交易公司Tower Research Capital合作，在标普500和纳斯达克等市场进行算法交易，每日交易量达数十亿美元。公司目前估值5亿美元，自成立以来保持零亏损月份记录。

Q2：EquiLibre的强化学习技术为何适合金融交易？

A：强化学习是一种通过奖励机制激励模型自我学习的AI训练技术，其核心逻辑与扑克和金融市场高度契合——两者都需要在不确定环境中做出最优决策。在交易场景中，评分标准极为直接，即智能体的盈利金额。这种清晰的反馈机制使强化学习能够高效迭代优化，EquiLibre也凭借四年的技术积累，认为自己在该领域处于领先地位。

Q3：EquiLibre面临哪些主要竞争挑战？

A：EquiLibre面临的主要竞争威胁来自Jane Street等交易巨头。Jane Street不仅已将强化学习与大语言模型结合应用，还拥有数万块高端GPU的算力优势。相比之下，EquiLibre团队规模仅25人，正在努力扩建中东欧地区最大算力集群之一，并以"以少胜多"的策略应对算力差距。不过，EquiLibre CEO认为金融交易市场并非赢家通吃，仍有充足的成长空间。