欢迎收听雪球出品的财经有深度，雪球，国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台，聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫人类做投研，如何能战胜AI大模型？来自围棋投研。

2024年及以后的投研，和之前几年的投研，有个最大区别就是AI大模型。

AI大模型的发展远超想象，尤其是经历过字节豆包的发布现场，更是被震撼，一秒钟能生成多张海报、一分钟能生成一段视频，我相信各家单位“宣传委员”看到都一身冷汗吧。

文字类工作会稍微复杂一些，别看所有大模型都是以文字对话为起点，但这个事情就有点像“制造业”：

门槛并不高，想造电池和造机器人都不难，稍微有点底子和资本，弄个样品出来都没问题，但如果要大规模量产，要保证良率和长期质量，就会非常难。

对于AI而言，简单对话并不难，搜索信息也不难，难的是找到最精准的那个答案。有些大模型答出来就是你想要的，还有理有据；有些大模型就是牛头不对马嘴，还整挺自信。

做投研工作，有很大部分工作内容就是和文字打交道。虽然现在AI大模型在文字方面还有改进空间，但依然要居安思危，整个周末我都在思考：以后研究员和基金经理要怎么样才能战胜AI，不至于面临失业呢？

大概有想到三个方面，我想对于普通投资者或许也能受用，至少能帮助大家去选择好的基金经理和研究团队，就给球友们略作分享。

一、要有自己的逻辑推理

不知道大家平时研报看得多不多，我基本是每晚都要过一遍券商报告，因此算是有点心得。

一份深度报告，大概是公司简介、行业情况、财务指标、核心竞争力、估值分析和盈利预判等内容。

一份财报点评，大概是营收利润，核心指标，重大事件，核心业务进展，投资建议和风险提示等内容。

卖方老师们很辛苦，每年要出很多篇深度报告，每次遇到财报季都要熬夜写点评，工作强度超高。我经常和朋友说，你们应该期望金融行业景气一点，不然这些学霸和卷王被迫离职，放到任何其他行业都能颠覆生态。

可是，自从有了AI大模型后，想要完成一份“达标”的报告就变得简单很多。

想要深度，给豆包喂10份行业报告、10份个股报告和10份国内外相关企业报告，很快就能生成一份八股文。

想要点评，基于上面这些资料，再设置好几个板块，等财报出来就扔给豆包，过一会就能出来一份详细点评。

因此，初级研究员大部分都能被替代，基金经理想了解基本情况直接问AI就行。

但有一样东西是AI暂时还不具备的，就是逻辑推理，倒不是指解答数学题这种，而是一件事情由A得到B的过程，要层层递进，要能够自圆其说。

很多时候，如果你针对某家公司的一个点，追着去问 A I ，就会发现它很容易“一本正经的胡说八道”。

很巧的是，这周参加某券商研究培训，有位入行15年的首席分析师在聊研报心得体会，提到非常重要的一点就是“要精不要多”。

相比深度报告，我倒会更重视卖方分析师的群里段子，尤其是大半夜发出来的，往往都带着深度思考的内容。可能不一定对，但价值量会高得多。

有自己的逻辑，能坚持用心思考，是研究员的立足之本。

二、要能使用好AI工具

人脑比电脑，肯定输的毫无悬念。打不过不如就直接加入，现在面试时候会问你对办公软件掌握得如何，以后可能就是问你能不能熟练地使用AI。

我们团队算是第一批体验AI大模型的，当时各家大厂都有提前开放名额，既能帮忙提升研究效率，又能顺便调研AI应用，何乐而不为？于是统统都申请，也获得很多内测资格。

用下来最大感受就是，无论大模型是成熟是稚嫩，如果以后不能用好它，肯定要被淘汰。唯有站在巨人的肩膀上，才有可能看得比巨人更远。

普通人都是让豆包帮忙写个文案和做个图片，投研人会让豆包帮忙总结报告和查找资料，而团队里有位小伙伴，是使用编程把豆包变成了“牛马”。

怎么形容呢？就是不用自己出马，把想问的问题做好归纳，把Python程序编好，每次想要什么行业或公司信息，直接打出关键词，剩下就是双手离开键盘，喝杯咖啡等待答案。

全程都是Python在使用豆包，甚至有些程序代码比较复杂，小伙伴是让豆包帮忙写的。让 A I 生成使用 A I 工具的代码，资本家看了都摇头啊。

这样的投研方式，就不太可能被 A I 所替代，并且随着 A I 功能越来越强，获得的投研内容只会越来越丰富，越来越提升效率。

三、投资的本质是“反 A I ”

如果说 A I 是降低了研究门槛，那么同时就是提高了投资门槛。

怎么理解？

以前机构通过研究能积累不少信息优势，现在互联网时代，信息越来越透明，叠加 A I 能快速获取信息，人人都相当于拥有了自己的研究员。

以前股市里就几波资金，外资、机构和游资等，现在某音和某书都是“股神”，散户资金入场就增加了波动性。

同时还有股神秘力量是量化资金，这群人有头脑有算力， A I 在他们手里更是强得可怕。

怎么样能够破局？我思来想去，发现答案就是价值投资。

这是为数不多的利器，找到好公司，等待好价格，剩下就是耐心且坚定持有，两耳不闻窗外事。

算力时代下的投资，趋势会越来越猛烈，好的东西会被无限放大，搜出来信息都很正面、自媒体都帮着添柴、量化感应信号就是加仓，最终结果是大赶快上。

同样道理，上去得多快，下来就会有多快。量化感应到新增资金减少就开始卖，而且是那种不给机会的直接抛售，自媒体早就去寻找下个新主题，AI搜出来信息却依然还不错，这时候受伤的就是只剩下散户们。

前几天分享了李录先生的演讲精要，其实还有一段话很有感触：

“我们持有比亚迪已经22年。在这22年里，它的股票至少有七八次下跌了50%以上，有一次甚至跌了80%。

每次股价大幅下跌，都会考验你的能力圈边界的真实性。你是不是真的懂？是否真的知道它的价值是什么？它创造了多少价值？

在某一年，比亚迪创造的价值可能是增加的，但股票却跌了70%。这个时候才真正地考验你是否拥有能力圈，只有触摸到边界，才能确认这个圈是否存在。”