1

五年之后，無人幸免

Ilya Sutskever，AI時代的人類天才之一，

前OpenAI首席科學家，曾發(fā)動宮變，將奧特曼干掉的那個男人。深度學習領(lǐng)域的奠基人之一。

他近期提出了一項極具前瞻性的觀點：

超級智能很可能在未來5到20年內(nèi)出現(xiàn)。

無獨有偶，Ilya Sutskever的導師—AI教父 Geoffrey Hinton，圖靈獎和諾貝爾獎雙料得主，也在近期發(fā)表了相似的警告。

他指出：

“5到20年內(nèi)，擁有自主目標的AI將可能超越人類的控制?！?/p>

他還警告道：

“數(shù)字智能正以十億倍于人類的速度學習?！?/strong>

從兩人的觀點來看，這意味著最快五年之內(nèi)，超級智能的觸角，將延伸到人類社會的每一個角落，無論是政府、股市、經(jīng)濟、醫(yī)療、教育，甚至文化與人際關(guān)系，每一領(lǐng)域都會深刻改變。

人類將面臨超級智能的挑戰(zhàn)，

迎來史無前例的“奇點”，無人幸免。

2

加速進化，還有人在嘲笑AI？

Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton 的警告，并非杞人憂天。過去幾年，AI 在多個領(lǐng)域確實實現(xiàn)了飛速突破——而金融，正是最值得觀察的試驗場。

為什么這樣說呢？

股市被視為典型的混沌系統(tǒng)：受情緒、政策、突發(fā)事件等多重因素影響，其復雜性堪比人類情感，曾被普遍認為是 AI 難以攻克的堡壘。

然而，就在 2025 年 11 月，一場備受關(guān)注的 AI 投資模擬賽落下帷幕：

AI圈最“上頭”的投資比賽 Alpha Arena，經(jīng)過 17 天的實盤級對抗，兩款中國團隊研發(fā)的大模型脫穎而出，成為兩個實正收益的參賽系統(tǒng)；而包括 GPT 系列在內(nèi)的多個主流美系大模型則虧損，其中GPT-5回撤超過 60%，排名墊底。

一時之間，震撼世界，當然也有質(zhì)疑聲。甚至有人笑稱：“這些 AI 還不如我手動操作?！?/strong>

但別忘了就在幾年前，讓AI在市場投資獲利還被認為是天方夜譚。如今，它們不僅參與博弈，還在波動中展現(xiàn)賺錢能力，這本身已是重大跨越。

更值得注意的是，這種進化能力還在挺進。就在過去一個月內(nèi)：

大模型訓練所用的峰值算力已突破 1000 PFLOPS（即 1 EFLOPS）；

智能引擎處理的實時交易數(shù)據(jù)量，從最初的數(shù)百億條躍升至近 千億條；

日均新增訓練數(shù)據(jù)更是從 300GB 激增至 超 2TB，涵蓋行情、新聞、財報、社交媒體情緒等多維信號。

算力翻倍，數(shù)據(jù)暴漲，算法迭代加速—AI 正在以肉眼可見的速度重塑自身。

一年之后，你或許還是原來的你，而 AI 已不再是原來的 AI。

三年之后，你是否還敢輕視它？

是否還敢站在它的對立面，做它的“對手盤”？

3

金融+AI，

突破人類的重要缺口

如果說AI要進入人類世界，金融無疑是重點突破口之一。在這個領(lǐng)域，AI已經(jīng)悄無聲息地深度介入，甚至開始主導戰(zhàn)局。

01

金融市場是最適合 AI 進化的“數(shù)據(jù)實驗場”

金融有兩個特征，幾乎是為 AI 量身定制的：

實時反饋 + 海量高維數(shù)據(jù)。

一方面，市場每天都在給出清晰的“對 / 錯”信號。這種即時的反饋，AI 可以在每天真實的成交與波動中做在線學習；對人類來說，一次完整的牛熊周期，可能要用幾年去總結(jié)經(jīng)驗教訓；而對 AI 來幾周就能完成一次完整的認知迭代。

另一方面，金融數(shù)據(jù)不僅多，而且復雜。因為僅全球股票市場，一天數(shù)據(jù)數(shù)百億條，AI 將這些碎片拼成一個高維世界,從中提煉出對未來走勢最有價值的信號。

02

投資本質(zhì)上是一場數(shù)學與概率的游戲

對普通投資者來說，股市像是憑感覺的游戲，靠的是經(jīng)驗、情緒和故事。但對 AI 來說，它和頂尖技術(shù)高手一樣，看到的不是故事，而是隨機游走與趨勢結(jié)構(gòu)，波動率與相關(guān)性矩陣，收益分布的尾部風險。它用算法拆解股市的每一條曲線，每一絲波動，并在幾毫秒內(nèi)給出最優(yōu)選擇。

03

AI 在風險識別上的優(yōu)勢：

提前看到“要出事的地方”

人類投資者往往是等價格跌得肉眼可見，才意識到風險在逼近；而 AI 可以全方位的捕捉到異常信號——同時監(jiān)測成千上萬只股票；發(fā)現(xiàn)原本穩(wěn)定的結(jié)構(gòu)開始悄悄失衡；識別成交量異動集中度過高等“隱形危險”。

04

AI 在高頻執(zhí)行上的速度優(yōu)勢：

把決策鏈壓縮到毫秒級

就算你和 AI 同時看到了同一個機會，人類的決策鏈條仍然要經(jīng)過——“看到 → 思考 → 做決定 → 點下單 → 等系統(tǒng)撮合”，而 AI 的流程可以將整個過程可以壓縮到毫秒甚至微秒級。

以上這些，構(gòu)成了 AI 在金融市場上的一整套優(yōu)勢組合。這些優(yōu)勢組合包括高維理解世界的能力、數(shù)學建模的能力、對風險的提前感知能力，以及高效的執(zhí)行能力。

這些能力，同時也在撼動一個“老難題”——投資的不可能三角：高收益與低風險以及高流動性的不可能三角。

• 想要高收益，就得接受高波動甚至階段性大虧；

• 想要穩(wěn)健低風險，就很難有驚艷的收益表現(xiàn)；

• 想要隨時進出，就難以為你量身打造復雜而長期的策略。

AI 的介入，那條曾被視作“不可能三角”的邊界線，正在被一點點往外推。

4

AI+數(shù)學的貝葉斯決策：

數(shù)學家賺了250億

為什么如此高難度的金融會被突破呢？根本的原因是什么？

因為金融的背后是數(shù)學，而AI的背后也是數(shù)學。所有看似復雜的決策與操作，最終都會歸結(jié)為數(shù)學公式。本質(zhì)上，所有的AI決策，都是貝葉斯決策的變種。

貝葉斯理論用概率來表示不確定性，它讓我們能夠基于現(xiàn)有的觀察和數(shù)據(jù)，計算未來的可能性。這就是AI的智能來源，它并不是憑空做出“決定”，而是基于大量歷史數(shù)據(jù)進行推理，不斷修正和優(yōu)化。

AI背后的核心算法，永遠是數(shù)學的力量。

無論是深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還是強化學習，它們的成功依賴的是復雜的數(shù)學模型，每一個步驟都離不開數(shù)學公式的支持。

為什么讀金融必讀數(shù)學，因為大部分頂尖的金融學者也是數(shù)學家。

以西蒙斯為例，最早將AI與數(shù)學結(jié)合，用來在金融市場中賺取巨額回報的先行者，年均回報率達到35%，偷偷賺了250億美金，遠超大多數(shù)傳統(tǒng)投資基金。

這樣的案例還有很多：

Ray Dalio

——橋水基金的數(shù)學革命。

他管理資產(chǎn)超過 1600億美元。將數(shù)學與金融完美結(jié)合，創(chuàng)造了基于數(shù)學的決策方式，使得橋水基金獲得了長達數(shù)十年的成功。

還有Chris King——BlueMountain Capital 的高頻交易先鋒，以及西蒙斯的競爭對手John Henr，也是運用數(shù)學和計算機算法，創(chuàng)造了自己的投資帝國。

這些人的后面，還站著高斯、納什、凱利、狄利克雷、費馬、貝葉斯等數(shù)學家，說實在的，你是贏不了的。

AI 與金融的融合，并不是未來時，而是進行時。
真正的問題變成了：在這個新賽場上，人類要如何與 AI 協(xié)作，而不是簡單地被它淘汰。

金融+AI，是一種必然的結(jié)合。

5

技術(shù)平權(quán)：

AI是人類的“第二大腦”

大部分人并不是數(shù)學家，也缺乏數(shù)學能力。
那些大的金融投資背后，有著無數(shù)數(shù)學家的支撐。
所以，為什么小散戶永遠都是虧錢。

過去，金融行業(yè)的頂尖人才——尤其是那些數(shù)學天才，

通過深厚的數(shù)學背景與算法設(shè)計，控制著最強大的投資武器。

而今，局面正在發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化。

這些高級武器，已經(jīng)不再是專屬于某些“數(shù)學精英”的專利，它們正在被拆解進各種 AI 工具之中，變成普通人也能觸及的“第二大腦”。通過AI技術(shù)平權(quán)，已經(jīng)普及到每一個愿意與AI結(jié)合的人手中。

現(xiàn)在，哪怕你不懂高等數(shù)學，也可以通過 金融信息終端、智能研報工具、帶 AI 助理的交易類 App 等等，讓 AI 幫你：

l 先把海量資訊“篩一遍、翻譯成人話”；

l 再幫你結(jié)構(gòu)化地看清一只股票、一條賽道；

l 最后把復雜的財報、電話會紀要壓縮成幾條關(guān)鍵結(jié)論。

現(xiàn)在，市面上涌現(xiàn)出一批專金融+ AI 工具——我個人也有非常多的體驗，有的專注于信息過濾，有的自動整理財報，有的甚至協(xié)助你做交易決策。這些工具做到了技術(shù)平權(quán)，讓每個投資者都能獲取“機構(gòu)級”工具。

例如，我最近發(fā)現(xiàn)一款上線不久的AI+交易應用“AI 漲樂”，能夠?qū)崟r將海量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，把過去只屬于大型機構(gòu)的分析能力，變成每個人都能使用的功能。

技術(shù)已不再是問題，真正的區(qū)別在于：

你是否愿意擁抱AI，

是否愿意讓 AI 成為你的第二大腦。

6

這個時代，

需要怎樣的金融AI助理

在這個時代找到一個 AI工具并不難，

但要找到一個能真正當“金融助理”，幫你在市場里做出精準決策，卻并不容易。

因為絕大部分券商，其實還在做上一代的事情：

交易層面給你一個下單通道，但更多還是“你自己看著辦”。資訊層面一股腦兒把內(nèi)容丟給你——往那一擺，愛看不看；服務(wù)層面配上一個偶爾給你打電話的經(jīng)理，喊你建倉/止損。

說白了，大部分券商給的是工具箱，靠你自己去擰螺絲。而真正的金融 AI 助理，是需要科技券商來做的——它能替你消化信息、結(jié)構(gòu)化思考、輔助決策；能根據(jù)你交易習慣幫你過濾掉 95% 噪音，把“影響你賬戶”的東西推到你面前；

它可以對一條賽道做出結(jié)構(gòu)化解析；它還能把復雜的財報壓縮成幾條人話版結(jié)論，讓你3分鐘知道重點；更關(guān)鍵的是，它可以給出有數(shù)據(jù)支撐你決策，而不是事后諸葛亮式的說早就提醒過風險。

這種由科技券商打造的這種金融 AI 助理，才是真正意義上的投資者“大腦外掛”。所以，如果你還在用傳統(tǒng)方式投資，最穩(wěn)妥的選擇就是盡早遠離這個市場。

因為你面對的早已不是“普通對手”。

你對面那群人，背后站著的，是一整套由算法、算力、模型協(xié)同運作的 AI 軍團，它們在毫秒級別為他們優(yōu)化策略、過濾噪音、計算風險。

現(xiàn)實的確殘酷，但必須說清楚——

別人四面八方站著的是 AI，而你，只剩一個感覺。

在這樣的新戰(zhàn)場上，規(guī)則已經(jīng)徹底變了。
你打算靠什么贏？

7

人類進化的方向是“半AI”

以上只是以金融為例，除了金融行業(yè)，哪個領(lǐng)域能夠拒絕 AI ？無論是科技、醫(yī)療、教育還是制造業(yè)，AI 無孔不入地改變世界格局。金融股市被視為混沌系統(tǒng)，復雜性堪比人類情感，連金融都突破了，還有什么行業(yè)抵擋得?。?/strong>

文章開頭提到的 Ilya Sutskever 曾預測：超級智能最快將在五年內(nèi)出現(xiàn)，并帶來顛覆性的社會變革。他同時也提出了一個悲劇性判斷——AI 時代或許只需要 5% 的人口，其余的人將淪為“無用階層”。

但幸好，他也給出了另一條可能的道路：

人類必須與 AI 融合，成為“半 AI”。

只有這樣，我們才能避免被完全邊緣化，才有可能與未來并肩前行。

那么，“人+AI”能帶來什么？

1、提升決策速度與準確性

2、跨越認知局限，增強創(chuàng)新能力

3、提高工作效率，釋放人類潛能

未來的競爭將不再是單純的“人類與機器”的對抗，而是“適應者與不適應者”的競爭。

對于大部分拒絕改變的人來說，不得不再次提醒：

五年之后，無人幸免。