人工智能的发展确实对人类分析师的角色产生了一定的影响，但并不意味着他们变得无关紧要。人工智能模型的出现改变了投资研究的方式，使得大量数据能够被快速分析和处理，为投资决策提供更准确和及时的信息。然而，人类分析师仍然发挥着重要的作用，特别是在解释和理解数据背后的意义、发现新的投资机会以及在复杂情况下作出灵活的决策等方面。 Byron Wien曾强调大胆、非共识的想法在投资研究中的重要性，而这正是人类分析师所擅长的领域。他们拥有独特的人类智慧和判断力，能够综合考虑各种因素并做出全面的分析和判断。因此，人类分析师依然不可或缺，他们与人工智能模型的结合将会是未来投资研究的重要发展方向。 总的来说，人工智能的发展并不意味着人类分析师变得无足轻重，相反，他们依然扮演着重要的角色，并将与人工智能共同推动投资研究向前发展。
现在，人工智能面临着达到这一标准的压力，并可能排挤几十年来主导该领域的分析师。多年来，分析师们一直在剖析财务报表，浏览头条新闻，所有这些都是为了帮助投资者做出更好的决策。
人工智能已经凭借简化、自动化、有时甚至优于传统方法的工具进入了这个领域。大型语言模型（LLM）在分析财务数据方面变得特别有效，可以在几分钟内完成分析师团队可能需要几天的工作。
例如，预测收益正好发挥了人工智能的优势。利润模式往往遵循逻辑趋势——好年份会带来更多好年份；糟糕的年份会带来更多的糟糕年份。人工智能在这些可预测的空间中蓬勃发展，表现优于人类分析师，他们有时会让噪音或偏见影响他们的判断。
LLMs重写投资分析剧本
芝加哥大学工作LLMs已经引起了人们的关注。研究人员使用人工智能来预测收益差异，发现这些模型超过了人类分析师的中值估计。秘密？LLM擅长理解收益报告背后的故事，这是传统算法从未做到的；
这些模型模仿了高级分析师的逻辑步骤，就像财务团队中纪律严明的初级人员一样。人工智能模型还避开了人类最大的陷阱之一：过度自信。分析师因调整预测以适应他们认为投资者想听的内容而臭名昭著。AI不玩这个游戏。
通过调整人工智能模型的“温度”设置（随机性的一个花哨术语），你可以用冷、硬的统计数据计算风险和回报区间。你甚至可以对它的预测进行置信度估计。相比之下，人类往往对自己的预测感到骄傲，对糟糕的预测加倍下注，而不是重新评估。
尽管取得了这些胜利，但人工智能远非完美。它不会找到下一个英伟达，也不会预见另一场全球金融危机。像这样的大市场冲击不会遵循模式，当意外发生时，人工智能会陷入困境。
它也不能在财报电话会议上拷问公司高管，也不能接受对关键问题的回避回答。市场混乱且不断变化，人工智能缺乏适应的直觉。这就是顶级分析师仍然闪耀的地方——他们知道什么时候该转向，深入挖掘，并寻求答案。
但人工智能的炒作可能会在很长一段时间内保持强劲。科技巨头们对此着迷。微软在人工智能及其所需的基础设施上押下了800亿美元的巨额赌注。在2025财年，这家科技巨头计划将其中一半以上的资金用于美国的数据中心，以训练和部署人工智能模型。
为什么要挥霍？人工智能需要疯狂的计算能力。像ChatGPT这样的训练模型意味着连接大规模数据中心集群中的数千个芯片。
广告收入可能推动下一次科技热潮
人工智能可能会遵循与过去技术革命相同的道路：由广告资金推动。还记得谷歌和脸书是如何崛起的吗？他们从品牌建设预算中获利，从每个人那里拿走美元——从Tide到当地的水管工。
即使是像Netflix和亚马逊这样订阅量大的公司，现在也在依赖广告。谷歌的母公司Alphabet就是这种模式能走多远的一个典型例子。自2004年首次公开募股以来，Alphabet的收入激增了160倍，2023年达到3000多亿美元。
人工智能有重塑行业的潜力，就像广播、电视和互联网之前所做的那样。在过去，报纸三分之二的收入来自广告。
广播和电视靠商业广告蓬勃发展，让观众免费观看。人工智能可能很快就会成为下一个大型广告平台，为突破性的发展提供资金。
人工智能可以吐出想法——有些很聪明，有些很荒谬。它可以运行无尽的场景，从历史中汲取即使是一大批研究人员也可能错过的见解。但它不能给你带来“天才的火花”。分析师带来了人工智能无法复制的东西：质疑、适应和实时看到大局的能力 ；
在一个非共识建议（机器不会想到的建议）往往是最有利可图的世界里，这种人情味仍然是无价的。真正的外卖？AI和分析师不是敌人。它们是彼此的工具。
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