核心观点 - AI、人类分析师和交易员在认知体系上存在根本差异，三者形成互补而非替代关系，未来最有竞争力的是AI×分析师×交易员的合作体系[2][3][29] - AI在信息处理速度上具有毫秒级优势，但无法识别结构性断裂、缺乏二阶思维和博弈直觉、难以理解软信息和模糊边界，这是人类分析师的护城河[24][25][26] - 在极端情境下（如2023年10月17日美国升级芯片出口管制），三类主体在信息摄取、逻辑推演和决策执行三大环节上展现出根本分野，这种错位构成了市场博弈空间和优势互补的基础[2][4][12] 信息摄取与反应维度 - AI以毫秒级速度抓取关键词并匹配历史模式，例如针对芯片禁令事件瞬时抓取"Export Controls"+"China"+"Nvidia"等负面高权重词组，并基于历史数据线性外推触发自动止损[8][9] - 人类分析师需要数小时到数天进行深度阅读和调研，例如研读400页监管文件，关注"豁免了什么"以及"缓冲期多久"，从供需格局理解政策实质影响[8][9] - 交易员以秒级速度实时关注盘口流动性，包括买卖盘订单流、大单成交方向和波动率变化，判断市场抛压是否为算法导致的被迫平仓[8][9] - 三类主体角色定位不同：AI是市场加速器（放大恐慌和流动性断层），分析师是基本面稳定器（提供长期价值锚点），交易员是干预者（捕捉错杀机会并提供流动性）[9] 核心逻辑与推演框架 - AI依赖相关性陷阱进行统计学悲观预测，例如根据地缘政治危机历史数据预测科技股将进入3-5天"避险模式"，并基于负面情绪评分预测买盘枯竭[13][15] - 人类分析师通过因果链重塑进行非线性推演，例如通过产业链调研推测英伟达将推出符合新规的"降级版"芯片（如H20），并通过最坏情景测算发现当前股价PEG依然合理[15][17] - 交易员关注预期差套利和反身性原理，例如观察市场对英伟达的过度乐观预期，利用分析师"抄底报告"引发的机构资金动向实现顺势而为的短期波动套利[15][17] - 三者策略目标各异：AI追求风险规避（最小化短期损失），分析师致力于价值发现（引导长期资金布局），交易员瞄准短期获利（捕捉情绪与资金流动机会）[15] 决策输出与风险偏好 - AI决策强调纪律性，严格按风险价值（VaR）执行，波动率飙升时自动减仓、降杠杆，宁愿错过反弹也要优先控制尾部风险，角色定位为组合的安全阀[21][22] - 人类分析师决策基于观点确信，在估值被情绪打穿时锁定中长期性价比，向客户建议"分批买入"，愿意承受短期账面亏损换取长期估值修复，角色定位为资产配置的定价锚[21][22] - 交易员决策突出机动性，盘中频繁调仓，早盘顺势做空，跌幅放缓后逐步止盈甚至反手做多，对短期价格波动极度敏感，角色定位为市场流动性的提供者[21][22] - 三类主体时间维度不同：AI关注中短期回撤控制，分析师聚焦1-4个季度的盈利回归，交易员以日内到数日为主甚至以分钟级管理风险[22] AI的结构性短板与人类优势 - AI无法处理结构性断裂，其预测基于历史数据假设未来在过去统计分布内波动，但人类能识别规则变化，例如芯片禁令案例中分析师看到供给受限而非需求受损的全新供需格局[24] - AI缺乏二阶思维和博弈直觉，难以理解市场参与者对信息的反应及被迫行动点，而交易员能通过关键价位支撑判断买盘强度，利用预期差实现反向操作[25] - AI难以理解软信息和政策语境中的模糊边界，如禁令文本中的豁免条款、过渡期安排及执行弹性，这些高度依赖语气的信息需要人类分析师的语境解读能力[26] AI时代人类投研人员的行动指南 - 人类分析师应将机械性工作外包给AI，如秒级抓取新闻、梳理财报、清洗另类数据，自身聚焦于商业模式韧性、估值倍数逻辑、管理层可信度等难以替代的判断[30] - 投研角色需从信息传递者升级为观点变现者，在AI提供信息地平线后，给出结构清晰、逻辑闭环、敢于下注的结论，并用自己的评级承担结果[30] - 具备跨学科整合能力是核心优势，人类需在宏观经济、科技演进、监管逻辑、社会情绪间切换视角，形成从地缘格局到资产定价的因果链，而AI负责信息铺陈[31]