# 九坤投资（Ubiquant）未上市公司深度研究报告

**四角色并行分析框架 | 2026年4月10日**
**信息丰富度评级：B-C级（信息稀缺）| 研究策略：第一性原理模式，聚焦核心问题**

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## 1. 一句话结论

> 九坤是中国量化私募"四大天王"之一，核心竞争力是"人才+技术+品牌"的复合壁垒，但身处一个alpha注定衰减、规模注定受限、监管注定趋严的赛道。AI对九坤是"增强但非颠覆"，真正的威胁来自幻方/DeepSeek通过"量化利润→AI研发→反哺量化"的飞轮正在拉开差距。投资九坤的本质不是赌"它会变更大"，而是赌"它能在行业红利消退中比同行多活一个周期"。

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## 2. 公司画像速览

| 项目 | 内容 | 置信度 |
|------|------|--------|
| 公司名称 | 九坤投资（Ubiquant） | 🟢 |
| 成立时间 | 2012年 | 🟢 |
| 总部 | 上海（北京、深圳、杭州设有办公室） | 🟢 |
| 创始人/CEO | 王琛（北大数学+金融数学硕士，前千禧年量化研究员） | 🟢 |
| 联合创始人 | 姚齐聪（北大数学+金融数学硕士，前千禧年量化研究员） | 🟢 |
| 核心业务 | 量化私募基金管理（指数增强、市场中性、CTA、多策略） | 🟢 |
| 最新估值 | 2021年融资时报道超100亿元；当前合理估值约30-60亿元 | 🔴 |
| 管理规模(AUM) | 约600-700亿元人民币 | 🟡 |
| 推算年收入 | 10-26亿元（取决于业绩表现） | 🔴 |
| 员工数量 | 400-600人 | 🟡 |
| 主要投资方 | 高瓴资本、春华资本等 | 🟡 |

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## 3. 四维评分总表

| 维度 | 分析师 | 评分(1-5) | 核心判断 | 置信度 |
|------|--------|-----------|----------|--------|
| 商业模式 & 护城河 | business-decoder | ★★★☆☆ (3.5) | "alpha工厂"模式，复合壁垒中等偏强，但定价权弱、规模与业绩矛盾突出 | 🟡 |
| 财务 & 估值 | financial-detective | ★★★☆☆ (3.0) | 正常年景收入15-20亿，但业绩报酬波动极大；2021年估值可能有泡沫 | 🔴 |
| 行业 & 竞争 | competitive-mapper | ★★★☆☆ (3.5) | "四大天王"格局稳固但幻方正通过DeepSeek拉开差距；AI增强头部但加速alpha衰减 | 🟡 |
| 风险 & 治理 | risk-governance-analyst | ★★★☆☆ (2.5) | 规模瓶颈是致命风险，退出路径极窄，"温水煮青蛙"式衰退概率不低 | 🟡 |

**综合评分：3.1 / 5** —— 行业头部但面临结构性挑战，AI是最大变量

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## 4. 关键数据拼图

| 指标 | 数据 | 来源 | 置信度 |
|------|------|------|--------|
| AUM | 600-700亿元 | 多渠道综合推算 | 🟡 |
| 百亿量化私募数量 | 61家（2026Q1） | 私募排排网 | 🟢 |
| 管理费率 | 约1%/年 | 行业惯例 | 🟡 |
| 业绩报酬比例 | 20-25% | 行业惯例 | 🟡 |
| 管理费年收入 | 6-9亿元 | 推算 | 🟡 |
| 总收入（正常年景） | 15-20亿元 | 推算 | 🔴 |
| 员工数 | 400-600人 | 多源拼凑 | 🟡 |
| 投研+IT占比 | ~70% | 行业推断 | 🔴 |
| 2024年产品表现 | 41只中17只亏损 | 私募排排网 | 🟢 |
| 2025年幻方收益率 | 56.6% | 媒体报道 | 🟢 |
| 最新融资估值 | >100亿（2021年） | 媒体报道 | 🟡 |
| 当前合理估值 | 30-60亿元 | 多方法交叉 | 🔴 |

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## 5. 各维度分析摘要

### 5.1 商业模式（段永平视角）

1. **本质是"alpha工厂"**：用数学模型从市场价格波动中提取超额收益，通过"管理费+业绩报酬"双重收费变现
2. **飞轮运转但存在断裂点**：人才→策略→业绩→AUM→收入→人才。断裂点在于业绩持续不佳时飞轮反转
3. **护城河综合3.5/5**：人才壁垒(4)、技术壁垒(4)、品牌壁垒(4)、数据壁垒(3)、策略壁垒(3)、规模壁垒(3，双刃剑)
4. **AI布局领先但成果待验证**：三大实验室+"北溟"超算+九坤创投；与微软亚研合作发表论文；但有媒体质疑"AI收获甚微"
5. **规模与业绩的核心矛盾**：管理费驱动扩大规模，但规模是alpha的敌人——这是量化行业的"原罪"

### 5.2 财务 & 估值（巴菲特视角）

1. **收入高度波动**：好年景26亿 vs 差年景10亿，业绩报酬是收入弹性核心
2. **管理费是"旱涝保收"的基本盘**：约6-9亿/年，即使策略失效也有稳定现金流
3. **成本结构偏重**：人力+算力年成本约12-18亿，人才军备竞赛推高成本
4. **2021年100亿+估值存在泡沫**：当前合理估值30-60亿元（AUM倍数法+可比公司+收入倍数+终局倒推）
5. **与海外巨头差距明显**：AUM仅为Two Sigma的1/7，费率更低，市场单一（A股），人均AUM远低于海外

### 5.3 行业 & 竞争（芒格视角）

1. **"四大天王"格局稳固但内部分化**：幻方凭DeepSeek拉开差距（2025年56.6%收益率远超同行），这是九坤最大威胁
2. **AI短期增强头部、中期加剧竞争、长期可能改变规则**：具备AI能力的基金平均跑赢传统量化4-7个百分点
3. **大模型(LLM)不直接取代量化策略，但重塑研发流程**：是"10倍效率放大器"而非独立交易决策者
4. **Alpha衰减正在发生但中国仍有窗口期**：量化指增超额从2020年15%+降至2024年5-10%，但A股效率仍低于美股
5. **监管趋严利好头部**：高频被限制→中频受益；程序化交易新规淘汰中小量化

### 5.4 风险 & 管理层（李录视角）

1. **头号风险：规模瓶颈导致业绩下滑（★★★★★）**——"规模是业绩的敌人"在量化行业尤为突出
2. **最可能的失败路径：渐进衰落而非戏剧性崩盘**——超额收益逐年下降→人才流失→策略创新放缓→死亡螺旋
3. **监管风险（★★★★☆）**：程序化交易新规+融券限制已实施，未来可能更严（交易税是"核弹级"风险）
4. **AI"黑箱"风险被严重低估**：深度学习策略在极端市场中不可靠（2024年2月已是预演）
5. **退出路径极窄**：IPO概率<20%，最现实的"退出"是通过持续利润分配回收投资

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## 6. AI对九坤的影响——专题深度分析

这是用户最关心的核心问题。综合四份报告，给出系统性回答。

### 6.1 AI如何改变量化投资？

| 维度 | 传统量化 | AI驱动量化 | 变化程度 |
|------|---------|-----------|---------|
| 因子挖掘 | 人工构造+穷举 | 深度学习自动发现非线性特征 | 革命性 |
| 数据处理 | 结构化数据为主 | 非结构化数据（新闻/研报/卫星图）全面纳入 | 重大 |
| 模型构建 | 线性回归、统计检验 | 神经网络、Transformer、强化学习 | 革命性 |
| 交易执行 | 规则型算法 | 强化学习优化执行 | 中度 |
| 风险管理 | 参数化VaR | 实时自适应AI风控 | 中度 |
| 策略研发效率 | 人月级 | AI辅助降至人周级 | 重大 |

### 6.2 AI对九坤是增强还是颠覆？

**核心判断：短期增强，中期考验，长期存在范式风险。**

**增强的方面（确定性较高）：**
- AI提升因子挖掘效率5-10倍，头部机构受益最大
- 九坤的算力+数据+人才构成先发优势，中小机构难以追赶
- AI处理非结构化数据打开全新alpha来源
- 全球数据显示：AI-first基金平均年化12-15%，非AI基金8-10%

**颠覆/削弱的方面（不确定性较高）：**
- 策略趋同风险：所有人用类似的深度学习架构→信号同质化→alpha更快衰减
- AI降低入门门槛：开源工具+云计算让小团队也能构建复杂模型
- "黑箱"风险：AI模型在极端市场可能同时失效，造成系统性踩踏
- 幻方/DeepSeek的AI飞轮正在建立**不对称优势**

### 6.3 幻方/DeepSeek——九坤面临的最大竞争威胁

这是四份报告一致指向的最关键竞争变量：

```
幻方的飞轮：
量化利润 → 投入DeepSeek基础研究 → AI技术突破 → 反哺量化策略
     ↑                                              ↓
  更多AUM ← 更好业绩（2025年56.6%） ← AI增强的alpha
```

**幻方 vs 九坤的关键差异：**

| 维度 | 幻方 | 九坤 |
|------|------|------|
| AI成果可见度 | 极高（DeepSeek全球影响力） | 中低（三大实验室成果待验证） |
| 2025年业绩 | 56.6%（百亿级第二） | 30-40%（推算） |
| AI战略 | 量化利润→AI基础研究→反哺量化 | 内部AI Lab + 外部创投布局 |
| 品牌效应 | DeepSeek带来巨大人才吸引力 | 传统量化品牌，AI品牌待建立 |

**九坤的应对空间：**
- 加速AI成果转化，用业绩数字回应"AI收获甚微"的质疑
- 与微软亚研等顶级机构的合作是差异化路径
- 九坤创投布局AI生态可能带来长期协同

### 6.4 AI是否让alpha消失？

**不会完全消失，但正在重新分配。**

| 层次 | 状态 | AI的影响 |
|------|------|---------|
| 第一层alpha（简单统计套利） | 已基本消失 | AI加速了消亡 |
| 第二层alpha（传统量价因子） | 快速衰减中 | AI显著加速衰减 |
| 第三层alpha（另类数据/复杂模型） | 仍有空间 | AI是获取这层alpha的必要工具 |
| 第四层alpha（流动性/微观结构） | 长期存在 | AI增强但不颠覆 |

**中国A股的特殊性**：散户占比高、信息不对称大、做空受限——这意味着中国的alpha窗口期比美股长5-10年。但窗口在缩短。

### 6.5 大模型（LLM）对量化的实际影响

**LLM不是量化交易的"替代者"，而是"效率放大器"：**

| 应用场景 | 实用程度 | 说明 |
|---------|---------|------|
| 文献/策略灵感 | ★★★★★ | 快速消化海量论文，生成策略假设 |
| 代码生成 | ★★★★☆ | 加速回测代码和数据Pipeline开发 |
| 因子表达式生成 | ★★★★☆ | 自动生成候选因子公式 |
| 新闻/研报情感分析 | ★★★★☆ | 零样本NLP处理非结构化数据 |
| 直接交易决策 | ★★☆☆☆ | 不可靠——"可以搭建基础设施，但风险评估不稳健" |

**关键结论**：LLM降低了"入门门槛"但没有降低"制胜门槛"。从回测到实盘盈利的鸿沟——数据质量、执行成本、风控、策略容量——仍需深厚积累。这恰恰是九坤的护城河。

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## 7. 投资论点（Bull vs Bear）

### 看多逻辑

1. **"四大天王"的行业地位稳固**——十年以上track record、2万+客户、品牌渠道壁垒是后来者难以快速建立的
2. **管理费提供"旱涝保收"现金流**——即使业绩差年，6-9亿/年管理费收入保证生存底线
3. **AI军备竞赛利好头部**——算力+数据+人才的综合投入门槛淘汰中小量化，监管趋严同方向利好
4. **中国A股alpha窗口期仍有5-10年**——市场效率远低于美股，量化超额空间尚存
5. **九坤创投布局AI生态**——可能复制幻方/DeepSeek的"技术外溢"模式
6. **监管趋严反而利好中频龙头**——高频被限制，中频策略容量和alpha空间反而扩大

### 看空逻辑

1. **规模是业绩的敌人**——650亿AUM已面临策略容量瓶颈，超额收益率逐年下降是结构性趋势
2. **幻方/DeepSeek正在建立不对称AI优势**——九坤AI布局成果不显著，"AI收获甚微"的质疑有据
3. **alpha衰减不可逆**——从2020年15%+到2024年5-10%，趋势明确且在加速
4. **退出路径极其狭窄**——量化私募IPO案例全球极少，二级转让可能折价20-40%
5. **骑手社保类风险：监管"核弹"**——如果引入交易税或大幅限制量化交易，行业利润空间将被压缩
6. **人才竞争白热化**——海外巨头(Citadel/Two Sigma)进入中国、DeepSeek的人才吸引力、薪酬军备竞赛持续推高成本
7. **AI"黑箱"系统性风险**——2024年2月量化踩踏已是预演，下一次可能更严重

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## 8. 护城河评分卡

| 护城河类型 | 评分(1-5) | 核心证据 | 趋势 |
|-----------|----------|---------|------|
| 人才壁垒 | ★★★★ | 创始人顶级背景，90%清北/常青藤团队 | 稳定（但竞争加剧） |
| 技术壁垒 | ★★★★ | 北溟超算+三大实验室+自研交易系统 | 加宽（持续投入中） |
| 数据壁垒 | ★★★ | Data Lab专攻数据治理，但A股数据同质化程度高 | 稳定 |
| 策略壁垒 | ★★★ | 工业化策略研发，但因子衰减是行业共性 | 收窄 |
| 规模壁垒 | ★★★ | 650亿AUM提供品牌+管理费，但也是业绩负担 | 双刃剑 |
| 品牌/渠道壁垒 | ★★★★ | "四大天王"地位，2万+客户基础 | 稳定 |

**综合护城河：3.5/5 —— 复合壁垒中等偏强，但任何单一维度都非不可逾越**

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## 9. 估值判断

| 估值方法 | 估值区间（亿元人民币） | 说明 |
|---------|---------------------|------|
| AUM倍数法 | 20-40 | 海外对标3-6%，考虑中国市场溢价 |
| 可比公司法 | 15-30 | 对标Man Group，考虑流动性折扣 |
| 收入倍数法 | 30-70 | 管理费给5-8x，业绩报酬给2-3x |
| 终局倒推法 | 35-110 | 假设2028-2030年IPO倒推 |

**综合合理估值区间：30-60亿元人民币（4-8亿美元）**

**当前估值判断（vs 2021年100亿+融资估值）：偏贵**
- 2021年估值反映了量化行业巅峰期的乐观预期
- 2024年量化危机+alpha衰减+监管趋严后，合理估值应有显著下调
- 如果以30-60亿为合理区间，2021年的100亿+存在40-70%的溢价

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## 10. 风险矩阵

| 风险 | 概率 | 影响 | 综合严重度 | 市场认知 |
|------|------|------|-----------|---------|
| 规模瓶颈→业绩下滑 | 高 | 高 | ★★★★★ | 部分认知 |
| 监管进一步收紧 | 中高 | 高 | ★★★★☆ | 已有认知 |
| Alpha系统性衰减 | 高 | 中高 | ★★★★☆ | 已有认知 |
| 幻方AI优势持续拉大 | 中高 | 中高 | ★★★★☆ | 认知不足 |
| 核心人才流失 | 高 | 中 | ★★★☆☆ | 已有认知 |
| AI军备竞赛成本失控 | 中 | 中高 | ★★★☆☆ | 认知不足 |
| AI"黑箱"系统性踩踏 | 低 | 极高 | ★★★☆☆ | 严重低估 |
| 极端市场黑天鹅 | 低 | 极高 | ★★★☆☆ | 已有认知 |
| 交易税（核弹级） | 低 | 极高 | ★★☆☆☆ | 未定价 |

**Top 3 核心风险：**
1. **规模瓶颈**：650亿AUM对策略容量的压力持续增大，超额收益率下降几乎不可避免
2. **幻方AI不对称优势**：DeepSeek飞轮如果持续运转，将改变"四大天王"内部排序
3. **Alpha系统性衰减**：行业性问题，非九坤一家可解决，窗口期在缩短

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## 11. 退出路径评估

| 退出方式 | 可能性 | 预计时间 | 说明 |
|---------|--------|---------|------|
| 港股IPO | 15-20% | 5-8年 | 全球量化基金IPO案例极少 |
| A股IPO | <5% | 不确定 | 无先例，监管框架不支持 |
| 被并购 | ~10% | 不确定 | 潜在买家有限 |
| 二级市场转让 | 25-30% | 持续 | 最现实退出方式，但折价20-40% |
| **利润分配** | **40-50%** | **持续** | **最现实的"退出"——量化基金本身就是现金奶牛** |

**关键洞察**：投资九坤更像"买入一个长期分红资产"而非"投资一个等待IPO的创业公司"。

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## 12. 投资决策表

```
┌──────────────────────────────────────────────┐
│  公司：九坤投资    最新估值：~100亿(2021)     │
│  阶段：成长期后期→成熟期过渡                  │
├──────────────────────────────────────────────┤
│  核心投资逻辑：                               │
│  1. 中国量化"四大天王"，品牌+技术复合壁垒     │
│  2. 管理费提供6-9亿/年"旱涝保收"现金流       │
│  3. AI军备竞赛+监管趋严利好头部，淘汰中小     │
├──────────────────────────────────────────────┤
│  关键假设 & 验证方式：                        │
│  假设1：alpha不会完全消失                     │
│    → 跟踪：年度超额收益率 → 若持续<5%则假设失败│
│  假设2：九坤AI投入能转化为业绩                 │
│    → 跟踪：vs幻方业绩差距 → 若持续拉大则失败  │
├──────────────────────────────────────────────┤
│  最大风险 & 对冲方案：                        │
│  风险1：规模瓶颈 → 要求管理层主动控制AUM增长  │
│  风险2：幻方AI拉开差距 → 关注九坤AI成果产出   │
├──────────────────────────────────────────────┤
│  估值判断：                                   │
│  2021年估值~100亿 vs 合理估值30-60亿          │
│  当前估值偏贵，需折价40-70%才有安全边际       │
├──────────────────────────────────────────────┤
│  结论：观望（等待估值回归合理区间）             │
│  预期退出：利润分配（最现实）/ 二级转让        │
│  预期回报倍数：1.5-3倍（5-8年，乐观情景）     │
│  预期时间框架：5-8年                          │
└──────────────────────────────────────────────┘
```

**分层建议：**

| 投资者类型 | 建议 | 理由 |
|-----------|------|------|
| PE/VC机构 | 观望，等待估值调整 | 2021年估值存在泡沫，需30-60亿区间才有安全边际 |
| 二级市场转让 | 若能以3-4折获取份额，可考虑 | 流动性折扣需充分体现 |
| 量化行业从业者 | 作为员工/合伙人参与 | 通过carry和奖金获取回报比股权投资更现实 |

**关键催化剂：**

| 看多催化剂 | 看空催化剂 |
|-----------|-----------|
| 九坤AI成果突破（类DeepSeek级别） | 超额收益率持续<5%超过2年 |
| 主动控制AUM，展现规模纪律 | AUM继续膨胀但业绩下滑 |
| 海外市场拓展成功 | 核心策略人员批量离职 |
| 监管淘汰中小量化，利好头部 | 交易税或严厉监管出台 |
| 港股IPO窗口打开 | 幻方AI优势持续拉大差距 |

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## 13. 总结

九坤投资是中国量化私募行业的头部选手，"人才+技术+品牌"的复合壁垒使其短期内不易被超越。但它身处一个结构性矛盾重重的赛道：规模注定受限（策略容量瓶颈）、alpha注定衰减（更多参与者+市场效率提升）、监管注定趋严。

**AI对九坤的影响是"双刃剑"**：短期增强（算力+数据+人才优势让头部受益更多），但中长期存在策略趋同→系统性风险↑、幻方/DeepSeek建立不对称优势的真实威胁。九坤三大实验室的AI投入需要尽快转化为可验证的业绩优势，否则"AI收获甚微"的质疑将越来越强。

投资九坤的本质不是赌"它会变更大"（规模是业绩的敌人），而是赌"它能在行业红利消退中比同行多活一个周期、多赚一个周期"。在当前信息条件下（2021年融资估值可能有泡沫、alpha衰减趋势明确、退出路径狭窄），建议**观望等待估值回归合理区间**。

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## AI研究局限性声明

1. **信息丰富度B-C级**：九坤为未上市量化私募，财务数据几乎不公开，策略细节高度保密。本报告大量依赖行业推断和公开信息拼凑。
2. **数据置信度整体偏低**：AUM、收入、成本、利润率等核心数据均为推算，可能存在20-30%偏差。
3. **AI分析偏见风险**：AI对量化行业的研究可能受限于公开论文和媒体报道的偏见，实际从业者的一手经验难以通过公开渠道获取。
4. **幻方/DeepSeek数据局限**：作为最主要竞争对手，幻方的策略细节同样高度保密，其AI优势的真实程度可能被媒体放大或低估。
5. **估值的高不确定性**：未上市量化私募的估值缺乏市场化定价机制，本报告的估值区间（30-60亿）仅供参考。

**免责声明**：本报告仅供研究参考，不构成任何投资建议。投资有风险，未上市公司投资风险更高，决策需谨慎。

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*报告生成日期：2026年4月10日*
*研究团队：AI投研四人组（商业模式分析师/财务侦探/行业研究员/风险评估师）*
*Team Lead汇总整合*
