夜雨聆风2026年8月9日，财联社报道了由弘则研究联合朝阳永续举办的"2026中国金融市场AI投研峰会"，揭示了AI投研从概念讨论走向实操的关键转折。核心信号明确：行业讨论焦点已从"AI能不能做投研"转向"该怎么把它搭建起来、落地到日常投研中"。AI正在从单一的效率工具，演变为能够参与专业分工、协同完成复杂任务的"数字同事"。人机协同能力成为机构投研体系重构的核心——研究端工作几乎可全面交给AI，人的价值收敛到战略判断与公域之外的信息获取；投资端主观负责重大而离散的战略判断，量化承接连续而统计驱动的战术执行。弘则研究董事长王沛提出反常识判断：AI带来的不是"智力平权"，反而会放大人与人之间的认知差距，未来最核心的竞争力既不是AI也不是人，而是人机协同的能力。
核心逻辑梳理
从"工具"到"同事"：AI投研的三代演进路径。 朝阳永续副总经理李智系统梳理了AI赋能投研的三代发展路径：第一代是单一效率工具（信息检索、报告生成），第二代是参与专业分工的辅助系统，第三代是能够协同完成复杂任务的"数字同事"。AI已实现多模态、百万级上下文窗口、自主循环任务与多智能体协同，正进一步进入研究框架搭建、信号处理和投资决策辅助等核心流程。
人机协同成为投研体系重构主线。 弘则研究董事长王沛提出，AI抹平了效率差距后，行业竞争回归到人的判断力本身。AI只会高效执行指令，不会追问指令背后的模糊地带；认知有差距的两个人用同样的工具，结果差距反而被成倍拉大。未来最核心的竞争力是"人机协同的能力"。MiniMax首席AI架构师张如欢从模型厂商视角印证：大模型在幻觉、记忆与上下文上都有上限，必须依靠多智能体分工，并由人来完成直觉判断与结论校准。
"主观量化交易"：把人的主观经验数学化。 王沛提出"主观量化交易"概念——不同于把基本面因子塞进量化框架的"基本面量化"，而是把人的主观经验用数学方式刻画，再整合进交易体系。AI补上了缺失的工具，让人的经验第一次变成可追踪、可回溯、可迭代的系统。长期来看，主观与量化的边界或将逐渐消融，行业不再区分"主观"或"量化"标签，只评判"这个策略怎么样"。
AI适配标准化判断，人负责战略判断与风险校准。 圆桌论坛达成底层共识：AI适配样本充足、可反复验证的标准化判断，优势在覆盖广度与运算速度；人的独有能力在于识别一条历史规律是否已经失效，以及应对无历史参照的极端不确定性。人会自我质疑、修正，现阶段的AI不会自主反思。
机构实践加速：从demo到落地。 弘则研究ETAgent将研究框架拆成多个子Agent，加入风控、回溯复盘和自我优化等环节，推演过程留痕、可回溯、可审计。阿里云指出金融场景以"安全可控"为第一准则，当下主流是"AI做发散、数学做收敛"的混合模式，以多智能体重构全流程的激进路线因可解释性不足尚需谨慎。
各市场场景加快落地：宏观、权益、债券、商品全覆盖。 南方基金唐小东提出研究端几乎可全面交给AI，投资端人机各有所长；博时基金唐屹兵搭建全维度市场观测指标体系，量化不追求预判方向，侧重依据市场环境动态应对；华创证券屈庆将人工判断因子"模型化"，追求可解释、可回溯、可验证、可复制；弘则章左昊将大宗商品投研高度系统化，AI核心价值是重构整套投研流程。
行业竞争转向"可迭代系统"的构建能力。 全天分享形成方法论共识：把经过市场检验的判断，封装进一套可回溯、可持续进化的智能体系，把研究员从重复性工作中解放出来，聚焦提问、逻辑搭建与结论校准等真正高价值的环节。行业竞争转向谁能把判断沉淀为可迭代系统。
产业链受益标的全景图
以下为A股及港股相关上市公司的产业关联梳理，仅作信息整理，不构成任何投资建议或买卖依据。
（一）AI+金融科技/金融IT（直接受益端）
（二）大模型/AI基础层（技术供给端）
（三）量化交易/金融科技（机构应用端）
（四）金融数据/资讯（数据基础设施）
（五）券商IT/金融科技（券商端AI落地）
（六）AI+量化基金（机构应用示范）
（七）数据安全/金融安全（安全可控底座）
风险提示
AI投研落地不及预期风险。 从demo到真正落地需跨越模型概率性与业务确定性之间的冲突、海量数据治理、语义层安全等多重障碍，实际效果存在不确定性。
AI幻觉与决策风险。 大模型在幻觉、记忆与上下文上都有上限，若AI在投研中产生错误判断且未被及时纠正，可能导致投资损失。
可解释性不足风险。 以多智能体重构全流程的激进路线因过程偏黑箱、可解释性不足，在金融这一强监管领域可能面临合规障碍。
数据安全与合规风险。 金融场景以"安全可控"为第一准则，AI投研涉及大量敏感数据，数据泄露、滥用等风险始终存在。
技术迭代风险。 AI大模型技术路线快速迭代，若企业技术选型错误，可能面临技术被淘汰的风险。
同质化竞争风险。 随着AI投研工具普及，若过多机构采用相似模型与策略，可能导致策略同质化，超额收益被快速侵蚀。
监管政策变化风险。 金融AI应用可能面临更严格的监管审查，算法备案、模型审计等合规要求可能增加企业成本。
宏观经济下行风险。 若宏观经济增速放缓，资产管理规模收缩，可能影响金融机构在AI投研上的投入意愿与能力。
引文出处：财联社
