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。
