「是要在高頻交易中為減少奈秒延遲焦頭爛額、不知道自己存在的價值，還是要看看自己的技能能否運用在通用人工智慧。請申請參加本次聚會，與OpenAI團隊見面。」OpenAI執行長山姆．奧特曼（Sam Altman）在X上向量化分析師──金融界精英發出邀約，歡迎這些人才加入改變世界的科技革命。
今年5、6月，OpenAI在舊金山及紐約舉辦了兩場「派對」，提供數十名華爾街頂尖人才一場說明會，以及與AI研究人員交流的機會，希望吸引這些過去在金融界、量化交易領域闖蕩的數學家、工程師、物理學家、資料科學家投身AI開發。
AI界超夯量化交易人才：高同質性成挖角主因
量化交易是種利用數學模型、統計方法和大量數據來尋找交易機會，並藉此建立交易策略以獲利的投資模式。其中，也包含了運用演算法和機器學習進行自動化的高頻交易。
量化交易與研發AI技術有相當高的同質性，量化分析師需要挖掘大數據、建立系統並繳出研究成果，可說與研發AI要做的事如出一轍。並且兩者的文化也相當類似，交易策略可能很快就會落伍，需要持續調整才能維持投資報酬，而AI同樣需要不斷更新才能在激烈的競爭中脫穎而出。
這使得求才若渴的AI公司，開始將觸手伸到華爾街。加上現在AI領域的人才爭奪越來越激烈，Meta近幾個月成立超級智慧團隊，以數百萬到上億美元年薪的價碼，從各大AI公司挖角人才。OpenAI就有至少4位研究科學家選擇投奔祖克伯的懷抱。
金融人才也能是AI人才，AI公司大舉招募華爾街精英
實際上，金融人才在AI領域揮灑才能早有不少例子。OpenAI知名研究科學家諾姆．布朗（Noam Brown）就是金融領域出身，根據LinkedIn上的經歷，他曾在MJM trading group負責演算法交易，並於聯準會國際金融部門工作過。
而外界更為熟悉的案例，或許是今年初一炮而紅的中國AI公司深度求索（DeepSeek）。深度求索原本只是避險基金幻方量化的一個小部門，因此能運用的資金也有限，然而他們卻以遠低於主流AI公司的成本，打造出極高性價比的模型，在AI界投下震撼彈。
科技新聞記者高燦鳴（Tim Culpan）認為，DeepSeek的成功在於能免去不必要的運算，用最小的力氣實現接近主流模型的效果，這與量化交易排除不必要的數據、用最高效率執行交易獲利的策略可說如出一轍。
AI搜尋引擎Perplexity共同創辦人強尼．何（Johnny Ho） 2017年從哈佛畢業後也做過多年的量化交易，「那個年代最熱門的就是取得量化交易的實習機會，拿不到才會去科技業。但很明顯現在狀況反轉了。」
近年來，以OpenAI、Anthropic為首的AI公司就從量化交易領域延攬了大量人才。去年OpenAI便從頂尖量化交易公司Hudson River Trading挖角多名人才；Anthropic同樣在去年底從簡街資本招募數名工程師加入。
薪水兩年翻一倍，AI工作從「酷，但薪水少」變成「又酷又有錢」
且現在投身AI領域也較以前更具吸引力。對金融界精英來說，以前AI公司是很酷、但錢少很多的去處，只有個人有所追求才會選擇，但現在不一樣了。
根據《Business Insider》報導，一年多前，AI公司已經為這些有著幾年機器學習經驗的研究人員開出高達75萬美元（約新台幣2,200萬元）年薪的報價，現在金額更是水漲船高，有離開量化交易公司的研究人員透露，頂尖AI公司開出的價碼高達150萬美元（約新台幣4,400萬元）至300萬美元（約新台幣8,800萬元）。
「我不希望這輩子對人類的貢獻就是提昇了一點股票市場效率。為了AI研究減薪是我一生中做出最好的決定。現在你甚至不用減薪。」布朗曾為OpenAI招募量化交易人才的活動在LinkedIn發文表示。
另外，量化分析師離職後，往往受限於競業條款不能在同業公司任職，此時薪水相當的AI公司就成為優質選擇。假如他們不習慣或不喜歡AI公司的氛圍，也能在競業禁止期限結束後重返金融業。
AI數據平台Einblick創辦人尚澤遠在將公司賣給Databricks後，加入量化交易公司Citadel Securities，任職到今年初離職。他的競業禁止期限到2027年初，但現在他已經是OpenAI的技術人員。
尤其近年AI技術被宣傳為改變世界的技術，使得加入科技公司的選擇變得更具魅力。強尼．何指出，「你可以繼續在市場上買賣，為每筆交易轉取微薄利潤，或者你也可以真正有所作為，改善人們的生活。」
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資料來源：Business Insider、eFinancialCareers、Opentools
責任編輯：黃若彤
