随着技术的突破以及资金的大量涌入，从海外到国内，人工智能行业都热得发烫。AI已来，我们如何应对？在AI大变局下，有哪些新的趋势和投资机会？AI变革是否会给投资带来更多变化？
近日，由证券时报社主办、长江证券协办的“2024中国金长江私募基金发展高峰论坛”在武汉举行。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四位私募大咖对上述话题进行了深入探讨，长江证券研究所策略团队负责人戴清担任圆桌论坛主持人。
全力以赴拥抱AI
戴清：AI的爆发式发展成为去年来一大火热话题，各位能否结合自身见闻，谈谈各自对AI的最新观察？
但斌：东方港湾前年做了一个策略选择，我们认为人类可能进入了第四个时代，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。如果认为人工智能时代比前三个时代更具突破性的技术，此刻应该全力以赴地投资人工智能领域。
年轻时，我们也买过腾讯这样的公司，懵懵懂懂赚了钱。20年后的现在，我们应该比年轻时更加坚定，更要全力以赴。东方港湾投资美股的产品基本上百分之百拥抱了这个时代。现在英伟达的仓位已经占到40%~50%，我一股没动，有钱继续买入。英伟达大概率未来会超过微软，成为全球最大的公司。时代的号角，刚刚开始。
杨玲：每一次技术革命都能够引领一轮新的经济浪潮，第四次工业革命最有希望产生人工智能，所以市场关注度很高。不过，从另一个角度看，有数据显示，去年英伟达全年销售收入500亿美金，市值不断造就神话；纯AI公司的收入30亿美金左右。
微软以及国内诸多公司，都在全力以赴地投入到AI的研究，有些持续做大模型。大模型的成本和门槛高，但目前看来并不是，大部分公司都在大模型方面投入巨大的精力，这导致上游芯片提供商，甚至是冷却电力的设备商业绩都出现高增长，给市场提供了收益颇丰的投资机会。
李骧：量化本质就是用前沿的科技、技术，运用到金融交易市场，与其他的交易行为本质上没有任何区别，可以做短周期、长周期、多资产、单资产等。自从2017年transformer架构提出后，中国量化机构都享受了AI的红利，逐步全方位的运用非线性模型。
我们最关注两块：一块是算力。随着算力的提升，能部分解决预测的准确性和耗时问题。另一块是生成式人工智能，关注数据的采集和生成分析。虽然我们离真正达成AGI还有很长一段路要走，但是这一次让我真正感觉到机会。
孙林：这一轮AI的爆发式发展，让我觉得人工通用智能是真的可能实现的。我觉得，未来AI发展也会有两条线。一是如何在最近新推出的GPT-4o上再产生一次质变。OpenAI表示，目前已基本用了人类有史以来可以用到的数据，即所有的存量红利已被吃完。如何能更进一步，是目前很多前沿AI研究机构和研究员最为关注的。
二是如何从单模态突围到多模态。即以前常见的AI应用都是一些单模态，但目前AI应用逐渐从图像文本发展到语音视频、音乐等多模态的多重奏，这些也会是未来比较容易出成果的领域。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让人眼前一亮的AI应用落地。
聚焦两大方向投资机会
戴清：如何看待AI各生态的投资机会，现阶段最看好哪些赛道？另外，新技术在二级市场上往往伴随着高波动，请问如何看待相关公司的估值和股价波动问题？
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AI基础层，应用层面包括软件等，不过刚刚公布的季报大多数暴跌，因为没有太高利润增长。坦率而言，互联网时代和移动互联网时代诞生了许多大型应用，比如谷歌、腾讯以及TikTok、优步等。
AI的竞争一定是大量投资的竞争，不投资到一定程度很难有突破，胜出的大概率是能掏得起钱的公司。人类现在类似于蒸汽机发明的那一刻，又来到了一个新的拐点，我非常强烈希望我们能活着见证这一切。
杨玲：最早在AI初期研发时，大家更聚焦于它能不能变得像人，但是现在看来至少在相当长时间里没有办法完全替代人，但是它能够把一个单体劳动力的效能扩大，十倍甚至百倍。在这样的背景下，尤其是A股，AI在行业垂直方面的应用未来有比较大的投资机会。
整体来看，主要是两大方向：一是上游设备，包括芯片以及其他围绕AI的设备；二是行业垂直方向，未来在国内，尤其是制造业升级的背景下，AI和垂直领域的结合将是国内AI发展的主流方向，最好的方向还有娱乐化方向。上游的机会目前看来确定性比较强，新的AI路径也值得关注，但也需警惕风险。
主观与量化投资不断融合
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角度来看：一方面是量化方法论对主观的作用，例如用量化方法论可以为人工判断提供更精准可靠的数据支撑；另一方面就是主观的方法论对量化的作用，例如面对部分极端情况时，主观的判断可以为量化风控提供参考。总体来说，不管是量化还是主观的方法论，随着时间的推移，肯定会被互相借鉴，相互提供帮助，甚至融合产生不同的流派，给投资人提供更多元化的选择。
李骧：所谓的量化和主观没有那么明显的界限，很多人误将量化等同于程序化，程序化等同于高频。首先程序化可以覆盖各个频段，其次量化只是一种研究方式，因为它极致的高效，不管是在所谓的速度层面，还是在覆盖度层面。
即便最量化的量化，里面仍然有主观的成分。比如风控优化、约束条件、成分股占比、非线性的暴露以及模型参数的选取，都是人来决定的，不同的选择最终的业绩表现都会有差异。
研究深度绝对是主观对量化的优势，同时越来越多的主观在交易执行层面运用一些算法交易，这也是量化的范畴，或者程序化的范畴。随着技术的进步，量化与主观的融合度越来越高。
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