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苏芒自曝产后复工经历：“东西装箱，工位没了，被安排坐在热饭桌旁”
当整个硅谷都在为通用人工智能（agi）和万亿参数的通用大模型疯狂时，华尔街最神秘、最赚钱的量化巨头 jane street（简街资本）却在悄悄开辟另一条极其奢华的算力战线。近日，知名科技播客主持人 dwarkesh patel 罕见获准实地探访了 jane street 位于德克萨斯州的核心数据中心。在这场与 jane street 技术团队共同负责人 yaron minsky 以及物理工程团队负责人 dan pavatova 的深度对话中，这家刚刚砸下60亿美元算力巨额订单的华尔街"造王商"，首次解密了他们如何在高频交易的"纳秒世界"与大模型的"重算力时代"之间构筑起无法复制的绝对壁垒。 核心观点：打破延迟迷思： 量化交易并非全盘追求纳秒。最优策略是"集成方法"——100纳秒内靠 fpga 进行极简决策；而更大、更聪明的 ai 模型则运行在微秒、毫秒甚至小时级别的时限上。60亿美元的算力野心： 金融数据的"字节与浮点运算比率（bytes to flop ratio）"极高，且噪声极大。jane street 不追求硅谷那种"一个模型做所有事"的通用 scaling law，而是通过海量定制化架构和极速迭代来榨取超额收益。基础设施成新圣杯： 算力的真正瓶颈早已不是芯片本身，而是发电机、变压器和液冷设备。为了让 gpu 提前 6 个月上线，公司甚至可以做出"放弃全面发电机备份"的激进商业决策。交易是"agi完全"问题： 交易的本质是预测未来。在市场发生"相变（极端异常）"时，人类的元判断远比模型可靠。ai 时代，顶尖工程师和交易员的身价不降反升。 纳秒极速与大模型的"时间谱系"外界对高频量化交易一直存在一种刻板印象：机器必须紧挨着交易所（服务器托管 colo），每一笔交易都必须在纳秒级内完成，而动辄需要巨大计算延迟的 ai 大模型似乎与之格格不入。对此，yaron minsky 明确指出："量化交易不存在单一的时间跨度，而是存在一个完整的谱系。"100纳秒内的"极限硬件生存"在百纳秒级别的极限速度下，决定胜负的甚至不是编程语言（无论是 ocaml、rust 还是 c ），而是纯粹的硬件逻辑：核心设备： 直接挂载在网络导线上的 fpga（现场可编程门阵列）。极限速度： "如果你在输入和输出的导线上连接一个示波器，你会看到数据包在被完全接收完之前，就已经开始从输出端发出去了。"代价： 这种极致速度剥夺了复杂的计算空间，此时的决策逻辑极其简单。微秒到小时级的"ai主战场"随着决策时间窗口放宽到几微秒、几百微秒、毫秒甚至数小时，更大、更聪明的 ai 模型便有了用武之地。预测核心： 预测资产的"公允价值（fair value）"，并将其作为模块高度可组合地嵌入到各种交易流程中。空间灵活性： 模型越大、越慢，物理放置的位置就可以离交易所越远。这使得巨型 gpu 集群不必拥挤在昂贵且受限的交易所托管机房中，释放了算力规模。 砸下60亿美元算力：为何不走硅谷的 scaling law？不久前，jane street 与算力云巨头 coreweave 签署了一项高达 60亿美元 的计算协议。针对这笔惊人的投入，yaron 阐述了华尔街与硅谷 ai 实验室（如 openai 等）在 scaling law（规模定律）上的本质区别。拒绝"大一统"，拥抱"定制化"传统 ai 实验室追求训练一个完全通用的、能做所有事情的单一模型。而 jane street 的价值则来自于模型架构的极大多样性与疯狂的实验数量。研究人员需要极快的迭代时间，去针对千奇百怪的数据源尝试截然不同的全新模型设计。独特的"字节与浮点运算比率（bytes to flop ratio）"金融领域的 ai 训练有着独特的底层动力学：高数据量，低信息密度： 金融数据包含海量的噪声，单字节的信息量远低于自然语言。模型特征： 相比大语言模型（llm），jane street 的模型往往更小，但吞吐的数据量却大得多，对数据加载和存储性能的要求达到了变态的级别。为此，他们正在大举构建自己内部的大规模对象存储系统。 算力战局的隐形瓶颈：从芯片到发电机与变压器当硅谷还在为英伟达最新的 gpu 芯片大打出手时，负责物理工程的 dan pavatova 透露，真正的战场已经转移到了物理基础设施上。商业决策击败纯工程完美主义"发电机是目前你能买到的交货周期（lead time）最长的设备之一，" dan 表示。为了打破这个瓶颈，jane street 展现出了极其狼性的华尔街思维："我们可以挑战以前的观念。整个数据中心真的都需要发电机备份吗？如果我们拿掉部分备份，只留给最核心的系统，就能让我们的 gpu 提前 6 个月上线。从工程上看这或许不是最完美的，但这绝对是最好的商业决定。"物理极限的逼近：1兆瓦机架与800v直流电随着算力密度的疯狂飙升，未来的技术方案正在发生剧变：设备瓶颈： 目前变压器、发电机以及用于液冷的冷却设备处于极度短缺状态。技术演进： 数据中心正在向单机架 1兆瓦（mw） 的恐怖密度迈进，冷却管道越来越粗。供电架构也正在从传统的交流电向 800伏直流电（dc） 演进。两阶段锁定策略： 鉴于芯片迭代太快而基础设施建设太慢，jane street 倾向于"做多（long）"电力和数据中心容量，先锁定能源，再推迟对昂贵芯片的采购决策，甚至在必要时将电力容量分流给他人。被迫放弃的"x86捷径"多年来，jane street 运营技术组织的一个诀窍是"走捷径"：假装世界上只有 x86_64 一种 cpu 架构，并且只维护一个大型研究数据中心和一个存储集群。但现在，随着算力需求全球化分布（无法在单一地点引入足够恐怖的电力），以及英伟达全新 arm 架构产品的推出，这一捷径已被彻底打破。计算和存储调度的交织、以及对 arm 架构的支持，让系统复杂度变高了几个数量级。 四、 agi时代，人类认知为何依然是"终极护城河"？当被问及"一旦 agi（通用人工智能）实现，是否会立刻让 jane street 失业"这一激进问题时，yaron 给出了一个非常清醒且深刻的回答。交易是"agi完全（agi-complete）"问题yaron 认为，交易本质上和"np完全"问题一样，是一个"agi完全"问题。这意味着世界上发生的任何风吹草动（政治、天灾、科技变革）最终都会汇入并影响交易背景。"在简单的部分被自动化后，那些模型无法自动化的硬核部分，反而成为了竞争优势的终极所在。我从来没有像今天这样迫切地想要招聘更多的工程师和交易员。"无法被电子化取代的"人际修辞"与相变非电子化交易依然强大： 即使在今天，大量大额交易（如债券业务）依然依赖于人与人之间通过聊天工具的直接沟通。交易员需要肉眼和直觉去评估电话那头的人代表了多大程度的"逆向选择（adverse selection）"（即对方是否掌握了你不知道的内幕）。相变中的"元判断（meta judgment）"："简街最赚钱的日子，往往是世界陷入疯狂、没人知道发生了什么、市场发生‘相变’的时刻。我们希望模型能表现好，但我们深知，人类在应对相变时比模型靠谱得多。此时需要一种人类独有的‘元判断’来决定系统该做什么。" 全面扩招：简街正在寻找哪些人？随着 gpu 规模在短期内计划从几万张疯狂飙升至几十万张，jane street 正在全球范围内展开前所未有的人才搜猎，机器学习和交易如今是一项"全方位的团队运动"：物理工程类： 机械工程师、电气工程师、结构工程师、项目经理、建筑师（负责数据中心全生命周期的寻找、设计、建造与运营）。通用/专业软件工程： 除了高标准计算机科学背景的通用工程师，简街现在疯狂渴望"全舰队/全集群范围优化（fleet-wide optimization）"的人才（类似于超大规模云服务商的架构师），因为当算力投资达到数十亿美元时，通用的微小优化将产生巨额的财务回报。前沿硬件与数理研究： 设计定制芯片（asic）的硬件工程师；利用数学证明让软件更高效的"形式化方法（formal methods）"团队（ai 革命让这一冷门领域一夜回春）；以及拥有数学、物理、计算机背景的交易员。高阶前端工程师： 过去简街极度崇尚命令行终端，假装 web 网页技术从未发生过。但现在为了给研究人员提供更直观的 ai 工具、画出精准的直线和工具提示，他们正在大举投资建设顶尖的前端开发团队。以下为对谈全文，由ai辅助翻译：dwarkesh：jane street 是我播客的完美真人的合作伙伴，我们想到的一个有趣点子是：为什么我不过来亲自参观一下你们运行的用于训练（ai模型）的数据中心呢？所以我刚刚在技术团队共同负责人 yaron minsky（译注：视频中口误及速记为 ron minsky）和物理工程团队负责人 dan pavatova（译注：速记为 dan ponttovo）的带领下，参观了这个位于德克萨斯州的数据中心。非常感谢两位带我参观。值得一提的是，我以前从未去过这种地方，所以我也是第一次参观，这太棒了。以前我一直很困惑：既然你们需要在纳秒（nanosecond）级别进行交易，那你们怎么能做 gpu 相关的事情呢？也许你们可以详细讲讲，你们交易的实际时间跨度（时限）是怎样的？在做出交易决策的过程中，你们能负担得起运行大型模型的成本（或时间延迟）吗？yaron：我认为这里需要理解的核心一点是，并没有单一的时间跨度，而是存在着许多不同的时间跨度。我们构建的一些交易系统和进行的某些交易，为了保持竞争力，你实际上必须在 100 纳秒以内处理并返回一个数据包。这是一个完全不同的技术范畴，对吧？人们有时会讨论，比如："哦，你们能用 ocaml 编写高性能的东西吗？"我们的回答是："我们可以。但对于这种级别的速度，不管你是用 ocaml、rust 还是 c 编写都不重要，因为你根本无法使用 cpu。你必须使用 fpga，它直接通过导线连接到网络上。你返回数据包的速度非常快，如果你在输入和输出的导线上连接一个示波器，你会看到数据包在被完全接收完之前，就已经开始从输出端发出去了。"所以这是一个非常不同、非常特殊的领域。但是，当你处于这个时间领域时，你实际上无法进行太多的计算，你所做的决策将会非常简单。事实上，在决策的"聪明程度"（无论是模型还是其他某种甚至是手写的决策过程）与"返回速度"之间，存在着一条完整的权衡曲线。而构建最佳交易策略的正确方法，实际上是采用一种集成（ensemble）方法。对于某些类型的决策，你会非常迅速地做出非常简单的决策；对于某些类型的决策，你的运作规模可能是——不再是考虑 100 纳秒，也许是几微秒、几十微秒、几百微秒或毫秒；而在某些情况下，有些流程如果能在半小时或当天内完成决策返回，那也完全没问题，在这些时间跨度上，你在时间基础上同样具有竞争力。但在所有这些不同的时间跨度上，你所做的决策类型是完全不同的。也许你不便透露，但这些模型究竟在预测什么？肯定不只是订单簿（order book）中的下一个变动吧，或者也许就是？我们现在显然是在触及一些很难公开谈论的话题。但我认为最简单也最重要的一个，也是我们一直在思考的——不仅是现在在想，25 年前我刚加入 jane street、用线性回归等工具构建模型时就在想——一个非常有用、非常经典的事情就是预测某样东西的公允价值（fair value）。比如，我们认为这个东西真正值多少钱？这能够以一种非常可组合的方式融入到许多不同的交易流程中。这并不是我们作为预测目标的唯一一类事物，但它是一个很重要的目标。有一阵子，我感觉有一种关于交易公司在做什么的梗（meme），那就是：你必须搞定服务器托管（colo），搬到纳斯达克交易所所在的地方，你的机器必须紧挨着那儿，这非常重要。在不深入讨论我们把什么东西放在哪里的具体细节的前提下，你的推理（inference）过程可能在 cpu 上，可能在 fpga 上，也
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百度承诺：如遇虚假欺诈，助您****(责编：陈奕裕、邓伟翔)