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，成为彻底的人赢的。

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斯坦利做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，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现在再也不用去向NIH，NSF的官员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，有些精度还不如做实验。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。

很多人可能要问，现在超级计算机动辄就是几十万个cpu核心什么的，运算能力很强大啊，为什么还要造计算化学的超级计算机呢？

答案是，一般的计算机是很聪明，但是不适合干计算化学这行。学术一点说，是general purpose computing不能高效地来做分子动力学模拟。

打个比方，现在的电脑就仿佛是个全能的机器人，你可以让他去割麦子，做饭，踢球等等。让他去干很多事情，他什么都能干，干得也比人快，确实也很聪明。这就是所谓的通用计算机（general purpose computing）：一个机器，写不同的软件，实现各种功能。

但是在割麦子这件事情上，这个全能机器人的速度很难超越专业的大型联合收割机。因为大型联合收割机虽然笨，但是完全为割麦子而生，因此硬件上量身定制，极度优化。这就是所谓的特种计算机（special purpose computing）：专业定制机器，软件也是专门定制的，只实现一个功能，但是凶残而高效。

Shaw就是要造一台计算化学中的“大型联合收割机”。这台收割机，叫做Anton。

它很贵很贵，但这正是Shaw的优势，反正他的钱也花不完。况且，科研人员其实很便宜。

这里有一个好笑又辛酸的事情：和大众的认识恰好相反，在美国，纯理科博士毕业之后大多数都找不到工作，虽然智商大都不低，但是如果想坚持科研，做博士后的薪水只能勉强维持生活。

而David Shaw横空出世，成为了纽约的孟尝君。他招了一群找不到工作的博士——这些人在经济上可以说是纯粹的屌丝——开出了10万美元一年的工资。

10万美元一年是什么概念呢？这就是投资银行20岁出头小分析员的入门工资+奖金，在华尔街上就是底层，外面穿着西装，里面穿的可是开裆裤。但是对于这帮年届三十的科学屌丝来说，这是他们能找到研究岗位工资的2-3倍，是个做梦都想不到的包养价。

于是一时间最顶尖的计算化学、生物物理、电子工程博士趋之若鹜，求David Shaw包养。

从2004年前后开始（请知情人指正），Shaw成立的DE Shaw Research（DESRES）开始正式运营。在David Shaw的精心包养下，30多个失业的博士屌丝们什么也没干，在优雅的环境里，足足读了一年半的论文，搞出了Anton的草图。之后，更多的屌丝加入，全身心专注于Anton的研发。

2007年，比预期还早了快一年，来自五湖四海的屌丝和geek们发布了Anton的第一代。计算化学的最大黑科技诞生了：它比一般的超级计算机快约10,000倍。比最好的超算也快1,000倍。

对的。变态的10,000倍，四个零，四个数量级。

10000倍是什么意思呢？计算化学里面，模拟分子运动轨迹的持续时间的长短是非常重要的。用模拟网球比赛来做类比：以前“超级计算机”算了一个月，我们只能模拟出击球的1秒钟的瞬间，而现在Anton出世，我们同样花一个月，就可以模拟整场球赛中网球的轨迹了。

这是前所未有的超算能力，变态的“大型联合收割机”，等于开了上帝视角啊亲。

从2007年起，D.E. Shaw的团队声名鹊起，用这个收割机每年在国际顶尖的学术杂志《自然》和《科学》上灌水，学术声誉不可阻挡。Anton在手，高枕无忧，仿佛别人在地面用卷尺画地图，他们在天上航拍做地图。现在他们又出了Anton2，继续吊打“过去8年中取得了长足发展的”超级计算机。

也许纯学术派对这种硬拼计算能力的方法表示不屑，但D.E. Shaw和他包养的geek们正用变态的Anton计算机把分子动力学模拟大跨步地推向实用。

相关链接：

D. E. Shaw Research：

http://www.deshawresearch.com/index.html

D. E. Shaw & Co：

https://www.deshaw.com/

本文整理自网络资料

编辑 | 晓风