量化公司，正在批量生产AI独角兽创始人

鹭羽 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

啊？！原来你们这群搞AI的，几年前都在华尔街玩量化……还师出同门。

震惊了，最近𝕏上疯传一份Hudson River Trading首届实习生名单。

人也不多，就10个。但仔细一看吓一跳，个顶个都是老熟人：

Alexandr Wang：Scale AI联合创始人/CEO

Jesse Zhang：Decagon联合创始人/CEO

Scott Wu：Cognition联合创始人/CEO

Jeffrey Yan：Hyperliquid创始人/CEO

几乎如今AI初创圈的半壁江山都在这儿了，阵容豪华程度堪比当年的PayPal Mafia。

而如今，真是江山代有才人出，只不过这一届的Godfather变成了量化。

不仅如此，Scott Wu本人还现身评论区，坦言他们这群人其实早在HRT之前就已经因为奥赛结识……

除了前面提及的四位，还有Perplexity联创Johnny Ho、Pika创始人兼CEO Demi Guo，以及Cognition联创Steven Hao等。

奥赛→量化实习生→AI创业，原来大神都是这样练成的。

也难怪有网友说：

现在就为我未出生的孩子报名所有奥赛。作为一个未婚的亚洲男人，这可以算作提前规划。

妥妥地赢在起跑线～（doge）

华尔街上的硅谷黄埔军校

要不还得说华尔街的眼光毒辣，这招实习生一招一个准。

首批就招10个人，4个已经是硅谷新贵，其余人也是各自行业的佼佼者。

单论这人才转化的爆率，对标谷歌、Meta这些专产AI大神的硅谷公司，都有过之而无不及。

Alexandr Wang

先看最近风头正盛的亚历山大王。

亚历山大王是典型的奥赛天才出身，中学时期就连闯数学、物理、计算机三大领域竞赛。

连续两年入围美国计算机奥林匹克竞赛决赛，并在2013年进入数学奥林匹克夏令营，2014年加入美国物理国家队。

MIT辍学创业Scale AI的同年，他加入HRT负责算法开发。随后在YC扶持下，和Lucy Guo一起联合创立数据标注公司Scale AI。

公司早期专注自动驾驶数据标注，并在后续逐渐扩展到多模态数据处理，并服务OpenAI、Meta等大模型公司。2021年公司估值就已突破73亿美元，也让亚历山大王一举成为最有前景的AI独角兽CEO之一。

在去年6月，Meta完成对Scale AI的收购投资，亚历山大王随即加入Meta领导超级智能实验室，并在几天前刚刚交卷首个大模型——Muse Spark。

Muse Spark主打原生多模态，作为Meta迄今为止最强大的模型，一经发布，就火速拉升Meta股价7%，一度涨幅超过近10%。

在第三方测评中，Muse Spark也同样表现优异，成功带领Meta回到行业第一梯队。

Scott Wu

Scott Wu堪称美国信息学奥赛的扛把子。

总共获得过三枚IOI金牌，其中2014年更是以600/600的满分成绩排名全球第一，是IOI历史上极少数获得满分的选手之一。

Scott Wu的商业嗅觉相当敏锐，在哈佛大二期间就参与创办了AI驱动的社交平台Lunchclub，旨在通过算法匹配专业人士进行午餐交流。这也让他入选了2020年福布斯30岁以下精英榜。

2023年，他作为创始人一手建立了Cognition，次年3月发布了世界上第一位AI软件工程师Devin。

不同于GitHub Copilot的编程助手定位，Devin能够自主规划复杂的工程任务，完成代码编写、调试bug、部署等全栈操作。

在SWE-bench上，Devin表现断层领先，能够独立解决13.86%的GitHub真实问题，远超当时最强的顶尖模型GPT-4等。

Devin更是一举将背后的公司Cognition推向了资本市场的巅峰，公司在成立不到一年的时间内，就估值飙升到102亿美元。

目前得益于对Windsurf的战略收购，年化收入（ARR）已突破1亿美元大关。

Jeffrey Yan

不同于Alexandr Wang和Scott Wu完全转投AI，Jeffrey Yan则继续在AI金融深度挖掘。

他在18岁就获得了物理奥赛金牌，并在青少年奥林匹克夏令营认识了小他两岁的Scott Wu。

据他回忆，HRT首期实习生项目是在他大三那年的冬天，彼时的HRT已经是世界上最成功的量化交易公司之一。

实习项目为一个耗时三周的竞赛，而在每一轮中，Scott Wu都会和他包揽前两名。在哈佛硕士毕业之后，Jeffrey Yan还全职加入过HRT，负责美股算法开发。

选择量化，是因为他认为交易是现实世界中最纯粹的真人博弈：

你是对的，还是错的，市场会给出最终的答案。全世界最聪明的人都在和你竞争，人们共同创造一个流动高效的金融市场。

而离开量化，则是因为他希望能创造出更多价值，比如用AI革新金融根本。

他创办了去中心化交易平台Hyperliquid，自2023年以来，累计交易量已超过4万亿美元，占据市场37%的份额，目前也是全球人均利润最高的初创公司之一。

Jesse Zhang

Jesse Zhang不仅是硅谷目前最活跃的AI创业者之一，也是一名眼光独到的天使投资人。

高中时期曾两次入选美国数学奥林匹克训练营以及进入美国物理国家队，在2015年他还入围了被誉为“少年诺贝尔奖”的Intel科学天才奖决赛。

三年读完哈佛本科后，Jesse Zhang先后在HRT、谷歌实习工作，并在2017年创建游戏社交初创公司Lowkey，公司在2021年被《宝可梦Go》开发商Niantic收购。

2023年他再度创业AI客服智能体公司Decagon，短短三年不到公司估值就达到45亿美元。

与此同时，他还连续投中了包括Pika、Cursor、Lovable、Cognition等在内的30多家明星AI初创公司，并入选2026年福布斯AI领域30位30岁以下精英榜单。

Johnny Ho

Johnny Ho是和Scott Wu齐名的IOI大神，同样三次获得IOI金牌，并在2012年拿下满分，位列全球第一。

在哈佛毕业后，他曾在华尔街顶级高频交易公司Tower Research Capital工作多年，担任量化交易员，负责开发高频交易模型和策略。

在2022年，他和Aravind Srinivas、Denis Yarats、Andy Konwinski等人共同创立了Perplexity，并担任CSO。

Perplexity目前是全球AI搜索领军企业，月活跃用户超1亿，在去年底完成E轮融资后公司总估值约200亿美元，截止到今年4月，ARR已突破5亿美元。

在2月份，Perplexity刚刚推出龙虾旗舰产品Perplexity Computer，支持19种模型的调用，不仅能回答问题，而且能像人类操作电脑一样自主执行任务，操作内容几乎囊括日常所需的全部场景。

Demi Guo

Demi Guo出生于杭州，年少时期跟随家人移居美国，随后摘得2015年IOI银牌。

在哈佛本硕和斯坦福博士期间，她先后在Quora、微软、HRT、谷歌、Meta、Epic工作实习，并曾在红杉资本中国、创新工场等多家公司担任风险投资实习生。

2023年，她和Chenlin Meng、Karli Chen共同创业AI视频生成公司Pika，三年时间Pika已经迅速成长为行业第一梯队，全球用户规模超1600万，并收获了Quora创始人 Adam D’Angelo、GitHub前CEO Nat Friedman等明星投资人的青睐。

Steven Hao

Steven Hao同样也是IOI金牌选手出身，MIT本科期间曾在全球顶级量化交易公司Jane Street和The D. E. Shaw Group实习。

2018年开始，他正式加入亚历山大王的Scale AI担任软件工程师，在工作四年之后选择辞职创业，和Scott Wu一起创办了Cognition。

事实上，Cognition的另一位联创Walden Yan也同样是IOI金牌得主，公司成员也绝大多数都是竞赛出身，所以网友也经常戏称Cognition是IOI金牌梦之队，仅有10人左右的小团队，却拥有数10枚IOI金牌。

…….

而这群人还只是这份名单上的冰山一角，具体名单有多长，我们还无从得知。

但显而易见的是，他们身上都高频折射出同一条成长路径：

奥赛出身、量化实习、AI创业。

其中，量化背景正在成为这批硅谷新贵最独树一帜的特征。

AI上岸第一站：量化

说到量化和AI的合流，最典型的莫过于DeepSeek。

幻方量化的确是行业绕不开的坐标，作为国内头部量化机构，它率先将量化思维，正式带入国内AI行业的视野之中。

也让许多人第一次意识到，原来搞AI的和搞量化的，本质可以都是同一批人。

首先，量化和AI之间底层逻辑高度同频。

它们的核心都是在大规模随机数据中寻找确定的范式，都是在追求可复现和可验证的稳定支点。

简单来说，就是在不确定中寻找确定。

其次，二者的技术栈也紧密重合。

从早期的线性模型，到后来的LSTM，再到如今的Transformer，两边都在共用同一套序列建模的技术演进，只是量化是用看K线图的方式理解Token序列。

在数据处理上，都涉及监督学习与强化学习范式，并需要应对大规模数据噪声。

而这些顶级量化私募，和头部AI实验室一样，都是算力吞金兽，同样遵循Scaling Laws原则，同样需要长期维护大规模的GPU集群。

也正因如此，它们在招聘人才时，争抢的都是同一批人。

奥赛金牌、顶级名校、编程大牛，在两边都是炙手可热的存在。AI公司喜欢去量化机构挖算法工程人才，量化巨头也热衷于高薪吸引AI顶级工程师。

AI与量化之间的行业界限正在变得模糊，量化训练已成为AI创业人才培养的一条隐性路径。

但这个趋势，放眼国内还不太明显。

国内有量化出身的AI创业者吗？答案是肯定的，但并非主流。

绝大多数国内AI创业者还是遵循着一条稳定的工程化成长管道：先拥有扎实的高质量学术背景，然后进入成熟的头部大厂深耕AI核心技术，积累产业经验后再出走创业。

这样一套下来，国内这些AI创始人更懂得如何进行产品落地和完成商业闭环，创业容错率也相对较高。

但实则两种路径并无高下之分，只是在不同环境下，各自选择了最切实的发展方式。

无论如何，我们都在亲眼见证新生代技术领袖崛起的过程，这就已然足够。

19岁的亚历山大王曾立下flag，他们这群人要做下一个PayPal Mafia。

现在看来，应如是。