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商业TechCrunch·Anna Heim··AI 生成
打造扑克 AI 的 DeepMind 三人组正为量化对冲基金赚钱
三位前 DeepMind 研究员将击败扑克职业选手的 AI 技术（强化学习）应用于股票和加密货币交易，其创立的捷克 AI 实验室 EquiLibre Technologies 估值已达 5 亿美元。该公司的算法已与量化交易巨头 Tower Research Capital 合作，实现每日数十亿美元的交易量，并宣称自上线以来月收益从未为负。文章揭示了其“实验室优先，而非金融公司”的定位，以及创始团队无金融背景却将金融视为 AI 应用“玩乐场”的独特视角。适合对 AI 落地、量化交易及前沿科技创业感兴趣的深度读者。原文 ↗
核心观点
- ▍三位前 DeepMind 研究员将击败扑克职业玩家的强化学习技术应用于量化金融交易，并取得了显著的初期成功：其创立的 EquiLibre Technologies 估值在 A 轮融资后达到 5 亿美元，算法自 2025 年上线加密市场和股票市场以来，月收益从未亏损。
- 01EquiLibre 的 A 轮融资由 Creandum 领投，金额未披露，但 Creandum 副总裁 Cameron Sellers 称这是该公司“有史以来对一家公司最大的一笔单次投资”。
- 02该公司的算法已与量化交易公司 Tower Research Capital 合作，在标普 500 和纳斯达克市场实现每日数十亿美元的交易量。
- 03创始人 Martin Schmid 表示，交易与扑克都适合强化学习，且交易市场的“计分”极其简单：智能体赚了多少钱。
- 04三位创始人是 DeepMind 在加拿大埃德蒙顿首个国际 AI 研究办公室的访问博士生，在那里开发了首个在无限制扑克中击败职业玩家的 AI 程序 DeepStack。
- 05公司的顾问委员会包括被誉为“强化学习之父”的 Rich Sutton（2024 年图灵奖得主）。
- 06EquiLibre 将总部设在捷克布拉格，创始人称在非热点地区更容易留住人才，且公司已拥有 25 名员工，并计划建设中欧和东欧最大的计算集群之一。
- 07公司此前在种子轮融资 1000 万美元，由 Blossom Capital 领投，估值 1.4 亿美元。
反方 / 局限
- — 文章末尾指出了被竞争对手超越的风险：交易巨头 Jane Street 已声称使用强化学习和大语言模型，并拥有“数万个高端 GPU”，而 EquiLibre 的策略是用更少的芯片提升效率。
- — 创始人 Schmid 承认“这不是一个赢家通吃的市场”，暗示即使 EquiLibre 成功，也无法垄断市场。
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