证券时报记者 许孝如
随着科技的不断突破和投资热潮的涌现，人工智能（AI）正迅速崛起，其影响力已从海外蔓延至国内。AI浪潮已至，我们该如何迎接这场变革？AI会带来哪些新趋势？又将如何改变投资格局？
日前，由证券时报社主办、长江证券(000783)协办的“2024中国金长江私募基金发展高峰论坛”在武汉举行。在圆桌讨论环节，东方港湾董事长但斌、星石投资副董事长杨玲、蒙玺投资创始人李骧、量派投资创始人孙林等四位私募大咖围绕上述问题展开了深入探讨，长江证券研究所策略团队负责人戴清担任主持人。
全力拥抱AI
戴清：AI的爆发式发展已成为近年来最热门的话题之一，各位能否结合自身经验分享一下最新的见解？
但斌：东方港湾在两年前就做出了一个战略决策，我们认为人类可能正在进入第四个时代，即人工智能时代，前三个时代分别是电子硬件时代、互联网时代和移动互联网时代。如果我们相信人工智能时代将带来比前三个时代更加颠覆性的技术，那么现在就应该全力以赴地投资这一领域。
我们曾在年轻时投资了腾讯这样的公司，虽然是懵懂地赚了钱，但如今20年后的今天，我们应该比那时更加坚定，更加全力以赴。东方港湾投资美股的产品几乎百分百拥抱了这一时代。目前英伟达的仓位已经占到40%~50%，我从未减持，如果有资金，我会继续买入。我预测未来英伟达极有可能超越微软，成为全球市值最大的公司。时代的号角已经吹响。
杨玲：每一次技术革命都会引领新的经济浪潮，而第四次工业革命最有可能是由人工智能引发的，因此市场对其关注度很高。然而，数据显示，去年英伟达全年的销售收入为500亿美元，市值不断刷新纪录，而纯AI公司的销售收入仅为30亿美元左右。
微软以及国内许多公司都在全力投入AI研发，但大模型的高成本和高门槛使得目前并非所有公司都在大模型方面投入重金。这导致上游芯片供应商，甚至连冷却设备供应商都实现了业绩的高速增长，从而为市场带来了丰厚的投资机会。
李骧：量化投资本质上是将前沿科技和技术应用于金融市场，与其他交易行为并没有本质区别，可以进行短周期、长周期、多资产、单资产等操作。自从2017年Transformer架构被提出后，中国量化机构都享受到了AI带来的红利，逐步全面应用非线性模型。
我们最关注两个方面：一是算力，算力的提升可以部分解决预测的准确性和耗时问题；二是生成式人工智能，涉及数据的采集、生成和分析。虽然要实现真正的通用人工智能（AGI）还有很长的路要走，但当前的AI发展已经让我们看到了真正的机会。
孙林：这一轮AI的爆发式发展，让我相信通用人工智能的实现是可能的。我认为未来AI的发展将沿着两条路线前进：一是如何在最新推出的GPT-4.0上实现又一次质变。OpenAI表示，目前他们已经基本上使用了人类历史上所有可用的数据，也就是说，所有潜在的红利都被消耗殆尽。如何进一步发展，是当下许多前沿AI研究机构和研究人员最关注的问题。二是怎样从单模态突破到多模态。传统的AI应用大多是单模态，而现在的AI应用逐渐从图像文本发展到语音视频、音乐等多模态，这些也是未来比较容易取得成果的领域。随着越来越多的公司从单模态转向多模态发力，我们可能会看到更多令人眼前一亮的AI应用落地。
聚焦两大投资方向
戴清：如何看待AI生态中的投资机会？当前最看好的赛道有哪些？另外，新技术在二级市场上往往伴随着高波动，如何看待相关公司的估值和股价波动？
但斌：目前，我们的投资主要集中在AI基础层。美国七大科技巨头都集中在这个领域，应用层包括软件等。然而，最近公布的季度财报显示，大多数公司的业绩都出现了下滑。互联网时代和移动互联网时代都诞生了许多大型应用，例如谷歌、腾讯，以及TikTok、优步等。AI的竞争必然是资金投入的竞争，如果投入不足，很难取得突破，最终胜出者很有可能是那些财力雄厚的公司。
杨玲：在AI研发初期，大家更关注它是否能够像人一样思考，但现在看来，至少在相当长的时间内，AI还无法完全取代人类，但它可以将单个劳动力的效率提高10倍甚至上百倍。在这种背景下，尤其是在A股市场，未来AI在行业垂直方面的应用将拥有较大的投资机会。
总体而言，主要有两个方向：一是上游设备，包括芯片和其他围绕AI的设备；二是行业垂直方向，在国内制造业升级的背景下，AI与垂直领域的结合将成为国内AI发展的主流方向。当前，上游的机会似乎确定性较高，新的AI路径也值得关注，但也需要注意风险。
主观与量化愈加融合
戴清：如何看待主观和量化投资的融合？AI变革是否会给投资带来更多变化？
孙林：量化和主观的融合可以从两个方面来看。一方面，量化方法论可以为主观判断提供更精准可靠的数据支撑，例如可以用量化方法论来分析数据，帮助投资者制定投资策略；另一方面，主观方法论可以为量化风控提供参考，例如在面对极端情况时，主观的判断可以帮助量化模型更有效地进行风险控制。总体而言，无论量化还是主观的投资方法，随着时间的推移，它们将会相互借鉴，相互帮助，甚至融合产生新的流派，为投资者提供更多元化的选择。
李骧：所谓的量化和主观，并没有那么清晰的界限。许多人错误地将量化等同于程序化，将程序化等同于高频交易。首先，程序化交易可以涵盖各个频段；其次，量化只是一种研究方法，但它具备极致的高效性，无论是在速度层面还是在覆盖度层面。
即使是最纯粹的量化投资，也仍然包含主观成分，例如风控优化、约束条件、成份股占比、非线性的暴露以及模型参数的选择等都需要由人来决定，不同的选择会带来最终业绩表现的差异。研究深度绝对是主观的优势，同时越来越多的主观投资者在交易执行层面运用一些算法交易，这也是量化的范畴，或者说是程序化的范畴。随着技术的进步，量化与主观的融合程度将越来越高。
