Der Weg von Liang Wenfeng—ist das härteste „Cross-Over“-Drehbuch der Finanzwelt.
2008, als andere noch K-Linien studierten, begann er mit Machine Learning, ein vollständig automatisiertes Quant-Trading aufzubauen.
2015 wurde X—Ji—Quant gegründet—einer der profitabelsten Hedgefonds Chinas, mit einem verwalteten Vermögen im Milliardenbereich.
2023 steckte er das mit Quant-Trading verdiente Geld um und investierte in einen kostspieligen Zukunftsbereich: KI-Großmodelle.
2026, ein Nettovermögen von 36 Milliarden US-Dollar—Gründer von KI-Startups Nummer eins weltweit.
Was ist die zugrunde liegende Logik dieses Weges?
Das Quant-Trading hat ihm eine Sache beigebracht: Rechenleistung + Algorithmus + Daten = Geld drucken.
An den Finanzmärkten heißt diese Formel „Alpha“.
In der KI-Welt heißt sie „Intelligenz“.
Er setzt nur in unterschiedlichen Casinos auf dieselbe Wette.
Am härtesten ist seine Spielweise:
- Keine Finanzierung—2024 hatten VCs kein Interesse an ihm; also finanziert er sich schlicht aus den Gewinnen von X—Ji—Quant
- Kein Marketing—DeepSeek schaffte den Durchbruch allein durch Leistung
- Nicht im Trend liegen—während andere Rechenleistung auftürmen und Geld verbrennen, erforscht er die Effizienz der Algorithmen und baut mit einem Bruchteil der Kosten ein Top-Modell
- Dann den Tisch umkippen: Die globalen Preise für Large Models stürzen um 90 % oder mehr
Wer aus der Krypto-Welt diese Geschichte sieht, dürfte sie besonders wiedererkennen:
- „Sich ohne Finanzierung selbst tragen“—wie die DeFi-Idee von Self-Custody, nicht auf VC angewiesen, sondern auf die Community
- „Rechenleistung + Algorithmus = Geld drucken“—genau wie die Logik von Krypto-Minerern und Market Makern
- „Tisch umkippen, Preise senken“—wie L2, um das Gas auf ein paar Cent zu drücken und alle gebührenpflichtigen Angebote auszuwickeln
Wofür hat Liang Wenfeng bewiesen?
Die wirklich Geld verdienen, verdienen nie an dem Geld des Marktes—sondern an dem Geld aus der „Wissens-/Erkenntnis-Lücke“.
Im Quant-Zeitalter verdiente er an der Erkenntnis-Lücke der Privatanleger,
im KI-Zeitalter verdient er an der Preisdifferenz der gesamten Branche.
Wenn das nächste Mal jemand fragt: „Warum macht ein Quant-Großkopf KI?“,
ist die Antwort ganz einfach: Er macht nie Finance—er macht Rechenleistung.
Finance war nur der erste Ort, an dem er diese Formel ausprobierte.
#梁文锋 #DeepSeek #量化交易 #认知差
2008, als andere noch K-Linien studierten, begann er mit Machine Learning, ein vollständig automatisiertes Quant-Trading aufzubauen.
2015 wurde X—Ji—Quant gegründet—einer der profitabelsten Hedgefonds Chinas, mit einem verwalteten Vermögen im Milliardenbereich.
2023 steckte er das mit Quant-Trading verdiente Geld um und investierte in einen kostspieligen Zukunftsbereich: KI-Großmodelle.
2026, ein Nettovermögen von 36 Milliarden US-Dollar—Gründer von KI-Startups Nummer eins weltweit.
Was ist die zugrunde liegende Logik dieses Weges?
Das Quant-Trading hat ihm eine Sache beigebracht: Rechenleistung + Algorithmus + Daten = Geld drucken.
An den Finanzmärkten heißt diese Formel „Alpha“.
In der KI-Welt heißt sie „Intelligenz“.
Er setzt nur in unterschiedlichen Casinos auf dieselbe Wette.
Am härtesten ist seine Spielweise:
- Keine Finanzierung—2024 hatten VCs kein Interesse an ihm; also finanziert er sich schlicht aus den Gewinnen von X—Ji—Quant
- Kein Marketing—DeepSeek schaffte den Durchbruch allein durch Leistung
- Nicht im Trend liegen—während andere Rechenleistung auftürmen und Geld verbrennen, erforscht er die Effizienz der Algorithmen und baut mit einem Bruchteil der Kosten ein Top-Modell
- Dann den Tisch umkippen: Die globalen Preise für Large Models stürzen um 90 % oder mehr
Wer aus der Krypto-Welt diese Geschichte sieht, dürfte sie besonders wiedererkennen:
- „Sich ohne Finanzierung selbst tragen“—wie die DeFi-Idee von Self-Custody, nicht auf VC angewiesen, sondern auf die Community
- „Rechenleistung + Algorithmus = Geld drucken“—genau wie die Logik von Krypto-Minerern und Market Makern
- „Tisch umkippen, Preise senken“—wie L2, um das Gas auf ein paar Cent zu drücken und alle gebührenpflichtigen Angebote auszuwickeln
Wofür hat Liang Wenfeng bewiesen?
Die wirklich Geld verdienen, verdienen nie an dem Geld des Marktes—sondern an dem Geld aus der „Wissens-/Erkenntnis-Lücke“.
Im Quant-Zeitalter verdiente er an der Erkenntnis-Lücke der Privatanleger,
im KI-Zeitalter verdient er an der Preisdifferenz der gesamten Branche.
Wenn das nächste Mal jemand fragt: „Warum macht ein Quant-Großkopf KI?“,
ist die Antwort ganz einfach: Er macht nie Finance—er macht Rechenleistung.
Finance war nur der erste Ort, an dem er diese Formel ausprobierte.
#梁文锋 #DeepSeek #量化交易 #认知差