DeepMind 扑克 AI 三人组再创业，强化学习量化交易公司估值 5 亿美元

由三位前 Google DeepMind 研究员创办的人工智能公司 EquiLibre Technologies 近日完成 A 轮融资，估值达到 5 亿美元。这家总部位于布拉格的初创公司将团队当年在扑克领域验证的强化学习（RL）技术迁移到了股票交易场景，已与量化机构 Tower Research Capital 合作，在标普 500 和纳斯达克市场上每日处理数十亿美元的交易量。

核心技术与商业模式

EquiLibre 的技术底座与扑克 AI 同源——三位创始人在 DeepMind 期间开发了 DeepStack，首次在无限注德州扑克中击败职业玩家。其共同的方法论是利用强化学习，让自博弈模型在奖励信号驱动下不断优化策略。

• EquiLibre CEO Martin Schmid 指出，交易与扑克天然适合 RL：「市场给出了一个极其简洁的评分：你赚了多少钱。」

• 公司声称其智能体自 2025 年在加密市场推出以来保持「自上线起零负收益月份」的完美记录，目前正向股票市场扩展。

不过 Schmid 反复强调，EquiLibre 的定位是「实验室，而非金融公司」，团队成员也均无金融背景。

融资细节与发展规划

本轮 A 轮由欧洲风投 Creandum 领投，尽管双方均未披露具体金额，但 Creandum 副总裁 Cameron Sellers 确认这是该机构「有史以来单笔最大投资」。

• 当前估值：5 亿美元
• 历史融资：种子轮 1000 万美元，由 Blossom Capital 领投，估值 1.4 亿美元
• 早期投资方：捷克及中东欧地区风投 Credo（同时投资了 ElevenLabs 和 UiPath）

公司下一步计划扩充算力基础设施，预计将上线中东欧地区规模最大的计算集群之一。团队目前仅 25 人，Schmid 认为布拉格的地理位置反而成为优势——「这里每隔两个月不会冒出一个新的性感 AI 项目，人才更容易留下来。」

DeepMind 血统与竞争格局

三位创始人 Schmid（CEO）、Rudolf Kadlec（CTO）和 Matej Moravcik（CSO）曾在 DeepMind 位于加拿大埃德蒙顿的首个海外研究办公室做访问博士生，期间与多位知名学者合作，其中包括 2024 年因强化学习贡献获图灵奖的 Rich Sutton，他也是 EquiLibre 的顾问。

EquiLibre 只是 DeepMind 校友创业潮中的最新案例。此前 Ineffable Intelligence 已融资 11 亿美元。不过 Schmid 承认竞争压力不小——交易巨头 Jane Street 已公开表示使用 RL 结合大语言模型进行训练，并拥有「数万块高端 GPU」。相比之下，EquiLibre 的策略是用更少的算力「以少博多」。

Schmid 对此并不焦虑：「这不是一个赢者通吃的市场。」