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46岁数学家凭AI炒股登上富豪榜,跻身顶级富豪!一年大赚超640亿,每天增值1.7亿
46岁数学家凭AI炒股登上富豪榜,跻身顶级富豪!一年大赚超640亿,每天增值1.7亿
2026年，一份富豪榜的发布让很多人第一次注意到一个名字。 亚历克斯·格尔科，46岁，出生于莫斯科，莫斯科国立大学数学博士，研究方向是交换代数与同调维数——一个离普通人生活极其遥远的纯数学领域。他以超过160亿英镑的个人资产，位列英国富豪榜第八位。 过去十二个月，他的财富增长了72.61亿英镑，折合人民币约642亿元。这意味着，在刚过去的一年里，他平均每天增值约1.7亿元人民币，每小时约700万元。 他赚钱的方式，与传统的商业逻辑完全不同。他旗下公司XTX Markets，全公司只有250多名员工，没有一名传统意义上盯着盘面的人工交易员，日均交易额却高达2500亿美元。这套系统的核心是一套AI驱动的量化做市引擎，背后是超过400PB的全球金融市场数据，以及庞大的GPU算力集群。 传统的量化机构依赖线性模型或历史统计规律，本质上是人告诉机器“去哪里找钱”。XTX的做法不同：它让机器自己去“看”。系统同时扫描横跨股票、固定收益、外汇、大宗商品和加密货币等超过五万种金融工具的实时数据流，从中识别出极隐秘的微观价格模式。换句话说，它不是在执行人类预设的策略，而是在用深度学习的方法，从噪声中筛选出连最顶尖的交易员也无法察觉的规律。 要理解格尔科财富的爆炸式增长，需要把它放回一个更大的背景里。 2025年，全球亿万富翁人数达到3795人，同比增长8.2%，总财富增长12.8%至15.1万亿美元。超过35%的新增富豪来自人工智能及半导体产业链。这不是孤立的个案，而是一个结构性的转折：AI正在以前所未有的速度重新分配财富，而分配的方向，高度集中于那些掌握算法、算力和数据的人手中。 格尔科恰好站在这个交汇点上。他的数学博士背景赋予他对模式识别和概率结构的深刻直觉，他选择的赛道是金融市场——一个天然产生海量数据、且数据本身直接对应经济价值的地方。数学、算力、市场，三者合一，造就了一台几乎不眠不休的财富生成机器。 但这条财富曲线的另一面，同样需要被看清。 2025年，中国45家百亿量化私募全部实现正收益，平均收益率37.6%，最高的超过70%。而同期，据不完全统计，散户人均亏损约2.1万元。这个对比并非偶然。量化策略的超额收益，本质上来自对市场结构性定价偏差的持续捕捉。当算法以毫秒级速度扫描盘口、识别瞬时价差并完成交易时，人工交易者在速度维度上已经不在同一个竞技场。 问题的核心不在于“量化是否合理”——监管层对此有清晰的判断。2025年，沪深北三大交易所同步实施程序化交易管理细则，明确高频交易认定标准：单个账户每秒申报、撤单笔数合计最高达到300笔以上，或单日申报、撤单笔数合计最高达到20000笔以上。这套规则的意图不是消灭量化，而是在速度与公平之间划定边界。 更深层的挑战在于，算法交易正在创造一种新型的系统性风险。2025年10月，加密货币市场在24小时内发生超过190亿美元的清算，多家分析机构将原因指向AI代理在微秒级决策中的信号误读与连锁反应。当多个算法系统基于相似的规则和相似的数据做出相似的反应时，一次微小的价格异常就可能被放大成一场闪崩。这不是理论推演，而是已经发生的事实。 格尔科对此并不回避。XTX的投资版图已延伸至至少35家AI初创企业，涵盖自动驾驶、半导体和医疗健康等领域。同时，他出资设立数学教育项目和AI奖项，试图将财富的一部分回馈到技术生态的源头。这些动作是真诚的，但无法改变一个基本事实：这台机器运转得越快，财富向少数节点集中的速度就越快。 当我们谈论AI时，通常的叙事是“技术进步将惠及所有人”。但金融市场的数据给出了另一个答案。技术进步确实在创造巨大的价值，问题在于，这些价值流向了哪里。格尔科用数学和算力构建了一个几乎无懈可击的交易系统，它的效率之高，甚至不需要外部投资者——利润全部流向少数合伙人，他本人持有75%的股份。 这不是道德判断，而是一个关于技术红利分配的结构性观察。当一项技术的边际成本趋近于零，而边际收益持续攀升时，掌握这项技术的人与不掌握它的人之间的差距，不会自动缩小，只会加速扩大。 数学本身没有立场。但数学被用来做什么、为谁服务、在什么样的制度框架下运行，这些问题的答案，决定了技术进步最终是缩小差距，还是制造更大的鸿沟。 参考资料： [1] 红星新闻. 46岁数学博士靠AI炒股，跻身英国顶级富豪：一年赚超640亿元，日均赚超1.7亿元，人称“数学家型交易员”[N]. 2026-10-11. [2] 华尔街见闻. 越乱越赚！高频交易巨头XTX 2025年爆赚近40亿英镑，数学家创始人身家再飙升[N]. 2026-10-11. [3] 上海证券报. 在速度与公平之间寻求动态平衡——资本市场公平性制度的逻辑探析[N]. 2026-09-03. [4] 上海证券报. 南京大学教授安同良：对AI时代的量化交易应实施更有针对性的监管措施[N]. 2026-07-10. [5] Altrata. 2025年全球亿万富翁报告[R]. 2026-08-31. [6] BingX Research. AI代理主导加密市场交易成新系统性风险：回顾2025年10月闪崩[R]. 2026-06-11. [7] 中国证券报. 量化私募强攻细分赛道 产品线竞争趋白热化[N]. 2025-12-12.