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千亿美元资管大佬:AI 没有 「切身之痛」,它赢不了顶级投资者

来自 金桂财经
2026 年 2 月 28 日
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【文章来源:金十数据】

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人工智能或许在筛选数据方面能胜过大多数投资者,但传奇投资人、橡树资本联席创始人及联席董事长霍华德·马克斯 (Howard Marks) 认为,最优秀的投资者依然具备人工智能无法完全复制的关键能力,因此人类投资者仍有空间脱颖而出。

马克斯在周四发布的一份备忘录中写道:「伟大的投资者远不只是快速、冷静的数据处理器。」他是橡树资本管理公司的联席董事长,该公司目前管理资产规模达 2230 亿美元。

在他看来,如果广泛可得的信息已经无法带来优势,那么投资上的超额能力只能来自判断力和定性评估,包括 「洞察企业未来走向」。而从定义上说,真正擅长完成这些非量化任务的人并不多,「简单来说,具备卓越洞察力的人寥寥无几」。

正因如此,马克斯相信,未来仍将存在一部分能够胜过人工智能的人类投资者。他写道:「我相信,未来仍将有人类投资者能够优于人工智能,因为我不认为人工智能能在这些方面做到不可战胜。」

他指出,人工智能虽然可以基于历史模式生成假设,但它对新事物的推测是否能够 「持续优于所有人类」,仍然值得怀疑。由于投资过程在很大程度上依赖推测,而人工智能又并非完全可靠,「我认为它不太可能在投资上做到万无一失」。

此外,他还强调了一个至关重要的差异:人工智能并没有真正的切身利益。

「它感受不到集中持仓的压力,也体会不到资本损失的恐惧。」

相比之下,顶级投资者对风险有一种本能的感知,而这种对风险的直觉在其成功中起着关键作用。

马克斯还提到,优秀投资者需要具备应对真正全新情境的能力,以及在定性因素上作出主观判断、运用品味与洞察力的能力,这些都是人工智能难以完全复制的部分。

不过,对许多投资者而言,挑战正在加大。马克斯认为,许多主动管理者过去试图依靠及时、易得的数据来获取优势,而这种优势正在消失,投资领域的竞争压力不断上升。

在他看来,这种竞争加剧只是更广泛变革的一部分。早在去年 12 月,他就将人工智能对就业前景的影响形容为 「令人恐惧」,并直言自己 「极度担忧那些因人工智能而变得多余,或因为它而找不到工作的人将面临怎样的处境」。

【文章来源:金十数据】

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人工智能或许在筛选数据方面能胜过大多数投资者,但传奇投资人、橡树资本联席创始人及联席董事长霍华德·马克斯 (Howard Marks) 认为,最优秀的投资者依然具备人工智能无法完全复制的关键能力,因此人类投资者仍有空间脱颖而出。

马克斯在周四发布的一份备忘录中写道:「伟大的投资者远不只是快速、冷静的数据处理器。」他是橡树资本管理公司的联席董事长,该公司目前管理资产规模达 2230 亿美元。

在他看来,如果广泛可得的信息已经无法带来优势,那么投资上的超额能力只能来自判断力和定性评估,包括 「洞察企业未来走向」。而从定义上说,真正擅长完成这些非量化任务的人并不多,「简单来说,具备卓越洞察力的人寥寥无几」。

正因如此,马克斯相信,未来仍将存在一部分能够胜过人工智能的人类投资者。他写道:「我相信,未来仍将有人类投资者能够优于人工智能,因为我不认为人工智能能在这些方面做到不可战胜。」

他指出,人工智能虽然可以基于历史模式生成假设,但它对新事物的推测是否能够 「持续优于所有人类」,仍然值得怀疑。由于投资过程在很大程度上依赖推测,而人工智能又并非完全可靠,「我认为它不太可能在投资上做到万无一失」。

此外,他还强调了一个至关重要的差异:人工智能并没有真正的切身利益。

「它感受不到集中持仓的压力,也体会不到资本损失的恐惧。」

相比之下,顶级投资者对风险有一种本能的感知,而这种对风险的直觉在其成功中起着关键作用。

马克斯还提到,优秀投资者需要具备应对真正全新情境的能力,以及在定性因素上作出主观判断、运用品味与洞察力的能力,这些都是人工智能难以完全复制的部分。

不过,对许多投资者而言,挑战正在加大。马克斯认为,许多主动管理者过去试图依靠及时、易得的数据来获取优势,而这种优势正在消失,投资领域的竞争压力不断上升。

在他看来,这种竞争加剧只是更广泛变革的一部分。早在去年 12 月,他就将人工智能对就业前景的影响形容为 「令人恐惧」,并直言自己 「极度担忧那些因人工智能而变得多余,或因为它而找不到工作的人将面临怎样的处境」。

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在他看来,如果广泛可得的信息已经无法带来优势,那么投资上的超额能力只能来自判断力和定性评估,包括 「洞察企业未来走向」。而从定义上说,真正擅长完成这些非量化任务的人并不多,「简单来说,具备卓越洞察力的人寥寥无几」。

正因如此,马克斯相信,未来仍将存在一部分能够胜过人工智能的人类投资者。他写道:「我相信,未来仍将有人类投资者能够优于人工智能,因为我不认为人工智能能在这些方面做到不可战胜。」

他指出,人工智能虽然可以基于历史模式生成假设,但它对新事物的推测是否能够 「持续优于所有人类」,仍然值得怀疑。由于投资过程在很大程度上依赖推测,而人工智能又并非完全可靠,「我认为它不太可能在投资上做到万无一失」。

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