AI赋能资产配置（十一）：从算力平权到投研平权

核心观点

• 国产人工智能以更高性价比实现算力平权，标志着AI在金融领域的应用进入新阶段，有望实现投研平权。
• AI在投资研究、资产配置及交易执行层面展现出变革潜力，能够整合海量数据，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在金融实战中面临反应速度、预测精确度与模型泛化能力之间的“不可能三角”挑战，需要克服关键障碍才能充分释放价值。
• AI在资产配置中更多扮演“增强型工具”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人类智慧与经验。

关键数据

• DeepSeek-R1在数学能力、工程类代码场景不输于OpenAI，在算法场景、百科知识维度下差距不断缩小。
• 国产大模型B端质价比提升驱动下游应用爆发式增长。
• DeepSeek+资产配置体系在风险再平价、大盘择时与行业轮动、ESG投资范式等方面实现系统性优化。
• XGBoost胜率相较于未调整的基准情况有所提升（47.19%→51.69%），但与DeepSeek调整后的结果相比仍有差距（51.69%→56.18%）。
• Fin-R1在权威金融评测中，以75.2的平均分位居第二，与参数量达671B的行业标杆DeepSeek-R1差距仅3分。

研究结论

• AI在投研中的定位更适合坐在“副驾驶”或“辅助驾驶”位置，减少情绪化交易等人为错误，提高投研效率。
• 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。
• AI在投研实践中展现出强大潜力，尤其体现在提升数据处理效率和优化策略执行上，但需要不断改进Prompt设计、调整知识库投喂方式、优化微调机制，才能更精准地适应金融市场环境。
• AI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。
• AI目前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。
• AI在投资实践环节中采取副驾驶或辅助驾驶的位置，放在有一定容错空间的环节才能最大发挥AI在投研中提质增效的助力，规避潜在风险。