本文来自微信公众号： 投中网 ，作者：李馨婷，题图来自：AI生成
AI造富的名单上，又添了一位千亿富豪。
《星期日泰晤士报》近期发布的2026年英国富豪榜中，被称为“数学家”的亚历克斯·格尔科（Alex Gerko），以160.06亿英镑（约合1417亿元人民币）的身家，位列第八。
根据榜单估算，这位英国富豪，身家在一年内涨了72.61亿英镑（约643亿元）。算下来，格尔科的资产，平均每天增值1989万英镑（约1.76亿元）。
撑起这份身家的，是格尔科创办的量化交易公司XTX。目前，XTX已经跻身全球头部做市商之列，也是英国最赚钱的私营公司之一，一组人效数据可以证明它的赚钱效率：公司目前仅300个员工，人均营收却超过1个亿。
作为新一代量化交易公司，XTX与梁文锋的幻方量化都成立在2015年，在AI算力上的烧钱做法也如出一辙。据金融时报2024年的报道，XTX的研究工作由位于冰岛的一台超级计算机完成，为此，XTX在2.5万个AI芯片上，花费了超过1.5亿英镑（折合人民币超13亿元）。
英国梁文锋，靠AI爆赚
格尔科1979年出生于莫斯科。在俄罗斯最负盛名的莫斯科国立大学拿到了数学博士学位，还在私立的新经济学院取得了经济学硕士学位。
按照这样的教育背景，留在学界似乎是最顺理成章的路径，但格尔科则转身走向了金融市场。在一篇报道中，金融时报将格尔科职业路径的选择，归结为在学术领域的失意：
在莫斯科获得数学博士学位后，格尔科得出结论，他无法成为世界一流的知识分子。
2004年，失意的格尔科博士加入了德意志银行。再之后，格尔科加入了英国量化对冲基金GSA Capital，并组建了外汇交易部门，随后又负责其他资产的管理。2015年，已经在金融圈摸爬滚打10年多的格尔科，带着一小群交易员创立了XTX。“XTX”这个名字，源自线性回归中使用的数学公式，与格尔科的专业背景相呼应。
XTX的业务模式，与Citadel Securities（城堡证券）、Jane Street（简街）等知名做市商相似：向全球客户提供报价，靠买卖价差，在海量成交中积少成多获得利润。根据官网，XTX通过机器学习，对股票、固定收益、货币、商品和加密货币等超过5.3万种金融工具进行价格预测，再根据结果进行交易。
截至目前，XTX的日交易量为约2500亿美元。根据英国公司注册处文件，2025年，XTX旗下三家主要英国运营实体的总收入为约39.3亿英镑（折合人民币约350亿元）。
如果只看收入规模，XTX与美国头部做市商们还差着好几个身位：简街2025年净交易收入约396亿美元（折合人民币约2650亿元），XTX的收入还不到它的七分之一。而城堡证券2025年的营收则近900亿元。
但在赚钱效率上，即便是称霸华尔街的简街，也要对XTX望尘莫及。简街目前员工数量超过3000人，按2025年营收计算，公司人均营收在约1320万美元（超 8800万元人民币）。而XTX目前员工数量约300人，人均收入超过1亿元人民币。这里还有个大前提：简街已经成立了26年，而XTX才刚成立11年。
问题来了，作为量化市场的后来者，XTX是怎么逆势赶超的？
关键有两点：选对赛道，再重金上装备。
在业务的起步期，XTX选择了做市商尚未高度渗透的外汇市场。这算是因地制宜：XTX成立时，美国同行早已在股票和期权市场站稳脚跟，而全球外汇交易的中心恰好在伦敦。再加上2008年金融危机后，外汇交易加速从大银行流向专业交易公司，XTX赶上了风口。
同时，XTX的联合创始人兼联席CEO扎尔·阿姆罗利亚，曾是德意志银行的全球外汇主管。据彭博社报道，在他加盟后不到一年，XTX在Euromoney的全球外汇现货交易商排名，就超过了德意志银行。
赛道选好后，下一步就是上装备——XTX主要靠烧钱自建AI算力，用机器学习和神经网络模型来进行交易。
梁文锋的幻方量化烧钱建AI的故事，在国内早已广为人知：2020年与2021年，幻方量化先后投资了接近12亿元自建AI集群，为研究提供算力支持。
作为梁文锋的英国同行，格尔科在算力上的投入也同样惊人。据金融时报2024年的报道，XTX的研究工作主要由位于冰岛的一台超级计算机完成。这台超级计算机可以存储400 PB的数据，相当于大约80万亿张数码照片。为了实现这一目标，XTX已在2.5万个AI芯片上花费了超过1.5亿英镑（折合人民币超13亿元）。而这些芯片大多来自英伟达，这也让XTX成为了英伟达的大客户之一。
量化交易圈，开启军备竞赛
XTX的业务发展，让创始人格尔科成了英国富豪榜上的常客。
2023年，格尔科以4.874亿英镑（折合人民币约43亿元）的预估纳税额，首次登顶《星期日泰晤士报纳税榜》，成为英国第一大纳税人。到了2024年，他又以折合超60亿元人民币的纳税额再次蝉联冠军。到了《星期日泰晤士报》今年发布的富豪榜，格尔科靠着超1400亿元的身家，成为全英排名第8位的富豪。
成为富豪后，格尔科也走上了不少富豪的进阶路线，开始做投资人与慈善家。
根据官网，XTX投资的项目包括Anthropic、AI芯片公司Groq与自动驾驶公司Wayve等人气科技公司。
在慈善领域，格尔科则持续向数学教育和基础研究投入资金。2023年，他向法国高等科学研究所（IHES）捐赠100万英镑。这所研究机构也是2026年菲尔兹奖得主王虹的任职机构。在数学教育方面，格尔科还与妻子出资创办了1729 Maths School。这所位于伦敦北部的数学专门学校，面向11至18岁的数学人才招生，并为有需要的学生提供全额或部分助学金。
数学博士进军量化投资、千亿身家大搞慈善，格尔科身上的标签，很容易让人联想到量化投资之父詹姆斯·西蒙斯（James Simons）。
西蒙斯在加州大学伯克利分校获得数学博士学位后，先后在麻省理工学院和哈佛大学任教。30岁时，他成为纽约州立大学石溪分校的数学系主任。他还与知名华裔数学家陈省身共同提出了后来被称为“陈-西蒙斯理论”的数学框架。1978年，40岁的西蒙斯离开学术界，创立量化投资公司文艺复兴科技（Renaissance Technologies）。
与依赖分析公司基本面、判断企业价值的传统投资方式不同，西蒙斯所开创的量化投资模式，主要通过对宏观数据、市场行为、企业财务数据等进行分析，并通过数学模型和算法形成自动化交易策略。2024年，西蒙斯去世时，身家达到314亿美元（折合人民币约2100亿元）。据福布斯估计，西蒙斯一生共捐出约60亿美元（折合人民币约400亿元），用于基础数学与物理学，自闭症与神经科学等领域的研究。
不过，相比西蒙斯创业的年代，格尔科所处的量化投资行业，早已进入另一个竞争阶段。
尽管如今的头部量化交易公司，仍然与初创时的文艺复兴科技一样，将数学、物理和计算机人才视为核心竞争力。但在GPT时刻后，除了聪明的大脑，这个以微秒计算、靠模型预测市场的行业，头部公司之间的竞争筹码，还包括了AI能力与算力储备。
继豪横烧卡后，XTX在AI领域的投入，还延伸到了基础设施。2025年，XTX宣布计划投资超过10亿欧元，在芬兰建设五座数据中心。其中，首座数据中心计划于今年启用，占地相当于三个足球场。
而XTX的同行们，同样在今年加码AI基础设施。
2026年4月，简街向AI云服务商CoreWeave投资10亿美元，并承诺未来斥资约60亿美元使用其AI云平台，获得包括英伟达Vera Rubin技术在内的下一代算力资源。简街还被曝正在计划自建数据中心。其他量化交易机构也有类似的加码动作：Jump Trading已拥有三座大型研究数据中心；QRT则通过与冰岛数据中心运营商atNorth合作，部署高密度计算资源。
靠着押注AI算力做交易，格尔科跑出了千亿身家。而在AI造富的传送带上，下一个富豪或许已经在路上。