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風(fēng)險(xiǎn)提示：本文所提到的觀點(diǎn)僅代表個(gè)人的意見(jiàn)，所涉及標(biāo)的不作推薦，據(jù)此買賣，風(fēng)險(xiǎn)自負(fù)。

作者：浩然斯坦

來(lái)源：雪球

這幾天看到SeeDance的效果 ， 心頭滿是震撼 。

從前想要拍出10秒如此質(zhì)量的影片 ， 編劇 、 導(dǎo)演 、 服道化 、 燈光 、 后期等等 ， 至少需要四五十萬(wàn)的投入 ， 耗力耗錢耗時(shí)間 ， 就連簡(jiǎn)單的特效鏡頭都要花費(fèi)數(shù)千元 ， 而如今 ， 借助SeeDance ， 9.9元就能完成類似的創(chuàng)作 ， 成本降幅之大 ， 顛覆了整個(gè)行業(yè) 。

這一波技術(shù)浪潮帶來(lái)的沖擊 ， 很可能是整個(gè)影視產(chǎn)業(yè)鏈的重構(gòu) 。 不只是站在鏡頭前的演員 ， 那些背后支撐一部影片誕生的導(dǎo)演 、 剪輯師 、 特效師 、 后期制作人員 ， 幾乎所有影視產(chǎn)業(yè)鏈上的從業(yè)者 ， 都將被卷入這場(chǎng)變革 ， 曾經(jīng)賴以生存的技能 ， 可能在AI的沖擊下逐漸失去競(jìng)爭(zhēng)力 。

有人說(shuō)這還不是技術(shù)奇點(diǎn) ， 但當(dāng)這樣的技術(shù)突破密集出現(xiàn) ， 并真切的影響了很多人的生計(jì) ， 真正的奇點(diǎn)還會(huì)遠(yuǎn)嗎 ？

太宏大的先不去講 ， 作為專注于做好投資的人 ， 能用好AI先把投資做的更好 ， 才是我們更應(yīng)該關(guān)心的事 。

投資研究只是AI應(yīng)用的很一小部分應(yīng)用范圍 ， 但我明顯感覺(jué)到 ， 目前AI做的投資分析越來(lái)越優(yōu)秀 。

嘗試了幾家不同的公司 ， 從不同的視角來(lái)做分析 ， AI給出的結(jié)果還是很不錯(cuò)的 。

我這種自認(rèn)投資分析能力比較強(qiáng)的人 ， 面對(duì)越來(lái)越強(qiáng)的AI ， 一方面感覺(jué)如虎添翼 ， 分析的廣度大幅提升 ， 分析的難度大幅下降 ， 同時(shí)也有些受挫 ， 感覺(jué)在強(qiáng)大的AI面前 ， 有些表達(dá)不過(guò)是無(wú)病呻吟 ， 有些自以為深刻的認(rèn)知不過(guò)是流于表面 。

理性的人其實(shí)沒(méi)有啥打倒AI的選項(xiàng) ， 值得去思考的 ， 只有一個(gè)問(wèn)題 ： 投資者應(yīng)該如何用好AI ？

如今 ， 大廠的程序員個(gè)個(gè)都是 “ 超級(jí)指揮者 ” ， 通過(guò)指揮多個(gè)AI Agent ， 分工協(xié)作 、 交叉驗(yàn)證 ， 高效完成整個(gè)工作任務(wù) 。

未來(lái)想要做好投資 ， 大概率也會(huì)和碼農(nóng)用AI Agent寫代碼的邏輯差不多 ， 我們不再需要事無(wú)巨細(xì)地包攬所有分析工作 ， 不必再花費(fèi)大量時(shí)間做重復(fù)性 、 機(jī)械性的勞動(dòng) ， 而是要學(xué)會(huì) “ 指揮 ” AI ， 讓它成為我們的得力助手 ， 幫我們完成數(shù)據(jù)梳理 、 行業(yè)初篩 、 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等基礎(chǔ)工作 ， 而我們則聚焦于更核心的決策環(huán)節(jié) —— 搭建投資框架 、 判斷行業(yè)趨勢(shì) 、 把控倉(cāng)位風(fēng)險(xiǎn) 。

其實(shí)從通用邏輯來(lái)看 ， 無(wú)論在哪個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用AI Agent ， 核心關(guān)鍵都不在于AI本身的強(qiáng)弱 ， 而在于使用者的 “ 架構(gòu)能力 ” —— 也就是搭建任務(wù)框架 、 合理分配任務(wù) 、 精準(zhǔn)描述需求 、 做好任務(wù)交叉驗(yàn)證 、 在交付成果后及時(shí)修正問(wèn)題 ， 以及最終把控任務(wù)交付質(zhì)量的綜合能力 。

而能向AI提出精準(zhǔn)的問(wèn)題 ， 能對(duì)它生成的成果做出合理的驗(yàn)證和判斷 ， 核心還是在于使用者自身的眼界 、 認(rèn)知和專業(yè)能力 。 如果自身的基礎(chǔ)能力不足 、 認(rèn)知邊界有限 ， 即便AI給出了優(yōu)質(zhì)的成果 ， 也無(wú)法做出有效的評(píng)價(jià) ， 更談不上合理利用 ， 甚至可能被AI的 “ 幻覺(jué) ” 誤導(dǎo) ， 做出錯(cuò)誤的決策 。

所以在我看來(lái) ， 未來(lái)投資者的能力提升 ， 核心依然離不開兩個(gè)基礎(chǔ) —— 廣泛的閱讀和深刻的獨(dú)立思考 。 脫離了這兩點(diǎn) ， 再好的AI工具也只是 “ 空中樓閣 ” 。

在AI的具體應(yīng)用上 ， 我們應(yīng)該把時(shí)間投入到哪些能力的提升上 ？ 我想 ， 無(wú)非是這四點(diǎn) ：

第一 ， 學(xué)會(huì)提出好問(wèn)題 —— 精準(zhǔn)傳遞需求 ， 讓AI真正理解你想要的是什么 ， 避免模糊指令帶來(lái)的無(wú)效輸出 ；

第二 ， 學(xué)會(huì)細(xì)化需求 —— 把模糊的想法 、 零散的思路 ， 轉(zhuǎn)化為AI可執(zhí)行 、 可落地的具體指令 ， 這是發(fā)揮AI價(jià)值的基礎(chǔ) ；

第三 ， 學(xué)會(huì)評(píng)估輸出 —— 擁有判斷AI成果對(duì)錯(cuò) 、 識(shí)別其 “ 幻覺(jué) ” 的能力 ， 不盲目盲從 ， 守住自己的決策主線 ；

第四 ， 學(xué)會(huì)管理協(xié)作 —— 讓多個(gè)AI Agent分工協(xié)作 、 優(yōu)勢(shì)互補(bǔ) ， 形成合力 ， 高效完成復(fù)雜的投資分析任務(wù) 。

在此之上 ， 更要修煉五種深層的能力 ：

一是建立符合自身認(rèn)知 、 可落地 、 可迭代的投資體系 ；

二是對(duì)某一類具有特定特征的企業(yè) ， 形成超越市場(chǎng)的深度理解 ， 看透企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力與長(zhǎng)期價(jià)值 ；

三是通過(guò)科學(xué)的倉(cāng)位配置 ， 搭建起有韌性的投資組合 ， 有抵御黑天鵝風(fēng)險(xiǎn)的能力 ；

四是擁有理性面對(duì)市場(chǎng)波動(dòng) 、 堅(jiān)守自身判斷的定力 ， 不被短期漲跌打亂節(jié)奏 。

五是學(xué)會(huì)尋找自我 ， 當(dāng)AI接管了所有機(jī)械性 、 費(fèi)神的工作 ， 我們剩下的 ， 究竟是什么 ？ 我們真正的興趣 、 人生的意義 ， 又在哪里 ？ 這個(gè)問(wèn)題 ， 無(wú)關(guān)投資 ， 卻關(guān)乎AI時(shí)代的人生意義 ， 值得我們認(rèn)真思考 、 用心回答 。

這五點(diǎn) ， 是AI目前難以替代的 。

凱文 ? 凱利說(shuō) ： “ AI或許會(huì)讓我們過(guò)去習(xí)慣的90%的技能 ， 逐漸失去價(jià)值 、 變得無(wú)關(guān)緊要 ， 但它同時(shí)也會(huì)讓我們剩下的10%的核心能力 ， 發(fā)揮出10倍 、 甚至百倍的價(jià)值 。 ”

我們要做的 ， 就是找到自己那10%的核心 —— 于投資者而言 ， 是獨(dú)立思考 、 價(jià)值判斷 、 體系搭建的能力 ； 于每個(gè)人而言 ， 是認(rèn)知 、 眼界與初心 ， 深耕細(xì)作 ， 借力AI ， 活成更有價(jià)值的自己 。

雪球三分法是雪球基于“長(zhǎng)期投資+資產(chǎn)配置”推出的基金配置理念，通過(guò)資產(chǎn)分散、市場(chǎng)分散、時(shí)機(jī)分散這三大分散進(jìn)行基金長(zhǎng)期投資，從而實(shí)現(xiàn)投資收益來(lái)源多元化和風(fēng)險(xiǎn)分散化。點(diǎn)擊下方圖片立即領(lǐng)取課程