当AI终结者来到了华尔街
作者：微信文章管理着1360亿美元的量化巨头AQR联合创始人克利夫·阿斯内斯，在接受《金融时报》采访时说出了这样一句话：
"我们已更多地向机器屈服了。"
这位曾经对AI持怀疑态度的"老派代表"，终于在现实面前低下了高傲的头颅。
而在斯坦福大学，一个更加震撼的实验结果正在撼动整个投资界的根基：
AI基金经理在长达30年的回测中，击败了93%的人类基金经理，平均每季度创造出1710万美元的超额收益！
全球管理着25万亿元资产的投资大佬们，93%都认为AI能在未来3-5年带来可观收益。
当最顶尖的人类投资精英都开始向AI俯首称臣，我们不禁要问：
投资这个被认为最需要人类智慧、经验和直觉的游戏，接下来该怎么玩？
终结者来到华尔街
想象一下，如果在1990年的华尔街投放一个来自未来的"终结者"式AI基金经理，会发生什么？
斯坦福大学商学院会计学教授Ed deHaan真的做了这个实验。他把这个比喻生动地描绘成：
"这就像回到1990年，把1984年阿诺德·施瓦辛格在电影中饰演的半机械人刺客'终结者'带进华尔街。"
结果呢...简直不敢相信。
这个AI管理的基金在1990年到2020年的30年间，93%的时间里表现超过了人类基金经理。
平均每个季度，AI创造的超额收益高达1710万美元！
更要命的是，AI并没有使用什么秘密武器，并不是通过挖掘人类遗漏的冷门信息获利的。
它用的数据都是公开的：财务报告、分析师预测、股票报价。
没有内幕消息，没有私密渠道，完全依靠这些每个人都能拿到的信息。
那么，AI究竟是怎么做到的？
AI能够挖掘出那些"藏在明面上的信息"——这些信息一直都在那里，只是人类的处理能力有限，根本无法充分利用。
举个例子，一个优秀的分析师可能需要一周时间才能完成对一家公司的全面分析，而AI几个小时就搞定了。不仅如此，AI还能同时分析成千上万家公司，找出人类根本不可能发现的复杂模式。
"相比雇佣十个优秀员工来处理这些任务，AI在数小时内就能完成全部流程。"
这种效率上的碾压，彻底颠覆了传统的投资理念。
按照传统观点，成功的主动管理者之所以能战胜市场，是因为他们具有创造性思维和出色的人脉——他们对公司和行业了如指掌，能发现财务报表之外的投资机会。
但这项新研究完全颠覆了这种看法。
量化巨头的180度转弯
如果说斯坦福的实验还只是学术研究，那么AQR的转变则是业界的风向标。
作为管理着1360亿美元资产的量化投资巨头，AQR一直是"老派量化"的代表，坚持使用人类设计的、可解释性强的规则驱动型模型。
但是，经历了2018至2020年的"量化寒冬"后，AQR的态度发生了180度转变。
在那段艰难时期，多种投资因子表现不佳，AQR的资产规模从2260亿美元骤降至980亿美元的低点。
"驱动我最大的动力，是向敌人复仇。"
阿斯内斯毫不掩饰自己的情绪，"我想向世界证明我们是对的，而且还能做得更好。我对此可是怀着一股不服输的劲。"
转型的成果是显著的。据知情人士透露，AQR的主要对冲基金策略在过去五年中表现优异，多策略基金Apex和股票策略Delphi截至5月底的年化净回报率分别达到19%和14.6%。
AI投资的三大杀手锏
为什么AI在投资领域如此强悍？主要有三个原因：
第一，处理能力碾压式优势。
传统的投资研究需要分析师花费数天甚至数周时间收集数据、建立模型、测试假设。而AI可以在几小时内完成同样的工作，且准确率更高。
以处理非结构化数据为例，传统方法主要依赖价格、成交量等结构化数据，而AI能够高效处理新闻、社交媒体、财报文本等海量非结构化数据，挖掘出传统方法难以捕捉的信息。
第二，成本优势。
根据斯坦福HAI发布的2025年AI指数报告，从2022年11月到2024年10月，达到GPT-3.5性能水平的系统推理成本下降了280倍。同时，硬件成本每年下降30%，能源效率每年提高40%。
这种成本下降使得更多中小型投资机构也能够使用先进的AI技术，进一步加剧了行业竞争。
第三，情绪免疫。
人类投资者会受到恐惧、贪婪、从众心理等情绪影响，而AI完全基于数据和逻辑做决策，不会被市场情绪左右。
全球掀起AI投资热潮
数据最能说明问题。
2024年全球AI相关的风险投资达到创纪录的1000亿美元，比2023年增长80%。其中，近33%的全球风险投资都流向了AI公司。
在公募基金领域，AI主题ETF也成为投资者追捧的对象。数据显示，AI相关ETF在2024年的平均回报率超过40%，远超大盘指数。
挪威主权财富基金，这个全球最大的主权财富基金，管理着14万亿港元资产。他们用AI优化交易时机和规模，目标是从每年156亿港元的交易成本中节省31.2亿港元，现在已经实现了7.8亿港元的节省。
基金CEO坦根的话很直白："有时我们周一买入，周五就卖出。现在AI帮我们更好地预测交易时机，减少大规模交易次数。"
美国那边更狠，两个富豪图尔和沃尔特直接合并资产成立TWG Global，筹集了1171亿港元，准备让AI驱动每一笔投资。他们的首笔大投资就是马斯克的xAI，要打造一个专门给银行保险公司用的AI分析平台。
数据也很说明问题：全美90%的投资经理都在使用或计划使用AI技术，其中三分之二的动机就是削减交易成本。
人类还有机会吗？
面对AI的强势崛起，人类投资者还有活路吗？
穆巴达拉投资公司的调查显示，那些用AI训练出来的聊天机器人，定期分析指数成分股，给出买入、卖出信号后，模拟投资组合的回报率直接跑赢了市场。
更夸张的是Tesla的例子：如果你完全按照AI机器人的建议操作，过去5年年度回报率能达到78%，远超市场平均水平。
当然了，这背后的逻辑很简单——AI能发现人类容易忽略的股价模式，还能实时处理海量数据。传统投资分析师要花几天时间研究的财报、银行对账单，AI几分钟就能搞定，而且准确率还更高。
但这并不意味着完全不需要人类，只是需要的人才类型发生了根本性变化。
"量化投资以后还需要人类吗？当然需要，需要大量的程序员和研究员。"
DS创始人梁文锋的观点更加直接：
"量化公司有很多交易员和研究员，但是没有基金经理的，基金经理就是一堆服务器。人来做投资决策的时候，它是一种艺术，要凭感觉。程序来决策的时候，它是一种科学，它有最优解。"
未来的投资世界
deHaan教授提出了一个深刻的悖论：
"一旦大家都开始使用它，游戏规则就会改变。"
当所有人都使用AI时，超额收益将变得更加稀缺。
量化私募行业的进步大致符合摩尔定律，每18个月投资能力翻一倍。
但有趣的是，量化投资的平均收益率却没有相应提高，因为市场的有效性也在不断提升。
那些能够理解AI、运用AI，同时又能超越AI的人，将成为市场上的稀缺资源。
贝莱德的专家塔尔霍伊提醒得很到位：
AI模型分析的准确度取决于数据质量，越是依赖AI，越需要人类的创意思维和经验判断。
最关键的是，投资者要先确定好自己的投资目标、资金配置、风险偏好，再选择合适的AI工具。
而且AI设计上存在一定随机性，不能盲目全盘接受分析结果。
像Tesla这种高增长、高估值股票，市值波动剧烈，如果你在市场波动时盲从AI的即时建议，照样可能亏得底朝天。
真正聪明的做法是人机结合：让AI处理数据分析、模式识别这些重复性工作，人类负责最终的专业投资判断。多数投资公司也正在从传统的机械量化投资，转向人类与AI合作的系统化投资模式。
仍有部分基金经理确实具备真正的投资能力，战胜AI，只是不会有那么多了。
普通投资者该怎么办？
面对AI投资的强势崛起，普通投资者应该如何应对？
首先，要接受一个现实：
传统的投资分析方法正在被AI快速取代。
那些依赖Excel表格和简单财务分析的方法，已经很难在市场上获得超额收益。
其次，要学会与AI共舞。虽然普通投资者无法直接使用最先进的AI投资系统，但可以通过投资AI主题的ETF、选择使用AI技术的基金产品等方式，间接享受AI投资的红利。
最后，要保持理性。虽然AI投资表现出色，但它并非万能。市场的复杂性和不确定性依然存在，任何投资都存在风险。
正如deHaan所说：
"就像历史上的技术进步一样，AI最终会成为净增加就业的力量。投资领域也可能如此，但某些类型的岗位正在迅速走向消亡。"
投资圈向AI投降，不是人类的失败，而是技术进步的必然结果。
在这场变革中，适者生存，拥抱变化才是王道。
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