陆家嘴金融沙龙2026年第二十三期落幕：量子技术与 AI 智能体开启私募投研新范式

清一色财经7月23日讯 当前，前沿科技正加速重构私募证券行业的能力边界。量子技术从底层重塑信息安全与算力范式，人工智能渗透投研交易全流程，在技术红利释放的同时，也对机构的长期布局与落地能力提出了新要求。

为探寻前沿科技赋能私募证券行业的实践路径与长期价值，在中国科学技术大学国际金融研究院主办的2026私募证券基金发展研讨会落地陆家嘴金融沙龙专场之际，陆家嘴金融沙龙第二十三期活动于7月19日顺利举办。

本期活动以《AI智能体在私募证券领域的运用》为主题，邀请学界、头部私募、科技企业领域专家展开深度分享，从基础科学前沿到业务一线落地，全方位呈现科技驱动的行业发展新格局。

三大赛道解锁金融科技远期价值

在特别演讲《量子信息科技现状与展望》中，中国科学技术大学教授、物理学院执行院长陈宇翱开篇抛出从业者最关心的问题：量子技术将为金融行业带来哪些变革？

量子是构成物质和能量的最基本的单元。陈宇翱从量子通信、量子计算、量子精密测量三大核心赛道的维度，系统拆解了各赛道技术进展与产业节奏。“量子通信目的是解决信息安全的问题，目前在已经产业化的3个方向里是最成熟的，以互联网产业做类比，进度相当于90年代末的电信基建。量子精密测量是把测量精度超越经典极限，部分方向也有成熟的产品，早期比较像GPS产业。而量子计算可满足人工智能大数据时代的算力需求，天花板最高，市场追逐最激烈，目前距离落地比较远”。

量子叠加与量子纠缠是量子技术的底层核心。陈宇翱介绍，量子比特是量子计算中承载信息的基本单位，可处在0和1的叠加态，而且是任意概率组合的叠加态上，因而在量子叠加下，量子比特所携带的信息比经典比特多得多，是被千万次实验验证的自然规律；而把量子叠加放到多个粒子上时就会出现量子纠缠。量子纠缠曾被爱因斯坦称作“遥远地点之间的诡异互动”，如今已成为整个量子信息产业的核心资源，支撑起保密通信与量子计算的底层逻辑。

在陈宇翱看来，指数级的信息容量是量子技术的核心价值。“用直观的例子来解释指数爆炸，可以将一张0.1毫米的A4纸对折50次，厚度是1.1亿公里，接近地球到太阳之间的距离，同样50个量子比特承载的信息量就是50个经典比特的一千万亿倍。”这种指数增长特性，是量子算力突破经典天花板的根本原因。

在信息安全领域，量子技术的紧迫性已率先显现。陈宇翱认为，金融行业当前面临的突出风险是“先截获，后解密”。

“现在把你的加密数据存下来，等量子计算机上线之后再去破解，而各大金融机构手里保密期限超过10年的数据肯定不少，风险敞口现在就要开始考虑。目前美国监管层面的倒计时已经启动，已明确2035年前完成联邦系统的后量子密码迁移。”

量子密钥分发是当前最成熟的安全方案，陈宇翱认为，这是迄今为止唯一达到信息论可证安全的通信方式，金融是量子保密通信天然的第一客户。

从算力端来看，经典算力有天花板，而量子计算具备颠覆性优势。比如分解300位数的RSA（非对称加密算法）安全基准，万亿次经典计算机需要3万年，同级别量子计算机仅需0.01秒。

高温超导机理、新材料设计、新药物研发等问题已经超出了经典算力的极限，未来可以用可控的量子系统去模拟真实的复杂系统，这就是量子模拟。陈宇翱说，“用量子来理解量子，就像用风洞模拟飞机飞行环境一样，用量子系统构建量子风洞来模拟材料乃至天体物理的复杂体系…未来有没有可能构建一个通用的量子计算机，慢慢理解或驾驭量子规律，再和研究人类大脑发展的人工智能进行交汇，发展出超越自然的新智能体，我们对此比较期待。”

量子技术的第三条赛道是量子精密测量，该技术将测量精度突破经典极限，广泛应用于导航、勘探、医学检验、引力波探测等方面。2018年国际计量大会决议通过量子化方法定义国际单位制，实际整个计量都已经进入量子时代。陈宇翱特别点出金融领域的应用：“高精度时间同步本身就是金融基础设施，高频的交易时间戳、跨市场结算的对时，都‘吃’这个技术红利。”

从全球竞争格局看，中国已跻身量子技术的第一方阵。墨子号卫星、京沪干线（全球首条千公里级光纤量子保密通信骨干网络）构建起天地一体化网络雏形；中国电信密话服务用户已将近600万；九章系列（光量子计算原型机）持续刷新量子优越性纪录，多项成果保持国际领先。他强调，量子优越性不等于已经形成可售卖的通用算力；未来十年更像是建设全栈基础设施和生态，真正具有商用价值的容错通用量子计算机仍是十年以上的系统工程。

陈宇翱也坦言行业发展的现实痛点。国内量子领域投资以政府为主，早期科创资本供给不足，“技术上我们是第一方阵，结构上我们是政府独扛，真正缺的是A轮之前敢下注的钱”。

他表示，量子科技需要的不是追风口，而是长期资本陪伴技术成果跨越实验室到产业化的早期瓶颈，以及完善科技金融体制，让“投早、投小、投长期、投硬科技”真正落地。

量化投研迈入人机协同新阶段

AI如何推动私募投资策略持续进化？海南世纪前沿私募基金创始人兼CEO吴敌演讲聚焦《AI驱动的投资策略进化》主题。

“不进化一定会退化，如果策略不持续迭代，曾经有效的收益来源最终会退化为普通的风格因子，失去超额收益能力。”吴敌表示。

从全球行业背景看，量化已成为资管行业的主流方向。吴敌介绍，截至2025年底，全球规模前十的基金机构中已有七八家是量化对冲基金。“此类量化对冲基金规模在不断扩大，收益率也在不断地增加，而且呈现出平台化和集中化的形式。”

国内量化行业同样处于规模与能力双升的阶段。吴敌介绍，从2021年量化元年管理规模破万亿，到2025年一季度已达2.8万亿，规模持续扩容，能力同步提升。

从技术路径看，量化策略的迭代始终围绕三个核心方向。从早期人工手写统计因子，到引入非线性模型，再到深度学习与大模型普及，行业一直在解决三个问题：如何让模型更深入地学习、如何从更多角度理解现实世界、如何实现策略的自我进化与自我提升。

吴敌认为，AI模型的核心是捕捉市场的无效定价。“金融市场并非完全有效，存在大量由短期行为造成的定价偏差。比如A股市场由于T+1的限制叠加投资者占比的特殊情况，整体量价里面有很多量化可以学习的地方”。定价偏差多由短期集体行为带来流动性缺失，此外，长期定价偏差也是重要的收益来源，“可以通过量价关联网络很快地分析相关定价发生的变化，从而进行交易”。

“过往单品种小参数模型迁移能力弱，新品种往往需要重新训练；如今金融时序大模型可基于全市场多品类数据预训练，基础大模型重构了量化训练的底层范式”，吴敌表示，现在要交易一个新品种，只需要用少量数据进行微调就可以适配，模型参数规模已达十亿级别。

除此之外，通过另类高频数据，行业也在应用量化技术从不同角度理解世界。比如，从卫星数据观测港口船舶停靠情况，可判断铁矿石等大宗商品的供需变化；再比如，用GPT类大模型解析多模态数据，对实时新闻做逻辑推理，AI可让海量非结构化数据转化为可落地的投资信号，大幅提升了量化策略对现实世界的理解能力。

“未来主观与量化的边界也会不断加速融合，两类研究方法正在从对立走向互补合力，这是未来行业的重要趋势”，吴敌表示，依托大模型的长思维链能力，供应链卡点等主观投资理念，可被“蒸馏”为可复现、可回测、可迭代的量化策略。

在生产效率层面，AI的赋能效果同样显著，因子挖掘、代码生成、研报解读等重复性工作已可自动化完成。目前，研究员很少逐字读研报和论文，基本上会交给AI读，自己复现，并且基于论文进行自我迭代和进化，研究探索的效率实现量级提升。

吴敌认为，AI时代是人类研究员的黄金时代。“AI可以帮助我们总结已有的知识，快速生成不同因子，快速拓展我们的思路，可以大幅度扩大我们的答案空间”，而人类研究员的价值在于发现未知问题、提供研究方向、判断探索优先级，人机紧密协同是未来的主流投研范式。

面向未来，行业正向AI原生机构的方向演进。吴敌表示，过去投研体系围绕人的需求搭建，现在需要思考AI原生的投研架构需要什么样的数据、算力与接口，围绕AI重构整个体系，才能在技术迭代浪潮中构建长期竞争壁垒。

本期“陆家嘴金融沙龙”由上海市委金融办、浦东新区人民政府指导，陆家嘴金融沙龙秘书处、中国科学技术大学国际金融研究院联合主办，上海市浦东新区数理金融学会承办，支持单位为国泰海通证券股份有限公司，第一财经、清一色财经提供媒体支持。该系列活动将构建与“陆家嘴论坛”相呼应的常态化交流平台，通过机制化、场景化、国际化运作，持续输出金融改革“浦东智慧”，深度赋能浦东经济高质量发展，全力助推上海国际金融中心核心区建设迈向新高度。