当全市场都在用Agent炒股，人类的唯一胜算在哪？
作者丨岑峰
编辑丨马晓宁
一年前，金融大模型赛道还在为“通用底座微调”还是“纯垂类自研”争论不休；一年后，全球首个AI投资大赛Trading Arena的赛果重塑行业认知：国产通用大模型通义千问、DeepSeek击败一众美国基础模型，在实盘模拟中脱颖而出。
当“通用逻辑”开始在极端专业的金融赛道展现统治力，我们不禁要问：AI是否真的具备了超越人类分析师的“投资直觉”？在高收益、低风险、高流动性的“不可能三角”面前，AI是破局者，还是加速收割的“军备竞赛”？
近日，雷峰网 & AI科技评论邀请香港科技大学（广州）袁子轩老师、浙江大学方榯楷老师、资深分析师张菁老师，围绕“AI大模型金融应用的机遇与挑战”展开深度对话。他们从Trading Arena底层逻辑出发，拆解Agent智能体在金融场景的落地瓶颈，并对“黑天鹅”预判及人类分析师的终极核心竞争力进行反思。
01 揭秘国产AI“横扫投资大赛”的背后真相
提及Trading Arena，嘉宾认为，这场比赛是一次极佳的“大规模科普”，它证明大模型已可承担70%~80%的数据收集与基础分析工作。
但比赛胜出≠对现有金融体系的超越。DeepSeek等模型的胜出，或许并不完全靠“更懂金融语料”，而是靠更强的通用推理能力与稳健的投资风格。这标志着行业路径收敛——相比堆砌金融语料，打造具备顶级逻辑推理能力的“大脑”，才是金融应用的第一性原理。
此外，Agent Workflow（智能体工作流）已成为金融机构的核心攻坚点。AI的跃迁不在于写一篇漂亮的研报，而在于“研究覆盖广度”与“逻辑一致性”。
然而，Agent并非万能。三位嘉宾共识：金融是容错率极低的行业，未来金融Agent不应只是调取通用接口，更需配备专业的“金融工具箱”。在人类实地调研、获取“离线数据”的能力面前，AI目前仍是需要人类驾驶员随时准备“踩刹车”的辅助系统。
02 “既要又要还要”，AI能打破投资的“不可能三角”吗？
“不可能三角”（高收益、低风险、高流动性）本质上是市场结构约束，无法被技术打破。AI无法改变多方博弈、信息不对称与高度不确定性等底层逻辑。
AI的核心价值在于辅助：快速处理非结构化/半结构化数据，挖掘机会；通过场景模拟与假设推演，辅助判断长期趋势。它不是替代投资者做判断，而是降低人类在不确定环境中的结构性认知偏差。
值得注意的是，AI可能放大系统性风险：模型趋同易导致极端行情下集体决策失灵，制造流动性真空。“投资中最危险的不是犯错，而是精确地犯错。”——模型可能因逻辑趋同给出看似理性、实则脆弱的结论。
03 从“复读机”到“印钞机”：顶级机构如何调教“数字分析师”？
当前大模型在金融机构的落地呈现清晰分层：
- 初级提效层：纪要整理、初稿生成、数据汇总、合规检查等环节已规模化应用，效率与稳定性优于初级人工；
- 核心判断层：尚未真正介入。原因不在技术，而在大量“灰度判断”、非公开政策预期及最终责任归属问题；
- 未来跃迁方向：袁子轩团队实践表明，将专家投研框架（如产业链传导、因果推演）结构化嵌入Agent工作流，可显著提升分析深度与逻辑一致性，产出接近初级行研员水平的观点。这种“专家逻辑+AI执行”的深度融合，才是价值实现的关键路径。
04 预测下一次“金融海啸”：AI能识别那些看不见的黑天鹅风险吗？
关于“黑天鹅”预判，方榯楷提出两条前沿路径：
- 多模态感知推理：整合新闻、社交媒体、公告、图片等异构信息，捕捉微小扰动。但受限于主流语料输入，对反常识、未定义事件仍难建模；
- 金融世界模型（World Model）：借鉴机器人领域思路，基于二级市场最底层订单流构建数字孪生，进行无风险仿真与压力测试，遍历数万种极端场景，定位潜在“触发点”。其团队参与的微软Mars项目即属此类探索。
袁子轩强调“知识图谱 + 大模型”的混合路径：知识图谱作为人类经验的“行动纲领”，大模型作为执行的“肌肉”。唯有结构化因果推演，才能在不确定性中锚定逻辑抓手，规避“一本正经胡说八道”的幻觉陷阱。
05 AI金融之辩：当全市场都是“算法”，普通人怎么办？
张菁指出，AI普及将迅速压平“信息层Alpha”，超额收益变得更集中、更短命、更暴利。投资本质不是预测，而是承担结构性代价——Alpha是你替市场承担了他人不愿或无法承担的风险。
人类不可替代的核心竞争力在于认知差，具体体现为三方面：
- 范式识别：在新叙事产生或范式转变时率先识别与应对；
- 定性决策：在缺乏历史样本的模糊地带做出判断；
- 逻辑深度：当工具与数据拉平门槛，变量只剩认知——顶尖投资者赚的是“认知差”的钱。
散户应对策略明确：不参与量化游戏，转而深耕商业模式、产业趋势与公司长期价值。AI不是取代分析师，而是重塑核心能力——将“可规则化”的劳动交给AI，人类专注“不可规则化”的判断。
对于市场生态，嘉宾一致认为：AI是让资源分配更理性、更高效的工具。人类必须保留最终“拍板权”与“踩刹车”能力。金融的本质是价值创造与分配，而非零和博弈；AI的价值，在于做大蛋糕，而非仅分蛋糕。
以下为圆桌精华观点总结：
袁子轩
AI大模型显著提升金融决策效率与信息处理能力，但真正的挑战在于：如何在市场不确定性、可解释性与风险约束之间，找到“人机协同”的最优边界。
方榯楷
最大机遇是人类拥有了功能强大的“外置大脑”和跨模态信息处理器；最大挑战是“黑箱”变得更大，且当市场充满智能体时，将产生趋同效应等尚未被定义的“未知风险”。
张菁
大模型工具的本质不是“造神”，而是帮助人类拓展理性的边界，解决“有限理性”的痛点；但在极端不可预测事件主导的投资世界中，人类必须始终担任那个“最后踩刹车”的驾驶员。