人工智能会取代人类分析师吗？随着人工智能模型彻底革新投资研究，这个问题成为每个人都在思考的问题。曾引领上世纪90年代市场风潮的市场策略师拜伦·维恩defi，最好的研究源于那些大胆的、非主流的观点，而这些观点最终会被证明是正确的。
如今，人工智能面临着达到这一标准的压力，并有可能取代数十年来一直主导该领域的分析师。多年来，分析师们仔细分析财务报表，搜寻新闻头条，所有这些都是为了帮助投资者做出更好的决策。.
人工智能已经凭借其工具进入这一领域，这些工具可以简化、自动化甚至有时超越传统方法。大型语言模型（LLM）在分析金融数据方面尤其有效，几分钟就能完成分析师团队可能需要几天才能完成的工作。.
例如，预测盈利就充分发挥了人工智能的优势。盈利模式往往遵循逻辑趋势——盈利年份会带来更多盈利年份，亏损年份则会带来更多亏损年份。人工智能在这些可预测的领域表现出色，其表现优于人类分析师，因为人类分析师有时会受到噪音或偏见的影响而做出错误的判断。.
法学硕士正在重写投资分析手册
芝加哥大学开展引起了广泛关注。研究人员利用人工智能预测盈利波动，发现这些模型的预测结果优于人类分析师的中位数预测。秘诀何在？LLM擅长理解盈利报告背后的故事，这是传统算法始终无法做到的。
这些模型模仿资深分析师的逻辑步骤，就像金融团队中训练有素的初级分析师一样。人工智能模型还避免了人类最大的陷阱之一：过度自信。分析师常常会为了迎合投资者的喜好而调整预测，这是众所周知的。人工智能不会玩这种把戏。.
通过调整人工智能模型的“温度”设置（这其实就是随机性的一个专业术语），你可以用冷冰冰的统计数据计算风险和收益区间。你甚至可以获得其预测的置信度估计。相比之下，人类往往会对自己的预测过于自信，坚持错误的判断，而不是重新评估。.
尽管取得了这些成就，人工智能远非完美。它无法找到下一个英伟达，也无法预见另一次全球金融危机。此类重大市场冲击并不遵循任何规律，人工智能在应对突发事件时往往力不从心。.
人工智能也无法在财报电话会议上质问公司高管，或识破他们对关键问题的闪烁其词。市场纷繁复杂，瞬息万变，而人工智能缺乏适应变化的直觉。这正是顶级分析师的优势所在——他们知道何时应该调整策略、深入挖掘并追问真相。.
但人工智能的热潮很可能会持续tron长时间。科技巨头们对此趋之若鹜。微软在人工智能及其所需基础设施方面投入巨资——高达800亿美元。这家科技巨头计划在2025财年将其中超过一半的资金用于在美国建设数据中心，以训练和部署人工智能模型。
为什么要投入如此巨资？人工智能需要极其强大的计算能力。训练像 ChatGPT 这样的模型意味着要将数千个芯片连接到庞大的数据中心集群中。.
广告投入或将推动下一轮科技繁荣
人工智能的发展轨迹或许会与以往的科技革命如出一辙：广告资金的驱动。还记得谷歌和脸书是如何崛起的吗？它们利用品牌建设预算 cash赚，从汰渍到你家附近的管道工，几乎所有人都掏了钱。.
即使是像Netflix和亚马逊这样主要依靠订阅服务的公司，现在也开始依赖广告收入。谷歌母公司Alphabet就是这种模式发展到何种程度的绝佳例证。自2004年上市以来，Alphabet的收入增长了160倍，预计到2023年将超过3000亿美元。.
人工智能有可能重塑各行各业，就像之前的广播、电视和互联网一样。过去，报纸收入的三分之二都依赖于广告。.
广播和电视依靠广告蓬勃发展，从而得以免费向观众开放。人工智能可能很快就会成为下一个大型广告平台，吸引大量资金用于突破性研发。.
人工智能可以生成各种想法——有些精彩绝伦，有些则荒谬可笑。它可以运行无数场景，从历史中挖掘出连庞大的研究团队都可能忽略的洞见。但它无法赋予你“天才的火花”。分析师拥有人工智能无法复制的能力：质疑、适应和实时把握全局的能力。.
在当今世界，那些非共识性的建议——那些机器想不到的建议——往往最终能带来最大的利润，因此，人为因素仍然弥足珍贵。真正的启示是什么？人工智能和分析师并非敌人，而是彼此的工具。.
