量化大廠的“超算地圖”

中國量化大廠在過去數年,斬獲超額收益的能力,可謂羨煞旁人。

亮麗的收益背後,是高額的設備和系統投入:比如,一個“籃球場”大小的機房,10000張GPU,或者更加亮眼的超算中心。

實際上,量化大廠的機房選址,有着很多的心思。

有的機房設置於“意想不到”的城市角落,有的在邊陲小城,有的甚至會走出國境線。

資事堂梳理相關信息,拼湊出了一份不完整的量化大廠“機房地圖”。

百億私募的“核心”算力

本週,鳴石基金進行渠道路演時提及了自建的超算中心,機房坐落於江西省南昌市。

路演中,這家百億私募透露手持大量高性能CPU(中央處理器芯片)和GPU(圖形處理器芯片),可滿足量化私募海量的儲存和計算服務,目前算力達到8000核心,且每年保持50%的算力提升。

然而,鳴石基金並未具體透露所持的芯片數量。

鳴石基金的實控人是袁宇,有着名校教授背景,早在2010年就創立了這傢俬募,並直接擔任策略技術部的合夥人。

在前兩年曆經股權結構的波折後,袁宇目前擔任鳴石基金法人、總經理等多職務。

座標一:從南昌到上海

通常,私募機構會優先把相關部門“集聚”在臨近的辦公地點。

總部在上海的鳴石基金,爲何把算力安排在南昌?

答案或許與當地的一些特點有關。

公開資料顯示:早在2016年,南昌發佈了產業發展相關政策,特別提及了優先保障基地建設用地,所需新增建設用地指標優先安排,其中涉及超算中心項目,其中指出用地實行“點供”政策,開闢綠色通道,隨報、隨轉。到了2022年,江西省提出創建國家超級計算南昌中心的計劃。

這似乎也讓鳴石前幾年的設置有了理由。

不過,另據瞭解,鳴石基金位於南昌的機房在運營了一段時間後,日前已經搬到上海,由公司內部人士進行運營維護。

座標二:廣東河源

資事堂瞭解到:另一家老牌的百億私募機構茂源量化的機房地址位於廣東河源市,這傢俬募部分團隊工作地點在廣東深圳市。

茂源量化早在2013年成立,2017年後正式備案私募管理人。該機構創始人兼實控人早年在美國一家諮詢機構擔任合夥人,之後創立過兩家技術科技公司。這家量化機構一直以來都是以低調風格示人,2021年正式邁入百億私募陣營。

茂源的機房選址於河源市。早在2020年,這個城市就發佈了大數據產業發展規劃。

公開信息中,阿里廣東雲計算數據中心項目就建址於河源,總投資數額高達150億元。可見,河源市已經吸引了中國科技圈的大廠來此地建設大數據基礎設施。

資事堂還了解到:茂源在河源市的機房均由這傢俬募內部人手進行運營。

座標三:北京+內蒙古

資事堂亦瞭解:頭部私募靈均投資在北京和內蒙古均建有機房。

結合相關資料,早在2022年這家大型私募就在在內蒙古建立了一個超算中心,藉此通過人工智能提供算力的底層基礎支持。

官方資料顯示:內蒙古擁有和林格爾(呼和浩特市下所轄一個縣)數據中心集羣,已投入運營的數據中心綠電使用比例超80%。

相關資料特別指出,內蒙古電力供應充足,總髮電量和新能源發電量均居全國前列,綠色用電成本比部分一線大城市有着顯著性價比。

座標四:更多可能

限於信息有限,我們無法得知最頂尖的兩家量化大廠九坤投資、幻方量化的機房具體信息。

實際上,九坤投資在2022年的一份招聘信息中,就透露了“海外選址”的計劃。

當時,這傢俬募招聘一位採購經理,負責全球互聯網數據中心選址、租賃以及配套本地、國際專線、互聯網帶寬等的尋源、招標、商務談判、合同簽署等採購全流程工作。

九坤亦要求應聘者能夠使用英語作爲工作語言。但這個招聘需求,日後是否被落實,以及落實後的人選是否實施了全球數據中心的選擇等事項,外界並不瞭解。

再來看幻方量化,這傢俬募實控人不僅運作資產管理業務,而且還將更多資源傾向於人工智能大模型。

這家機構在2019年建立了超算機房,佔地面積相當於一個籃球場,功耗400KW,之後不斷加大資金投入進行升級。

然而,九坤具有“國際範”的數據中心選址、幻方籃球場級別的機房,具體在世界的哪個角落,仍不得而知。

座標五:自家辦公室

資事堂發現多家百億私募的機房選址,就在自家辦公室區域,這與公司戰略、投資策略以及創始團隊想法均有關係。

2024年量化私募規模增速“最猛”的磐鬆資產,就是在上海辦公室裡自建機房。

接近磐鬆的人士表示:由於該機構是低頻策略,最核心的預測模型主要預測未來一個月的股票回報,長週期預測在交易行爲上的表達是更加低的交易頻次。因,他們並不像高頻管理人那樣有託管機房的訴求。

相關人士還透露:該機構目前對於算力的要求是,可以支撐得了團隊一天兩次的快速優化的需求即可,而不是任何時間都需要超高速運轉。

耗能是重要考量因素

理論上,量化大廠打造的超級計算機,其處理能力遠遠超出普通計算機,能夠在極短的時間內完成大量計算,通常用於需要海量數據處理和高速運算的工作。

但這類算力的基礎設施搭建,除了需要鉅額資金————業內人士稱投入成本至少數億元人民幣————更需要大量的電力支持。

因此,超算機房的選址背後,必然涉及一個電力因素的考量。

其一,超級計算機通常由數以千計的處理器組成,每個處理器在執行計算時會消耗大量電力。

其二,超級計算機的工作會產生大量的熱量,爲了防止設備過熱,需要強力的冷卻系統。

其三,超級計算機通常是24小時不間斷運行,這種持續的高強度運行,意味着電力消耗非常大。

基於以上因素,除了電力供應之外,一個機房亦需要配備強力的空調和冷卻設備,這些均是不可忽略的成本。

業界曾有個預測,全球爲AI算力投下的耗電量已經達到每年1.5萬億度電,這大概是超過了中等發達國家一年的發電量。百億私募們的算力投入,未來可能也是一個需要仔細規劃的事兒。