广告
加载中

梁文锋同行赚了2000亿

王露 2026-05-07 10:00
王露 2026/05/07 10:00

邦小白快读

EN
全文速览

Jane Street作为量化金融巨头的惊人业绩和独特模式。

1.业绩数据:2025年交易收入达396亿美元,创华尔街纪录;调整后EBITDA为312亿美元(约2100亿人民币),人均利润近900万美元。

2.薪酬水平:总薪酬93.8亿美元,人均1829万元人民币,是行业均值的7倍;针对新员工的基本工资高达30万美元,外加奖金。

3.业务范围:全球量化做市商,覆盖45个国家、200多个平台,涉及ETF、股票、期权等资产,使用自有资本450亿美元进行高频交易。

4.扩张行动:在香港租用中环22万平方英尺办公空间,招聘45个职位,包括量化交易员和工程师。

5.招聘特色:面试采用谜题和下注机制,如Super Day轮次用筹码考验策略能力,旨在筛选天才。

6.对比案例:与幻方量化对比,Jane Street投资AI产业链如Anthropic,而幻方孵化DeepSeek,后者强调开源和国产算力适配。

Jane Street的品牌策略和行业趋势启示。

1.品牌定位:极度低调,类似数学实验室风格;无明星CEO,采用共同治理模式,官网定期发布谜题以增强品牌吸引力。

2.薪酬营销:人均薪酬远超高盛等同行,通过丰厚待遇塑造精英形象,吸引全球人才;应届生offer起薪30万美元,强化雇主品牌。

3.产品研发启示:作为量化机构,使用OCaml编程语言构建交易系统,创新技术驱动模式;香港业务拓展显示渠道建设策略。

4.消费趋势观察:员工行为反映高价值人才需求,AI投资(如Anthropic)突显技术消费潮流;对比DeepSeek,强调后来者机会改变市场叙事。

5.用户行为:招聘谜题机制吸引参与,体现用户互动策略;争议事件如操纵指控提示品牌风险管理。

市场机会和风险管理的实用参考。

1.政策机遇:2008年金融危机后银行监管加强,Jane Street抓住空白,发展量化做市业务,获得美联储认可。

2.增长市场分析:ETF市场从百亿扩张至19万亿美元,Jane Street占据美国14%和欧洲20%的份额,提示需求增长点。

3.风险提示:曾受印度证监会操纵市场指控和Luna崩盘事件影响,需注意合规风险;香港扩张可能面临地缘挑战。

4.机会借鉴:香港招聘45岗位和中国业务拓展显示新兴市场潜力;投资AI产业链如Anthropic,可学习新模式。

5.事件应对措施:争议处理经验,如内部治理优化;与幻方量化对比,DeepSeek的成功展示创新路径优势。

6.合作方式启示:自有资金交易模式减少依赖外部,量化系统可应用于其他领域。

数字化和AI的商业启示与机会。

1.数字化启示:Jane Street量化模型和高频交易系统推动金融数字化,使用OCaml编程语言构建自定义方案,可应用于制造自动化。

2.商业机会挖掘:AI投资布局(如Anthropic、CoreWeave)显示产业链潜力,工厂可探索AI产品研发;ETF增长需求可能带动相关硬件生产。

3.产品设计参考:招聘数据工程师强调技术人才需求,启发工厂推进电商平台整合;自有资本运营模式提示供应链优化。

4.产业变化:香港租赁和招聘显示亚洲市场机遇,工厂可关注区域拓展;DeepSeek的国产算力适配案例,提供本地化方案灵感。

行业技术和解决方案的深层洞察。

1.行业趋势:量化金融兴起,Jane Street作为做市商主导ETF市场(占比41%债券ETF交易),AI投资如Anthropic估值万亿美元,显示技术融合潮流。

2.新技术应用:使用OCaml构建交易系统,高频量化模型提升效率;招聘机器学习工程师,推动AI开发。

3.客户痛点解决:天才招聘困难,Jane Street设计谜题和下注面试机制,提供人才筛选方案;争议事件暴露合规痛点。

4.创新方案:量化交易系统减少中介依赖,可服务交易平台;香港数据中心工程师职位,提示服务升级需求;DeepSeek的开源策略,启示低成本解决方案。

平台运营和招商的管理启示。

1.平台需求分析:Jane Street在200个交易平台活跃,需高效量化系统支持,提示平台提供技术基础设施需求;香港办公租赁显示地产平台机会。

2.最新做法:共同治理模式取代传统职级,优化内部运营;招聘中涵盖机器学习工程师,反映平台技术整合方向。

3.招商策略:香港45职位招聘,包括业务拓展和数据中心工程师,提供招商案例;谜题传统增强品牌吸引,可用于平台营销。

4.风向规避:争议事件如操纵指控强调合规管理;ETF市场波动,需风险监控;DeepSeek对比,提示平台支持创新企业的重要性。

产业动态和商业模式的研究价值。

1.产业新动向:量化机构崛起,Jane Street EBITDAS312亿美元创新高;AI投资如Anthropic显示产业链融合,DeepSeek推动开源生态。

2.新问题探讨:印度证监会操纵指控、Luna崩盘争议,暴露监管盲点;商业模式创新(非传统银行路径),引发竞争结构分析。

3.政策法规启示:2008年后监管变化让自营机构受益,Jane Street加入美联储名单,政策适应性强;争议事件需法规完善建议。

4.商业模式深度:量化做市商模式使用自有资金,减少外部依赖;对比幻方量化,DeepSeek的成功启示后来者路径(低成本推理、国产算力适配)。

5.代表案例价值:Jane Street历史从ADR起步到全球覆盖,提供转型案例;梁文锋言论和DeepSeek实践,强调创新叙事改变市场格局。

返回默认

声明:快读内容全程由AI生成,请注意甄别信息。如您发现问题,请发送邮件至 run@ebrun.com 。

我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

Quick Summary

Jane Street's Stunning Performance and Unique Model as a Quantitative Finance Giant.

1. Performance Data: Trading revenue reached $39.6 billion in 2025, setting a Wall Street record; Adjusted EBITDA was $31.2 billion (approximately ¥210 billion RMB), with profit per employee nearing $9 million.

2. Compensation Levels: Total compensation reached $9.38 billion, averaging ¥18.29 million RMB per person, seven times the industry average; Base salaries for new hires are as high as $300,000, plus bonuses.

3. Business Scope: A global quantitative market maker, operating in 45 countries across 200+ platforms, dealing in assets like ETFs, equities, and options, utilizing $45 billion in proprietary capital for high-frequency trading.

4. Expansion Moves: Leased 220,000 square feet of office space in Central, Hong Kong, recruiting for 45 positions including quantitative traders and engineers.

5. Hiring Characteristics: Interviews feature puzzles and betting mechanisms, such as the Super Day round using chips to test strategic ability, aiming to filter for genius.

6. Comparative Case: Contrasted with 幻方量化 (Huan Fang Quantitative), Jane Street invests in AI industry chains like Anthropic, while Huan Fang incubates DeepSeek, with the latter emphasizing open-source and adaptation to domestic computing power.

Insights from Jane Street's Brand Strategy and Industry Trends.

1. Brand Positioning: Extremely low-key, akin to a mathematics lab style; no celebrity CEO, employing a co-governance model, with the official website regularly posting puzzles to enhance brand appeal.

2. Compensation Marketing: Per capita compensation far exceeds peers like Goldman Sachs, shaping an elite image through generous remuneration to attract global talent; entry-level offers starting at $300,000 strengthen the employer brand.

3. Product R&D Insights: As a quantitative firm, using the OCaml programming language to build trading systems exemplifies an innovation-driven, technology-centric model; Hong Kong expansion demonstrates channel-building strategy.

4. Consumer Trend Observation: Employee behavior reflects the demands of high-value talent; AI investments (e.g., Anthropic) highlight technological consumption trends; compared to DeepSeek, it underscores opportunities for latecomers to change market narratives.

5. User Behavior: The puzzle-based hiring mechanism attracts participation, reflecting user engagement strategies; controversial incidents like manipulation allegations highlight brand risk management.

Practical Reference for Market Opportunities and Risk Management.

1. Policy Opportunities: Post-2008 financial crisis banking regulations created a void that Jane Street capitalized on, developing quantitative market-making business and gaining Fed recognition.

2. Growth Market Analysis: The ETF market expanded from billions to $19 trillion; Jane Street holds 14% share in the US and 20% in Europe, indicating key demand growth areas.

3. Risk Warnings: Faced allegations of market manipulation from Indian regulators and impacts from the Luna collapse, highlighting compliance risks; Hong Kong expansion may face geopolitical challenges.

4. Opportunity Lessons: Hong Kong recruitment (45 roles) and China business expansion signal emerging market potential; investing in AI chains like Anthropic offers learnable new models.

5. Incident Response Measures: Experience handling controversies, such as internal governance optimization; contrast with 幻方量化 shows advantages of innovative paths, as seen with DeepSeek's success.

6. Collaboration Model Insights: Proprietary capital trading model reduces external dependency; quantitative systems can be applied to other fields.

Business Insights and Opportunities from Digitalization and AI.

1. Digitalization Insights: Jane Street's quantitative models and high-frequency trading systems drive financial digitization; using OCaml to build custom solutions is applicable to manufacturing automation.

2. Business Opportunity Exploration: AI investment布局 (e.g., Anthropic, CoreWeave) reveals industry chain potential; factories can explore AI product R&D; ETF growth may drive related hardware production.

3. Product Design Reference: Recruitment focus on data engineers underscores tech talent demand, inspiring factories to advance e-commerce platform integration; proprietary capital model suggests supply chain optimization.

4. Industry Changes: Hong Kong leasing and recruitment signal Asian market opportunities for regional expansion; DeepSeek's domestic computing power adaptation offers localization inspiration.

Deep Insights into Industry Technology and Solutions.

1. Industry Trends: Rise of quantitative finance, with Jane Street as a market maker dominating ETF markets (41% of bond ETF trading); AI investments like Anthropic's trillion-dollar valuation show technology integration trends.

2. New Tech Applications: Using OCaml for trading systems; high-frequency quantitative models boost efficiency; hiring machine learning engineers drives AI development.

3. Solving Client Pain Points: Difficulty finding genius talent led Jane Street to design puzzle and betting interview mechanisms, offering screening solutions; controversies expose compliance pain points.

4. Innovative Solutions: Quantitative trading systems reduce intermediary reliance, serving trading platforms; Hong Kong data center engineer roles hint at service upgrade needs; DeepSeek's open-source strategy inspires low-cost solutions.

Management Insights for Platform Operations and Merchant Attraction.

1. Platform Demand Analysis: Jane Street's activity across 200 trading platforms necessitates efficient quantitative system support, highlighting platform need for technical infrastructure; Hong Kong office leasing reveals real estate platform opportunities.

2. Latest Practices: Co-governance model replaces traditional hierarchies, optimizing internal operations; hiring includes machine learning engineers, reflecting platform technology integration direction.

3. Merchant Attraction Strategy: Hong Kong recruitment (45 roles, including biz dev and data center engineers) provides a case study; puzzle tradition enhances brand appeal, usable for platform marketing.

4. Risk Avoidance: Controversies like manipulation allegations emphasize compliance management; ETF market volatility requires risk monitoring; DeepSeek comparison highlights importance of platform support for innovative firms.

Research Value of Industry Dynamics and Business Models.

1. Industry New Developments: Rise of quantitative firms, Jane Street's record $31.2 billion EBITDA; AI investments like Anthropic show industry chain integration; DeepSeek promotes open-source ecosystem.

2. New Questions: Indian regulator manipulation allegations, Luna collapse controversies expose regulatory gaps; innovative business models (non-traditional banking paths) spark competitive structure analysis.

3. Policy & Regulation Insights: Post-2008 regulatory changes benefited proprietary firms; Jane Street's inclusion on Fed list shows policy adaptability; controversies suggest need for regulatory refinement.

4. Business Model Depth: Quantitative market maker model uses proprietary capital, reducing external dependency; contrast with 幻方量化 reveals latecomer paths (low-cost inference, domestic computing adaptation) via DeepSeek's success.

5. Representative Case Value: Jane Street's history from ADR start to global coverage provides a transformation case study; 梁文锋's statements and DeepSeek's practice emphasize how innovation narratives change market structures.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

又有人闷声赚钱。

这次轮到梁文锋的同行——量化新晋巨头Jane Street(简街)。据彭博报道,Jane Street最近交出一份惊人成绩单:2025年,该机构交易收入高达396亿美元,调整后EBITDA达312亿美元(约合人民币2100亿),刷新华尔街历史纪录。

令人咋舌的是薪酬:一年向员工发放93.8亿美元,人均1829万元人民币。

更有意思的是,DeepSeek走红之后,Jane Street也常常被拿来与梁文锋和幻方量化对比。只不过,不是谁都能成为DeepSeek。

人均薪酬1800万,香港还在招人

最新一组数据披露,2025年Jane Street向员工发放了93.8亿美元薪酬,是上一年的两倍多。按3500名员工计算,人均获得268万美元(折合人民币约1829万元)。

这是什么概念?相当于高盛人均薪酬的7倍左右。实际上,即便是新人,Jane Street薪酬也向来丰厚。官网此前显示,其面向应届毕业生招聘的量化交易员岗位,年基本工资约30万美元,这还不包括奖金。

支撑天价薪酬的,是一份惊人的成绩单。2025年Jane Street交易收入高达396亿美元,这一成绩超过摩根大通和高盛,也刷新了华尔街交易收入纪录。细算下来,让打工人为之震撼的是,Jane Street将约四分之一的收入分配给了员工。

相比之下,去年摩根大通交易收入为358亿美元;非银同业城堡证券收入为122亿美元;黑石全年收入144.5亿美元。

更夸张的是利润率。一份向债权人提交的文件显示,Jane Street去年EBITDA达到312亿美元,人均创造利润近900万美元。即使考虑到部分调整因素,这依然是一组令人咋舌的数字。

然而一家3000多人的非银机构,凭什么站到华尔街的最前排?

简单来说,Jane Street是全球最重要的量化做市商之一。不靠承销、咨询或管理费赚钱,而是主要用自有资金参与交易,借助量化模型和高频交易系统,活跃于全球45个国家、200多个交易平台,覆盖ETF、股票、期权、债券、外汇等多类资产,在阿姆斯特丹、芝加哥、中国香港、伦敦、纽约和新加坡设有办公室。截至目前,其成员权益也就是公司自有资本,已升至450亿美元。

过去一年,Jane Street在香港资本市场频繁露面。

港交所文件显示,Jane Street曾出现在三花智控、乐舒适、IF椰子水等公司港股上市基石投资人名单中。另外,Jane Street还一口气租下香港中环新海滨旗舰项目一期六层办公空间,面积超过22万平方英尺,每月租金达数千万港元,刷新该区域最大租赁交易纪录。

扩张还在继续。目前Jane Street在香港共有45个职位正在招聘,涵盖量化交易员、机器学习工程师、数据中心工程师、中国业务拓展等方向。

这家低调到近乎隐身的公司,逐渐走到台前。

最壕金融机构诞生

Jane Street的故事,要从2000年讲起。

那一年,28岁的Rob Granieri从量化交易机构SIG辞职,联合几位前同事,在纽约一间没有窗户的小办公室里创立了Jane Street。

公司起步时做的是美国存托凭证(ADR)交易,也就是在美国挂牌交易的海外公司股票。很快,他们把业务拓展到期权和ETF。彼时,ETF还是个不起眼的小众市场,市场规模仅数百亿美元,远不是如今这门约19万亿美元规模的大生意。

后来的故事证明,Jane Street押中了时代。

尤其是2008年金融危机后,银行交易业务受到更严格监管,所让出的空间也被一些自营交易机构接住。到了2020年,美联储将Jane Street列入其危机应对工具的合格对手名单,与摩根大通这样的华尔街老牌机构并列。

悄然间,Jane Street成为ETF市场最重要的做市商之一。2025年,Jane Street贡献了美国ETF交易量的14%、欧洲交易量的20%。在债券ETF领域,41%的申购赎回交易都经由它完成。

不过,Jane Street也并非毫无争议。印度证监会曾指控操纵市场、Luna崩盘相关内幕交易诉讼、比特币ETF风波等争议,也接踵而至。

争议之外,Jane Street真正特别的地方,在于没有走传统华尔街的路。

比起典型金融机构,Jane Street更像一个数学和编程驱动的交易实验室:长期使用冷门编程语言OCaml,构建几乎所有交易系统。没有明星CEO以及投行职级,由几十位持股合伙人共同治理。创始人大多已退休,只剩Rob Granieri在职,他没有正式头衔,员工名录里甚至没有头像,以至于不少同事根本认不出他。

公司官网每隔一两个月就会发布一道新谜题,邀请全世界解谜。“谜题看似抽象,其本质与我们的工作如出一辙。只有发现金融市场中的新问题,并找出新解决方法,才能继续蓬勃发展。”Jane Street这样解释这个传统。

Jane Street频频出圈的,是近乎传奇的招聘方式。

有人曾回忆面试花一小时听懂一套纸牌游戏规则,再用一小时找出最优获胜策略。也有人被问到这样的问题:“如何估算出纽约市有多少扇窗户”。最后一轮被称作Super Day。据说候选人会拿到100个筹码,在四到六轮技术面试里不断下注、参与做市。筹码输光,offer自然也就没了。

如此残酷的筛选,Jane Street只为了一件事:挑出真正的天才。

从金融到AI,走上幻方量化的路

犹记得DeepSeek横空出世时,外界曾有过一个颇具想象力的讨论:如果一家华尔街量化巨头转身做AI,会不会就是“美国版DeepSeek”?

这样的联想并不难理解。

放在一起看,Jane Street与梁文锋执掌的幻方量化确实有着某种相似底色:极度低调,都从量化交易起家,有着充足的算力储备。更重要的是,背后都有一批习惯在不确定性中建模、计算和下注的人。

但不同的是,梁文锋最终孵化出DeepSeek。而Jane Street选择了另一条路,重金押注AI产业链。

最受关注的一笔投资,是Anthropic。这家由OpenAI前员工创立的大模型公司,估值逼近万亿美元,Jane Street正是其早期投资方。此外,云计算服务商CoreWeave、AI独角兽Thinking Machines Lab也在其投资版图里。

回到那个想象,Jane Street很难成为下一个DeepSeek。

DeepSeek真正震动世界的地方,并不只是模型能力本身。更重要的是打破了AI世界形成的强者叙事——大模型竞争未必只能由最多资金、算力的公司来定义,后来者也能凭借研发效率和不同路径,撕开一道口子。

梁文锋曾坦言:“我们不是有意成为一条鲶鱼,只是不小心成了一条鲶鱼。”

这句话放在今天,仍然耐人寻味。

事实上,中国AI叙事已悄然变化。开源生态、低成本推理、国产算力适配和工程效率,正成为新的关键词。就在上个月,DeepSeek-V4首次把华为昇腾和英伟达GPU并列写在验证平台,八家国产AI芯片几乎同时宣布完成适配。

也正因如此,DeepSeek留下的意义反而更清晰。它的价值恰恰不在于提供一个可复制模板,更像一次提醒:在AI这场漫长竞赛里,巨头会靠近,资本会涌入,但真正改写牌桌的,未必永远是看起来更强的一方。

注:文/王露,文章来源:投资界(公众号ID:pedaily2012),本文为作者独立观点,不代表亿邦动力立场。

文章来源:投资界

广告
微信
朋友圈

这么好看,分享一下?

朋友圈 分享

APP内打开

+1
+1
微信好友 朋友圈 新浪微博 QQ空间
关闭
收藏成功
发送
/140 0