从通讯到量化：一位FMBA校友的跨界思考与AI时代遇见
FMBA“校友回响”栏目，旨在追寻FMBA校友星光。在这里，聆听FMBA校友的奋斗故事、行业见解与人生体悟。从他人的足迹里，看见更广阔的世界，汲取前行的力量。
本期内容让我们一起走进深圳鲲腾私募证券投资基金管理有限公司总经理刘亮校友（FMBA 2015届）。
Q1 最终选择在深圳定居并专注于量化交易领域，这一决定背后是否与年龄阶段及城市特性有关？
定居深圳确与人生阶段有关，到了一定年龄便倾向于安定。深圳本身也是一座很特别的城市。我本科就读于北京邮电大学通信专业。当时在北京求学的人大多不愿离开，但我自小习惯多想几步——如同下棋，常看两三步之后的局面。
彼时同学们乃至海淀区顶尖高校的毕业生，普遍选择留京或出国。我开始思考：是否必须走一样的路？后来趁改革开放深化的机遇，我来深圳考察，发现这里人才竞争不如北京激烈，硕士毕业生仍属稀缺。从发展趋势判断，深圳必将崛起，因此一毕业我便南下。
不过其间我也经历了多次流动：曾赴美两年，辗转上海、北京，后又赴香港创业。最终在创业结束后回到深圳，近十几年来一直定居于此，专注于量化交易。
Q2 在香港创业期间开始接触量化领域，当时为何选择这条路径？
我做事习惯预留备选方案。当时创业项目聚焦户外Wi-Fi技术，旨在实现移动场景下的办公自由，前景十分看好。但我也清醒意识到，香港科技基础相对薄弱，若创业未果，金融或是唯一可行的转型方向。
因此创业期间，我便同步自学金融知识，考取CFA证书，做了充分准备。后来项目因股东内耗未能上市，我便启动“Plan B”转向金融行业。由于缺乏传统金融从业经验，且年龄已过三十，我必须找到能结合技术背景的领域——量化交易几乎是自然选择。
Q3 报读了FMBA课程，这是出于怎样的考虑？
为系统建立金融专业背书并拓展人脉，我选择了当时是清华大学与香港中文大学合办的FMBA课程，现已回归香港由港中大独立办学。该项目横跨两地资源，且在深圳授课，十分契合我后期回到内地发展的规划。可以说，这个课程对我而言近乎“量身定制”。
Q4 FMBA学习对您产生了哪些实质性的帮助？
主要体现在三个方面：
第一，知识可以自学，但思维维度的提升需要良师益友。FMBA汇聚了优秀的师生群体，帮助我将理论知识与实践场景深度融合。
第二，积累了宝贵的金融行业人脉，为日后创业奠定基础。
第三，名校项目的背书增强了专业可信度。毕业次日，我便受聘为一家国内领先高频交易公司的CTO——他们需要兼具技术背景、创业经验和金融知识的人才，我的履历恰好匹配。
Q5 从技术走向管理，有哪些心得可以分享？
量化行业虽是智力密集型，但管理挑战显著。金融行业往往凸显个人英雄主义，而量化策略研发又依赖团队协作，二者之间存在张力。因此，合理的分配与治理机制至关重要。
我们公司在创立之初便借鉴科技企业经验，设计AB股结构及员工持股平台，完善底层制度架构。这些管理思维的构建，很大程度上得益于FMBA课程的系统训练及以往创业的反思。
Q6 您如何看待当前AI技术对金融及更广泛行业的影响？
AI正演进为底层的“操作系统”，不仅是效率工具，更将引发研究与应用范式的变革。例如在我公司，编程模式已逐步转向自然语言与AI智能体协作，这代表了“智能体”（Agent）技术的落地。未来几乎所有行业都将步入“AI化”进程。
从投资视角看，AI是明确的主线。去年以来资本市场信心恢复，便与DeepSeek等AI技术的突破密切相关。 AI产业发展将带动算力、能源、原材料等全链条需求，例如近期与电力基础设施相关的有色金属价格上涨，便部分反映了这一趋势。
Q7 DeepSeek创始人梁文峰同样出身量化领域，您如何看待“从量化到AI”这一路径？
这反映了行业顶尖人才的共识：通过量化交易积累资金，进而投向前沿科技研究。在国际上亦有先例，例如文艺复兴科技公司创始人西蒙斯（Jim Simons），其后期大力资助数学与生命科学研究；D.E. Shaw的创始人大卫·肖（David E. Shaw）亦在量化成功后设立专注计算生物的研究机构。
我们公司于2021年在长沙设立了“商叙智能”科技公司，正是希望以量化收益反哺硬科技，尤其是AI在基因与医疗领域的应用。
Q8 展望2026年，哪些方向值得重点关注？
AI应用的工程化落地将是重点，尤其是在刚需强、可规模化的场景。例如基因与疾病关联分析：基因数据本身开放，关键在于通过高效计算挖掘规律，这本质是工程问题。
另一方面，AI发展将推动能源与材料需求。算力增长必然提升电力消耗，进而带动电网改造及有色金属需求，这在当前商品期货市场中已有所体现。
然而也需注意商业化过程中的现实阻力。以AI医疗影像为例，技术虽已成熟，但医院决策者多为传统医生群体，变革仍需时间。理想需以资源为支撑——这也是为何我们希望通过量化业务积累实力，进而长期支持科研探索。
Q9 在AI时代，哪些能力依然难以被替代？
社交与协作能力。 AI无法替代人与人之间的信任构建与共同创造。有观察显示，在美国收入最高的群体中，兼具数学能力与社交能力者表现最突出；仅社交能力突出者次之；而仅具数学能力者则相对受限。这印证了协作与沟通的持久价值。
正因如此，FMBA这类汇聚多元背景人才、促进深度交流的平台，在AI时代反而更显重要。
Q10 请用一句话总结对未来的展望。
在AI席卷的时代洪流中，保持学习、持续开放、并与FMBA的良师益友并肩前行，或许是我们应对未来最稳健的姿态
