2017年，肯·格里芬(Ken Griffin)的Citadel开始在距离芝加哥总部数千英里的地方悄悄组建一支由机器学习和自然语言专家组成的小团队。
据一位知情人士透露，该团队试验了不同形式的人工智能，旨在预测市场走势，以便让交易员和投资组合经理获得优势。利用人工智能来预测市场将会发生什么是一个独特的挑战，也是华尔街最聪明的头脑仍在努力破解的一个挑战，因为主要经济周期的数据量是有限的。但它吸引了微软和优步等科技巨头的顶尖人才。
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人工智能研究团队位于西雅图，由李登领导，他在微软工作了17年，负责人工智能研究，后来被挖走。该团队赢得了更多依靠人类直觉在市场上押注的选股投资组合经理的青睐，因为人工智能工具节省了他们研究所涵盖公司的时间。
2020年，包括邓在内的一些资深队员离开了球队。到那年年底，这个团队解散了。一位知情人士告诉Business Insider，团队中的一名成员留了下来，并接受了另一个办公室的职位。
“你在西雅图有这样的分支机构，它与业务并没有真正融合。肯希望的是，你付给这些人很多钱，你希望他们越来越多地融入Citadel，”一位熟悉此事的前Citadel员工告诉《商业内幕》。“我甚至不认为他们对此特别敏感。我认为这是一个非常开放的对话，只是行不通。”
对11位在华尔街工作的人工智能高管、招聘人员、供应商和顾问的采访表明，Citadel的文化冲突象征着对冲基金在利用雄厚财力吸引人才时可能面临的问题。
他们描绘了一幅许多技术专家梦寐以求的画面:建立一个机构和策略，最终破解利用人工智能击败市场的谜——并为此获得丰厚的报酬。但在公司内部，人工智能领导者可能很难获得商业领袖的信任，也很难进入投资团队。人工智能研究人员一直在努力应对对冲基金围绕专有秘密的文化，这与人工智能和学术界的开源哲学基础背道而驰。
对冲基金渴望利用人工智能并获得优势。包括迈克尔?斯托弗(Michael Stover)在内的一些招聘人员发现，对冲基金和自营交易公司对人工智能的招聘出现了两位数和三位数的增长。
金融服务高管猎头公司the Omerta Group的美洲区主管斯托弗说:“如果现在还没有，这将是下一场人才大战之一。”
最近几个月，一些规模最大的基金一直在招募关键人才，打造自己的人工智能团队。去年10月，Millennium Management从彭博社(Bloomberg)挖来了一名人工智能全球主管，去年9月，ExodusPoint从Balyasny Asset Management挖来了人工智能主管。去年秋天，曼恩集团和Balyasny提拔了一些高管，让他们领导新的团队，致力于在全公司范围内应用人工智能。
招聘公司Stott and May的主管阿格尼·高什(Agni Ghosh)表示，在某些情况下，对冲基金向大学毕业两年的人工智能研究人员支付的薪酬总额在40万至50万美元之间。他说，对冲基金对人工智能负责人的薪酬总额至少为150万美元。
一位高级机器学习主管告诉商业内幕网，在一家大型对冲基金，“人们对人工智能的好奇心高涨，接受度也在提高，但我仍然觉得，人们对人工智能在投资组合中的应用以及推动投资组合构建过程的方式，并没有多少赞赏之情”。
需要明确的是，人工智能技术对对冲基金来说并非完全陌生。长期以来，各大公司一直把量化分析师当作武器，他们利用深厚的数学专业知识、机器学习、数据和所谓的预测人工智能在市场上押注。但是，由于ChatGPT而成为主流的生成式人工智能的引入，开辟了新的机会。
如今，人工智能完全是为了提高效率，比如让分析师的繁重工作自动化，或者提醒投资组合经理关注所研究公司的市场变化。美国银行(Bank of America)前科技高管、现经营人工智能咨询公司Thoughtlinks的苏米特?查布里亚(Sumeet Chabria)表示，人工智能还可以在中间和后台部门提供帮助，这些部门的操作仍然主要是手工和纸质的。一些公司正在将投资流程交给人工智能，包括理解金融和经济模式，以及创建和测试投资论文。
但或许对冲基金对这项技术感兴趣的最主要原因是，人工智能的能力是投资人才争夺战的诱饵。
与许多华尔街公司合作的人工智能供应商KX的客户成功主管康纳?托米(Conor Twomey)表示:“这些对冲基金现在正在进行一场太空竞赛，以提供生成式人工智能和非结构化数据能力，作为吸引投资组合经理找它们的美言陷阱的一部分。”
斯托弗为多策略和量化对冲基金招聘项目经理和技术人才。他说，在他26年的职业生涯中，与他共事的项目经理现在比以往任何时候都更频繁地说，他们离开基金的原因是缺乏技术投资。
在华尔街，对冲基金的人工智能策略通常是由一个集中的专家小组制定和执行的，他们决定为整个公司构建什么。
虽然这有助于降低不同团队在不知情的情况下做同样工作的风险，但它可能会与投资组合经理产生脱节，从而阻碍人工智能团队将自己嵌入组织其他部分的能力。项目经理通常对他们的小团队有一定程度的自主权，他们可能不太清楚如何在交易过程中实现技术。
ed="true" data-source="Add source(可选)" data-source-updated="false" > 总部位于伦敦的曼恩集团(Man Group)负责人工智能的新部门数据和机器学习的董事总经理兼主管蒂姆·梅斯(Tim Mace)表示，挑战不仅在于将人工智能与公司的系统集成，还在于适应人们在整个组织中的工作方式。 梅斯谈到人工智能时说:“如果他们想从中获得价值，就需要了解这些东西是如何工作的。”“它不能仅仅由一小群技术人员推动。” 政治博弈已成为这些领导人职责的一部分。一位为华尔街公司安排高级技术高管的旧金山招聘人员表示，人工智能领导者需要“积极参与的赞助商”，或者愿意为团队辩护的项目经理。他们补充说，良好的内部声誉是一切。 一位在一家大型对冲基金负责人工智能的高管将其目标描述为“与内部其他团队合作，他们可以代表我们成为倡导者”。 斯托特和梅的高希表示，这在一定程度上是因为人工智能领导者的薪酬可能与他们的技术产出挂钩。但让这些利益相关者感兴趣并不像在墙上钉一张登记表那么容易。 “实际上，你还需要做一些销售，”这位旧金山的招聘人员说，“因为有些人可能不相信，有些人甚至不知道这是一项有用的服务。” 这位招聘人员说，如果公司花太长时间来调动内部兴趣，他们“将无法吸引到合适的人才”。他们说，顶尖人才通常不太愿意加入一家似乎只是在试验技术的公司。 对冲基金守口如瓶已经不是什么秘密了。这位目睹了不同基金人员流动的前Citadel员工表示，对于从硅谷转移到华尔街的人工智能研究人员来说，这可能会带来问题。 你付钱吧。”“data-quote-updat ed="true" data-source="Add source(可选)" data-source-updated="false" > 像谷歌这样的科技巨头，以及像OpenAI和Anthropic这样的元AI和开拓性人工智能公司，鼓励研究工程人才发表研究成果，促进开源开发。与专有技术不同，开源开发可供开发人员使用、学习和贡献。研究人员也喜欢这种方式，因为这让他们有机会在学术界建立自己的品牌，并与受人尊敬的教授、实验室和科学家合作。 “如果你去一家对冲基金工作，你可能得到的报酬是，基本上你不会这么做，因此，从本质上讲，不管你付多少钱，这可能与员工的满意度不相符，”这位仍在该行业工作的前雇员说。 有时候工作本身会让人精疲力竭。研究的性质可能意味着人们在很长一段时间内都在研究同一个问题，这可能会带来挽留人才的挑战。 他们补充说，在专注于一种资产类别的小型投资团队中工作的高素质、受过良好教育的研究人员“很快就会感到无聊”。在这个角色中，有人用相同的数据处理相同的问题，这并不罕见。 成功的人工智能领导者需要小心行事。KX的首席营销官彼得·芬特(Peter Finter)说，他们被引进来是为了成为变革的推动者，“但这样做的代价可能是越界，可能会超出公司的准备范围。” 芬特说:“他们既要成为组织的良心，确保自己不会越界，又要成为推动这个相对未被探索的新领域的变革的倡导者。”“这需要一个非常特别的人能够坐在两边。” 如今，你可能不会在Citadel的招聘页面上看到人工智能研究人员的广告。它是美国为数不多的大型对冲基金之一，没有专门负责人工智能或机器学习的高管或集中团队。这并不是说该公司没有在这项技术上做任何事情——一位知情人士表示，人工智能人才被注入了整个业务，Citadel仍在投资人工智能。 对冲基金经常使用更通用的头衔，如量化研究员或深度学习研究员，以保护内部组织，防止他们的人才被挖走。 但这位前Citadel员工表示，大约7年前，Citadel试图将总部位于西雅图的人工智能团队植入公司，这突显出，即使是世界上最成功的对冲基金也“尝试过它，但没有成功”。 高希表示，对于希望最大限度地利用人工智能人才的对冲基金来说，“你必须能够让这种工作文化和环境变得生动起来，让这些类型的简历能够融入其中，同时保持你的身份。”
