Wintermute 五年內投入 10 億美元擴展 AI 與高頻交易，業務延伸至加密貨幣以外領域
目錄
你可能想知道
1. 現在是什麼驅動 Wintermute 大量投資高頻交易 (HFT) 與人工智慧基礎設施的決定？
2. 這項策略轉向將如何影響 Wintermute 的營收組合與相對於既有做市商的競爭地位？
主要議題
加密市場做市商 Wintermute 已宣布計劃在未來五年內約投入 10 億美元，用於高頻交易與人工智慧資料中心基礎設施，以將業務拓展至數位資產領域之外。公司正準備將交易活動延伸至股票、商品與外匯市場，顯示出有意從目前高度依賴加密的商業模式中多角化。管理層打算主要透過保留盈餘來資助該項投資，反映出對公司內部現金流產生能力的信心。
此策略性調整部分是由於加密貨幣市場活動減少所推動。Wintermute 的日均交易量從 2025 年約 150 億美元下降到今年約 100 億美元，這一萎縮與比特幣從 10 月超過 126,000 美元的高點約下跌一半同時發生。較低的交易量促使公司在傳統資產類別尋求成長，在那些領域電子做市與量化交易可用不同方式擴展，並有可能提供更穩定的收入來源。機構參與 Wintermute 的場外交易部門也有所增加：2026 年上半年機構占現貨交易量創紀錄的 72%，顯示即使散戶驅動的加密交易量走軟，傳統市場參與者的參與仍更為深入。
Wintermute 的領導層已設定目標，期望非加密業務在 2027 年底前貢獻超過公司 50% 的營收，而目前此比重約為 10%。要達到該等級的多角化，既需要技術投資，也需擴充產品線。為此，公司已經擴大其交易範圍：在 2025 年開始交易與真實世界資產掛鉤的交易所交易基金 (ETF) 與永續期貨，並於 3 月推出對西德州中質原油的全天候敞口。此外，Wintermute 在 2026 年初推出了預測市場交易部門。這些舉措將公司的市場版圖與產品能力延伸至加密市場的現貨與衍生品交易之外。
從技術面來看，Wintermute 計劃的資本支出將支援在大量市場數據集上進行大規模量化模型訓練，並提升計算、儲存與網路能量。這些基礎設施旨在支撐低延遲執行與跨多資產類別的複雜模型驅動策略。然而，正如創辦人兼執行長 Evgeny Gaevoy 所指出，進入傳統市場不僅是將執行時間微秒級地縮短；還需要健全的風險管理、市場知識、法規遵循與機構關係。Wintermute 最近為其美國關係企業取得券商-交易商身份的舉動，顯示在法規與營運面已有進展，使公司能交易股票與期權，並可作為 ETF 的授權參與者。
此項投資使 Wintermute 有能力與 Jane Street、Citadel Securities 與 XTX Markets 等既有電子交易公司競爭。作為參考，XTX 去年宣布在芬蘭投資約 10 億歐元建置資料中心，Jane Street 也在發展並自資其資料中心資源。這些公司以非常大規模運作—XTX 的日交易量超過 2500 億美元—突顯出 Wintermute 正進入的競爭環境規模。公司的策略強調擴展基礎設施以支援先進的模型訓練與擴大的市場存取，意圖複製長期流動性提供者在傳統市場所享有的優勢。
Wintermute 報告 2025 年實現獲利，且預期在本年度將持續獲利，儘管未公布詳細財務數據。歷史結果包括 2021 年加密牛市期間的大幅利潤，當時公司據公開報導錄得 5.82 億美元的利潤。公司持續獲利對其以自有資金支應計劃中的 10 億美元項目而不訴諸外部股權融資的能力將至關重要。
這一由大量自籌資金支持、投向 AI 與 HFT 基礎設施的策略性轉向，可能在兩年內重塑 Wintermute 的營收構成與競爭範圍。 然而，成功取決於技術、風險控管、人才招募與法規遵循的執行。公司進入非加密市場的進程，結合其既有的加密專長，在將新資產類別整合進交易架構時，同時帶來機會與複雜性。
關鍵洞見表
| 面向 | 說明 |
|---|---|
| 投資規模 | 計劃在五年內約投入 10 億美元，用於 HFT 與 AI 資料中心基礎設施。 |
| 營收目標 | 目標在 2027 年底前，非加密市場提供超過 50% 的營收（目前約為 ~10%）。 |
| 動機 | 加密交易量下降，並希望分散至更穩定的傳統市場。 |
| 資金來源 | 計劃主要以保留盈餘而非外部資本來融資。 |
| 競爭環境 | 將與 Jane Street、Citadel Securities 與 XTX Markets 等既有公司競爭。 |
| 營運步驟 | 擴充產品組合（ETF、永續期貨、原油敞口、預測市場）並取得美國券商-交易商註冊。 |
後續...
展望未來，Wintermute 的此項計畫凸顯了交易領域的更廣泛趨勢：先進機器學習、可擴展運算基礎設施與多資產執行策略的融合。大型模型訓練、低延遲網路與資料工程方面的持續創新，對旨在同時於加密與傳統市場運作的公司將至關重要。法規明朗化的進展與機構對數位資產基礎設施的採用，可能進一步塑造競爭動態。
從技術觀點來看，值得進一步探索的領域包括為風險敏感交易改善模型可解釋性、為 AI 工作負載提升硬體利用效率，以及允許在不暴露機密的情況下於多元機構資料集上進行訓練的聯邦或隱私保護資料方法。此外，強化即時資料管線與具韌性的雲端或本地混合架構，將仍是做市公司擴展至新資產類別時的關鍵優先事項。 這些能力將決定哪些公司能把大量基礎設施投資轉化為持續性的競爭優勢。