本文来自微信公众号： 投资界 ，作者：王露
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。