الهوية المزدوجة لليان ونفنغ: كيف تدعم عائدات فانج فانج بنسبة 56.55% حلم DeepSeek في الذكاء الاصطناعي

يُعد هوية ليانغ وِن فِنغ مؤسس DeepSeek فريدة من نوعها قليلاً. فهو ليس فقط قائد هذه الشركة المختصة بالذكاء الاصطناعي، بل هو أيضًا مؤسس شركة幻方量化، وهي من أشهر شركات التمويل الكمي الخاصة في البلاد. تُظهر البيانات الأخيرة أن عائد幻方量化 في عام 2025 بلغ 56.55%، وأن حجم إدارة الأصول قد تجاوز 700 مليار يوان، وهذه الأموال والتراكمات التقنية تُعد دعمًا قويًا لـDeepSeek.

مدى قوة أداء幻方量化

وفقًا لأحدث الأخبار، يحتل幻方量化 المرتبة الثانية بين شركات التمويل الكمي الخاصة التي تدير أكثر من مئة مليار يوان في الصين، بعد شركة灵均投资 التي حققت عائدًا بنسبة 73.51%. ماذا يعني هذا الإنجاز؟ يمكن فهم ذلك من خلال أداء السوق في نفس الفترة.

في عام 2025، ارتفعت مؤشرات شنغهاي وشنتشن ومؤشر شنغهاي-شنزن 300 بنسبة 18% و30% و18% على التوالي، بينما حققت幻方量化 عائدًا قدره 56.55%. هذا ليس مجرد حظ عابر، بل هو دليل على القدرة على الأداء على المدى الطويل. وفقًا للبيانات، متوسط العائد خلال الثلاث سنوات الماضية لشركة幻方量化 هو 85.15%، ومتوسط العائد خلال الخمس سنوات الماضية هو 114.35%.

الجينات الكمية لليانغ وِن فِنغ

لفهم سبب قدرة幻方量化 على تحقيق أرباح كبيرة، من المهم التعرف على خلفية ليانغ وِن فِنغ. ففي عام 2008، أثناء دراسته للهندسة المعلوماتية والاتصالات في جامعة Zhejiang، أسس幻方量化، وهو ليس مجرد فكرة عابرة، بل ناتج عن فهم عميق للرياضيات والحوسبة والهندسة النظامية.

منذ تأسيسها، كانت幻方量化 تحمل جينًا تقنيًا واضحًا. في أكتوبر 2016، أطلقت幻方量化 التداول في الوقت الحقيقي رسميًا، وبدأت باستخدام معالجات الرسوميات (GPU) في عمليات الحساب، وهو قرار جريء في ذلك الوقت. كانت الصناعة تعتمد بشكل رئيسي على خوارزميات التعلم الآلي التقليدية والمعالجات المركزية، لكن ليانغ وِن فِنغ كان قد رأى منذ وقت مبكر مزايا GPU في المهام الحسابية المكثفة.

هل كان هذا القرار متقدمًا جدًا؟ فقط انظر إلى أهمية GPU اليوم في تدريب الذكاء الاصطناعي.

من الكمية إلى الذكاء الاصطناعي: قفزة نوعية

في عام 2019، تجاوز حجم إدارة幻方量化 المئة مليار يوان، وفي عام 2021، تخطى الألف مليار يوان مرة واحدة. هذه السنوات لم تكن فقط تراكمًا للأموال، بل كانت أيضًا فهمًا عميقًا للحوسبة والخوارزميات والبيانات. في يوليو 2023، قام ليانغ وِن فِنغ بفصل مختبر الذكاء الاصطناعي التابع لـ幻方量化، وأسسه بشكل مستقل باسم DeepSeek.

بعبارة أخرى، فإن DeepSeek ليس مشروعًا ناشئًا ظهر من العدم، بل هو ناتج عن بيئة تقنية للتداول الكمي. يعتقد بعض المحللين أن الأداء الممتاز لشركة幻方量化 وفر الأموال الكافية لـDeepSeek لدعم البحث والتطوير. هل هذا المنطق صحيح؟ حجم إدارة 700 مليار يوان وعائد سنوي قدره 56.55% يمنحان ليانغ وِن فِنغ رأس مال كافٍ لدعم مشروع ذكاء اصطناعي مكلف.

كيف يمكن لتحول الجينات التقنية للتداول الكمي إلى ميزة في الذكاء الاصطناعي

ما الذي يمكن أن تستفيده شركة ليانغ وِن فِنغ من تراكم خبراتها في التداول الكمي في مجال الذكاء الاصطناعي؟ إليك بعض النقاط الرئيسية:

• كفاءة الحوسبة: يتطلب التداول الكمي معالجة كميات هائلة من البيانات في وقت قصير واتخاذ قرارات بسرعة، مما يتطلب تحسين موارد الحوسبة بشكل كبير. هذا التفكير يُنقل مباشرة إلى تدريب ونمذجة الذكاء الاصطناعي.
• تصميم الخوارزميات: جوهر التداول الكمي هو تصميم خوارزميات أفضل لاكتشاف أنماط السوق، وتُحسن نماذج الذكاء الاصطناعي وفقًا لنفس المنطق.
• معالجة البيانات: حساسية صناديق التمويل الكمي للبيانات وقدرتها على المعالجة لا تزال من العوامل الأساسية في المنافسة في عصر الذكاء الاصطناعي.
• تطبيق الأجهزة: كان ليانغ وِن فِنغ يدرك منذ وقت مبكر قيمة GPU، مما ساعد شركة DeepSeek على اختيار تجمعات GPU لتدريب النماذج بشكل مباشر.

النقاط المستقبلية

وفقًا لأحدث الأخبار، تخطط DeepSeek لإطلاق النموذج الرائد الجديد للذكاء الاصطناعي DeepSeek V4 في فبراير، والذي يمتلك قدرات برمجية قوية، ومن المتوقع أن يُحدث تأثيرًا كبيرًا على مشهد المنافسة في الذكاء الاصطناعي.

هذه النقطة الزمنية مثيرة للاهتمام. فقد أتمت幻方量化 تقرير أدائها لعام 2025، والآن يأتي إصدار النموذج الجديد لـDeepSeek. التطور الموازي لهذين المسارين يُظهر مسار ريادة الأعمال الخاص جدًا ليانغ وِن فِنغ: من خلال التداول الكمي يحقق أرباحًا، ومن خلال الأموال والتراكمات التقنية التي جمعها، يعمل على تطوير الذكاء الاصطناعي.

الخلاصة

تُظهر قصة ليانغ وِن فِنغ نمطًا فريدًا من ريادة الأعمال: فهو لا يبدأ من الصفر، بل يبني على نجاحاته السابقة. عائد幻方量化 بنسبة 56.55% في عام 2025 وحجم إدارة 700 مليار يوان، هما دليل على قدراته الشخصية، وأساس مالي وتقني لـDeepSeek.

هذا النموذج نادر في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث عادةً ما يكون رواد الأعمال في هذا المجال من شركات كبرى أو من خلفيات أكاديمية، وقليلون من يتبعون مسار ليانغ وِن فِنغ، الذي أنشأ صندوقًا بقيمة مئات المليارات في التداول الكمي، ثم استخدم هذا المنصة للعمل في الذكاء الاصطناعي. عند إصدار DeepSeek V4 في المستقبل، سنرى إلى أي مدى يمكن أن يذهب هذا النموذج.