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5月的一个午后 ，上海浦东陆家嘴 ，云脊资产创始人梁力在他的办公室里，向中国证券报记者演示了一套令资深研究员也感到震撼的工作流程。
他在对话框里输入一家公司的名字 。屏幕那端 ，AI代理开始自动运转：下载历年年报、抓取交流纪要 、汇集行业与竞争对手研报 ，再将海量数据按预设模板填入分析框架——从商业模式到业务分拆，从财务分析到盈利预测 。一个多小时后 ，一份结构完整的深度研究报告出现在电脑屏幕上。
“这相当于过去一个研究员一到两周的工作量 。 ”梁力说 。更关键的是 ，这份报告并非终点——研究员可以在页面上批注 、提问、纠偏，AI会读取反馈后迭代更新，形成“底板—人工审校—AI修正 ”的闭环。
同一座城市 ，另一家中型股票私募的基金经理张锐（化名）向中国证券报记者展示了他们的“AI作战室” 。两间办公室 ，两套系统，折射出同一个趋势：AI正从主观策略私募投研的“边缘地带 ”挺进“核心腹地 ” 。
然而在技术狂飙之下 ，分化同样显著。基于对多家代表性主观私募及第三方机构的深度调研 ，中国证券报记者发现，行业内部已形成明显的“三层梯队”：头部机构建起完整的“AI+投研 ”体系 ，中型机构将AI作为效率工具 ，小微机构则大多仍在观望。有的将其视为“效率插件 ”，有的已升级为“数字同事” ，还有的开始探索AI原生基金 。一场关于人机关系的重新定义 ，正在主观私募行业拉开帷幕 。
信息处理的效率革命
在AI介入之前，主观投资研究是一项高度依赖人力的手艺活。研究员需要手工翻阅年报与公告 、摘录数据 、整理纪要和外部研报 ，一家上市公司的深度研究往往耗时数周 。这一作业方式的“慢 ” ，曾是主观投资注重深度、强调长期主义的代名词 。
如今，这道工序正在被重新定义。在张锐的办公室里，他演示了公司的AI系统：以AI和量化方法 ，每天为约200只处于股票池之中的个股进行多维度客观打分 ，同时梳理A股同一产业链上中下游的板块联动关联性，以及投资组合内个股之间的相关性 。“过去人肉跟踪产业链联动 ，费时费力还不全面 。现在系统一键输出 ，哪个环节有异动，整个链条的传导逻辑一目了然。 ”
梁力则透露 ，他的团队已将AI代理深度整合到以飞书和AI模型为核心的协作平台中 。研究任何一家公司 ，系统会根据预设的工作流自动抓取历年的全部公开信息，同时读取团队通过调研和专家访谈获取的私有数据 ，按模板生成完整研报 。“AI的预测并非凭空产生。”梁力解释 ，它会综合考量市场业务增长趋势、公司竞争优势和历史市场份额变动 、管理层公开指引等信号去做预测，同时汇总主流券商的最新跟踪报告 ，将市场一致性预期制成表格供团队对照 。
效率提升不仅体现在“生成 ”上 ，更体现在“穿透 ”上 。过去回顾一家公司管理层历年说法的变化，需要研究员逐份翻阅年报。现在，AI可以直接提取历年管理层表述的差异点 ，从细微的表述差异去挖掘管理层真实想法。甚至回答“管理层的哪些承诺已经兑现或者超额兑现 、哪些还没有兑现”这类跨时间维度的问题 ，通过横向对比评估管理层的可信度 。
复胜资产董事长陆航对此深有同感 。作为百亿级头部私募掌舵人，他告诉中国证券报记者 ，公司很早就开始将AI应用于研究报告和会议纪要的信息归纳 ，“基础的信息收集整理工作通过AI已经能很好地完成，研究员有了更多时间去思考”。
但他也坦言 ，推动过程中的最大挑战不是技术本身 ，而是“内部现有的流程可能要被打破 ” 。“同事们已经有了很成熟的工作流和习惯，为AI重新设计可能会有一个适应过程 ，甚至短期内提高工作成本 。如何在重塑和改善之间取得平衡 ，是主要挑战。 ”
这种“效率与惯性”在行业中普遍存在 。格上基金研究员毕梦姌观察到，当前主观私募的AI应用呈明显梯次分化：百亿级头部机构已搭建起完整的“AI+投研 ”体系；20亿至50亿规模的中型私募主要将AI作为效率工具 ，用于研报速读、财报分析等场景；5亿规模以下的小微私募大多仍在试用阶段 ，应用场景零散 。好买基金研究员蔚立柱则提示了更深层的瓶颈：私募数据的私密性 、AI技术迭代过快带来的选择困难，以及人力成本考量。“对私募而言，每位同事的时间是第一生产资料 ，如何高效转化为劳动成果 ，是首要考量 。 ”
从“效率插件”到“数字同事 ”
如果说信息处理提效是AI渗透的开始，那么“数字同事 ”的登场 ，则标志着剧情进入深水区 。
止于至善投资创始人何理 ，是这一理念的坚定倡导者。公司内部的投研体系有一个响亮的代号——“AI赛博坦” 。这套从2023年初持续迭代的系统，目前已实现研究 、交易、风控 、回溯的一体化 。
“效率插件和数字同事的本质区别 ，在于AI是否参与共识形成。 ”何理解释 ，“效率插件只是帮人更快完成既定任务；数字同事则会进入投研全流程，帮助团队提出问题 、验证假设、记录观点 、暴露偏差 ，最终推动共识的形成。 ”
一个典型案例来自回溯系统 。去年3月 ，何理提醒团队关注NAND存储芯片的涨价苗头并记录在案 。4月月度回溯时，他发现该观点未被充分落实到研究与交易中 ，便再次提醒。团队迅速响应 ，加大存储仓位，甚至将一只产品转为纯粹投资全球存储领域的基金 。“主观投研容易遗忘自己说过什么，或者误解自己说过什么 。”何理说 ，逐笔回溯体系正是为解决这一痛点所设。
在这个维度上 ，张锐的做法提供了另一种参照 。“AI打分不等于买卖指令，但它提供了客观坐标系 。当我的主观判断和打分严重偏离时 ，我会停下来想一想为什么。 ”在他看来 ，AI的价值不是给出答案，而是帮助人更好地思考问题 。
尽管如此 ，何理划定的边界仍然清晰：“AI可以参与尽可能多的思考环节 ，但最终责任仍要由人承担 。 ”这一红线在受访机构中几乎形成了共识。
陆航的态度更为审慎 。公司内部实验发现，AI存在“信息幻觉” ，有时会输出看似合理但错误的结论 。因此公司划出了两条红线：第一 ，AI不可以触及生产环境，交易执行中不能介入；第二 ，AI不可以替代人脑做出判断。“投资本质上是基于历史信息去推断未来。如果过分依赖AI ，一方面历史信息可能有误，另一方面事物发展往往是跳跃性而非线性的 。我们会利用AI收集归纳信息，但最后解读数据 、做出判断 ，一定由人脑来完成 。”
梁力则描述了“AI预测-人工校准-AI学习 ”的协作模式：AI基于历史和逻辑做出基准盈利预测 ，人工根据对行业和公司的深度理解进行校准，并将调整逻辑反馈给AI。“它更多是辅助的角色 ，最终拍板做判断的 ，必须是人 。 ”
在“可辅助”与“不可介入 ”之间，行业正摸索出一条共识：AI负责广度与速度 ，人负责深度与温度；AI提供参照系 ，人承担最终责任 。
“AI原生 ”的诱惑与陷阱
在这场进化中，止于至善走得尤为激进。何理透露 ，公司正在开发“AI赛博坦3.0”版本 ，并尝试衍生出AI原生基金——真正以AI决策为主，人负责监督与担责 。他将这一探索比作阿尔法狗之于围棋：“它获胜的方式 ，不再是人类下围棋的策略 ，很有可能打开投资的新境界 。 ”不过他也透露，这只AI原生基金仍处于内部测试阶段。
对于这类前沿探索，第三方机构给出了冷思考 。蔚立柱认为 ，“AI原生基金 ”具有里程碑意义 ，但必须警惕多重盲区：模型黑箱及幻觉、责任归属模糊 、过度自动化下对极端情景的应对不足 。“保持‘先人后机 、人机协同’的安全阈值，是行业必须时刻自省的底线。”毕梦姌补充了另一层担忧：“AI可能挖掘出看似有效、实则是‘历史拟合’的伪因子 。市场适应性陷阱也要警惕——特定环境下表现好的模型 ，在极端行情里可能失灵 。 ”
技术的渗透 ，最终必然触及人与组织。在止于至善，AI的深度应用伴随着一场组织进化。公司为每人提供每年5万元AI使用额度 ，研究员必须超过这一数字 。“我想要实现的不是简单的降本增效 ，而是一种跃迁 。 ”何理说。
复胜资产则代表了更稳健的适应路径 。陆航告诉中国证券报记者，公司对研究员的考核标准并未改变——仍以研究-投资转化成果为核心 。“考核标准不变 ，压力更大了。”变化主要体现在招聘环节 ，“更看重好奇心、对新生事物的接受度，也更关注应聘者对AI工具的熟练程度 。 ”
梁力则看到了组织形态变化的可能：“AI让精干的小团队可以拥有媲美大型机构的覆盖广度和研究深度 。原来管100亿规模的资产可能需要20个人 ，现在8到10个人就够了。组织可以更扁平 、更灵活 。 ”
这种技术平权效应是否会重塑行业格局？毕梦姌的判断是“双向强化”：头部机构凭借数据 、算力和人才壁垒 ，马太效应更突出；中小私募则可能在垂直赛道深耕、策略创新和灵活组织方面找到超车机会 。
回望这场投研革命，主观投资的“慢变量”并未被动摇：价值投资的信仰没有变，深度研究的追求没有变 ，对风险与责任的敬畏没有变。正如何理所言：“AI没有改变我们的价值投资信仰 ，但彻底重塑了我们的投研方式 。 ”变化的是工具与效率，不变的是内核与底线 。在这场人机协奏中 ，拥抱变化与守好边界 ，是这个时代的投资者必须同时修习的课程。
（文章来源：中国证券报）
