幻方量化爆出亏损,梁文锋损失惨重
创始人
2026-08-08 05:49:00
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梁文锋,经历了一个冰火两重天的7月。

私募排排网最新数据显示,截至7月31日,梁文锋旗下幻方量化9只展示产品中,除九章幻方中证500量化多策略2号尚存0.04%的微弱年内正收益外,其余8只产品年内收益已全部告负。

图源:第一财经

月度表现方面,幻方旗下9只产品7月单月跌幅全部超过20%,其中,跌得最狠的幻方中证500量化进取1号,一个月蒸发了22.15%。

7月中旬,A股市场经历了一次剧烈的风格切换,此前涨幅较大的算力、半导体、通信和高动量科技股,成为了调整的主要方向。

上半年,赚钱的收益高度集中在科技主线和龙头身上,量化机构靠动量、量价类因子拿到了可观的超额;然而,一旦市场切换,这些曾经贡献收益的因子,就掉头成了回撤来源。

更麻烦的是,量化机构普遍用相似的数据训练相近的因子,遇到突发变盘,大家同时压低敞口止损,卖出行为高度同步,进一步放大了下跌。

幻方则两层压力都撞上了。

据私募排排网数据,幻方旗下10只量化多头产品在7月13日至17日的一周内,净值跌幅均超过15%。

其中,幻方量化500指数专享65号1期的单位净值,从7月10日的2.3826元降至7月17日的1.9979元,单周下跌16.15%,年内收益收窄至2.2%;幻方中证1000量化多策略2号单周下跌16.09%;幻方量化信淮500指数专享19号7期下跌15.82%,年内收益转为-0.33%。

当然,受伤的远不止幻方。

7月第三周,头部量化几乎集体破功,不论头部还是中腰部机构,不少出现15%左右乃至超过20%的净值回撤,一些昔日明星产品更是回吐了今年以来的全部收益。

比如,明汯投资展示的14只产品中,9只年内录得负收益,表现最差的明汯精选CTA前7月亏损10.78%。而九坤投资旗下15只产品中,虽有14只年内收益为正值,但7月单月回撤同样不少。九坤元嘉中证A500指数增强1号7月单月跌幅超过11%,前期涨幅被大幅吞噬。

从更长的时间尺度来看,上半年,有业绩展示的1200多只指数增强产品,平均超额收益只有3%出头,而去年同期这个数字是14%以上。

对于这样系统性的回撤,多位业内人士认为,本质是市场风格收敛太快,而量化策略大多还在为上半年的极致行情买单。

量化赚的是定价偏差的钱,而定价偏差的总量是有限的。行业资金规模在几年里翻了几倍,涌进来的钱越多,单份超额就被分得越薄。

这次大面积亏损,本质上就是超额被摊薄后,同质化的压力被一次性暴露了出来。

换句话说,量化的“容易钱”可能没那么好赚了。

好的一面是,7月下旬市场反弹后,部分量化产品净值已经出现一定修复。与此同时,多家私募开始拿出真金白银自购。

截至7月21日,年内已有22家私募机构参与自购,累计金额达到8.58亿元,其中7月以来的自购占全年总额的88.07%。

其中,灵均投资宣布自购2亿元,平方和投资自购1亿元,蒙玺投资、千衍基金和倍漾量化分别自购3000万元。

自购虽然不能保证净值立即修复,但至少管理人与持有人开始承担更一致的风险。

对于这波调整,机构主流研判倾向于认为,是由情绪与交易结构导致,而非AI产业趋势的终结,市场正从算力基建的上半场,过渡到考验应用和落地的下半场。

事实上,过去多年,幻方不仅给梁文锋赚到了第一桶金,更给他带来了长期供养大模型研发的现金流。

2008年,在浙江大学读书的梁文锋与同学组队,开始收集金融市场数据,尝试用机器学习寻找交易规律。

梁文锋早年照片 图源:微博

那时国内量化行业尚处于早期阶段,团队没有成熟的数据供应商和交易系统,很多基础工具都需要自己搭建。

2015年前后,梁文锋与几位浙江大学校友创办幻方量化,将算法用于选股、组合构建和交易执行,随后赶上国内量化私募快速扩张的阶段。

到2021年,幻方管理规模已经突破1000亿元,进入国内头部量化机构阵营。

在量化业务最赚钱的阶段,梁文锋开始提前囤积算力。

2019年,幻方投入约2亿元建设第一代“萤火”计算集群,配置约1100张图形处理器;

2021年,公司又建成规模更大的第二代集群,储备达到万张高端计算卡。最初,这些算力主要用于量化研究,后来成为了DeepSeek早期训练大模型的重要基础。

2023年,幻方将人工智能研究团队独立出来,DeepSeek由此成立。

2025年,幻方管理规模超过700亿元,旗下产品平均收益率达到56.55%。量化积累下来的可观的收入,让DeepSeek在相当长一段时间里有着不需要向外找钱的底气。

反过来看,幻方遭遇打击时,DeepSeek也能为梁文锋提供另一层缓冲。

最近,DeepSeek就在AI行业制造了一轮不小的冲击。

7月31日,DeepSeek甩出V4 Flash 0731。

这个版本和4月发布的预览版用的是同一套架构、同一组参数,团队只是把后训练重新做了一遍,但一些评测分数近乎翻倍。

其中,编程能力得分从7.3飙到54.4,终端任务得分从61.8升到82.7,在海外独立评测社区Artificial Analysis的智能指数上反超了自家更贵的Pro版本,直逼一线闭源模型。

因此,4月还被开发者当成“便宜但平庸”备选的Flash,一夜之间成了香饽饽。

图源:DeepSeek

更夸张的是价格,DeepSeek官方接口页面显示,V4 Flash每百万输出Token收费0.28美元,约合人民币1.9元;未命中缓存的输入价格为每百万Token 0.14美元,约合人民币0.95元。

作为对比,Anthropic旗下Claude Opus 4.8每百万输出Token收费25美元,约合人民币169.8元,价格是DeepSeek V4 Flash的约89倍。

于是,外网先炸锅了。

上线当天,海外模型聚合平台OpenCode报告,Flash单日跑掉了8万亿Token,超过了海外数百款模型加起来的日均总和。

图源:X

8月2日,OpenRouter的周榜更新,Flash以7.22万亿Token的周调用量登顶全球第一,大量海外开发者把生产环境的推理流量成批迁移过来。

还有外网开发者调侃这是“法拉利性能、脚踏车价格”

图源:X

于是,梁文锋再次被开发者社区“封神”,一夜之间仿佛重回2025年的春节。

接着,一系列连锁反应到来。多家海外模型平台开始主动“倒贴”接入Flash,把它当成引流工具。

巨头也没法置身事外。7月30日,OpenAI主动降价,最轻量型号GPT-5.6 Luna的输出价格从每百万Token 6美元降到1.2美元,降价80%。

不过,即便降价80%,GPT-5.6 Luna每百万输出Token仍需1.2美元,相较而言,DeepSeek V4 Flash只需0.28美元,是前者的四分之一,在价格上仍是降维打击。

从行业角度看,这轮大降价,其实对大模型行业成本结构的重新组织。

过去很长一段时间,贵被当成模型性能的证明。但DeepSeek用极低的价格跑出接近一线闭源模型的能力,等于直接拆掉了这条逻辑:价格不再由性能的稀缺性决定,而是由工程效率决定。

价格屠夫梁文锋的大刀挥下,一众海外巨头闻风丧胆,不得不追着竞争对手的定价跑。更进一步说,行业里“以价换量”的竞争才刚刚开始,对全球下游创业者来说,AI的使用门槛也正在被真实地拉低。

回到开头,如今,梁文锋的注意力很大程度被分向了DeepSeek,幻方系核心的算力和人才,正在被新的战场抽走。

市场下一步想知道的是,幻方还能不能靠下一段行情重新证明自己。

作者| 宋辉

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