（本文来自知乎，作者 Zheng Sullivan）

黑科技，还是要提 D.E.Shaw Research 这个奇异的存在。 

要讲这个黑科技，我们可能要扯远一点，先讲讲 D.E. Shaw 这个人是怎么学术赚钱通吃，成为彻底的人生大赢家的。 

6fc2c0e5gw1esoiufdz5gj208w0dijsh 

D.E.Shaw 是个学霸，是 PhD 们的偶像：斯坦福大学计算机专业的博士, 30 岁不到就进入哥伦比亚大学做教授，专门研究超大规模并行计算。这已经是优秀的学术人生了。 

但是 Shaw 觉得无聊。哥伦比亚大学地处纽约，遍地暴发的对冲基金男各种花天酒地，游嬉于各种 model 之间，作为一个同样聪明的教授，却只能坐在冷板凳上写计算机 model。虽然在科学家眼里，后者甚至还要更性感一些，但是时间长了也……扯远了，总之，Shaw 不干了。 

于是他 1986 年放弃了钻牛角尖的教授生涯，进入华尔街著名投行摩根士丹利做 quant trading（可以通俗地理解为用计算机自动炒股、债和外汇）。果然， 呆博士不是搞政治斗争的料子，在摩根斯坦利这种钱多是非多、政治斗争和技术斗争同样激烈的地方，仅仅 2 年之后他就在政治斗争中失败，被迫离开摩根斯坦利（欢迎 quant trading 方面的达人来八卦补全这一段故事）。但是这厮本来就不是池中物，同年，他就开办了自己的对冲基金 D.E. Shaw & Co. LP.，专注 quant trading，利用高速计算机网络和市场瞬间的有效性缺陷来进行高频统计套利。 

和今天高频交易人满为患的情况不同：当时计算机很破，内存上兆的就是中型服务器了，计算机语言和组件也比较晦涩，不像今天这么普及和丰富，不会冒出来个 12 岁少年就能写一个网站编一个游戏，然后对着 80 后的老头子们说你们不行之类的。因此，能掌握高速网络编程和大型并行计算的人，除了能算弹道和模拟核爆之外，还能成为第一批做高频交易的人，干的事情基本就是无风险套利——利用市场无效性，剪市场的羊毛，赚钱的速度仅仅取决于你能剪多快。 

作为专门研究超大规模并行计算的顶级专家的 Shaw，率先杀入高频交易，完全是流氓会武术，谁也挡不住，剪羊毛速度世界一流，很快人生进入了新的高峰。到 2015 年，他的个人净值已经 41 亿美元（David Shaw - Forbes），杀入全球财富榜前 500. 

说了这么多，怎么还没有谈到计算化学？你别走，我现在就要说这事了。 

David Shaw 大叔 40 出头财务自由，依照常人的想法，自然可以不再写 model，而一头扎进纽约的花天酒地，去约会真的 model 了。但是，正如网络上著名的牛顿生平文章《牛逼顿》所说： 

出乎世俗想象的是，科学其实远比任何娘们儿都风骚，玩科学比玩女人爽得多，得到一个成果所获得的高潮强烈而持久，不仅有快感，更有巨大的自我认同感，远胜于那几秒寒颤之后无边的空虚与落寞。所以陈景润其实是沉溺于美色不能自拔，身体弱架不住高潮过度被爽死了。 

Geek 的基因在身体深处摇撼 Shaw 大爷功成名就之后的空虚神经。他一个回马枪杀回了科学世界，脱下西装，露出了 Geek 的本色： 


和屌丝 geek Sheldon 不一样，这是一个破坏力惊人的土豪 geek。Shaw 现在再也不用跪舔 NIH，NSF 的官员，去讨一点可怜的科研经费了。他想干什么就干什么；他觉得什么是前沿什么就是前沿。他拿出大规模并行计算的大砍刀，想找一个最需要计算但现今最不给力的领域一刀砍下去。 

这里有个背景：计算化学发展了很多年，都处在有点尴尬的位置，说得直白点——计算机还太弱，计算化学用于实际问题中算不准，精度还不如做实验。因此，无论在化学还是生物领域，做计算化学的不管是教授还是 PhD，要么选择和实验的组合作，活在鄙视链的下游，要么躲到角落里小富即安地画圈圈。 

因此，Shaw 的大砍刀就落到了萎靡的计算化学上：他想制造一台专门用于做计算化学的超级计算机，比现有的超级计算机强大几千倍几万倍。