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風險提示：本文所提到的觀點僅代表個人的意見，所涉及標的不作推薦，據(jù)此買賣，風險自負。

作者：浩然斯坦

來源：雪球

這幾天看到SeeDance的效果 ， 心頭滿是震撼 。

從前想要拍出10秒如此質(zhì)量的影片 ， 編劇 、 導(dǎo)演 、 服道化 、 燈光 、 后期等等 ， 至少需要四五十萬的投入 ， 耗力耗錢耗時間 ， 就連簡單的特效鏡頭都要花費數(shù)千元 ， 而如今 ， 借助SeeDance ， 9.9元就能完成類似的創(chuàng)作 ， 成本降幅之大 ， 顛覆了整個行業(yè) 。

這一波技術(shù)浪潮帶來的沖擊 ， 很可能是整個影視產(chǎn)業(yè)鏈的重構(gòu) 。 不只是站在鏡頭前的演員 ， 那些背后支撐一部影片誕生的導(dǎo)演 、 剪輯師 、 特效師 、 后期制作人員 ， 幾乎所有影視產(chǎn)業(yè)鏈上的從業(yè)者 ， 都將被卷入這場變革 ， 曾經(jīng)賴以生存的技能 ， 可能在AI的沖擊下逐漸失去競爭力 。

有人說這還不是技術(shù)奇點 ， 但當這樣的技術(shù)突破密集出現(xiàn) ， 并真切的影響了很多人的生計 ， 真正的奇點還會遠嗎 ？

太宏大的先不去講 ， 作為專注于做好投資的人 ， 能用好AI先把投資做的更好 ， 才是我們更應(yīng)該關(guān)心的事 。

投資研究只是AI應(yīng)用的很一小部分應(yīng)用范圍 ， 但我明顯感覺到 ， 目前AI做的投資分析越來越優(yōu)秀 。

嘗試了幾家不同的公司 ， 從不同的視角來做分析 ， AI給出的結(jié)果還是很不錯的 。

我這種自認投資分析能力比較強的人 ， 面對越來越強的AI ， 一方面感覺如虎添翼 ， 分析的廣度大幅提升 ， 分析的難度大幅下降 ， 同時也有些受挫 ， 感覺在強大的AI面前 ， 有些表達不過是無病呻吟 ， 有些自以為深刻的認知不過是流于表面 。

理性的人其實沒有啥打倒AI的選項 ， 值得去思考的 ， 只有一個問題 ： 投資者應(yīng)該如何用好AI ？

如今 ， 大廠的程序員個個都是 “ 超級指揮者 ” ， 通過指揮多個AI Agent ， 分工協(xié)作 、 交叉驗證 ， 高效完成整個工作任務(wù) 。

未來想要做好投資 ， 大概率也會和碼農(nóng)用AI Agent寫代碼的邏輯差不多 ， 我們不再需要事無巨細地包攬所有分析工作 ， 不必再花費大量時間做重復(fù)性 、 機械性的勞動 ， 而是要學(xué)會 “ 指揮 ” AI ， 讓它成為我們的得力助手 ， 幫我們完成數(shù)據(jù)梳理 、 行業(yè)初篩 、 風險預(yù)警等基礎(chǔ)工作 ， 而我們則聚焦于更核心的決策環(huán)節(jié) —— 搭建投資框架 、 判斷行業(yè)趨勢 、 把控倉位風險 。

其實從通用邏輯來看 ， 無論在哪個領(lǐng)域應(yīng)用AI Agent ， 核心關(guān)鍵都不在于AI本身的強弱 ， 而在于使用者的 “ 架構(gòu)能力 ” —— 也就是搭建任務(wù)框架 、 合理分配任務(wù) 、 精準描述需求 、 做好任務(wù)交叉驗證 、 在交付成果后及時修正問題 ， 以及最終把控任務(wù)交付質(zhì)量的綜合能力 。

而能向AI提出精準的問題 ， 能對它生成的成果做出合理的驗證和判斷 ， 核心還是在于使用者自身的眼界 、 認知和專業(yè)能力 。 如果自身的基礎(chǔ)能力不足 、 認知邊界有限 ， 即便AI給出了優(yōu)質(zhì)的成果 ， 也無法做出有效的評價 ， 更談不上合理利用 ， 甚至可能被AI的 “ 幻覺 ” 誤導(dǎo) ， 做出錯誤的決策 。

所以在我看來 ， 未來投資者的能力提升 ， 核心依然離不開兩個基礎(chǔ) —— 廣泛的閱讀和深刻的獨立思考 。 脫離了這兩點 ， 再好的AI工具也只是 “ 空中樓閣 ” 。

在AI的具體應(yīng)用上 ， 我們應(yīng)該把時間投入到哪些能力的提升上 ？ 我想 ， 無非是這四點 ：

第一 ， 學(xué)會提出好問題 —— 精準傳遞需求 ， 讓AI真正理解你想要的是什么 ， 避免模糊指令帶來的無效輸出 ；

第二 ， 學(xué)會細化需求 —— 把模糊的想法 、 零散的思路 ， 轉(zhuǎn)化為AI可執(zhí)行 、 可落地的具體指令 ， 這是發(fā)揮AI價值的基礎(chǔ) ；

第三 ， 學(xué)會評估輸出 —— 擁有判斷AI成果對錯 、 識別其 “ 幻覺 ” 的能力 ， 不盲目盲從 ， 守住自己的決策主線 ；

第四 ， 學(xué)會管理協(xié)作 —— 讓多個AI Agent分工協(xié)作 、 優(yōu)勢互補 ， 形成合力 ， 高效完成復(fù)雜的投資分析任務(wù) 。

在此之上 ， 更要修煉五種深層的能力 ：

一是建立符合自身認知 、 可落地 、 可迭代的投資體系 ；

二是對某一類具有特定特征的企業(yè) ， 形成超越市場的深度理解 ， 看透企業(yè)的核心競爭力與長期價值 ；

三是通過科學(xué)的倉位配置 ， 搭建起有韌性的投資組合 ， 有抵御黑天鵝風險的能力 ；

四是擁有理性面對市場波動 、 堅守自身判斷的定力 ， 不被短期漲跌打亂節(jié)奏 。

五是學(xué)會尋找自我 ， 當AI接管了所有機械性 、 費神的工作 ， 我們剩下的 ， 究竟是什么 ？ 我們真正的興趣 、 人生的意義 ， 又在哪里 ？ 這個問題 ， 無關(guān)投資 ， 卻關(guān)乎AI時代的人生意義 ， 值得我們認真思考 、 用心回答 。

這五點 ， 是AI目前難以替代的 。

凱文 ? 凱利說 ： “ AI或許會讓我們過去習慣的90%的技能 ， 逐漸失去價值 、 變得無關(guān)緊要 ， 但它同時也會讓我們剩下的10%的核心能力 ， 發(fā)揮出10倍 、 甚至百倍的價值 。 ”

我們要做的 ， 就是找到自己那10%的核心 —— 于投資者而言 ， 是獨立思考 、 價值判斷 、 體系搭建的能力 ； 于每個人而言 ， 是認知 、 眼界與初心 ， 深耕細作 ， 借力AI ， 活成更有價值的自己 。

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