人工智能已经改变了许多行业的运作方式，对冲基金也不例外。
5万亿美元领域的不同公司采用的策略类型和投资的证券类型各不相同。但每个人都想成为世界上最聪明的管理者，或者至少是消息灵通的管理者。
为此，资金投入资源来构建生成式人工智能功能和用例。许多公司，尤其是量化交易者，正在扩大他们在机器学习等领域已经采取的举措。几乎每家公司都在为这种趋势投入资金，这种趋势多年来一直主导着公共和私募股权市场。
《商业内幕》总结了一些最大、知名的管理者如何利用和支持人工智能的发展。这是一个广泛但并不详尽的概要。
基金如何使用人工智能
首先也是最重要的是数据。
对冲基金花费了无数的时间和天文数字的资金来尽可能快地获得比竞争对手更多的信息。他们对新的和独特的数据的永不满足的胃口创造了一个蓬勃发展的替代数据行业，其中充满了在世界各地寻找新信息出售的公司。
正如 Ken Griffin 价值 690 亿美元的 Citadel 的首席技术官 Umesh Subramanian 在 10 月份的彭博社活动中所说，像他这样的公司现在消耗的数据量为 PB 级。 1 PB 相当于 100 万 GB，可以存储数亿张照片或数十万部高清电影。
像 Citadel 这样的基金能够使用如此大量的信息而不感到不知所措的唯一原因是人工智能。而且，考虑到该行业竞争激烈的性质，即使比竞争对手有哪怕一丁点的优势，也是值得付出代价的。
萨勃拉曼尼安说：“这是一场军备竞赛，需要能够以正确的方式使用正确的数据，从而做出正确的决策。”
价值 290 亿美元的对冲基金 Balyasny 开发了一款人工智能机器人，它相信该机器人能够完成通常由高级分析师承担的繁重工作，这可能为投资团队节省大量时间。该经理在 2024 年告诉《商业内幕》，该公司大约 80% 的员工使用其人工智能工具，其中包括内部聊天机器人 BAMChatGPT，并且最近聘请了 CIA 人工智能开发人员之一 Matthew Henderey 担任数据科学主管。
Balyasny 并不是唯一一家拥有自己的聊天机器人的公司。英仕曼集团和 Viking Global 也开发了自己的内部产品。
DE Shaw、Bridgewater 和 Two Sigma 等量化基金以及 Jane Street、Citadel Securities 和 Hudson River Trading 等自营交易公司和做市商多年来一直处于人工智能和机器学习的前沿。
例如，Two Sigma 的迈克·舒斯特 (Mike Shuster) 是量化分析师核心人工智能团队的负责人，他在 2024 年 11 月哥伦比亚大学的一次活动中表示，当时他的公司已经使用生成式人工智能五年多了。桥水基金于 2024 年夏天推出了一支 20 亿美元的基金，由机器学习管理；该经理的首席执行官 Nir Bar Dea 表示，今年该战略产生了“与人类行为无关的独特阿尔法”。
要保持新技术的领先地位，您需要顶尖人才。这些公司往往能够以令人瞠目结舌的薪酬方案吸引顶尖技术人才，但人工智能公司已经能够匹配甚至在某些情况下超越薪酬待遇。
据《商业内幕》报道，年轻的量化分析师被人工智能初创公司所做的工作所吸引，现在“甚至不需要减薪”就选择硅谷而不是东海岸交易大厅。
基金如何投资人工智能
像 OpenAI 和 Anthropic 这样的人工智能初创公司能够负担得起对冲基金人才的原因之一是，知名风险投资公司以及 Tiger Cubs（例如 Tiger Global、Coatue 和 D1）向它们投资了数百亿美元的资金。 Tiger Cubs 是与亿万富翁朱利安·罗伯逊 (Julian Robertson) 及其公司 Tiger Management 有联系的对冲基金，通常专注于科技等行业的成长型股票。
像Tiger Cubs这样的选股基金越来越多地将注意力转向公共和私人市场的人工智能趋势。英伟达、AMD 和韩国芯片制造商 SK 海力士等股票通常是其公开投资组合中的重要持股，此外还有 Alphabet、微软和 Meta 等科技巨头。
Maverick 是由 Lee Ainslie 经营的规模较小的 Tiger Cub，它较少关注在人工智能参与者中挑选赢家和输家，而更多地关注支持芯片制造生态系统。该公司的私募基金 Maverick Silicon 投资于该领域，由该公司的长期投资者之一安德鲁·霍曼 (Andrew Homan) 管理。
史蒂夫·科恩 (Steve Cohen) 旗下的 Point72 资产价值 405 亿美元，拥有数十个投资股票的团队，他对人工智能的潜力深信不疑，因此于 2024 年 10 月制定了一项独立战略，命名为 Turion（取自著名计算机科学家艾伦·图灵 (Alan Turing) 的名字），以投资该领域。 Point72 很少在其旗舰产品之外提供新基金。
由投资组合经理埃里克·桑切斯 (Eric Sanchez) 运营的 Turion 在 2025 年的表现优于该经理的旗舰产品。
人工智能仍有不足之处
尽管一些公司已将投资决策权交给人工智能，但其他行业领导者尚不相信机器能够跑赢市场。
Citadel 的 Ken Griffin 在 10 月份的一次会议上表示，人工智能尚无法击败市场。英仕曼集团的数字部门创建了一个名为 AlphaGPT 的内部“基于大型语言模型的工作流程”，“仍然需要人工监督和战略指导”。 Elliott 的 Paul Singer 在今年年初的播客中表示，人工智能的用例“太夸张了”。
毫无疑问，基金比以往任何时候都更多地使用人工智能，处理的数据也比想象的要多。然而，人类的创造力对于投资巨头来说仍然很重要，而且在很大程度上，人工智能被视为有血有肉的交易者的一种工具，而不是替代品。
据《商业内幕》报道，在 10 月份的伦敦量化会议上，许多系统基金得出的结论是，人类，而不是机器，才是击败市场所需的优势。
Man Numeric 的两位高管在 11 月初关于 AlphaGPT 的一份报告中写道：“到目前为止，我们的主要结论是 AlphaGPT 并没有取代人类的判断，而是放大了人类的判断。该系统最有效的利用方式是人类研究人员与人工智能一起工作，每个人都贡献自己独特的优势。”
“Numeric Humans 提供战略方向、市场背景和最终决策，而 AlphaGPT 则负责数据处理、假设生成和初始分析的繁重工作。”
