AI技术与传统投研的融合 - AI通过多因子算法整合海量数据实现参数动态优化和实时市场响应，形成投资盈利与技术迭代的正向循环 [1] - 采用AI量化策略的机构如DeepSeek通过算力优势捕获更多市场阿尔法收益 [1] - AI技术从投资端延伸至监管层，降低监管成本并提升透明度，未来基金风控需引入AI实时监测 [2] 资产配置逻辑转向 - 传统资产如制造业和基建在AI浪潮下份额持续压缩，全球资金加速向英伟达、苹果等AI龙头聚集 [2] - 中国市场聚焦自动驾驶、机器人和华为产业链等赛道，AI资产被视为增量时代的核心密码 [2] - 固守传统资产可能陷入存量陷阱 [2] 主动管理的双重价值 - 主动管理通过深度研究企业基本面与商业模式为低估股票提供估值支撑，引导资金流向高增长领域 [3] - 主动管理的阿尔法能力可显著缩短投资者获得正收益的时间周期，长期来看是穿越牛熊周期的关键工具 [3] - 过去27年中公募基金仅近两年未实现显著阿尔法收益 [3] 主动管理的核心策略 - 波动控制优先于短期收益，投资者更倾向中低波动与稳健收益组合 [4] - 量化技术与人力研究协同进化，安信基金的量化投研经历三阶段升级并通过算力提升研报覆盖效率 [4] - 利益共担机制创新如浮动费率模式与逆周期布局实现基金公司与持有人利益绑定 [4] 基金投研的双轨进化 - 基金投研正走向算力与人力双轨并行的进化，寻找效率与温度的平衡 [4] - 技术成为投研的显微镜，AI时代下投研效率边界被重塑 [4]