5年之后，無人幸免

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，曾發動宮變，將奧特曼干掉的那個男人。深度學習領域的奠基人之一。

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年內出現。

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，也在近期發表了相似的警告。

他指出：

“5到20年內，擁有自主目標的AI將可能超越人類的控制。”

他還警告道：

“數字智能正以十億倍于人類的速度學習。”

從兩人的觀點來看，這意味著最快五年之內，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、經濟、醫療、教育，甚至文化與人際關系，每一領域都會深刻改變。

人類將面臨超級智能的挑戰，

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 在多個領域確實實現了飛速突破——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：受情緒、政策、突發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，經過 17 天的實盤級對抗，兩款中國團隊研發的大模型脫穎而出，成為兩個實正收益的參賽系統；而包括 GPT 系列在內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，當然也有質疑聲。甚至有人笑稱：“這些 AI 還不如我手動操作。”

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：

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據量，從最初的數百億條躍升至近 千億條；

日均新增訓練數據更是從 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，數據暴漲，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。在這個領域，AI已經悄無聲息地深度介入，甚至開始主導戰局。

01

金融市場是最適合 AI 進化的“數據實驗場”

金融有兩個特征，幾乎是為 AI 量身定制的：

實時反饋 + 海量高維數據。

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經驗教訓；而對 AI 來幾周就能完成一次完整的認知迭代。

另一方面，金融數據不僅多，而且復雜。因為僅全球股票市場，一天數據數百億條，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

投資本質上是一場數學與概率的游戲

對普通投資者來說，股市像是憑感覺的游戲，靠的是經驗、情緒和故事。但對 AI 來說，它和頂尖技術高手一樣，看到的不是故事，而是隨機游走與趨勢結構，波動率與相關性矩陣，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，并在幾毫秒內給出最優選擇。

03

AI 在風險識別上的優勢：

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——同時監測成千上萬只股票；發現原本穩定的結構開始悄悄失衡；識別成交量異動集中度過高等“隱形危險”。

04

AI 在高頻執行上的速度優勢：

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過——“看到 → 思考 → 做決定 → 點下單 → 等系統撮合”，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，構成了 AI 在金融市場上的一整套優勢組合。這些優勢組合包括高維理解世界的能力、數學建模的能力、對風險的提前感知能力，以及高效的執行能力。

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；

• 想要穩健低風險，就很難有驚艷的收益表現；

• 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+數學的貝葉斯決策：

數學家賺了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學，而AI的背后也是數學。所有看似復雜的決策與操作，最終都會歸結為數學公式。本質上，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有的觀察和數據，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據進行推理，不斷修正和優化。

AI背后的核心算法，永遠是數學的力量。

無論是深度學習神經網絡，還是強化學習，它們的成功依賴的是復雜的數學模型，每一個步驟都離不開數學公式的支持。

為什么讀金融必讀數學，因為大部分頂尖的金融學者也是數學家。

以西蒙斯為例，最早將AI與數學結合，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，遠超大多數傳統投資基金。

這樣的案例還有很多：

Ray Dalio

——橋水基金的數學革命。

他管理資產超過 1600億美元。將數學與金融完美結合，創造了基于數學的決策方式，使得橋水基金獲得了長達數十年的成功。

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，也是運用數學和計算機算法，創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 協作，而不是簡單地被它淘汰。

金融+AI，是一種必然的結合。

5

技術平權：

AI是人類的“第二大腦”

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

過去，金融行業的頂尖人才——尤其是那些數學天才，

通過深厚的數學背景與算法設計，控制著最強大的投資武器。

而今，局面正在發生結構性變化。

這些高級武器，已經不再是專屬于某些“數學精英”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技術平權，已經普及到每一個愿意與AI結合的人手中。

現在，哪怕你不懂高等數學，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 再幫你結構化地看清一只股票、一條賽道；

l 最后把復雜的財報、電話會紀要壓縮成幾條關鍵結論。

現在，市面上涌現出一批專金融+ 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，有的甚至協助你做交易決策。這些工具做到了技術平權，讓每個投資者都能獲取“機構級”工具。

例如，我最近發現一款上線不久的AI+交易應用“AI 漲樂”，能夠實時將海量數據結構化，把過去只屬于大型機構的分析能力，變成每個人都能使用的功能。

技術已不再是問題，真正的區別在于：

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容丟給你——往那一擺，愛看不看；服務層面配上一個偶爾給你打電話的經理，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、結構化思考、輔助決策；能根據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構化解析；它還能把復雜的財報壓縮成幾條人話版結論，讓你3分鐘知道重點；更關鍵的是，它可以給出有數據支撐你決策，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，如果你還在用傳統方式投資，最穩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、模型協同運作的 AI 軍團，它們在毫秒級別為他們優化策略、過濾噪音、計算風險。

現實的確殘酷，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。

在這樣的新戰場上，規則已經徹底變了。
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，哪個領域能夠拒絕 AI ？無論是科技、醫療、教育還是制造業，AI 無孔不入地改變世界格局。金融股市被視為混沌系統，復雜性堪比人類情感，連金融都突破了，還有什么行業抵擋得住？

文章開頭提到的 Ilya Sutskever 曾預測：超級智能最快將在五年內出現，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。