Même si la logique stratégique (suivi de tendance, arbitrage statistique) est la même, les différences dans l'application de l'IA peuvent complètement déstabiliser la corrélation des performances. La quantification traditionnelle est une « compétition sur la même piste », tandis que la quantification à l'ère de l'IA est une « lutte à différentes dimensions ». Sous le poids de ces différences de dimensions, les résultats sont naturellement très divergents : l’un gagne de l’argent, l’autre en perd.

L’essence réside dans le fait que son application de l’IA a formé un écosystème en boucle fermée « données - algorithme - puissance de calcul » :​
Côté données : intégration de plus de 120 sources de données alternatives (y compris satellites, sentiment du public, données on-chain), soit 6 fois plus que les institutions traditionnelles ;​
Côté algorithme : utilisation d’un double moteur « LLM + apprentissage par renforcement », plutôt qu’un seul modèle d’apprentissage automatique ;​
Côté puissance de calcul : création d’un cluster GPU interne, avec une capacité de calcul plus de 10 fois supérieure à celle des institutions de taille moyenne.​
En revanche, la majorité des petites et moyennes institutions restent bloquées à une étape fragmentée « achat de données + location de puissance de calcul + ajustement de modèles » — cette « différence au niveau de l’écosystème » est la véritable raison de la divergence des performances.​

Les données de performance du secteur quantitatif en 2025 confirment de manière intuitive l’impact des différences dans l’application de l’IA :​
Différences dans l’application de l’IA et congestion stratégique
Temps (expérience de plus de dix ans pour les vétérans contre les novices), domaines clés (recherche de signaux / construction de portefeuille / exécution des transactions) ainsi que méthodes