三位曾在DeepMind工作的研究人员，曾开发出击败人类的扑克AI，如今将相同技术应用于股票交易，且成效显著。他们位于布拉格的AI实验室EquiLibre Technologies，在完成一轮未公开金额的A轮融资后，估值达到5亿美元。

此次融资由Creandum领投，副总裁Cameron Sellers向TechCrunch透露，这是该公司“有史以来最大的一笔单次投资”。

扑克和华尔街的共同点在于它们都非常适合使用强化学习——一种通过奖励激励模型自我学习的AI训练技术。EquiLibre的CEO Martin Schmid表示：“交易和市场的好处是评分非常简单：代理赚了多少钱？”

这可不是游戏中的虚拟货币。EquiLibre与量化公司Tower Research Capital合作，其算法每天在标普500和纳斯达克市场交易数十亿美元。该公司声称自2025年在加密市场推出以来表现优异，进入股票市场后更是“自成立以来每个月投资均实现盈利，零负收益月”。

将AI应用于量化对冲基金是一个自动化普遍存在的领域，成功后能迅速转化为现金，这也是Creandum看好EquiLibre的原因。Sellers说：“金融市场的潜在总可寻址市场是全球最大的之一，许多基金多年来创造的利润规模远超大多数风险投资成功案例。”但他也强调，EquiLibre明确定位为“实验室优先，而非金融公司”。

Schmid和两位联合创始人CTO Rudolf Kadlec及CSO Matej Moravcik并无金融背景，他们的驱动力并非追求市场效率，而是对打造前所未有的新事物充满热情。Schmid说：“我不是因为想让市场更有效率才做这件事，而是因为我们都热衷于创造全新事物，这非常有趣。”

DeepMind校友打造的前沿AI项目也备受风险投资关注。另一个例子是最近筹集了11亿美元的Ineffable Intelligence。大多数此类公司位于英国，但EquiLibre是其中的例外。

EquiLibre的三位创始人曾是Google旗下DeepMind在加拿大埃德蒙顿的首个国际AI研究办公室的访问博士生（该办公室于2023年关闭）。他们在那里开发了DeepStack，这是首个击败职业无上限德州扑克选手的AI程序。他们还与现为公司顾问团成员的教授合作，其中包括因强化学习贡献获得2024年图灵奖的Rich Sutton。

创立EquiLibre后，三人选择回到家乡捷克，Schmid说：“这里有很多我们合作过的人，也有大量捷克人在Google等公司工作。我们告诉朋友们‘我们回布拉格了，想加入吗？’”

这帮助EquiLibre在2022年组建了初始团队，目前员工数达25人。Schmid表示，相较于旧金山，布拉格更容易留住人才，因为这里不会每两个月就出现一个新的热门AI项目。

EquiLibre并非布拉格唯一的热门AI初创公司，BottleCap AI也在同一栋楼内。

作为该地区人才较为集中的AI公司之一，EquiLibre计划扩展其计算基础设施，打造中东欧地区最大的计算集群之一。

虽然未透露总融资额，Schmid透露此前完成过两轮融资，早期投资者包括专注中东欧的Credo VC，该机构也投资过ElevenLabs和UiPath。根据Dealroom数据，EquiLibre的1000万美元种子轮由Blossom Capital领投，估值1.4亿美元。

Sellers确认，A轮5亿美元估值是一次大幅跃升，这也得益于强化学习在交易领域的风向转变。Schmid说：“刚开始时大家都持怀疑态度，但现在强化学习已成行业标准。我们起步早，领先一步。”

不过，EquiLibre面临被竞争对手超越的风险。例如交易巨头Jane Street已公开表示使用强化学习结合大型语言模型训练交易模型，并拥有数万台高端GPU，而EquiLibre则致力于“以更少的芯片做更多的事”。

考虑到Jane Street的盈利能力，EquiLibre必须谨慎布局，才能实现成为“交易领域AI实验室”的目标。但Schmid认为这不是零和游戏：“这不是赢家通吃的市场。”