记者：韩若琳（Ruo-Lin Han）在金融交易的微秒级战场中，信息即力量，速度即胜负。李归帆，这位在中美两地深耕十余年的AI量化交易专家，正以前所未有的技术突破，重塑金融市场的信息处理逻辑和策略执行范式。作为Evolution Labs Capital的投资组合经理和多家私募基金的创始人，他将人工智能与高频金融操作深度融合，推动一个全新的金融科技时代加速到来。

从哥伦比亚大学计算机科学硕士到华尔街一线机构，再回归亚洲建立量化帝国，李归帆的职业路径贯穿科技与金融，连接理论与实践。他的每一次职业跃迁，都为后来的原创技术积累了坚实基础。正如他所言：“AI对金融的改造才刚刚开始，我们要做的，是用技术填平效率的鸿沟。”

李归帆最初在纽约摩根士丹利和摩尔资本担任前台开发者，从交易系统底层建构做起。他不仅深入参与了选项定价模型、Monte Carlo模拟、风险管理工具的研发，还协同交易团队优化投资组合结构。他自主研发的MARS系统，因其对模拟与实际PnL、VaR、Sharpe Ratio等指标的细粒度分析能力，迅速在机构内部成为标配。

然而，真正促使李归帆技术理念“升维”的，是他在Millennium Management（纽约总部）任量化研究员期间积累的模型训练经验。彼时，他率先尝试将XGBoost与金融多因子模型结合，开发出一套用于短期股票预测的系统，并成功应用于中国期货市场的跨品种套利与波动率策略。该策略年化收益率达10.9%，最大回撤仅为1%，Sharpe比率高达3.49，远超行业均值。这不仅奠定了他在业界的技术地位，也为后续构建高效AI交易架构提供了现实依据。

回国后，李归帆于2022年起先后任职于鼎峰资本、千禧咨询和Evolution Labs，逐步将其“智能驱动”的金融科技蓝图付诸实践。在这些年里，他实现了多个里程碑式的原创突破。

首先是“分布式混合专家模型”（Distributed MoE for Finance），这是他首创并最具标志性的系统架构之一。他在100张GPU显卡构建的高性能计算集群上，实现了大小模型的智能协同调度，打破了传统AI模型“非快即笨”的悖论。该架构不仅显著压缩了推理延迟，还大幅提升了模型在非结构化金融文本（如研报、社交媒体等）上的语义理解精度，为实时交易决策提供了坚实支撑。

其次，他打造了业内首个“实时多模态金融信息融合系统”，能够实时处理新闻、Twitter、市场行情和机构研报等多源异构数据。通过创新性的时间序列嵌入与语义增强算法，该系统可在几秒内完成信息解析、信号提取与交易指令生成，直接将传统量化决策的时间维度从“小时级”缩短至“秒级”。

而支撑这一切的，是他自研的“超低延迟AI推理引擎”与“自适应多因子AI策略框架”。在前者中，他深度优化了缓存机制与推理流水线，使AI模型能够在期货交易要求的微秒级窗口内输出稳定有效的判断；在后者中，他首度融合传统因子与由NLP模型自动生成的“语义因子”，并将实时风险监控机制纳入交易策略迭代流程，真正实现了策略的自动演化与自我优化。

李归帆的工作不仅从技术维度推动行业进化，更在商业应用中展现出巨大价值。据统计，他主导的私募产品在资金调度效率上提升90%，投资组合的夏普比率提高30-50%，同时在计算成本上相较传统大型语言模型降低了60-80%。如今，其系统可支持千亿规模的资产管理，真正实现了“高频交易+深度智能”的结合。

在谈及AI量化交易未来的发展方向时，李归帆强调：“行业正从‘数据驱动’转向‘智能驱动’，未来的投资人不再只是分析师，而是与AI共同决策的合作者。”他预测，这一趋势将深刻重构金融机构的组织结构、技术架构与风控体系。

这一判断并非空穴来风。在他的带动下，越来越多机构开始重新评估自身技术战略，重视人才结构中的AI/ML比重。一些传统基金也开始尝试构建自己的语义因子库，尝试在非结构化信息中寻求交易机会。毫无疑问，李归帆已成为推动这一变革的重要引擎。

更为重要的是，他的技术体系具备高度的国际适配性。无论是中国、日本等亚太成熟市场，还是欧美高频交易环境，甚至是金融科技尚处起步阶段的新兴市场，李归帆的架构均可模块化部署，为全球金融系统提供跨越式发展动力。

当被问及为何选择在这一时间点申请赴美发展时，李归帆坦言：“美国仍是AI创新的核心地带，我希望能在这里建立一个面向全球的AI金融研发中心，推动标准制定，同时培养下一代AI+Finance复合型人才。”这不仅意味着技术的迁移，也代表着人才和理念的全球共享。

如今，李归帆的名字已频繁出现在多家机构的合作名单中。他的工作正逐渐从一个技术奇迹，转化为一个行业标准。他身上所代表的，不只是一个金融技术专家的突破，更是一种对未来金融逻辑的重新定义。