Tác giả: Viễn Xuyên Đầu Tư Bình Luận
Báo cáo thất nghiệp gần đây của Anthropic khiến giới tài chính lạnh sống lưng.
Trong báo cáo, tỷ lệ thay thế vị trí tài chính lên tới 94%, đứng thứ 2 trong tất cả các ngành nghề, nhưng tỷ lệ thay thế thực tế hiện chỉ là 28%, không gian tương lai là rất lớn. May mắn thay, có 30% nghề nghiệp hầu như không bị ảnh hưởng, người làm tài chính vẫn có thể cân nhắc các cơ hội tái tuyển dụng như thợ rửa bát, thợ sửa ống nước.
Ở trong ngành lâu, luôn cảm thấy lo lắng - người làm tài chính sống trong một thế giới "bị so sánh", áp lực đánh giá doanh số và xếp hạng hiệu suất đè nặng hàng ngày, chỉ cần không học tập là sinh ra một sự bất an.
Giống như sau kỳ nghỉ Tết, nhân viên tài chính trung đăng trở lại bàn làm việc vẫn đang hỏi đáp với Chatbot, đồng nghiệp tiểu đăng bàn bên cạnh đã nuôi 8 con tôm hùm, đang tranh luận sôi nổi về việc dầu thô tăng giảm.
Ngành tài chính không bao giờ từ chối hiệu suất, từ báo giá bằng cử chỉ thủ công đến giao dịch thuật toán, từ bán hàng ngân hàng offline đến đại lý bán hàng online, đều như vậy. Nhưng lần này, AI thay thế không phải là công cụ tài chính kém hiệu quả, mà là con người kém hiệu quả đằng sau công cụ. Xét cho cùng, chi phí cao nhất trong ngành tài chính chính là con người, lợi nhuận của các công ty quản lý tài sản, so sánh là làm thế nào để dùng ít người hơn quản lý nhiều tiền hơn.
Do đó, các quỹ đầu tư tư nhân bắt đầu ôm lấy năng lực sản xuất tiên tiến: Công ty Tài sản Điêu Uy mở khóa học online, dạy cách thuần hóa "nhà nghiên cứu số" làm việc tự phục vụ 24/7; Mingxi Capital dùng Manus tự động tạo trang quảng cáo chỉ số tăng trưởng cổ tức, bố cục đuổi kịp cảm giác cao cấp thời tạp chí. Thậm chí khách hàng cũng mọc thêm vài cái tâm nhãn, bên này nhân viên quản lý tài chính vừa giới thiệu xong quỹ tư nhân nổi tiếng, bản thân họ đã quay đầu hỏi Đậu Bao (Doubao) có nên mua hay không.
Ngành quỹ đầu tư tư nhân đang dần bước vào thời khắc Detroit: Become Human, nghiên cứu đầu tư, vận hành, bán hàng, từng mắt xích trên chuỗi trưởng thành này, sự thay thế đã bắt đầu xảy ra.
Lương thưởng VS Chi phí Token
Trong môi trường cạnh tranh mà chi phí vận hành cao ngất ngưởng, Alpha ngày càng khó kiếm, tỷ lệ hiệu suất con người là chỉ số mà các ông chủ quỹ tư nhân mỗi tối trước khi ngủ đều vắt óc suy nghĩ muốn tối ưu hóa.
Trong chuỗi công nghiệp quỹ tư nhân, lương của nhà nghiên cứu nhìn chung không thấp. Theo dữ liệu từ Mulifi, lương hàng năm của nhà nghiên cứu định lượng cổ phiếu thường từ 800.000 - 1,5 triệu nhân dân tệ, lương của nhà nghiên cứu chủ quan略 thấp hơn một chút, nhưng thỉnh thoảng cũng thấy những động lực gây chấn động - đầu năm nay một nhà nghiên cứu chủ quan trăm tỷ, vì đã recommend NVIDIA, thưởng cuối năm nhận hơn 20 triệu.
Nếu quỹ tư nhân có thể chạy thông nghiên cứu đầu tư dựa vào AI, tiết kiệm được là chi phí hàng chục triệu, nếu nó làm việc 24 giờ, giảm lương theo giờ đồng thời, còn thu được sản lượng lớn hơn, nào là phí công tác, tăng ca, phí xe và tiền ăn bổ sung, những khoản vốn phải trừ từ Carry của ông chủ, AI không lấy một xu.
Trong lĩnh vực quản lý tài sản, bản chất của tất cả tiến bộ khoa học kỹ thuật chỉ có hai từ: nâng cao hiệu suất, giảm thiểu chi phí. Ông chủ quỹ tư nhân không bao giờ quan tâm, liệu AI có thực sự suy nghĩ như con người hay không, chỉ quan tâm việc có làm xong hay không.
Về điểm này, Howard Marks tính một bài toán kinh tế, nếu có thể sản xuất ra thành quả phân tích của một trợ lý nghiên cứu với mức lương 200.000 USD/năm, thì đối với người trả lương, việc thực sự suy nghĩ hay chỉ đơn thuần khớp mẫu không quan trọng, mấu chốt nằm ở chỗ thành quả công việc có đủ đáng tin cậy để có giá trị sử dụng hay không.
Sau Tết, 8 đội kỹ thuật vàng của công ty chứng khoán cùng phát hành hướng dẫn "nuôi tôm hùm", tự tay đẩy nhanh tiến trình bị thay thế của nhà nghiên cứu con người, họ tự kiểm tra OpenClaw, có thể chủ động sản xuất thành quả nghiên cứu như con người.
Trên APP Jinmen, một buổi roadshow có tên "OpenClaw: Từ nhập môn đến tinh thông" của Kaiyuan Jingong được phát 4839 lần; Từ Kiến Hoa Đông Bắc an lợi 20 kỹ năng có thể làm hiệu suất nghiên cứu đầu tư tăng vọt gấp 10 lần; Tào Xuân Hiểu Phương Chính dùng tôm hùm phục hiện chiến lược PB-ROE, chiến lược chọn cổ phiếu theo hình dạng cốc tay cầm, khai thác và backtest nhân tố tự động hoàn toàn.
Nghĩ kỹ lại thấy sợ, điều này tương đương với đồng thời OTA gói kỹ năng của Buffett, O'Neil và Simons.
Nhà giao dịch ham học hỏi
Bên bán ra sức phổ biến kiến thức, bên mua vào cũng học rất tích cực. Một quỹ tư nhân ở Bắc Kinh sợ máy chủ lực bị ô nhiễm, đã phát cho mỗi nhà nghiên cứu đầu tư một máy tính mới, còn trợ cấp 50.000 tệ token, chuyên dùng để nuôi tôm hùm[1].
Dương Tân Bân quản lý tài sản Snowball nuôi hai nhà nghiên cứu tôm hùm, anh ấy biểu thị mỗi ngày đối thoại với AI còn nhiều hơn đối thoại với người, AI Agent tự chủ nuôi dưỡng làm việc trong hai ngày có thể hiệu suất còn cao hơn nửa năm của một nhà nghiên cứu định lượng trưởng thành, thậm chí tiềm lực còn lớn hơn.
Paul Wu của Qinyuan Investment dần dần sắp xếp AI vào các bộ phận, anh ấy cảm nhận được AI ở một số vai trò công việc có thể hoàn thành vòng lặp khép kín, vận hành lặp lại độc lập. Anh ấy dự kiến, trong tương lai không xa, chi tiêu của công ty sẽ trở thành mua sắm và bảo trì một analyst thông minh của Apple, sau nữa có lẽ là một cố vấn danh mục đầu tư Paul.
Trước đây, nhiều quỹ tư nhân tồn tại mài mòn chuyển đổi nghiên cứu đầu tư - nhà nghiên cứu cảm thấy nhà quản lý quỹ không được, nhà quản lý quỹ cảm thấy nhà nghiên cứu vô dụng. Sự xuất hiện của OpenClaw, khiến ông chủ quỹ tư nhân lần đầu tiên nhìn thấy một khả năng hoàn toàn mới - vừa không phải chịu đựng mài mòn nội bộ mài dũa lặp đi lặp lại với nhà nghiên cứu tầm thường, cũng không phải lo lắng nhà nghiên cứu cốt lõi bị đối thủ cùng ngành đào góc với mức lương cao.
Xét về đặc tính, tôm hùm đáp ứng tất cả tưởng tượng đẹp đẽ của nhà quản lý quỹ đối với nhà nghiên cứu: làm việc toàn thời gian, không nghỉ phép không lười biếng; trí nhớ dài hạn lắng đọng, dữ liệu then chốt nói ra là biết; trung thành tuyệt đối phục tùng, không mang chiến lược cốt lõi lập sơn đầu khác; tự lặp lại liên tục, không như nhà nghiên cứu lão đăng chìm đắm trong con đường phụ thuộc đường đi của bản thân rồi bị thời đại đào thải.
Nếu trong tương lai chi phí Token silicon xa rẻ hơn lương thưởng carbon, các ông chủ quỹ tư nhân làm sao có thể từ chối một nhà nghiên cứu AI nghe lời dễ dùng, còn có thể điều chỉnh nuôi dưỡng thành tài?
Thay thế không chỉ vì tôm hùm
Quỹ tư nhân chủ quan còn đang cân nhắc chi phí Token có đáng hay không, xưởng lớn định lượng dựa vào cơ sở hạ tầng tính toán tự xây, sớm đã nén chi phí Token xuống mức cực thấp. Nhưng đối mặt với làn sóng nhiệt này, họ lại tỏ ra bình tĩnh một cách bất thường.
"OpenClaw đối với giới kỹ thuật định lượng mà nói, không qua là một bán thành phẩm giống như đồ chơi", một nhân sĩ định lượng hàng đầu Thượng Hải nói với tôi. Ý nghĩa của nó là giảm ngưỡng kỹ thuật cho cơ quan chủ quan và nhà đầu tư nhỏ lẻ, cung cấp con đường thu hồi chi phí rõ ràng cho khoản đầu tư cơ sở hạ tầng khổng lồ前期 của công ty mô hình lớn, nhưng đối với đầu tư định lượng một môi trường sản xuất nghiêm túc thì ý nghĩa không lớn.
Một nhân sĩ định lượng hàng đầu khác biểu đạt còn thẳng thắn hơn, tôm hùm trong giới tài chính làm giống như một cuộc truyền tiêu. OpenClaw có tính ngẫu nhiên, phi hệ thống, tính an toàn thấp và các đặc điểm khác, sẽ mang lại sự bất định巨大 cho toàn bộ hệ thống định lượng.
OpenClaw trong giới định lượng không phải là lực lượng sản xuất tiên tiến, Thôi Dữ Thuần công nghệ Tuân Thỏ cho rằng không cần thiết phải lo lắng:
Tôm hùm trong tối ưu hóa Agent, khả năng gọi công cụ (liên quan đến trình duyệt nghiên cứu đầu tư, công cụ viết, phân tích dữ liệu, v.v.) thậm chí yếu hơn đáng kể so với Agent như Manus, Kimi. Đối với một nhà nghiên cứu không có nền tảng lập trình, cần 5-10 giờ để triển khai, khởi động, phần lớn nhiệm vụ không thể nhận được kết quả trên 60 điểm.
Khi nhà đầu tư nhỏ lẻ dùng tôm hùm vận dụng kỹ năng phân tích cổ phiếu Trung Quốc để chọn cổ phiếu, giống như mở ra cánh cửa thế giới mới, định lượng đã xây dựng nền tảng Multi-Agent (đa trí tuệ nhân tạo), dựa vào kho vũ khí Agent phong phú hơn, hình thành áp đảo đối với tôm hùm. Tuy nhiên, sự vận hành của hệ thống mạnh mẽ này, chưa chắc cần nhiều con người hơn.
Hệ thống nghiên cứu đầu tư định lượng truyền thống thường dùng kiến trúc dây chuyền: làm sạch dữ liệu → tính toán nhân tố → dự đoán mô hình → tối ưu hóa danh mục. Bước vào thời đại AI, một số cơ quan bắt đầu giống như Man Group định lượng đỉnh cao hải ngoại, đơn giản hóa thành phân công vai trò → gọi công cụ → thiết kế quy trình làm việc. Công việc tiêu chuẩn hóa, lặp đi lặp lại, dần dần bị AI Agent thay thế, không cần nhiều nhà nghiên cứu như vậy trong xưởng mồ hôi nhân tố bị dị hóa nữa.
Ví dụ hệ thống đa trí tuệ nhân tạo Apollo AI của Xiyue Investment, AI Agent được nhúng vào các khâu nghiên cứu đầu tư, dữ liệu, giao dịch, vận hành, người sáng lập Chu Tân hình dung, giống như có thêm bảy tám trăm nhân viên AI.
Phía trước có sự áp đảo kiểu khoa học viễn tưởng "nhà máy không người" của định lượng, phía sau có nhà đầu tư nhỏ lẻ nhờ OpenClaw giảm chênh lệch thông tin, nhà quản lý quỹ chủ quan ở vùng trung gian hiệu suất hoàn cảnh khá khó xử - nhìn thông tin do nhà nghiên cứu vất vả sản xuất ra, trên bị định lượng giáng维打击, dưới bị nhà đầu tư nhỏ lẻ bức sát từng bước, không tránh khỏi rơi vào sự vội vàng của AI FOMO.
Trong kỳ nghỉ Tết, tôi lật xem báo cáo thường niên của một nhà quản lý chủ quan hàng đầu Thâm Quyến, anh ấy cảm thán nhà quản lý quỹ có kỳ vọng quá cao đối với nhà nghiên cứu:
Nhà quản lý quỹ hy vọng nhà nghiên cứu có thể nhạy cảm với thị trường, kịp thời nhắc nhở cơ hội, kịp thời đưa ra nghiên cứu và phán đoán dẫn đầu đồng nghiệp, thậm chí cần giữ ở "vòng tròn核心" mọi lúc. Nhà nghiên cứu có thể làm đến mức độ này, tại sao còn cần nhà quản lý quỹ? Tự mình đơn độc炒股 là có thể phát gia, tại sao còn phải phục vụ nhà quản lý quỹ?
Do đó, anh ấy đã hạ thấp kỳ vọng - nhà nghiên cứu chỉ chịu trách nhiệm nghiên cứu mục tiêu và vấn đề cụ thể, không cần phải phát hiện cơ hội, cũng không cần đưa ra kiến nghị đầu tư, đây đều là công việc nội trong của anh ấy với tư cách là nhà quản lý quỹ.
Ngược lại suy nghĩ, nếu nhà quản lý quỹ chủ quan cần, chỉ là một người không打入产业一线核心圈, chỉ dựa vào phân tích案头 để theo dõi mục tiêu, vậy thì nhà nghiên cứu như vậy, bước tiếp theo há không phải sẽ bị AI Agent thay thế?
Lời kết
Ở trong thị trường A-share, hai năm nay, cảm giác như bị nhấn nút tăng tốc.
Đặc biệt là nửa đầu năm, sự việc特别多. Tết năm ngoái Deepseek phát hành, kỳ nghỉ Thanh minh Trump暴力加税, đến Tết năm nay toàn dân nuôi tôm, tháng Giêng chưa hết, Trung Đông đã bắt đầu đánh nhau. Não của người làm tài chính一直处于过载状态, đã không thể nhớ lại, kỳ nghỉ không cần học tập上一个 là khi nào. Ít nhất với tư cách là biên tập viên, sức tính toán của não người đã không đủ dùng.
Ấn tượng, hai năm trước trao đổi viết bài với nhà quản lý quỹ, luôn nghe thấy họ rất vui vẻ dùng một câu ngượng ngùng, hình dung trạng thái làm việc của bản thân - "mỗi ngày đều nhảy điệu tap dance đi làm." Nhưng hai năm nay khi trao đổi, họ sẽ không có nụ cười nói về "lặp lại" của đội ngũ tổ chức, "lặp lại" của lý niệm đầu tư, "lặp lại" của nhận thức ngành.
AI phát triển nhanh như vậy, đồng nghiệp tiến bộ nhanh như vậy, dường như cũng duy chỉ có lặp lại, mới không bị đào thải.
Ngành vẫn quá lo lắng.
AI không hiểu tính người, nó không thể dự đoán được trong thị trường A-share nhà đầu tư nhỏ lẻ tụ tập,此时此刻 giao dịch rốt cuộc là đạo hàm bậc ba hay bậc năm; AI khó đồng cảm, nó không thể hiểu tại sao có người bị套在两桶油这么多 năm, nhưng vẫn nắm giữ đến nay, chỉ để chờ ngày đó解套; AI không thể chịu trách nhiệm, nó sẽ không vì lỗ 30% bị nhà đầu tư堵在门口, cũng không cần nhịn thư xin lỗi phản tỉnh linh hồn, kiểm điểm tự tôi.
Nếu trong tương lai AI thay thế tất cả nhà quản lý quỹ và nhà nghiên cứu, vậy giả thuyết thị trường hiệu quả就成立了, sẽ không có cái gọi là Alpha nữa, cũng hầu như không xuất hiện Buffett tiếp theo.
Vậy vấn đề thực sự là, ngành quản lý tài sản tương lai, khi AI tiếp quản việc moi dữ liệu, chạy mô hình và viết báo cáo, con người còn lại gì? Còn lại,恰恰 là tình yêu đối với việc đầu tư này, trực giác về sự bất định, và lý do bị chê nghiên cứu còn không bằng AI, vẫn lựa chọn ở lại.
Chúng ta không thể thay đổi xu thế tỷ trọng AI không ngừng nâng cao, nhưng chúng ta có thể thay đổi tâm thái bận rộn ứng phó, mệt mỏi đuổi theo hao tổn nội bộ.
Giống như trong trò chơi "Detroit: Become Human", lựa chọn cuối cùng người chơi phải làm, không phải là tiêu diệt AI, cũng không phải là quy phục nó, mà là quyết định con người và AI nên đóng vai trò gì.
