396 bilhões de dólares, batendo recordes em Wall Street.


Muitas pessoas pensam que os maiores vencedores da era da IA serão empresas de modelos como OpenAI, Anthropic.
Mas na realidade, os que realmente mais lucram continuam sendo aquele grupo de máquinas quânticas armadas com matemática, poder de cálculo, engenharia de sistemas e eficiência de capital.
E a Jane Street, essencialmente, é um super Agente de IA no mundo financeiro.
Uma empresa com mais de 3000 pessoas, ela é uma das principais formadoras de mercado quantitativo do mundo, atuando em 45 países, em mais de 200 plataformas de negociação, cobrindo categorias de ativos como ETFs, ações, opções, títulos e câmbio. (p2 mostra o cenário de escritório da Jane Street, imagine como você luta diariamente contra esses agentes que geram lucros)
Em 2025, a Jane Street distribuiu 9,38 bilhões de dólares em salários aos seus funcionários.
Com cerca de 3500 empregados, a média salarial por pessoa é de aproximadamente 2,68 milhões de dólares, o equivalente a cerca de 18,29 milhões de yuans.
O salário médio na Jane Street é cerca de 7 vezes maior que o do Goldman Sachs.
Mesmo para recém-chegados, a posição de trader quantitativo voltada para graduados na Jane Street pode alcançar um salário base de cerca de 300 mil dólares, sem contar bônus.
Depois que o DeepSeek ficou famoso, a Jane Street frequentemente é comparada e discutida junto com Liang Wenfeng e a quantificação do Fantasma.
Porque as duas têm uma essência muito parecida.
Ambas são discretas.
Ambas começaram na quantificação.
Ambas acreditam em matemática, modelos, engenharia e poder de cálculo.
Nenhuma delas segue a narrativa tradicional da internet.
Por trás, há um grupo de pessoas acostumadas a modelar, calcular e apostar na incerteza.
Wenfeng acabou incubando o DeepSeek.
A Jane Street não entrou na corrida para criar um grande modelo, mas optou por apostar pesado na cadeia da indústria de IA.
Ela investiu na Anthropic, além de estar por trás de empresas de IA como CoreWeave, Thinking Machines Lab e outras.
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