—— 乾元资始 500 万元战略投资背后的新一代 AI 原生策略研究院
2026 年 9 月，深圳乾元资始私募证券基金管理有限公司向杭州妙有一如人工智能科技有限公司战略投资 500 万元人民币。妙有一如由乾元资始投资成立，定位为集团的 AI 原生策略研究院，注册于杭州市余杭区，法定代表人唐俊。
如果说乾元资始的十一年回答了「钱怎么管」，那么妙有一如正在回答另一个问题：当 AI 成为研究的唯一生产方式，一家量化机构应该长成什么样。
一、AI 原生：不是把 AI 接进来，而是从零重建
妙有一如团队反复强调一个区分：市面上大多数所谓「AI 量化」，是「传统投研 + AI 工具」——研究流程本身没变，只是某些环节提速了。
妙有一如的做法是反过来：先定义「研究应当由智能体完成」，再倒推每一层需要什么接口契约。
于是整个体系被拆成一条高度解耦、任意拼装的流水线：
• 数据层：多源行情、财务、公告与另类数据的采集、清洗与标准化，构成高质量金融数据湖；
• 因子层：智能体自主定义、挖掘、检验因子，有效因子按统一命名规则自动入库、分类归档；
• 样本集层：「过滤条件 × 时间区间 × 标签 × 因子集」的声明式组装。在妙有一如的理解里，因子决定 alpha，样本决定 regime——因子回答「赚什么钱」，样本回答「在什么环境下这笔钱能赚」；
• 训练层：按设定节奏自动重训模型族，支持回看年限、向前权重衰减与多组超参自动搜索，每一轮模型完整存档以备复现；
• regime 层：以风格代表性指数的中期相对位置作为状态判别变量，回答「现在该不该下注」；
• 超参优化层：让机器而非人的直觉，去遍历那些人力无法覆盖的参数空间；
• 风险控制层：三层风控结构与验收门机制，任一环节失败即阻断并告警。
每一层只依赖上一层，可以独立替换、独立验证、独立升级。任何一层的结论，都必须带着「输入指纹—处理版本—输出清单—验收门」四件套交付——历史稳定性快照比对拦截数据段的瞬时丢失，前瞻收益抽验拦截标签口径错误，零选股行检测拦截静默空仓。宁可不出策略，不出错策略。
在这样的结构里，研究员的位阶反而更高了：定义标准与验收，而不是亲自计算。
二、研究院，而不是「办公室」
妙有一如把自己叫作研究院，这个词是认真选的。
这里的目标不是把日程表填满，而是让人可以沉静下来，做足够深入的思考。团队相信，量化研究真正的瓶颈从来不是算力，也不是代码速度，而是「一个人能安安静静想多久」。
氛围是轻松而愉悦的。没有层层汇报，没有为了忙而忙的会议；讨论可以随时开始，也可以随时结束；一个假设从提出到被验证或被否掉，可能只隔一顿午饭的时间。体系承接了其中所有重复、枯燥、需要极致耐心的部分——数据清洗、因子遍历、样本比对、模型重训——人则被留给人真正擅长的事：提出好问题。
在妙有一如的描述里，研究团队保持着一个刻意选择的姿态：旁观者。
旁观市场——不急着对涨跌表态，而是观察资金在什么状态下被集中投票，什么状态下又被系统性抽走；
旁观技术进步——从模型架构到智能体框架，把真正带来量级差异的东西挑出来，而不是追逐每一个热词；
旁观其它量化策略公司——看谁的钱在变贵，谁的策略在拥挤，谁的超额在被市场消化掉。
而旁观的目的，是为了回答两个问题：在合适的时间上牌桌；出合适的牌。
三、全部 00 后：新脑子，新创意
妙有一如最鲜明的标签，是团队构成——全员 00 后。
这是有意为之。这一代研究者自幼与智能体协同工作，没有「必须亲手做完每一步才算做过研究」的旧范式包袱。对他们来说，与 AI 一起做研究不是需要学习的新技能，而是默认的工作方式。
效果是可感的：人均研究吞吐量、假设探索的广度与迭代速度，与上一代量化机构不在同一量级。团队把这形容为「新脑子，新创意」——不是更努力，而是用不同的方式开始。
乾元资始对此的评价更直接：年轻本身就是稀缺的生产资料。因为它意味着更少的历史包袱，和更高的犯错修正效率。
四、500 万元意味着什么
本轮 500 万元将投向研究基础设施、算力与数据资产，以及团队的组建扩充。对妙有一如来说，这不是一次融资，而是一份更长的时间预算——允许研究慢下来的预算。
「我们不需要证明自己每个月都在进步。」妙有一如团队表示，「我们需要证明的是，当市场发生变化时，我们手里有牌，而且知道自己该出哪一张。」
关于乾元资始提出的那条前提——把 AI 时代的技术红利转化为客户的超额收益——妙有一如的回应很朴素：技术红利不会自动变成客户收益，它必须经过工程化的验证，才能走到账户里。 这正是研究院存在的理由。
大哉乾元 · 万物资始 | 妙有万变 · 寂湛一如
本文基于公开工商信息及受访方提供的材料整理，仅供参考，不构成任何投资建议或对未来收益的承诺。市场有风险，投资需谨慎。