本期节目我们与一位私募从业人员一起聊聊人工智能大模型对国内资管行业的影响，尤其是未来会不会取代相关行业的研究员。

听友小亨同学是新二线城市一家小私募从业人员，最近两个月目前国内AI大模型普及度陡然增加，让他感到很焦虑，担心小私募和个人投资者在未来会被降维打击，跟君君一起交流下怎么能有效利用AI工具来辅助投资。

本期对话深入分析了大模型在投资领域的应用局限与机遇，核心竞争力并非简单的技术调用，而是私有数据和数据分析方法论的稀缺性。投资机构应专注于构建自身标准化、模块化、体系化的投资模型，而非盲目追逐技术，并预测未来资管行业将出现依赖专业知识和数据优势的专家模型和人机结合的新格局，最终实现更精准的投资。

鉴于人工智能的快速发展，未来资产管理行业的核心竞争力将如何被重新定义和塑造？

鉴于人工智能的快速发展，未来资产管理行业的核心竞争力将经历深刻的重新定义和塑造，其核心将不再仅仅依赖于传统的规模、渠道或人力资源，而更多地取决于以下几个关键要素：

独特的数据资产和数据处理分析方法论。核心竞争力将来源于机构所拥有的私有数据，以及如何对这些数据进行处理和分析的方法。这种稀缺性将成为机构的护城河，而非仅仅依赖于如何调用大型模型或使用操作系统。

深入理解投资逻辑的第一性原理。投资的本质并非单纯的效率或数据量的堆砌，而是对投资逻辑的深刻洞察和底层规律的把握。未来，能够将这些第一性原理有效地融入到AI模型训练中的机构将更具竞争力。

标准化、模块化和体系化的投资模型。在接入大型模型之前，机构需要构建清晰、标准、模块化和体系化的投资模型。这相当于为AI提供高质量的“教材”，使其能够学习和提升特定领域的专业能力。如果缺乏这样的基础，投入再多资源到AI也难以取得成效.

有效利用AI工具提升投资研究的精度和效力。AI将被视为一种强大的工具，能够延伸机构的“长板”，使其更强。例如，AI可以辅助进行数据搜索、信息整合和观点提炼，但其效果最终取决于使用者的水平和对投资框架的理解.

构建和利用垂直领域的专家AI模型。未来可能会出现针对特定投资策略或资产类别的专业化AI模型，这些模型通过学习顶尖专业人士的知识和经验进行训练。能够构建并有效利用这些垂类模型的机构将占据优势。

适应行业生态的变化，与强者联合。随着AI的普及，行业生态将发生变革，能够深刻理解自身长板并将其与AI能力相结合的机构将脱颖而出。未来可能会形成更强的合作与联盟，共同提升整个行业的智能化水平.

持续投入研发和适应新技术的能力。虽然短期内不建议中小机构自行构建底层AI基础设施，但持续关注和学习AI领域的新技术，并能够根据自身需求进行投入和调整，将是保持竞争力的关键.

总而言之，未来的资产管理行业核心竞争力将更加侧重于“内功”的修炼，即对投资本质的深刻理解和独特的数据能力，并能够有效地借助AI工具放大自身的优势，构建专业化的智能投资体系。仅仅依赖于技术本身或盲目追逐潮流而忽视自身基本功的机构，可能会在未来的竞争中处于不利地位.

本期节目要点：

04:00 投资行业面临的AI挑战

08:00 AI在资管机构的应用

14:20 AI工具对投资行业的冲击

20:20 大模型在投资领域的应用

25:30 大模型在投研中的应用

30:00 大模型训练与投资框架构建

35:20 大模型应用与腾讯生态的探索

40:20 大模型工具赋能与个人长板思考

45:20 投资学逻辑与大模型训练的探索

50:00 如何训练大模型辅助投资

55:00 大模型为何不可能实现平权

节目主理人：君君

嘉宾：小亨

节目制作人：小安

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