Od funduszu ilościowego do laboratorium AI: jak High-Flyer Lianga Wenfenga dał początek DeepSeek

Na długo przed tym, jak DeepSeek wypuścił pierwszy model, stojący za nim fundusz hedgingowy zawierał transakcje na akcjach wybieranych przez sieci neuronowe działające na procesorach GPU. Według Forbesa Liang Wenfeng to założyciel firmy tradingu ilościowego High-Flyer, powstałej w 2015 r., oraz twórca DeepSeek – firmy AI z Hangzhou uruchomionej w 2023 r. i częściowo sfinansowanej pieniędzmi z High-Flyer. W międzyczasie High-Flyer zbudował dwa własne klastry obliczeniowe i obsługiwał je oprogramowaniem opracowanym we własnym zakresie. Ta droga – od modeli tradingowych do laboratorium, które publikuje swoje prace i wagi modeli – to wczesny przykład przenikania się tradingu ilościowego i badań nad AI.

Według Forbesa Liang ma tytuły licencjata i magistra inżynierii Uniwersytetu Zhejiang (Zhejiang University). Uczelnia napisała w marcu 2025 r., że praca magisterska Lianga powstała w jej College of Information Science & Electronic Engineering piętnaście lat wcześniej, i przytoczyła po angielsku podziękowania z tej pracy. W wersji podanej przez uczelnię Liang przypisuje promotorowi, Xiang Zhiyu, wprowadzenie w dziedzinę widzenia maszynowego. Według Forbesa High-Flyer powstał z inicjatywy Lianga i dwóch kolegów ze studiów, a dzięki matematyce i technikom AI stał się jedną z największych i osiągających najlepsze wyniki firm tradingu ilościowego w Chinach. Polstob nie znalazł możliwych do zweryfikowania opublikowanych danych o stopach zwrotu High-Flyer ani o aktywach w jego zarządzaniu.

Rozwiązania inżynieryjne Fire-Flyer II opisuje praca z 2024 r. badaczy DeepSeek-AI; wśród współautorów jest Liang, a jako osobę zgłaszającą pracę na arXiv wskazano Lianga. Według autorów wdrożenie do trenowania modeli głębokiego uczenia klastra Fire-Flyer 2 z 10 000 procesorów GPU PCIe A100 dało wydajność zbliżoną do DGX-A100 przy kosztach niższych o połowę i zużyciu energii niższym o 40 proc. To porównania samych autorów z systemami DGX-A100 firmy Nvidia. Zespół napisał też własne oprogramowanie dla klastra: strona z historią High-Flyer wymienia równoległy system plików (3FS) i framework komunikacyjny do trenowania rozproszonego (hfreduce), a według pracy to właśnie stos oprogramowania pozwolił na nakładanie się obliczeń i komunikacji.

Raport techniczny V3 DeepSeek, opublikowany po raz pierwszy 27 grudnia 2024 r. i zgłoszony przez Lianga, opisuje model językowy typu mixture-of-experts z łącznie 671 mld parametrów, z których 37 mld jest aktywnych dla każdego tokena, wstępnie trenowany na 14,8 bln tokenów. Według raportu pełne trenowanie zajęło 2,788 mln godzin GPU H800, a każdy bilion tokenów wstępnego trenowania – 3,7 dnia na klastrze 2048 procesorów GPU H800. DeepSeek opublikował punkty kontrolne (checkpointy) modelu w serwisie GitHub.

Pieniądze High-Flyer pozwoliły DeepSeek wystartować, ale od tego czasu firma pozyskała kapitał zewnętrzny – wynika z doniesień medialnych, których DeepSeek nie potwierdził. Raport Bloomberga, przedrukowany przez The Straits Times 15 lipca 2026 r., opisywał rundę o wartości 7,4 mld USD z czerwca 2026 r., wyceniającą DeepSeek na 50 mld USD, w tym 3 mld USD osobistej inwestycji Lianga. 22 października 2026 r. Reuters, powołując się na dwie osoby, podał, że nowa runda przyniosła ok. 100 mld juanów; jedna z nich wymieniła CATL i Tencent wśród największych inwestorów. Forbes szacuje tę rundę na 14,9 mld USD przy wycenie DeepSeek na 74,7 mld USD.

15 kwietnia 2026 r. CoreWeave ogłosiła, że Jane Street zobowiązała się wydać ok. 6 mld USD na korzystanie z jej platformy chmurowej AI, a oddzielnie kupiła akcje CoreWeave serii A za 1 mld USD po 109,00 USD za sztukę; raport 8-K CoreWeave odnotowuje emisję 9 174 311 akcji na rzecz Jane Street Global Trading, LLC. We wrześniu 2026 r. Reuters podał, powołując się na Bloomberg News, że Jane Street podpisała też z Crusoe pięcioletni kontrakt chmurowy wart ok. 13 mld USD. Ta liczba nie została potwierdzona. W kwietniowym komunikacie CoreWeave Max Hjelm, starszy wiceprezes ds. przychodów (Senior Vice President of Revenue) CoreWeave, opisuje Jane Street jako firmę działającą jak czołowe laboratorium AI (frontier lab).

Hudson River Trading (HRT) podpisała z CoreWeave wieloletnią umowę, ogłoszoną 20 sierpnia 2026 r., na prowadzenie opartych na AI badań tradingowych na systemach Nvidia Vera Rubin. CoreWeave określiła ją jako transakcję wartą wiele miliardów dolarów, ale nie podała jej wartości ani okresu obowiązywania. W maju 2026 r. Dell podał, że HRT niedawno uruchomiła centrum danych do badań nad AI w Lefdal Mine Data Centers w zachodniej Norwegii. Komunikat Della nie podaje kwoty inwestycji.

XTX Markets, firma tradingu algorytmicznego, podaje na swojej stronie, że jej klaster badawczy ma ponad 25 000 procesorów GPU i ponad 1 eksabajt użytecznej pamięci masowej. W styczniu 2025 r. ogłosiła plany zainwestowania ponad 1 mld EUR w kompleks centrów danych w Kajaani w Finlandii; pierwsze centrum o mocy 22,5 MW ma zostać ukończone w 2026 r. – według miasta Kajaani. Według ówczesnej wypowiedzi dyrektora ds. technologii XTX, Joshuy Leahy'ego, zapotrzebowanie firmy na moc obliczeniową przerosło dostępne opcje najmu.

Jane Street opisuje swoją pracę jako trenowanie dużych, złożonych modeli na zaszumionych danych, a XTX podaje, że w jej zespołach są ludzie z wykształceniem z matematyki, fizyki, programowania i uczenia maszynowego. High-Flyer zbudował swoje klastry i oprogramowanie we własnym zakresie, jeszcze przed uruchomieniem przez Lianga laboratorium, które publikuje swoje metody i udostępnia wagi modeli. Podobnie jak High-Flyer, który zbudował Fire-Flyer I i II, firmy tradingowe zabezpieczają sobie moc obliczeniową: Jane Street i HRT przez umowy chmurowe z CoreWeave, HRT także przez centrum danych uruchomione w Lefdal w Norwegii, a XTX przez centrum danych budowane w Finlandii.

Wiele pozostaje nieujawnione. Stopy zwrotu i aktywa High-Flyer nie są publikowane w żadnym źródle, które Polstob mógł zweryfikować, DeepSeek nie podał pełnego kosztu budowy swoich modeli, a kontrakty firm tradingowych są znane tylko częściowo: CoreWeave podała wielkość zobowiązania Jane Street, ale nie HRT, a liczba dotycząca Crusoe opiera się na źródłach Bloomberga.