讯兔科技李罗丹：AI投研处于重要分水岭，将从研究提效走向策略迭代

近日，以“聚智汇力 育新向实”为主题的“2026私募基金高质量发展大会”在深圳福田区举行。在论坛上，讯兔科技创始人兼CEO李罗丹发布了以“迈向第三代资管：AI时代的投研进化论”为主题的演讲。李罗丹认为，随着信息和研究方法逐步平权，AI对投资的辅助将不再局限于研究端，而是向策略研究、组合分析和复盘等环节延伸，迈向系统化投资。

AI投研要实现真正跨越 需要解决三大核心问题

李罗丹将AI投研的发展类比自动驾驶的L1至L5分级。他介绍，过去几年，公司AI投研应用Alpha派完成了从会议助手等单点工具向一体化的PaiWork投研工作台的进化，每年都在新的技术台阶上提供解决方案，探索更深层的人机协同。

“不过，过去三年，所有AI都在个人生产层面，员工每个人都在用各种各样的AI工具，组织层面和机构层面并没有实现跨越式提升。”

他认为，当前AI投研要实现从L3向L4的真正跨越，需要解决三大核心问题——让研究数据与成果安全沉淀，让AI向场景靠近从而适应专业工作流，并逐步从被动响应走向主动辅助。“要让AI靠近人，不能让人靠近AI。”

李罗丹预测，第四代AI产品将是“自我迭代、自我循环”的系统，人的角色将从操作者转向监督者。明年一季度，或将有大量AI产品往这个方向转型。

这一趋势催生了两个有趣的现象。一是技能广场兴起。Alpha派今年6月上线技能广场平台，从中心化生产技能转变为开放UGC模式，买方用户、券商分析师可在平台上分享技能（Skills）。过去4个月，平台上已涌现出2000至3000个不同技能，从“信息平权”跨越到“方法论平权”。

二是AI应用公司越来越像高端制造业公司。表面上所有的UI等AI都非常容易复制，但真正难的是良率，即如何从60%至70%的准确度变成99.99%的工业级准确度。李罗丹透露，讯兔科技与6家券商研究所、上海交通大学及复旦大学联合推出了面向金融投研智能体的Benchmark投研评测体系（iRaB），其中所有评测集都来自于用户真实场景中的任务，并结合专家经验形成了一套科学的量化评分维度，来表征投研智能体的综合能力。未来，每个应用公司都需要构建类似的质量标准来支持领域智能的持续提升。

AI将不止于研究提效 策略迭代将成主流

基于讯兔科技近期对27家百亿私募的调研，李罗丹总结，目前，更多机构把AI当成投研提效工具，只有极少数机构真正把AI辅助能力纳入组合构建和交易执行。这并非AI能力的问题，而是心理障碍。

“未来主观能不能跨过心理障碍，真正让AI对接到公司的思维体系、策略体系和实盘交易里面，是下一个阶段的关键。”李罗丹表示。

李罗丹认为，当信息和方法论逐步平权，未来投资竞争的关键，将是如何让策略形成持续验证、复盘和迭代的闭环。随着主观与量化的边界越来越模糊，不同策略梯度的系统化投资将逐渐形成，基金经理也将升级成为兼具投资判断与系统设计能力的系统工程师。

“想清楚自己的策略很重要。”李罗丹指出，这首先关系到私募机构的生存竞争力，也决定了未来的规模天花板。基金经理需要更加科学地拆解策略、开展业绩归因，既要知道自己赚的是什么钱，也要具备Allocator（资金配置者）思维，理解资金端如何配置不同策略，以及自身在哪个赛道上建立优势。更清晰的业绩归因、策略定位和投资纪律，有助于降低资金端的理解门槛。这一变革也可能催生新的专业分工，对基金经理和CIO提出更高要求。

关于未来AI对市场格局的影响，李罗丹分析，当前量化策略基本聚焦7天以下短周期持仓，主观策略约90天，而在7天到90天之间的1至2个月区间是“混沌地带”，既是因子相关性衰减区域，又是主观策略难以覆盖的区域。

“我们认为这个区域未来会产生新的玩家，形成第三股市场力量。”李罗丹表示，海外市场上已经不再有明确的主观和量化之分，量化都在往低频方向演变，主观也在往量化方向演变，人机结合、策略可迭代的系统化投资将成为主流。