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AI赋能资产配置（十一）：从算力平权到投研平权。DeepSeek 的弯道超车是国产人工智能以更高性价比实现算力平权的里程标 志，人工智能正以前所未有的速度和广度渗透金融领域，有望实现投研平权。 尤其在投资研究、资产配置及交易执行层面展现出变革潜力。借鉴探索 流高效处理爆炸性信息的理念，AI 能够整合海量、多维数据，贯穿从低 频宏观配置到高频微观交易的多元策略场景，如同构建复杂的逻辑图 谱，为金融决策提供新的分析视角与决策支持。

AI 在金融实战中也面临着反应速度、预测精确度与模型泛化能力之间的固 有挑战——即所谓的“不可能三角”。这预示着其深度应用仍需克服关键 障碍，方能充分释放其在提升投资效率与风险管理上的核心价值。通过 在传统的主被动资产配置、大盘择时行业和风格轮动策略中，嵌入 DeepSeek 来赋能投研，实现提振增效、金融与科技共振：1）底层架构： 股票、债券、商品等大类资产的择时和配比。赋能主被动投资、宏观数 据预测。2）A 股策略应用：宏观大势和中观行业板块轮动比较。赋能大 盘择时与行业轮动。3）情绪感知和落地：语义检索和学习、ESG 信息网 格。赋能政策学习与 ESG 实践。

AI 在投研中的定位更适合坐在“副驾驶”中减少情绪化交易等人为错误， 或是“辅助驾驶”提高投研效率。在投研实践中，AI 展现出强大的潜力，尤 其体现在提升数据处理效率和优化策略执行上。但整体来看，AI 难以完全替 代人类在理解复杂市场博弈、评估管理层等非标准化信息、以及进行基于长 期商业洞察和经验的主观判断上的核心作用。因此，当前 AI 在资产配置中 更多扮演着“增强型工具”的角色，通过人机协同提升效率与广度，但在关 键决策和风险把控上仍需借助人类的智慧与经验。

在投研运用中，不同大模型拥有不同的擅长领域，需要借助 MCP 等实现兼容 并举、协同发力。在处理文本（如新闻点评）时，对关键点的把握存在显著 差异。在图像识别方面，AI 能识别股指图表的基本信息（如走势、点位）， 且在信息不足时倾向于依赖网络信息给出相似结论。为有效利用 AI，可以从 其机制与缺陷（如上下文长度限制）出发，通过：1）“适时总结”或搭建 “个人知识库”增强记忆力；2）善用工作流规范化 AI 输出，结合知识库与 网络信息；3）利用 MCP 等协议加强 AI 与外部工具、数据的协同能力，以更 好地服务于投研工作。

总的来看，人工智能正通过多样化的应用形态渗透到金融领域的各个环节之 中，其核心作用体现在提升效率、拓展分析维度和优化决策流程上。但其目 前仍难以完全取代人类的关键判断和风险承担，其投资决策严格依赖于人为 投喂的投研框架、数据和文本语料，在应对复杂、非结构化信息时表现较弱， 目前只能扮演着强大的辅助工具而非完全独立的决策者角色。在国产大模型 实现自主可控、算力平权基础上，成体系的框架持续积累迭代，并通过人工 智能加速器成倍放大，打破机构机构与投资者间信息和技术壁垒，助力投研 平权的加速推进。