宏观经济深度研究：从信息茧房到认知茧房

AI 技术的进步虽然压缩了市场信息差，但并未显著降低市场波动。原因在于，信息差下降后，决定价格分歧的变量已从信息差转向认知差。数据显示，苹果和腾讯的卖方 EPS 预测分散度在 ChatGPT 发布后明显下降，说明信息层差异正在快速收敛。然而，同期 S&P 500 指数 60 日已实现波动率和 VIX 中枢仅小幅回落，并未出现显著下降，而衡量标普 500 成分股隐含波动分散程度的 DSPX 指数反而上升 30.6%，说明波动并未消失，而是从系统性波动转向异质性波动。

AI 压缩了知道什么的方差，却放大了如何解读的方差，波动来源于三个方面：第一，AI 给的是答案，但市场奖励的是问题，提问能力依赖世界观、分析框架和对未来的非共识假设，这也是目前 AI 难以替代的部分；第二，AI 无法消除反身性规律，价格会反作用于基本面，AI 只能让这个反馈环运行得更快、影响更大；第三，AI 共识本身正在制造新的认知差，当全市场分析师都使用相似的底层模型处理相似的数据，并得出相似的结论，预测分散度收敛本身就是同质化的市场表达，谁能跳出 AI 共识，谁就可能拥有更稀缺的超额收益。

由此提出三个判断：第一，低波动或难维持，高波动将有配置价值；第二，收益来源从信息快转向框架先；第三，AI 共识可能带来新的尾部风险。因此，未来值得重视的方向将从获取信息的能力转向提高认知差异化的能力。