投资范式转移 - 投资行业正经历从依赖人类智慧的“碳基”投资向依托机器智能的“硅基”决策的深刻范式转移 [1] - 以查理·芒格和詹姆斯·西蒙斯为例 传奇人物的离世凸显“碳基”投资智慧传承的挑战与局限 培育下一代投资大师需数十年周期 [1] - 文艺复兴科技公司在创始人退休及去世后仍保持较好业绩 揭示“硅基”决策系统不依赖个体生命 能持续稳定运行迭代的独特优势 [1] - 大部分顶尖投资机构正在发力机器决策 预示人机协作新模式的诞生而非机器完全取代人类 [1] 人工智能的潜力与挑战 - 当前AI在金融领域的应用多集中于捕捉短期市场错误定价机会 但其能力边界正不断拓展 [2] - 生成式AI的“词嵌入”技术通过将信息转化为空间向量并理解内在关联 使AI具备强大的模式识别和跨模态推理能力 可应用于文本、图像、声音及复杂科学问题 [2] - 未来五到十年 AI有望处理更长期复杂的金融逻辑 突破短期预测局限 带来更广阔应用前景 [2] - AI概念存在误用 AI是涵盖多种模型的集合体而非通用智能体 不同模型能力各异发展路径不同 [2] - 当前AI更多展现基于统计的“预测”能力 而非真正的逻辑推理 [2] - 金融市场竞争信噪比较低 顶尖投资者与随机猜测的准确率优势可能仅为几个百分点 在巨大市场噪音中提取微弱有效信号非常困难 [2] 未来投资策略发展方向 - 单纯依赖历史数据驱动的“归纳法”量化投资不够 未来突破在于将数据科学与金融经济世界的深刻理解相结合 引入“演绎法” [3] - 通过跨学科深度融合 在理解AI模型能力和局限的基础上结合对金融现象的洞察 才能开发出更具前瞻性和稳健性的投资策略 [3]