刘伟利 - AI革命 | 巨B讲投资
在凌晨三点的纽约曼哈顿，对冲基金办公室依然灯火通明。此时，电脑前工作的不是西装革履的分析师，而是数千个正在自我进化的神经网络。这些AI系统能从美联储主席的声调波动中捕捉政策暗示，计算中国港口的铁矿石存量，甚至分析TikTok网红的影片来预测消费趋势。这场静默的金融革命，正在彻底改写百年来的人类投资法则。
传统基金还在解读财报时，AI已实现「微秒级决策进化」。摩根大通的LOXM算法能将大宗交易拆解为数万笔小单，透过强化学习在0.0003秒内改善执行路径，23年为该行节省27亿美元交易成本。量化巨头Two Sigma的AI模型分析3000万个经济指标非线性关联，发现原油期货与印尼棕榈油出口许可证发放速度之间存0.73的隐性相关。这种人类难以察觉的「幽灵讯号」，成机械新掘金地图。
根据高盛研究，AI已取代46%初级股票研究员工作，但新型金融人才却在崛起。对冲基金Point72开出年薪50万美元招聘「金融LLM训练师」，要求应聘者既精通GPT-4架构，又能解读FOMC会议纪要语义场。更具颠覆性的是Delphi等AI投资平台，其多模态系统能将美联储声明、财报电话会与Reddit论坛的情绪同步分析，为散户提供机构级洞察。这引发监管难题，当ChatGPT在Discord群组中推荐个股时，法律上如何界定「投资建议」责任成为一大挑战。
随着顶尖基金开始构建「混合智能」系统，桥水基金的「未来之书」项目将达利欧的原则转化为850万条机器可读的逻辑链，并与深度学习模型协同工作。PIMCO则开发了「道德神经网络」，在债券交易中嵌入ESG约束条件。这种进化正在改变市场的本质：当70%的交易量来自AI系统时，波动率反而降至历史低点，因为机器比人类更擅长预测彼此预测。
摩根士丹利最新报告指AI在未来5年内将吞食80%传统主动管理市场，但同时创3.5万亿美元「算法经济」新生态。这场革命没有暂停键，当纽交所大厅铜牛雕像被数据中心的冷却水管道包围，投资世界游戏规则早已被改写。
实际上，当前发生的机械互助现象，与30年前电脑开始普及融入各行各业的情况并无太大差异。新科技的目的不是要取代人类，而是提升人类的能力，使其能够计算和思考更高层次的问题。各行各业面临被淘汰的必然性，但在这大趋势下找到生存空间，也是一个相当有趣的挑战。
Collis Capital合伙创始人
刘伟利
