核心观点 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。 风险提示：AI模型局限与数据依赖风险；技术应用效果差异风险；市场与技术迭代风险。
