夜雨聆风
前几天开车上班的时候，听播客听到一个对冲基金经理说了一句话，大意是，我们花了三年时间搭建的AI交易系统，现在的收益率跟扔飞镖差不多。
我当时差点踩错刹车。
然后昨天MarketWatch发了一篇文章，标题是「The 6% Solution Is Gone」，6%的解法消失了。文章里引了一个研究，对比了2006到2024年所有使用AI的对冲基金和不用AI的对冲基金。
结论是，早期那些用AI做交易的基金，每年能多赚6%。
6%在对冲基金行业是个什么概念呢。普通人可能觉得不多，但对于管理几十亿上百亿美金的基金来说，6个百分点的年化超额收益，基本上就是"我比你牛逼"的铁证了。
然后呢？
随着越来越多的基金开始用AI，这个6%慢慢缩到了5%、4%、3%，到研究截止的时候，已经基本归零了。
归零。
就是说，你花了几千万美金请来最顶尖的AI科学家，搭了一套超级复杂的深度学习交易系统，最后你的收益率跟隔壁那个用Excel看K线的基金经理。。。差不多。
一个反直觉的结论
我看完这个研究之后脑子里一直在转一个问题。
按道理说，技术进步应该给使用者带来优势对吧？你用了更好的工具，你就应该表现更好。这个逻辑在大多数领域都成立。你用了电动工具装修比手工快，你用了Photoshop修图比暗房高效，你用了Claude写代码比纯手撸省时间。
但在金融市场里，这个逻辑失效了。
为什么？
因为金融市场是个零和博弈。
William Sharpe在那篇经典的「The Arithmetic of Active Management」里写过，市场里所有主动管理者的平均收益，在扣除成本之前等于市场平均，在扣除成本之后低于市场平均。这是一个数学恒等式，不需要任何额外假设。
翻译成人话就是，市场里所有参与者挣的钱加起来，就等于市场整体涨的那些钱。一个人多赚的，必然是另一个人少赚的。
所以当只有少数人用AI的时候，他们在跟那些不用AI的人竞争。这时候AI是真正的武器，就像大家都在用弓箭你突然掏出一把枪。
但当所有人都有枪了呢？
优势消失。
不是因为枪不好使了，是因为对面也有枪了。
信号拥挤
今年5月arxiv上有一篇论文，标题很学术但内容很震撼，叫「Algorithmic Homogenization, Reflexive Signal Erosion, and the Paradox of Intelligent Markets」。
我大概翻译一下这个标题，算法同质化、反身性信号侵蚀、和智能市场的悖论。
论文提出了三个机制来解释为什么AI交易在规模化之后会自我瓦解。
第一个叫信号拥挤。
什么意思呢。你想象一下，你是一个AI基金经理，你训练了一个模型，它发现了一个信号，比如某个公司的社交媒体情绪指标跌了20%，两天后股价大概率会跌。于是你提前做空，等它跌了再买回来，赚差价。
好。
问题是，你用的训练数据是公开的。你用的模型架构大同小异。你发现的这个信号，隔壁那家AI基金大概率也发现了。
然后怎么样呢？20家基金同时做空同一只股票。
第一个做空的人赚到钱了，第二个赚了一点，第三个勉强打平，后面的全部亏钱。因为当所有人都看到同一个信号并采取同样的行动时，这个信号本身就失效了。股价在第一波做空的时候就跌到位了，后面的人全是在高位做空然后被反弹收割。
这就是信号拥挤。用通俗的话说就是，一条小路只有你一个人走的时候是捷径，一万个人一起走的时候就是堵车。
红皇后效应
第二个机制叫红皇后竞争。
这个名字来自「爱丽丝镜中奇遇记」里红皇后说的一句话，在这个国家里，你必须不停地跑才能待在原地。
放到AI交易这个语境里，就是你必须不停地升级你的模型、找到新的信号、用更好的算法，才能维持住你现有的收益水平。因为你的对手也在做同样的事。
你今天发现一个新信号可以多赚0.5%，三个月后所有人都用上了类似的模型，你的0.5%就没了。然后你得再找下一个信号。
这个过程不会停。
你跑得越快，你的对手也跑得越快。最后大家都在用接近人类极限的速度奔跑，但没有任何人实际前进了哪怕一步。
你知道最讽刺的是什么吗？
为了维持这种红皇后竞争，每家基金每年要烧几千万甚至上亿美金在AI基础设施上。招人、买数据、租GPU、做研发。最后这些钱全部变成了成本，但收益回到了起点。
用经济学的话说，这叫军备竞赛陷阱。用程序员的话说，这叫内存泄漏，不停地消耗资源但没有产出。
一个数字
来看一个数字。
2020年代初，AI驱动的算法交易大概占全球股市交易量的60%。
2025年SEC的报告，这个数字是70%到80%。
2026年最新的统计，89%。
89%。
也就是说，你在交易所买卖一只股票，对手方接近九成的概率是另一个AI算法。
你不是在跟人竞争了，你是在跟AI竞争。更准确地说，AI在跟AI竞争。
这种情况下，人类交易员几乎不可能赢。但AI交易员也不可能赢，因为它的对手也是AI。就像两个AlphaGo下棋，最终的结果只能是和棋或者微小的随机波动。
Goldman Sachs的人说了一句话挺好的，大意是，AI让市场变得更有效了。
你品品这句话。市场更有效了。市场更有效意味着什么？意味着没有人能持续赚到超额收益了。包括那些花了大价钱搭建AI系统的人。
跟我们有什么关系
你可能觉得，对冲基金离我太远了，几十亿美金的事跟我有什么关系。
关系在于，这个逻辑正在发生在所有领域。
我前几天在即刻看到一个独立开发者说，他用AI一周做了一个App，上架之后发现同类产品已经有二十几个了。因为用AI一周做一个App的门槛，所有人都能过。
同样的事也在发生在AI写作、AI设计、AI客服、AI翻译上。
当只有少数人用AI做内容的时候，他们的产出效率碾压同行，可以一天写三篇别人一周才写一篇的深度文章。
但当所有人都用AI写的时候？
全网充斥着质量差不多的AI生成内容。没有人因此获得了更多的读者，因为读者的注意力是有限的。你多写的那些文章，只是淹没在了更大的噪音里。
这个逻辑跟AI交易是完全一样的。工具变强了，但优势消失了，因为所有人都在用同样的工具。
那什么东西是AI给不了的
写到这里我停了一下，想想这个问题。
如果AI不能给你持续的竞争优势，那什么能？
我自己也没有完全想明白，但有一些不成熟的想法。
在交易领域，有一小撮基金还是在持续赚钱的。比如Renaissance Technologies的大奖章基金，从1988年到现在年化收益超过60%，而且不对外开放。
它为什么能持续赢？
不是因为它的AI更好。是因为它有别人没有的东西。私有数据、独特的建模方式、以及，最关键的，足够少的管理规模。大奖章基金的容量上限大概是100亿美金，多了就不做了。
它明白一个道理，真正的优势不在工具，在于稀缺性。
同样的逻辑放到内容领域，AI时代什么内容还有价值？不是AI能生成的那些标准化知识，是个人经历、独特视角、真实的情感连接。因为这些东西没法规模化复制。
我自己写了十几年代码也做了几年内容，有一个感觉越来越强烈。工具越强大，人本身的东西反而越值钱。你用什么工具写文章不重要，重要的是你有没有自己的想法、自己的经历、自己的审美判断。
因为这些东西不会被「信号拥挤」稀释掉。全世界只有你一个人有你的人生经历，这是终极的稀缺资源。
凯恩斯老爷子早就说过
其实这个事情凯恩斯在90多年前就讲过了。
他在「就业、利息和货币通论」里有一段著名的选美比喻。说股市投资不是你觉得谁漂亮就选谁，而是你要猜大多数人觉得谁漂亮。更进一步，你要猜大多数人认为大多数人觉得谁漂亮。
这个逻辑递归下去，最终你不是在分析股票的基本面，你是在分析其他投资者的行为。
AI做的事情本质上也是这样。它在分析市场数据来预测价格走向，但市场数据本身就是其他参与者行为的结果。当所有参与者都用类似的AI来分析同样的数据时，你猜会发生什么？
所有人都在猜所有人在想什么，然后采取相同的行动。
凯恩斯那个年代还只是人在猜人。现在变成了AI在猜AI。速度更快，频率更高，但本质上的困境完全一样。
甚至更糟。因为人的判断至少还有一些随机性和非理性，AI的判断在训练数据和架构相似的情况下，同质化程度远比人高。
所以你看，技术进步了九十多年，凯恩斯描述的那个困境不但没有被解决，反而被加剧了。
对普通投资者的启示
我不是什么金融专家，也不做投资建议。但作为一个程序员加内容创作者，我有一些自己的判断。
如果连华尔街最顶尖的AI对冲基金都已经赚不到超额收益了，那个淘宝上卖你99块钱AI选股工具的人，你觉得他靠什么赚钱？
靠卖工具给你赚钱。不是靠这个工具本身在市场上赚钱。
这个逻辑跟淘金热是一样的。淘金热里真正赚到钱的不是淘金的人，是卖铲子的人。
AI交易工具热里真正赚到钱的也不是用AI交易的人，是卖AI交易工具的人。
Goldman Sachs的报告显示，对冲基金正在把筹码从软件股疯狂转移到半导体和AI基础设施股。软件股在对冲基金持仓里的权重降到了2019年以来的最低点，只有6%。
你看，连华尔街自己都想明白了。不买用AI的公司，买给这些公司卖算力的公司。不做AI交易这件事本身，做支撑AI交易的基础设施。
卖铲子。
更大的问题
但说实话这个结论我写完之后自己又犹豫了一下。
因为如果这个逻辑成立，那它的推论是很可怕的。
如果AI在交易领域无法给使用者带来持续优势，在内容领域无法给使用者带来持续优势，在开发领域无法给使用者带来持续优势。。。那AI到底给谁带来了价值？
我自己想了想，大概是两种人。
第一种，是在AI民主化之前就积累了不可替代资源的人。私有数据、品牌信任、用户关系、行业人脉。AI是放大器，它放大的是你已有的东西。如果你什么都没有，放大零还是零。
第二种，是能把AI用到别人还没用到的地方的人。不是在红海里跟一万个人一起用AI卷，而是找到一个大多数人还没意识到可以用AI的角落，在那里享受短暂的先发优势。但注意，这个优势是有时间窗口的，可能只有几个月甚至几周。
除了这两种人之外呢？
AI让所有人都变得更高效了，但也让所有人都变得一样了。效率提升了，竞争优势消失了。整个社会的产出可能增加了，但个体并没有变得更好。
这让我想起经济学里的一个概念叫「合成谬误」。对个体有利的行为，如果所有人都做，对整体可能就不再有利了。每个人都站起来看演唱会，最后谁也没看得更清楚，只是大家都站得腿酸。
所以呢
我自己的结论是，别迷信工具。
不是说AI不好用，AI当然好用。但不要以为用了AI你就比别人强了。因为别人也在用。
真正让你跟别人不一样的，永远是那些AI不能给你的东西。你的经历，你的判断，你的审美，你的关系网络，你的独特视角。
当所有人都有超能力的时候，没有人有超能力。
但你可以做一个跟别人不一样的超人。
你有没有买过AI选股工具或者用过AI量化交易策略？亏了还是赚了？评论区分享一下你的经历，我很好奇真实的体验是什么样的。
如果对你有帮助，可以的话请点赞、收藏+关注
谢谢你看我的文章，我们，下次再见。
/ 作者：rocs
