DeepMind 三人组打造的扑克 AI 现在正为量化对冲基金创造回报

三位前 DeepMind 研究人员此前曾开发出能够击败人类扑克冠军的人工智能，如今他们将该技术转向金融市场——且该策略正带来显著回报。据 TechCrunch 报道，这家总部位于布拉格的 AI 企业 EquiLibre Technologies 在完成一轮未披露金额的 A 轮融资后，估值已达 5 亿美元。

Creandum 领投了本轮融资。尽管这家风险投资公司未披露具体金额，但其副总裁 Cameron Sellers 告诉 TechCrunch，这代表该公司有史以来对单一公司的最大单笔投资。

扑克与华尔街之间的联系在于它们都适合强化学习，这是一种 AI 训练方法，其中自我学习的模型因特定结果而获得奖励。EquiLibre 首席执行官 Martin Schmid 解释道：“交易和市场的优势在于评分机制简单明了：代理产生了多少利润？”

这并非理论游戏。EquiLibre 与量化公司 Tower Research Capital 合作，其算法目前每天在标普 500 指数和纳斯达克处理数十亿美元的交易量。该初创公司报告称，自 2025 年在加密货币市场推出以来，随后在证券交易所的表现强劲， boasting “自成立以来的完美记录，零负月”，意味着每个月都以整体正回报结束。

通过瞄准量化对冲基金，该初创公司在自动化成为常态的行业中运营，成功的创新可以迅速变现。根据 Sellers 的说法，这种潜力使 EquiLibre 对 Creandum 具有吸引力。

“金融系统中交易的总可寻址市场是全球最大的之一，无数基金产生的利润远超大多数风投支持的成功案例，”Sellers 指出。然而，他强调 EquiLibre 明确表示自己是“一家实验室，而非金融公司”。

Schmid 及其联合创始人——首席技术官 Rudolf Kadlec 和首席科学官 Matej Moravcik——缺乏传统的金融背景，这一点他们并未隐瞒。“我的动机不是让市场更有效率，”Schmid 告诉 TechCrunch。“我是由构建全新事物的兴奋感所驱动，而且这个过程确实令人愉快。”

由 DeepMind 校友创立的前沿 AI 企业目前备受风险投资公司的追捧。另一个最近的例子是 Ineffable Intelligence，该公司最近获得了 11 亿美元的融资。虽然这些公司大多位于英国，但 notable exceptions 包括 EquiLibre。

EquiLibre 的创始三人组曾是谷歌在加拿大阿尔伯塔省埃德蒙顿的第一个国际 AI 研究办公室（Alphabet 于 2023 年关闭该办公室）的访问博士生。在此期间，他们开发了 DeepStack，这是第一个在无限注扑克（通常称为德州扑克）中击败职业玩家的人工智能程序。他们还与现代担任该初创公司著名顾问委员会成员的教授合作，包括因对强化学习的贡献而获得 2024 年图灵奖的 Rich Sutton。

为了成立初创公司，EquiLibre 的创始人决定回到他们的祖国捷克共和国。“这是我们拥有许多合作者的地方，谷歌和其他科技中心也有大量的捷克侨民，”Schmid 解释道。“他们都是我们的朋友，所以我们问他们：‘嘿，我们要搬回布拉格。你们想加入我们吗？’”

这种方法帮助 EquiLibre 在 2022 年组建了初始团队，并发展到目前的 25 名员工。根据 Schmid 的说法，这种地点选择继续提供优势。与旧金山相比，“在这里留住顶尖人才要容易得多，因为这里不会每两个月就出现一个新的、引人注目的 AI 趋势。”

EquiLibre 并非该地区唯一著名的 AI 初创公司；BottleCap AI 也位于同一栋大楼内。

尽管如此，这仍然是该地区吸引人才的最著名的 AI 公司之一。下一步是扩大其计算基础设施，启动预计将成为中东欧（CEE）最大的计算集群之一。

虽然该初创公司未披露迄今为止的总融资金额，但 Schmid 提到了之前的种子前和种子轮融资。种子前投资者包括 Credo，这是一家专注于中东欧的风险投资公司，还投资了 ElevenLabs 和 UiPath。根据 Dealroom 的数据，EquiLibre 的 1000 万美元种子轮融资由 Blossom Capital 领投，将公司估值定为 1.4 亿美元。

Sellers 确认，5 亿美元的 A 轮估值标志着大幅增长。这一跳跃与强化学习（RL）在交易应用方面 sentiment 的有利转变相吻合。“当我们刚开始时，人们持怀疑态度，”Schmid 回忆道。“现在，RL 已成为标准。自四年前开始以来，我们相信我们拥有先发优势。”

然而，存在竞争对手可能超越该初创公司的风险。例如，交易巨头 Jane Street 表示，它已经利用结合了大型语言模型（LLM）的强化学习，“或训练有效模型所需的任何其他技术。”它还声称拥有“数万个高端 GPU”，而 EquiLibre 旨在从较少的芯片中最大化效率，根据 Schmid 的说法，“用更少的资源获得更多”。

鉴于 Jane Street 的巨大盈利能力，EquiLibre 必须谨慎执行其策略，以实现成为“the AI lab in trading”的目标。然而，与扑克不同，这个市场可能没有明确的输家。正如 Schmid 所言：“这不是一个赢家通吃的市场。”