数学家靠AI炒股做市,身家643亿

文 任泽平团队

一位数学家靠AI炒股，一年身家暴增643亿元。我们需要思考：当AI开始参与金融，投资会有哪些机遇？ 1、格尔科一年身家涨643亿，靠的是做市。XTX Markets创始人格尔科身家超160亿英镑，一年财富暴涨约643亿元。XTX核心模式是算法做市：用机器学习对全球5.3万余种股票、固收、外汇、商品、加密资产做实时价格预测，持续挂出买卖双向报价，依靠买卖价差赚取收益。系统同时扫描多市场、多品种，捕捉同一资产在不同场所的微小价差、相关品种（外汇交叉盘、股票/期货/ETF）的统计偏离、短期供需失衡造成的错误定价，本质是微观定价+极速对冲，依靠海量高频、低边际的定价优势累积利润。2、AI真正带来的变化，是小团队拥有巨大业务处理能力。XTX约250名员工，支撑日均2500亿美元交易额，覆盖约35个国家，背后是400PB数据和25000块GPU集群，并扩建芬兰等大规模数据中心锁定算力与电力。交易主链路几乎全自动：读行情→特征/预测→报价→风控校验→下单/对冲→仓位管理。人不盯每一笔，而是研究模型、数据管道、低延迟执行与风险规则。算力成为“劳动力”替代品：同一套框架可复制到数万品种，迭代靠回测—训练—上线—监控并行，不再靠师傅带徒弟。组织形态变成“研究+工程+交易基础设施”：数学/物理/ML研究员改进定价，系统工程师保证微秒级执行与数据质量，风控负责限额与模型失效熔断。过去瓶颈是资深交易员带宽，现在瓶颈是数据、模型迭代速度、算力和执行延迟。3、这门生意最深的壁垒，是模型和一整套体系。数据质量、算力投入、研究人才、交易执行、风险管理，缺一不可。普通人打开AI工具，不等于拥有量化机构。同样使用AI，有人用计算器，有人建发电厂。工具容易普及，体系难以复制。资本结构本身就是壁垒，格尔科持有XTX约75%股份，公司没有外部投资者，这让他能长期投入买芯片、建数据中心、养团队，让AI在金融领域的应用越来越强。4、除了AI，二十年积累和极长周期投入。从数学博士，到银行量化，再到创业，他走了二十多年。先后任职德意志银行、GSACapital打磨实盘做市经验，2015年正式创办XTX。外界看到AI带来财富跃升，底层支撑是扎实数学训练、一线市场实战、全球合规运营与组织能力。要抓住AI带来的财富机会，机会总是给有准备的人。