Incluso si la lógica de la estrategia (seguimiento de tendencias, arbitraje estadístico) es la misma, las diferencias en la forma de aplicar la IA también pueden hacer que la correlación de rendimiento se desintegre por completo. La cuantificación tradicional es una “competencia en la misma pista”, mientras que en la era de la IA, la cuantificación es una “competencia en diferentes dimensiones”. Bajo la brecha de dimensiones, los resultados naturalmente difieren mucho, una ganando dinero y otra perdiendo, creando un escenario de división.

La esencia es que su aplicación de IA ha formado un ecosistema cerrado de «datos - algoritmos - potencia de cálculo»:​
Datos: integración de más de 120 fuentes de datos alternativos (incluyendo satélites, opinión pública, datos en cadena), 6 veces más que las instituciones tradicionales;​
Algoritmos: utiliza un doble motor de «LLM + aprendizaje reforzado», en lugar de un modelo de aprendizaje automático único;​
Potencia de cálculo: construcción propia de un clúster de GPU, con una escala de potencia de cálculo más de 10 veces la de instituciones de tamaño medio.​
En contraste, la mayoría de las instituciones pequeñas y medianas todavía se encuentran en la etapa fragmentada de «comprar datos + alquilar potencia de cálculo + ajustar modelos» — esta «brecha ecológica» es la causa definitiva de la diferenciación en rendimiento.​

Los datos de rendimiento de la industria de la cuantificación en 2025 confirman de manera visual el impacto de las diferencias en la aplicación de IA:​
Diferencias en la aplicación de IA y congestión de estrategias
Tiempo (experiencia de más de diez años para veteranos y novatos), áreas clave (investigación de señales / construcción de carteras / ejecución de operaciones) y métodos