量化交易的技术底层正在发生两个关键变化：一是从单模型转向多智能体架构，将数据、策略、调度、风控等任务拆分给多个AI分工协作，提升系统稳健性；二是竞争护城河从网速转向算力，头部机构如XTX、Jane Street已投入数十亿美元建设AI算力集群，比拼模型智能而非毫秒级延迟。同时，AI并未取代研究员，而是作为“超级助理”大幅提升研发效率。尽管开源工具降低了个人入门门槛，但数据与算力的鸿沟依然存在。

量化交易的技术底层正在发生两个关键变化：一是从单模型转向多智能体架构，将数据、策略、调度、风控等任务拆分给多个AI分工协作，提升系统稳健性；二是竞争护城河从网速转向算力，头部机构如XTX、Jane Street已投入数十亿美元建设AI算力集群，比拼模型智能而非毫秒级延迟。同时，AI并未取代研究员，而是作为“超级助理”大幅提升研发效率。尽管开源工具降低了个人入门门槛，但数据与算力的鸿沟依然存在。