科創板日報記者郭輝
2023-11-25 
極態科技王力：國內大模型都還只是“迭代創新”，要用決策大模型驅動金融領域更高效資源分配|連線創始人
本期訪談人物：
極態科技創始人兼CEO 王力
“在AI時代，一個足夠大的智能跳躍，很容易產生出數倍、幾十倍甚至幾百倍的能力差。”
▍個人介紹
新西蘭奧克蘭大學應用數學專業榮譽學士學位。前58集團戰略高級經理、阿里數據分析專家、埃森哲項高科技咨詢顧問等。長期專注于領先數字科技的核心技術研發和產業應用，帶領過國內外10+次大型創新、轉型、業務落地項目，涉及電信、O2O、金融、投資等領域。
▍第一標簽
持續創新者，立志通過決策類大模型，在金融應用領域驅動更高效的宏觀和微觀資源分配。
▍公司簡介
極態科技是一家專注于大經濟模型、通用風險資產定價能力和資產組合管理的先進原生人工智能公司。據公司介紹，經過5+年的研發，其目前最新版AI模型已經過多輪迭代，第八代AI系統具備了“通用風險資產定價”和“投資策略組合管理”兩大核心能力，并已取得突破成果。
“極態AI并非基于現有開源大模型微調”
王力創辦的北京極態科技，是一家專注于提供通用資管解決方案的先進原生人工智能公司。據公司介紹，經過多輪迭代，第八代AI系統具備了“通用風險資產定價”和“投資策略組合管理”兩大核心能力，并已取得突破成果。
如果要問，多模態的人工智能可以帶給金融業哪些新的想象？從今年以來行業對大模型的探索與實踐中，可以看到，生成式人工智能在金融信息數據服務、風控以及在財富管理領域的應用，大受關注。
但按照現有案例對比來看，據王力向《科創板日報》記者表示，極態運用多模態人工智能理念所做的工作，本質與之有所不同。
“業內多數大模型是運用GPT架構做出來的，而GPT架構是專門服務于語言的模型架構，在這個領域中表現非常好，因此大家熟悉的AI落地，主要還是在交互端的提效，比如智能客服，或者做一些基于文本的因子挖掘和語義分析，并不一定適合直接落地到廣義資產風險定價。”
王力表示，極態AI的大經濟模型是獨立研發的產物，并非基于現有開源大模型的復制或者微調。極態AI的核心，是對多模態信息源的有效整合、處理和結構化學習，從而得到對經濟世界的“高緯理解“。
截至2023年11月15日，在過去的32個月實盤驗證中，傳統資管方法策略在充滿“黑天鵝”和“灰犀牛”等諸多挑戰的市場環境下，面臨失效。極態AI則超額跑贏滬深300指數+82.7%；跑贏中證500指數+64.5%；跑贏創業板指+71.6%。
正如此前許多投資人在看到數據后的第一反應，《科創板日報》記者當場也向這位極態AI創始人發問：高收益能持續嗎？未來在商業落地方面有合規風險嗎？與量化等傳統資管究竟有何分別？
王力表示，他們對未來收益有一定預期，以A股市場為例，基于流動性模型測算，當賺取“最后一元”超額的錢，大概的資產管理規模至少是在萬億級。
《科創板日報》記者在采訪過程中，多次就提到的技術及業務模式的合規情況進行交流。王力表示，公司的AI決策類產品主要賣向B端機構客戶，極態AI的角色是技術能力提供方，基金方面的合規工作將主要歸屬于合作的資管機構。
年內眾多金融機構不吝千萬級開支或投資，公開其大模型招投標，如招商銀行、華夏銀行、中信銀行等；或投資設立自有的AI項目，開發運用人工智能參與到資產配置和交易模型。
極態科技公司目前仍處于創業初期，公司核心團隊僅有4人。當被問到如何理解現在市場競爭態勢時，王力表示，大廠的優勢在于迭代性創新或對現有場景的提效，通過規模效應，置換邊際成本從而獲得最終商業回報。但是在AI紀元時代，這種傳統商業邏輯可能受到顛覆性挑戰。
“在AI時代，一個足夠大的智能跳躍，很容易產生出數倍、幾十倍甚至幾百倍的能力差。其次，當能力有足夠大的突破，現有的市場結構、分配機制和產品形態都會產生顛覆性變化，而現有的利益架構和集體的行為慣性，導致這種“戰場“矩陣的變化，對大廠是最難適應的。”
“量化交易過時了”？
曾管理千億規模資金的國內頭部量化基金幻方，此前因為擁有超過一萬顆GPU——數量遠超大部分AI科技公司，而在生成式AI興起時“意外”被市場關注。幻方對其自有AI平臺螢火的投入力度之大，亦可以想見。
不過就在幻方喊出“AGI不是用來炒股的”，幾乎同期，王力迅速將目前專長于股票資產配置的極態AI推至臺前。
據王力向《科創板日報》記者介紹，從實盤交易結果來看，宏觀策略上，某頭部量化基金目前公布在排排網上的寬基指數增強類策略的業績均值，今年實盤數據比不上極態的小盤測試情況。
量化交易作為一種創新型的交易策略，從技術工具出發，過去大大改變了金融投資行業的模式和格局。據了解，目前在歐美等發達經濟體資本市場，機構量化交易占比已達70%左右；而在境內市場，量化交易的行業規模已超萬億元，有研究認為，量化交易在A股市場的成交占比達兩成左右。
近兩年在以中小投資者為主體的國內市場，量化也由于技術和其背后的資本，對“散戶”的投資策略和利益形成傾軋，被推至風口浪尖。
同樣有意于以技術驅動投資策略變革的極態AI，是否也會面臨類似壓力？另外，極態AI的策略與量化交易有何區別？
王力表示，極態AI的核心邏輯，是通過對于全域市場的態勢感知能力，結合頂層宏觀認知和微觀資產的洞察力，在更長周期上做最有利的動態資源分配決定。相比之下，量化交易因需要追求極致的速度，必須采用簡化的模型架構和相對少量的高頻數據源。落地到實盤上，極態的策略交易頻次遠低于量化交易。
王力認為，量化交易的一個致命弱點是，策略要求較為簡單，導致模塊失效非常快，短期內策略過期就要重新研發。相比之下，極態的上一代模型第七代AI，迄今上線一年多時間，對于市場依然有良好的解釋能力。
此外，高頻交易因市場上策略的同質化越來越嚴重，經常發生擠兌情況，導致短時間內的大幅度單邊價格波動，在特定條件下會加大個別市場資產的波動。
高頻交易能夠有效輻射的資產規模有限，這也是幾乎無法做成服務化業務的原因。王力聲稱，極態AI未來可輻射的市場規模，應該是千萬億級的，可服務的資產規模也將會是萬億級。
極態AI的生存之道
極態科技成立半年以來，目前還在完成公司的首輪融資過程中。
作為一名科技行業創業者，王力明顯感覺到，繼美元基金陸續退出中國市場，一級市場對那些乍看“看不太懂”的早期項目，顯得耐心不足。
王力向記者分享，他們此前接觸的一家資方在跟公司聊了三四輪之后，各方面進展一直很順利，而當這家機構今年剛好募到一筆政府資金時，卻突然告知王力，LP對被投項目的新增限制性條件——公司成立必須滿三年，讓極態科技無緣拿到這筆融資。
“天使基金還需要投那些三年以上的項目嗎？”王力說，這是他之前不知道該怎么理解的事情。“當市場化資金拿著政府的錢，考慮要小心、要保本，所以額外增加一些保險舉措，可能導致一些創新企業被卡在這里。”
“我們真正需要的是突破性創新，可是當下很少有資方愿意為此買單。”
不過王力對自己創業項目的目標很明確，盡管他也意識到這是一個長期、需要龐大算力支持的宏大愿景：成為第一家服務十萬億風險資產的原生AI公司。
未來三年，他們的短期計劃是打造一個極態金融OS，并且預計明年一季度會完成首輪融資。
“人工智能的紀元已來臨，在未來幾年，我們將在各行各業看到其深遠的影響。回顧人類歷史，我們的文化、政治、教育、科技、工業甚至戰爭，都圍繞一個主題：有限資源的分配及其合理利用。”王力表示，如果能通過AI的智慧幫助人類提升哪怕1%的資源分配效率，都將對世界經濟產生重大貢獻，這也是極態AI的發展愿景以及走下去的動力源泉。
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