风险提示：本文所提到的观点仅代表个人的意见，所涉及标的不作推荐，据此买卖，风险自负。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AI，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”。
能1页纸讲清楚就不要写10页纸，能10页纸讲清楚就不要100页纸，千万不要这也不舍得删、那也不舍得删。其实很简单，能够用AI搜到的信息就都删去，或者放到附录里，留下最核心的逻辑就好。
正好昨晚看研报时，有一篇报告很是典型，给大家看看：
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这是一份化工行业的2025年策略报告，总结起来就是三个方面：供需反转、盈利见底和基金持仓偏低，加起来大概都不到100字。但大家猜猜报告原文有多少页？足足122页。很明显，里面大部分内容都能被AI替代。
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。
02
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。
大概就是下面这幅画面：
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左上角是Python在执行程序，右边是豆包在回答问题，左下角是把豆包给的答案都归纳到文档里。
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AI生成使用AI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AI所替代，并且随着AI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。
03
投资的本质是“反AI”
如果说AI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AI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（最近幻方Deepseek模型就很火爆），AI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。
AI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。”
价值投资就是逆势投资，想要自己不被AI所替代，就要真正去理解投资的意义，一手好公司，一手好价格，保持耐心（低频交易）。
著名投资者吉姆·罗杰斯说：我只管等，直到有钱躺在墙角，我所要做的全部就是走过去把它捡起来。
好了，差不多就是这些内容。
做投研，一定要警惕被AI替代，提升逻辑推理能力、用好AI大模型工具、尝试反人性和反AI。和球友们共勉，也祝2025年能更顺利和账户长虹。
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