6月初在Social Layer的分享，把PPT和笔记整理一下
一线投研干了这么多年，然后今年3月才接触到🦞。我发现一个有意思的事：AI的兴起正在把那些过去说不清的东西，变成看得见、能计算的系统。
先聊聊金融这件事：AI真的能直接搞出超额收益吗？
我的答案是：不能。超额收益的本质，永远是供需拐点、政策转向、盈利突变这类结构性大变化。AI干不了这个预测，它是个超级强大的“投资杠杆”——把海量信息处理成本降低，把验证逻辑的速度拉满。但顶尖交易员对市场风向切换的嗅觉依旧稀缺。现在的信息差，早就不在谁能拿到数据了，而在谁能把数据搭成自己的判断框架。
华尔街其实悄悄经历了三代技术跃迁。了：
80年代，数学家们把价格数字化，搞因子模型，那会儿的王者是文艺复兴科技，Two Sigma。到了2000年，机器学习来了，卫星图、供应链文本这些另类数据，通过机器自己从里面找规律，可惜是个黑箱，经常分不清这是真因果还是纯巧合。
而现在，我们站在第三代——AI Agent原生投研的门槛上。
我把它想象成一套六层楼的“AI投资操作系统”。从最底层的原始数据，到事件抓取、产业链知识图谱，再到核心的多Agent推理层和市场模拟层，最上层才是人机协同做决策。未来，一家投资机构最值钱的资产，不再是几份研报，而是一套能不断自我迭代的“判断数据库”，把那些很玄的个人经验，变成可计量、可复用的系统能力。
我提出的一个模式是，多Agent市场模拟，我叫它“市场的风洞实验”。股价不是算出来的固定数字，是价值派、散户、量化、宏观玩家真金白银博弈后，一瞬间涌现的结果。我们在系统里放养这几类AI Agent，给它们同一条新闻，看它们如何争吵、跟风、拥挤交易，甚至把利好提前透支。这就能帮你提前推演，一个宏观事件砸下来，市场会怎么“预判你的预判”。
海外机构早有同类型的初创公司，从Signal Fire用数据前置挖掘初创公司，到桥水用AI追踪宏观范式转换，再到彭博、AlphaSense把金融终端变成AI协同系统。国内万得、同花顺也在跟进。但有个现实很残酷：头部机构正狂建自己的专属Agent，中小玩家只能靠订阅第三方。
最后说点实在的展望。
未来3-5年，你一定会看到这几类新范式：AI自动投研基金、宏观仿真基金、AI驱动的VC，还有市场模拟测试平台。AI不会雨露均沾地提升所有人，它只会把差距拉得更大。标准化研究会被Agent无情替代，但对产业的深度判断、客户的信任、圈层的人脉，这些才是人类无法被取代的最后壁垒。
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PPT：https://computable-world-ppt.vercel.app/
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
去了18号和20号两天，论坛在世博中心，更多偏机构一点，会展主要逛了世博的H4。总体而言还是很值得一去，Future Tech应该是最代表未来趋势的地方，除了AI外脑机，量子计算，核聚变，仿生人都有。
大概有20%的公司还是很有意思。除此以外最热门的大概还是企业端Agent平台，具身智能机器人，还有数AIDC。OPC板块各家产品完成度比想象中高。
如果说2024是AI工具启蒙、2025是市场认知普及，那2026，就是智能体规模化爆发的拐点。AI不再只活在屏幕里，开始渗透物理世界。从前大家比拼模型参数、噱头概念，现在全赛道开始换轨：
芯片看token性价比、算力看真实产出效率、具身智能跑出统一三层架构。产业不再无序内卷，开始有了稳定、可落地的技术标准。
感觉具身智能更多还是用在工业领域，未来工厂更像，多智能体协同作业的智能产线
传统卖软件、卖账号的SaaS模式弱化，RaaS结果服务成为新趋势，厂商和客户风险共担、按业务增量分成。
AI金融，海通华泰中金都看到了，头部投顾服务人数大幅度扩容。
医疗&消费硬件新品也不少
脑机接口看到了，视障人群植入设备、儿童ADHD快速筛查仪等等，
睡眠科技：智能睡眠头带、毫米波雷达设备助眠（这家很惊艳融了10亿了）全程监测睡眠报告生成，自动匹配声光温全方位干预。感觉是很大的市场，结合疗愈赛道。
国产300系列芯片。Ai手机和眼镜还没来得及体验。还有西岸和张江展区也没来得及逛，据说比世博小很多。但消费应用应该都在西岸那边。
如果想深度调研的还是买通票吧，AI的确太过热了。感觉来看的还是看个热闹多。
聊了一些人总结一下，中转站行业生意的底层逻辑：
1. 价格战只是表面，优质货源才是硬通货
各大厂疯狂内卷Token定价，但市场真正稀缺的是合规、低延迟、持续稳定输出的一手优质模型源。低端倒卖接口疯狂压价厮杀，能长期稳定供货的源头，永远掌握卖方话语权。
2. 高并发承载能力，是行业核心护城河
依靠薅福利、逆向封装的散户中转早已透支口碑，根本承接不住企业级大批量请求。
只有能稳定扛住B端高RPM/TPM并发、性能零波动的服务商，才有资格深耕企业市场。
3. 渠道+技术双重门槛，淘汰纯倒卖玩家
底价资源牢牢把控在云厂商一级代理手中；当业务流量规模化后，智能分流路由、精细化计费系统极度考验底层工程实力。只赚差价不懂技术，流量越大崩盘越快。
有没有想一起讨论的朋友们 欢迎线下coffeechat哦
做了个AI播客导听乐评网站～