中国量化大厂在过去数年，斩获超额收益的能力，可谓羡煞旁人。
亮丽的收益背后，是高额的设备和系统投入：比如，一个“篮球场”大小的机房，10000张GPU，或者更加亮眼的超算中心。
实际上，量化大厂的机房选址，有着很多的心思。
有的机房设置于“意想不到”的城市角落，有的在边陲小城，有的甚至会走出国境线。
资事堂梳理相关信息，拼凑出了一份不完整的量化大厂“机房地图”。
百亿私募的“核心”算力
本周，鸣石基金进行渠道路演时提及了自建的超算中心，机房坐落于江西省南昌市。
路演中，这家百亿私募透露手持大量高性能CPU（中央处理器芯片）和GPU（图形处理器芯片），可满足量化私募海量的储存和计算服务，目前算力达到8000核心，且每年保持50%的算力提升。
然而，鸣石基金并未具体透露所持的芯片数量。
鸣石基金的实控人是袁宇，有着名校教授背景，早在2010年就创立了这家私募，并直接担任策略技术部的合伙人。
在前两年历经股权结构的波折后，袁宇目前担任鸣石基金法人、总经理等多职务。
坐标一：从南昌到上海
通常，私募机构会优先把相关部门“集聚”在临近的办公地点。
总部在上海的鸣石基金，为何把算力安排在南昌？
答案或许与当地的一些特点有关。
公开资料显示：早在2016年，南昌发布了产业发展相关政策，特别提及了优先保障基地建设用地，所需新增建设用地指标优先安排，其中涉及超算中心项目，其中指出用地实行“点供”政策，开辟绿色通道，随报、随转。到了2022年，江西省提出创建国家超级计算南昌中心的计划。
这似乎也让鸣石前几年的设置有了理由。
不过，另据了解，鸣石基金位于南昌的机房在运营了一段时间后，日前已经搬到上海，由公司内部人士进行运营维护。
坐标二：广东河源
资事堂了解到：另一家老牌的百亿私募机构茂源量化的机房地址位于广东河源市，这家私募部分团队工作地点在广东深圳市。
茂源量化早在2013年成立，2017年后正式备案私募管理人。该机构创始人兼实控人早年在美国一家咨询机构担任合伙人，之后创立过两家技术科技公司。这家量化机构一直以来都是以低调风格示人，2021年正式迈入百亿私募阵营。
茂源的机房选址于河源市。早在2020年，这个城市就发布了大数据产业发展规划。
公开信息中，阿里广东云计算数据中心项目就建址于河源，总投资数额高达150亿元。可见，河源市已经吸引了中国科技圈的大厂来此地建设大数据基础设施。
资事堂还了解到：茂源在河源市的机房均由这家私募内部人手进行运营。
坐标三：北京+内蒙古
资事堂亦了解：头部私募灵均投资在北京和内蒙古均建有机房。
结合相关资料，早在2022年这家大型私募就在在内蒙古建立了一个超算中心，借此通过人工智能提供算力的底层基础支持。
官方资料显示：内蒙古拥有和林格尔（呼和浩特市下所辖一个县）数据中心集群，已投入运营的数据中心绿电使用比例超80%。
相关资料特别指出，内蒙古电力供应充足，总发电量和新能源发电量均居全国前列，绿色用电成本比部分一线大城市有着显著性价比。
坐标四：更多可能
限于信息有限，我们无法得知最顶尖的两家量化大厂九坤投资、幻方量化的机房具体信息。
实际上，九坤投资在2022年的一份招聘信息中，就透露了“海外选址”的计划。
当时，这家私募招聘一位采购经理，负责全球互联网数据中心选址、租赁以及配套本地、国际专线、互联网带宽等的寻源、招标、商务谈判、合同签署等采购全流程工作。
九坤亦要求应聘者能够使用英语作为工作语言。但这个招聘需求，日后是否被落实，以及落实后的人选是否实施了全球数据中心的选择等事项，外界并不了解。
再来看幻方量化，这家私募实控人不仅运作资产管理业务，而且还将更多资源倾向于人工智能大模型。
这家机构在2019年建立了超算机房，占地面积相当于一个篮球场，功耗400KW，之后不断加大资金投入进行升级。
然而，九坤具有“国际范”的数据中心选址、幻方篮球场级别的机房，具体在世界的哪个角落，仍不得而知。
坐标五：自家办公室
资事堂发现多家百亿私募的机房选址，就在自家办公室区域，这与公司战略、投资策略以及创始团队想法均有关系。
2024年量化私募规模增速“最猛”的磐松资产，就是在上海办公室里自建机房。
接近磐松的人士表示：由于该机构是低频策略，最核心的预测模型主要预测未来一个月的股票回报，长周期预测在交易行为上的表达是更加低的交易频次。因，他们并不像高频管理人那样有托管机房的诉求。
相关人士还透露：该机构目前对于算力的要求是，可以支撑得了团队一天两次的快速优化的需求即可，而不是任何时间都需要超高速运转。
耗能是重要考量因素
理论上，量化大厂打造的超级计算机，其处理能力远远超出普通计算机，能够在极短的时间内完成大量计算，通常用于需要海量数据处理和高速运算的工作。
但这类算力的基础设施搭建，除了需要巨额资金————业内人士称投入成本至少数亿元人民币————更需要大量的电力支持。
因此，超算机房的选址背后，必然涉及一个电力因素的考量。
其一，超级计算机通常由数以千计的处理器组成，每个处理器在执行计算时会消耗大量电力。
其二，超级计算机的工作会产生大量的热量，为了防止设备过热，需要强力的冷却系统。
其三，超级计算机通常是24小时不间断运行，这种持续的高强度运行，意味着电力消耗非常大。
基于以上因素，除了电力供应之外，一个机房亦需要配备强力的空调和冷却设备，这些均是不可忽略的成本。
业界曾有个预测，全球为AI算力投下的耗电量已经达到每年1.5万亿度电，这大概是超过了中等发达国家一年的发电量。百亿私募们的算力投入，未来可能也是一个需要仔细规划的事儿。
