看了下 Citadel 推出自家的 AI Agent，周末又有内啥的新监管落地（挺好反正两年前我早就已经不想干了）。顺手记点想法。 生成式 AI 本身没有办法产生 Alpha。这个很多大佬也说过，更多是SideKick。原因是真正的Alpha是来源于捕捉结构性拐点，AI带来的信息处理效率提升是用来放大这个决策优势的。 当然Sellside的研究所，本来就是 cost center，所以被冲击肯定是最严重的。80% 的初中级分析师岗位几乎确定可以被 AI 直接替代掉。当然很多人说卖方研究的核心是人脉网与产业信息差，但是信息差不等于直接产生了Alpha。白酒批价跟得再细也不代表能押中个股，更不代表板块会有什么行情。当然专家网络始终是刚性需求。首席还有一些在产业深耕多年的，去和Buyside拼认知深度赚Alpha的钱，更高效的选择是，做专家网络顾问按时收费，也免去路演，客户维护，合规的麻烦。 Buy-side头部机构会投入极大资源自研 AI Agent（类似 BlackRock 的 Aladdin），资金优势和数据优势会形成马太效应强者恒强。中尾部机构则会倾向于订阅第三方的AI Agent平台服务，但因为缺乏独有数据库和Fine Tuning能力，未来两者的投研效率差距会极具拉大。它们的生存策略更倾向于赚防御性板块的钱，一些行业的Beta溢价，利基市场的机会，还有靠家办服务盈利。也可以活下去。但不多就是了。 市场的真正超额核心依旧需要顶级交易员的嗅觉，十多年实战经验的老兵PM提供策略架构，还有一种我认为未来会诞生的岗位，投研工程师作为PM和AI Agent的连接中枢，主要职能是把 PM 的投资策略，转成模型可用的 features 和 prompt 体系，并负责模型维护调参。未来Buyside其实只需要这三种人。对比一下现在行业里那种一个板块，子板块要养好几个分析师的，差不多算一下20个人左右的投研团队可以被3-5个人取代掉。保守测算至少70%的从业者都可以被取代掉。 我不懂量化btw，但是无论基本面还是量化都很依赖前瞻，不管是regime shift的前瞻还是模型失效的前瞻，都是不可能单纯依靠回溯历史得到的，历史只能提供噪音，前瞻来自人的经验直觉。“用AI帮你做你本来能做的事。那些你本来做不了的，AI可能会带来麻烦。” 2025