当LP用豆包教我投资:一位私募GP的转行自述

Odaily星球日报發佈於 2026-06-09更新於 2026-06-09

文章摘要

文章标题:当LP用豆包教我投资:一位私募GP的转行自述 摘要: 本文通过一位前小型私募美元基金普通合伙人(GP)“二狗”的转行经历,探讨了AI工具普及对私募基金行业,特别是采用主观策略的小型基金与有限合伙人(LP)之间关系的冲击。 二狗指出,小型美元私募基金本就面临募资困境,原因包括其采用的“原始”开曼架构对亚洲LP吸引力不足,以及量化策略基金(尤其是AI赋能后)更受市场青睐。AI的普及进一步加剧了这一挑战。过去,GP的核心价值在于为LP提供专业的研究和决策支持。如今,AI工具实现了“信息平权”,LP能轻易获取分析并质疑GP的判断,导致双方摩擦增加,甚至引发撤资。 文章以二狗清退一位使用AI结论频繁质疑其操作的LP为例,说明了这种新型矛盾。LP群体“成分复杂”,包括高净值个人、企业主等,他们在AI辅助下,有时会过度自信,特别是在牛市散户收益可能超越基金时,更容易动摇对GP的信任。 然而,二狗认为问题关键不在于AI能力,而在于多数LP并未正确使用它。他们可能依赖“豆包”等陪伴式AI,这些工具为提供情绪价值可能产生“机器幻觉”,其逻辑自洽的分析未必符合事实。投资者往往是在寻求认同而非真相。 最终,AI未必会完全取代GP,因为资产管理本质是基于信任的服务业。但行业需适应变化:GP应善用AI提升自身,同时,在AI追求效率最大化的未来,“人类私募”或许也需要加强提供情绪价值的能力。

原创 |Odaily 星球日报(@OdailyChina)

作者|Golem(@web3_golem)

当 LP 学会使用 AI 后,小型私募基金管理人的日子正在变得更加难过。

二狗(@ryansoon777)年前还是国内某小型主做美股的离岸私募美元基金普通合伙人(GP),但年后他便离职加入了一家 AI 初创公司。

小型私募基金融资如今本来就难,再加上 AI 的普及,很多投资人(LP)宁愿让豆包辅助炒股,也不愿意把钱募给我们了。

二狗称,自己选择转行,很大程度上是因为看到了 AI 对 LP 与 GP 关系的微妙影响。信息和分析能力表面上被 AI 拉平,LP 更容易质疑 GP 的专业判断,双方之间的摩擦也可能增加,严重时甚至导致撤资或清退。

日子本来就难过的小型美元私募

二狗此前所任职的这家私募美元基金实际运营状况并不差,资产管理规模达几千万美元,主要投资于高流动性美股,也少量涉及加密资产资管,其年化收益率在过去三年均远远超过纳指。

按理说,优质的业绩再加上近两年投资者对海外理财的需求增加,募资的难度应该不大,但二狗透露,实际上,像他们这类小型美元基金要想获得机构 LP 青睐,基本不可能。

目前国内头部的百亿级美元私募基金(如景林、高瓴和博裕等)采用的基本是“离岸+在岸”组合架构,即基金主体留在开曼,常注册为开曼群岛豁免公司或开曼 SPC,管理主体则放在香港或新加坡。

不过近年来,因监管和募资环境的变化,纯采用香港 LPF 或新加坡 VCC 在岸架构的私募美元基金也越来越多。

而二狗加入的这类小型美元私募基金依旧采用的是最“原始”的美元基金架构,即开曼 SPC+BVI(英属维尔京群岛)基金管理人架构。

基金行业常说的一句话是 LP 决定结构,国内头部的美元私募基金之所以还在死守“开曼”,原因之一是他们的海外 LP 包括美国大学捐赠基金、中东主权财富基金以及欧洲大型家族办公室等,这些国际顶级“老钱”对开曼架构已经熟悉了几十年,顶级私募美元基金继续沿用这个规矩有利于降低彼此之间的沟通成本和信任成本。

但主体同样在开曼的国内小型私募美元基金不可能获得这些国际顶级资金的青睐,其 LP 来源依旧主要在亚洲,这就使得他们处在了一个尴尬的境地。

在亚洲视角下,美元私募基金背后的金主主要来自私行、中国大陆(出海资金)、香港本地家族办公室和东南亚富豪等。

即使是同等规模的的小型美元私募基金,这些圈子都会对香港或新加坡有天然的亲近感和安全感,因此他们更愿意投香港 LPF 或新加坡 VCC,而不是开曼 SPC。

除了基金架构和规模限制了这类小型美元私募基金的募资渠道外,基金投资策略差异也使得二狗他们融资困难。

在私募基金采用的投资策略里,主要可分为主观策略与量化策略,主观策略即由 GP 根据自己的研究、经验和判断来决定买什么、卖什么,盈利的核心是基金经理对市场的认知能力;量化策略即把投资逻辑写成数学模型和程序,并由程序自动或半自动地高频执行交易,盈利的核心是模型采用的统计规律。

目前市场上采用量化策略的基金比采用主观策略的基金募资更容易,特别是有 AI 的赋能后,LP 们就更相信量化了”,二狗称尤其是在 DeepSeek(Odaily 注:由量化基金幻方量化团队孵化)去年爆火后,市场对量化策略的追捧热情更高。

再者,量化基金与主观策略基金的差异在于,量化策略可向 LP 展示数据和算法获取信任,基金不管是盈利或回撤,都在可控范围内,优秀的量化甚至可以作为固收产品;主观策略则更加抽象,GP 要完全获取 LP 的信任需要消耗更多沟通成本,特别是在遇到大幅度回撤时,LP 很容易质疑 GP 的投资能力。

因此,综上,在国内二狗此前任职的这类小型美元私募基金的生存空间已经被大环境压缩,募资难度越来越高。而基金内仅存的一些大 LP,也在质疑 AI 的“投资能力”是否远在 GP 之上?

“成分复杂”的 LP 们

“过去 LP 鉴于我们是科班出身,所以基本都会听我们的,但现在他们会将我们的报告丢给 AI 翻译成大白话,然后再来反过来‘教’我们怎么做”,二狗称 AI 普及后,过去只看最后结果的 LP 对他投资操作的“关心”明显提高了。

二狗甚至曾经也因此清退过一位 LP。这是一位年满 50 岁的实体企业主,且“登味”十足,他向二狗当时任职的基金投入了约 100 万美元的资金,但他并未撒手不管,而是常常用在市场上看到的碎片化信息和通过 AI 得出的结论与二狗发生争议,“他的态度很差,并且认为我这个小年轻啥也不懂,无法建立信任,所以最后在协调下我们就把他清退了。”

“坦诚地讲,我们的 LP 在各自领域都是非常优秀的人,他们在自己的领域是权威,但现在有了 AI 作为帮手后,他们也会认为自己在投资上也有了权威”,二狗感叹道。

小型美元私募基金的 LP,因为融资渠道本身就窄,所以大多都来源于老板朋友或者熟人转介绍,因此“成分复杂”。据二狗所说,他们这家基金的 LP 就包括国内高净值人群、实体企业主以及 FOF(母基金),“我们的 LP 里有山西煤老板,也有在福布斯榜上排三四百名的富豪,还有些 LP 甚至是二代和我们玩的好,所以介绍他爸来的。

他们与 LP 的关系也比较微妙,对于有些 LP 甚至不会收取 2%的管理费,只拿 20%的业绩分成。这类 LP 结构的最大特点是有参与金融市场及“资金出海”的热情,但本身又没有时间及精力快速学习和研究市场动向。

因此,从某种意义上来说,GP 的核心价值在于为 LP 承担信息搜集、市场研究、机会筛选和投资判断等工作,以专业能力弥补后者在时间、精力和认知上的不足,从而完成从信息到决策的转化过程。

然而随着 AI 工具的普及,过去这种高度依赖专业机构的信息处理与研究能力正被快速平权。除最终的资金配置和交易执行环节外,GP 传统职能中的大量工作内容,已经开始被 AI 以更低成本、更高效率的方式替代。

“我们 LP 要想开个 IBKR 的券商账户并不难,有了 AI 辅助之后,他们喜欢什么行业什么标的,完全可以自己买了。”二狗认为 AI 对于采取主观策略的基金冲击尤为巨大,因为投资始终是以结果为导向的,如果 LP 踩中了风口,个人投资回报超过了基金,那么自然就会开始质疑基金的实力。

相比之下,AI 带来的“信息平权”对量化私募基金的冲击更小,甚至还会拉开基金间差距。

量化基金策略中的参数、算法等本身就会不断迭代,而 AI 的加入使量化策略的迭代速度变得更快,这是一个比拼效率和智力的领域,没有数学、金融等方面专门知识的普通人通过 AI 构建的量化策略是绝对无法与大型量化基金媲美的。

“量化策略本质上是要不断领先市场同行才能有超额收益的,如果当你认为你的普通 AI 构建出了一个好策略,那么也许它已经被大多数聪明人发现并迭代了”,二狗表示这也是顶级量化基金的优势所在。

AI 会取代 GP 吗?

不过二狗并不焦虑 AI 真的会彻底取代 GP 或者分析师这类职业,因为 AI 永远是中立和人人可用的,它是一个杆杠,GP 可以借助 AI 完善自身知识体系和投资策略,为 LP 创造更多收益。让二狗真正感到恼火的是,AI 增大了 GP 与 LP 之间的摩擦。

“有些 LP 甚至会质问你,为什么没有投中当下热门的标的,并且还分析得头头是道的,他们不明白 GP 并不是现在什么流行就投什么”,二狗对这种现象略感无语,特别是在今年以来美股 AI、半导体成为风口,散户押注赛道龙头就能实现超额收益之后。

在牛市里,散户的投资回报确实能轻松超越基金,一是个人投资更灵活、更有容错、资金也更聚焦,二是在 AI 的辅助研究下,散户投资者的研究效率确实也会被极大提升,相当于身边有一个全能专家 24 小时待命。

尤其是在今年的美股市场,如果散户压中了闪迪、美光、海力士等存储热门股,投资回报率可能会超过大部分的基金,“这个时候 LP 要么会考虑在自己账户多放点,在基金里面少放点,或者可能直接撤出主观私募基金”,二狗称牛市中大家常会认为自己是“股神”附体。

但这一切的前提都是散户要会正确使用 AI,如果使用了劣质的 AI,那么就会事倍功半,二狗表示这也是其与 LP 产生摩擦最大的原因。“国内的这些高净值人群主要用的还是豆包这类陪伴式对话 AI,而像分析能力更强的 ChatGPT、Claude 等并未普及,而这种陪伴式 AI 为了给用户提供情绪价值,在专业领域极容易出现机器幻觉。”

本质上,问题并不在于 AI 能力的高低,而在于大多数人并不真正理解如何使用 AI。AI 能够在几秒钟内整合海量信息,构建起一套逻辑自洽的分析框架,但逻辑自洽并不等于与事实相符。对于缺乏专业背景的 LP 而言,他们往往很难辨别哪些结论建立在真实数据之上,哪些只是模型生成的概率性推断。

因此,大多数投资者与其说是在向 AI 寻求分析,不如说是在向 AI 寻求认同,AI 的最终目标也不是为了帮助投资者“去伪求真”,而是为了完成对话。

所以,AI 会取代 GP 吗?AI 可以低成本地生成一万份逻辑圆洽的投研报告,但资产管理的底色其实是一门基于信任与心智托付的“古老服务业”,GP 与 LP 之间也是一个互选的过程。

只不过在任何“事务”终将都交由 AI 执行,以获取“结果”最大化的未来,“人类私募”也是该向 AI 学习,再多修炼下情绪价值提供了。

相關問答

Q作者二狗转行的主要原因是什么?

A主要原因是他看到了AI对LP(有限合伙人)与GP(普通合伙人)关系的微妙影响。AI的普及使得LP更容易获取信息和分析能力,从而更易质疑GP的专业判断,增加了双方的摩擦,甚至导致撤资或清退,这加剧了小型私募基金募资的困难,促使他转行加入AI初创公司。

Q小型美元私募基金在募资时面临哪些主要挑战?

A主要挑战包括:基金架构和规模限制(如采用开曼SPC架构难以吸引亚洲LP,相比香港LPF或新加坡VCC缺乏亲近感);投资策略差异(主观策略基金募资比量化策略基金更难,尤其AI普及后LP更青睐量化);LP结构复杂(多为高净值个人或熟人介绍,信任建立和沟通成本高);以及AI工具普及导致LP信息处理能力提升,进一步削弱GP的传统专业优势。

QAI的普及如何影响GP与LP之间的关系?

AAI的普及拉平了信息和分析能力,使得LP更容易自行研究市场,从而更频繁地质疑GP的投资决策,增加了双方摩擦。LP可能使用AI工具(如豆包)将专业报告转化为大白话,甚至用AI得出的结论来“指导”GP,导致信任下降。在牛市时,LP若通过AI辅助获得高回报,可能更倾向于自己投资而非委托基金,引发撤资风险。

Q为什么量化私募基金受AI的冲击相对较小?

A量化基金本身依赖数学模型和算法,AI可以加速策略迭代,提升效率,但这需要深厚的数学、金融等专业知识。普通投资者通过AI构建的量化策略难以与专业量化基金竞争,因为量化领域比拼的是迭代速度和智力,专业基金在算法和参数优化上具有显著优势。此外,量化策略更易于向LP展示数据和算法,从而建立信任,其收益和回撤也更可控。

Q文章认为AI最终会取代GP吗?为什么?

A文章认为AI不会彻底取代GP。因为资产管理本质上是基于信任与心智托付的“古老服务业”,GP与LP之间是互选关系。AI虽能生成逻辑自洽的投研报告,但缺乏真实世界的判断和人际信任构建能力。多数LP使用AI时实则是寻求认同而非深度分析,且容易受到机器幻觉影响。因此,GP的核心价值在于提供专业判断和情绪价值,未来需向AI学习并加强这些方面,而非被完全替代。

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