但斌、杨玲、李骧、孙林对话：聚焦两大方向 全力拥抱AI

随着技术突破和大量资金涌入，海内外的 AI 产业正如火如荼地发展。面对 AI 的大变革，我们该如何应对？新趋势和投资机遇有哪些？AI 的变革对投资是否会带来更多变数？

近日，“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共同探讨了上述话题，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。

全力拥抱 AI

戴清：AI 的爆发式发展已成为近期的热门话题，各位可否结合自身见闻，谈谈对 AI 的最新观察？

但斌：东方港湾前年做出战略选择，我们认为人类可能已进入第四个时代，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。如果认为人工智能时代比前三个时代拥有更具突破性的技术，那么现在应该全力投资 AI 领域。

年轻时，我们也投资过腾讯这样的公司，虽然只是懵懵懂懂地赚了钱，但 20 年后的现在，我们应该比年轻时更加坚定，全力以赴。东方港湾投资美股的产品基本上 100% 拥抱了这个时代。目前，英伟达的仓位已达到 40%~50%，我们并未抛售任何股票，有资金会继续买入。英伟达很可能在未来超越微软，成为全球最大的公司。时代的号角才刚刚吹响。

杨玲：每次技术革命都能引领新一轮的经济浪潮，人工智能最有可能成为第四次工业革命的领军者，因此市场对它的关注度很高。从另一个角度来看，有数据显示，英伟达去年全年销售收入为 500 亿美元，市值不断创造神话；而纯 AI 公司的收入仅约 30 亿美元。

微软和国内许多公司都在全力投入 AI 研究，其中一些公司持续打造大模型。虽然大模型的成本和门槛很高，但目前看来并非如此。大部分公司都在大模型方面投入巨资，这导致上游芯片供应商，甚至冷却电力的设备厂商业绩都出现高增长，为市场提供了收益丰厚的投资机会。

李骧：量化本质上是将前沿科技、技术应用于金融交易市场，与其他交易行为并无本质区别，可用于短周期、长周期、多资产、单资产等交易。自 2017 年 transformer 架构提出后，我国量化机构都受益于 AI 红利，逐步全面应用非线性模型。

我们最关注两块：一是算力。随着算力的提升，部分预测的准确性和耗时问题能得到解决。二是生成式人工智能，关注数据采集和生成分析。虽然我们离真正实现人工通用智能（AGI）还有很长的路要走，但这一次让我真正感觉到了机会。

孙林：这一轮 AI 的爆发式发展，让我相信人工通用智能真的可能实现。我认为，未来 AI 发展也会有两条线。一是新推出的 GPT-4 上如何再次产生质变。OpenAI 表示，目前已基本使用了人类历史上可用到的所有数据，即存量红利已完全用尽。如何进一步发展，是目前许多前沿 AI 研究机构和研究员最关注的问题。

二是探索如何从单模态突破到多模态。

以往常见的 AI 应用主要以单模态为主，但如今，AI 应用正逐渐从图像和文本领域拓展至语音、视频、音乐等多模态的协同发展。这些领域也更容易取得成果。

随着越来越多企业从单模态转向多模态发展，我们有望看到更多令人惊艳的 AI 应用落地。

聚焦两大投资方向

戴清：您如何看待 AI 生态中的投资机会？目前最看好的赛道有哪些？新技术在二级市场通常伴随着高波动性，您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。美国科技巨头主要集中于 AI 基础层，应用层包括软件等。最近公布的财报大多暴跌，因为利润增长并不显著。

坦率地说，互联网时代和移动互联网时代诞生了许多大型应用，如谷歌、腾讯、TikTok 和优步等。AI 的竞争必然是一场巨额投资的竞争，如果不投入一定程度的资金，很难取得突破。胜出的公司很大可能是那些能拿出雄厚资金的公司。

人类现在正处于一个类似蒸汽机发明时的时刻，迎来了一个新的拐点。我非常希望我们能够亲眼见证这一进程。

杨玲：在 AI 早期研发阶段，人们更关注它是否能像人一样思考。但现在看来，它在相当长的时间内无法完全替代人类。它可以大幅提高单一劳动力的效率，可能是十倍甚至百倍。在此背景下，特别是对于 A 股市场，AI 在行业垂直领域的应用将有较大的投资机会。

总体来看，主要有两大投资方向：一是上游设备，包括芯片和其他围绕 AI 的设备；二是行业垂直领域。在国内，尤其是制造业升级的背景下，AI 与垂直领域的结合将成为国内 AI 发展的的主流方向。娱乐化方向也是一个不错的选择。上游的机会目前看来较为确定，新的 AI 路径也值得关注，但需要警惕风险。

主观与量化投资的不断融合

戴清：您如何看待主观投资和量化投资的融合？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，量化方法论可以为人工判断提供更精准可靠的数据支撑；主观方法论可以为量化风控提供参考。总体而言，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，帮助彼此，甚至融合产生不同的流派，为投资者提供更多元化的选择。

李骧：所谓量化和主观并没有那么明显的界限。很多人错误地将量化等同于程序化，将程序化等同于高频。程序化可以覆盖各个频段；量化只是一种研究方式，因为它具有极高的效率，无论是在速度层面还是覆盖度层面。

即便是最量化的量化投资，其中仍然包含主观成分。例如，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择都是人为决定的，不同的选择最终会导致业绩表现的差异。

研究深度绝对是主观投资对量化投资的优势，同时越来越多的主观投资在交易执行层面运用了一些算法交易，这也是量化的范畴或程序化的范畴。随着技术的进步，量化与主观的融合度越来越高。