文章核心观点 AI赋能投研具有极大可能性，在公募佣金新规背景下为券商研究所提供了构建差异化发展的可能，同时也带来了职业取代、业务格局重塑等问题，行业需在人力、组织、科技投入等方面寻求未来方向 [1][2][3] 分组1：AI平权推动卖方研究转向深度 - 证券行业金融科技投入“马太效应”明显，前27家券商分仓佣金收入54.15亿元占整体八成，DeepSeek引发的技术平权讨论让中小券商研究所看到曙光，但实现“弯道超车”很难 [4] - 行业竞争格局受技术投入、研究质量、市场影响力、客户资源等多因素影响，中小券商可引入AI结合自身优势打造差异化研究品牌，行业头部化是长期趋势 [4] - AI平权会加速推动卖方研究向深度研究转向，指引产业化、国际化、底层技术化等国家支持投研的方向 [5] 分组2：高质量的研究价值进一步凸显 - 买方借助AI提高投研能力，引发对卖方研报需求是否减少的问题，目前AI投研能力局限于基础研究，增加深度研究是未来方向 [6] - AI大模型使买方对信息质量要求提高，对卖方研究/服务期待更高，行业竞争加剧，高质量、有思想的研究价值将进一步凸显 [7] - AI帮助买方投研人员提升能力边界，可能要求卖方加大研报等产品供给，且质量要求不下降，未来客户对优质研究成果需求更多 [7] 分组3：私域数字资产或会是差异化服务基石 - 不同研究所AI应用进度不同，随着AI解放投研生产力，未来研究所在科技投入、人才、组织等方面将面临调整 [8] - 未来高价金融软件售价会下降，研究所IT投入持续景气，对初级人力需求下降，要加大金融科技投入，引导人才向复合领域发展 [8] - AI投入需聚焦长期价值，本地化部署可保障数据安全并积累专属知识库，长期降低人力依赖 [8] - AI时代，私域数字资产是差异化服务的基石，沉淀核心数据、分析框架、估值模型等是卖方研究机构核心竞争力 [9] - 分析师文风、AI辅助员工培训、AI生成排队排表等是券商研究所差异化发展方向，最重要的是可靠的数据源 [9]