AI投研：第一性、原理、远期思考.pdf

随着人工智能技术在金融领域的渗透，二级投研正经历从工具辅助到流程重构的深刻变革。本报告立足于2026年的技术背景，提出AI投研应以“最大化还原复刻主观从业者投研生产链路”为第一性原理，旨在通过技术手段捕捉信息差并形成认知差，从而获取超额收益。

系统架构与基座权衡

报告指出，当前大模型存在上下文衰减、输入扰动敏感及输出非确定性三大原生缺陷。为此，建议采用“一体化产品+开源架构”的混合基座策略：利用一体化产品的易用性进行项目维护，依托开源架构的可定制性处理核心投研任务。通过构建包含实习生、分析师、投资总监角色的最小多智能体矩阵，实现任务的分步加载与隔离，有效规避长上下文带来的性能损耗。

技能编排与知识库优化

在功能实现上，报告强调技能模块的渐进式披露机制，并通过引入代码行动与数学抽象层，消除关键任务中的输出不确定性。在知识管理方面，论证了检索增强生成技术相较于传统大模型维基方案的优越性，提出通过结构化切片、意图识别及参数微调等手段，优化数据预处理与用户查询环节，提升信息召回质量。

行业远期展望

报告认为，掌握AI原理将成为从业者核心基本功，卖方研究展业或将迎来模型上下文协议化变革。同时警示行业应避免主观投研金工化及违背分工原则的全链路尝试，主张在尊重专业分工基础上，通过技术赋能提升整体投研效率与认知深度。