德州撲克 AI 轉戰華爾街，DeepMind 三前員工創業估值破 5 億美元
由三位 DeepMind 前研究員於布拉格創立的 AI 新創 EquiLibre Technologies，正將過去在撲克牌桌上擊敗人類的「強化學習」（Reinforcement Learning）技術，跨界應用於股票交易領域，並成功吸引了量化基金的目光。該公司近期完成由 Creandum 領投、金額未公開的 A 輪融資，估值一舉突破 5 億美元。
Creandum 副總裁 Cameron Sellers 透露，這是該基金「迄今單筆投資金額最大」的一次出手。儘管雙方對確切募資規模保密到家，但投資人顯然極度看好 EquiLibre 將 AI 導入金融市場的巨大潛力。
EquiLibre 的核心技術奠基於「強化學習」，即透過獎勵機制驅使模型自我進化。共同創辦人兼執行長 Martin Schmid 指出，交易市場的評分標準極為純粹，關鍵就在於代理模型能創造多少獲利。如今，這套技術早已跨越研究階段，並與知名量化交易機構 Tower Research Capital 攜手合作，每天在標普 500（S&P 500）與那斯達克（Nasdaq）股市中進行每日高達數十億美元的實盤交易。
Schmid 透露，EquiLibre 的演算法自 2025 年率先導入加密貨幣市場以來便表現優異，隨後轉戰傳統股市也持續維持正報酬。更難得的是，自公司成立以來，創下了「從未有任何一個月出現負報酬」，不過他強調，公司的核心定位始終是「一家純粹的研究實驗室，而非金融機構」。
有趣的是，這家新創的三名創辦人──執行長 Schmid、技術長 Rudolf Kadlec 與科學長 Matej Moravcik 全無金融背景。
（Source：EquiLibre）
他們過去在 Google 旗下 DeepMind 位於加拿大愛德蒙頓的研究中心擔任訪問博士生時，曾聯手開發出史上第一套擊敗職業無限注德州撲克選手的 AI 系統 DeepStack。此外，近期榮獲 2024 年圖靈獎的理查·S·薩頓（Rich Sutton），不僅曾與他們共事，目前也名列該公司的顧問團之中。
為了專注研發，三人選擇回到捷克，在布拉格落腳，並在 2022 年組建初始團隊。Schmid 表示，這個選址有助於留住人才，因為相較於舊金山矽谷，布拉格較不容易讓員工因層出不窮的 AI 熱潮而分心。目前公司規模約 25 人，下一步計畫是擴大運算基礎設施，目標打造中東歐地區最大的算力叢集之一。
根據公司官方與 Dealroom 的數據，EquiLibre 先前已完成兩輪募資，包含由 Blossom Capital 領投的 1,000 萬美元種子輪（當時估值約 1.4 億美元），早期投資人還有聚焦中東歐市場的 Credo。此次 A 輪融資後估值暴衝至 5 億美元大關，充分顯示資本市場對「強化學習應用於交易領域」的商業前景重拾高度熱情。
Schmid 也坦言，創業初期外界曾充滿質疑，但如今強化學習已逐漸成為業界主流。他同時承認，EquiLibre 仍面臨競爭壓力，例如華爾街量化巨頭 Jane Street 已公開表示正在運用強化學習與大型語言模型（LLM）來訓練模型，且手中握有龐大的高階 GPU 資源。面對資源落差，Schmid 展現自信，強調公司將持續發揮技術優勢。他表示，將以更少的晶片榨出極致效能，並深信廣大的金融交易市場「絕不是一個贏者全拿的遊戲」。
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（首圖為示意圖，來源：Unsplash）