AI交易公司月月盈利零亏损，估值5亿美元，金融交易新风口来了

融资震动金融科技圈：前DeepMind研究员创立的布拉格AI实验室估值5亿美元

在2026年7月的时候, 有一家名字叫做布拉格AI实验室的初创公司, 宣布完成了A轮融资, 其估值一下子飙升到了5亿美元。这一轮融资是由一家没有公开的顶级风投机构当领投方, 据说这是该机构有史以来数额最大的单笔投资。而这家实验室是由三位之前的DeepMind研究员创建的, 它专注于把强化学习也就是RL技术运用到金融交易方面, 正在以令人惊讶的速度改变量化投资的格局。

自二零二五年打入加密货币市场开始, 这家公司维持着月度没有亏损而盈利的记录, 这样的成绩在波动特别剧烈的数字资产领域是十分少见的。当下, 它的业务范围已成功扩张到传统股票交易所, 算法代理在标普500和纳斯达克指数上每天进行几十亿美元的交易。

核心技术：强化学习从游戏到金融的跨越

对于布拉格AI实验室而言, 其核心竞争力之处在于, 把强化学习由博弈游戏转移至金融市场。此前, 三位创始人分别是Jakub、Matej以及另一位成员, 在DeepMind旗下阿尔伯塔人工智能研究办公室（该办公室于2023年关闭）那段时间, 他们曾指导开发了首个在无限注德州扑克里打败人类职业玩家的AI程序。这一回在初期实现的突破, 为后续的金融算法确立了理论基础。

强化学习借让算法于模拟环境里老是尝试犯错, 进而学习最优决策策略, 跟传统量化模型依靠历史数据有所不同, RL能够实时适应市场变化, 捕捉非线性以及动态模式, 实验室已同量化投资公司Tower达成合作, 把其算法运用在高频交易和资产组合管理方面, 日均交易量十分惊人。

合作进展：与Tower Research联手执行数十亿美元交易

据悉, 布拉格的AI实验室同声誉颇高的量化企业Tower Research达成了技术方面的对接, 其算法代理于标普500以及纳斯达克指数之上，每天都会去执行涉及数十亿美元的交易订单, 这些交易订单覆盖了股票、期货以及ETF等诸多不同类型的资产, 这样的合作让实验室得到了来自真实市场的高频数据反馈, 进而能够进一步去优化模型。

Tower Research身为量化交易领域经验丰富的参与者, 挑选与这家刚创立的公司开展合作, 这展现出对RL技术潜力的承认。双方的团队当下正共同研发新一代的交易系统, 预期会显著提高订单执行效率以及盈利稳定性。实验室拒绝披露具体的分成比例, 不过有消息人士表示其收益分配在行业里极具竞争力。

零亏损记录：加密货币市场的独特策略

自二零二五年踏入加密货币市场之后, 布拉格AI实验室维持了月度零亏损的盈利记载。此项成就奠基在强化学习模型的独特架构之上: 算法能够同时监测上百个链上指标, 包含资金费率、大户持仓变化以及网络拥堵状况, 于极端行情里自动避险。

拿2026年3月时期, 发生比特币价格在单日出现暴跌达15%的情况来说, 实验室所运用的算法在提前数分钟时, 就识别出了异常的交易量, 进而平掉了全部的多头仓位, 并且反向开空从而获利。与之形成比较的是, 在同一时期好多对冲基金由于杠杆过高而导致爆仓。实验室当中的技术负责人宣称, 其关键之处在于RL模型并未依赖人类预先设定的规则, 而是从数据里学习到“何时离场”相比于“何时入场”是更为重要的。

学术背书：图灵奖得主Rich Sutton加入顾问委员会

布拉格AI实验室的团队并非仅仅来自工业领域, 居然还具备顶尖学术方面的支撑, 其顾问委员会成员涵盖了2024年荣获图灵奖的得主、身为强化学习先驱的Rich Sutton, Sutton的加入给实验室赋予了理论深度, 特别是在策略梯度以及时间差分学习等核心算法层面予以指导。

有着多位来自DeepMind以及OpenAI的研究员加入了实验室, 团队当前成员超过80人, 于其中博士数量占比超过60%, 涵盖了计算机科学、数学还有金融工程等相关背景, 这样一种产学研相互结合的模式, 让实验室在算法创新与实际部署之间寻得了平衡点。

硬件挑战：以小博大，计划建设中欧最大算力集群

即便面对着如Jane Street这般有着数万块GPU的行业里的巨头所形成的竞争, 布拉格这个AI实验室依旧秉持着“以更少的芯片去榨取更多的计算能力”这样的理念, 团队研发出了专门的分布式训练框架, 这使得单块GPU的利用率达到了行业平均水平的3倍还要多, 极大地降低了硬件成本。

当代, 实验室正谋划于中东欧区域推出规模堪称最大的计算集群当中的一个, 此项目预估在2027年首个季度上线, 首批会部署超1万块最新一代GPU, 着重于强化学习模型的大规模训练, 先前, 该公司已达成由一家机构牵头投资的1000万美元种子轮融资, 那时估值为1.4亿美元, 现今估值已增长超250%。

十年之内, 强化学习有没有可能方方面面完全替代传统量化基金经理呢? 你怎么看待? 欢迎在评论区发表你的想法, 并且点赞转发这篇文章, 藉此让更多人知晓AI金融交易的最新进展！