但斌、杨玲、李骧、孙林同台对话!全力拥抱AI,聚焦两大方向

2024-06-15 14:22:27 来源: 券商中国 作者:许孝如

  随着技术的突破以及资金的大量涌入,从海外到国内,人工智能行业都热得发烫。AI已来,我们如何应对?在AI大变局下,有哪些新的趋势和投资机会?AI变革是否会给投资带来更多变化?

  近日,由证券时报社主办、长江证券协办的“2024中国金长江私募基金发展高峰论坛”在武汉举行。东方港湾董事长但斌、星石投资副董事长杨玲、蒙玺投资创始人李骧、量派投资创始人孙林四位私募大咖对上述话题进行了深入探讨,长江证券研究所策略团队负责人戴清担任圆桌论坛主持人。

  全力以赴拥抱AI

  戴清:AI的爆发式发展成为去年来一大火热话题,各位能否结合自身见闻,谈谈各自对AI的最新观察?

  但斌:东方港湾前年做了一个策略选择,我们认为人类可能进入了第四个时代,即人工智能时代。前三个时代分别是电子硬件时代、互联网时代和移动互联网时代。如果认为人工智能时代比前三个时代更具突破性的技术,此刻应该全力以赴地投资人工智能领域。

  年轻时,我们也买过腾讯这样的公司,懵懵懂懂赚了钱。20年后的现在,我们应该比年轻时更加坚定,更要全力以赴。东方港湾投资美股的产品基本上百分之百拥抱了这个时代。现在英伟达的仓位已经占到40%~50%,我一股没动,有钱继续买入。英伟达大概率未来会超过微软,成为全球最大的公司。时代的号角,刚刚开始。

  杨玲:每一次技术革命都能够引领一轮新的经济浪潮,第四次工业革命最有希望产生人工智能,所以市场关注度很高。不过,从另一个角度看,有数据显示,去年英伟达全年销售收入500亿美金,市值不断造就神话;纯AI公司的收入30亿美金左右。

  微软以及国内诸多公司,都在全力以赴地投入到AI的研究,有些持续做大模型。大模型的成本和门槛高,但目前看来并不是,大部分公司都在大模型方面投入巨大的精力,这导致上游芯片提供商,甚至是冷却电力的设备商业绩都出现高增长,给市场提供了收益颇丰的投资机会。

  李骧:量化本质就是用前沿的科技、技术,运用到金融交易市场,与其他的交易行为本质上没有任何区别,可以做短周期、长周期、多资产、单资产等。自从2017年transformer架构提出后,中国量化机构都享受了AI的红利,逐步全方位的运用非线性模型。

  我们最关注两块:一块是算力。随着算力的提升,能部分解决预测的准确性和耗时问题。另一块是生成式人工智能,关注数据的采集和生成分析。虽然我们离真正达成AGI还有很长一段路要走,但是这一次让我真正感觉到机会。

  孙林:这一轮AI的爆发式发展,让我觉得人工通用智能是真的可能实现的。我觉得,未来AI发展也会有两条线。一是如何在最近新推出的GPT-4o上再产生一次质变。OpenAI表示,目前已基本用了人类有史以来可以用到的数据,即所有的存量红利已被吃完。如何能更进一步,是目前很多前沿AI研究机构和研究员最为关注的。

  二是如何从单模态突围到多模态。即以前常见的AI应用都是一些单模态,但目前AI应用逐渐从图像文本发展到语音视频、音乐等多模态的多重奏,这些也会是未来比较容易出成果的领域。随着越来越多的公司从单模态转向多模态发力,我们可能会看到更多让人眼前一亮的AI应用落地。

  聚焦两大方向投资机会

  戴清:如何看待AI各生态的投资机会,现阶段最看好哪些赛道?另外,新技术在二级市场上往往伴随着高波动,请问如何看待相关公司的估值和股价波动问题?

  但斌:目前我们的投资主要集中在AI基础层。美国七大科技巨头都集中在AI基础层,应用层面包括软件等,不过刚刚公布的季报大多数暴跌,因为没有太高利润增长。坦率而言,互联网时代和移动互联网时代诞生了许多大型应用,比如谷歌、腾讯以及TikTok、优步等。

   AI的竞争一定是大量投资的竞争,不投资到一定程度很难有突破,胜出的大概率是能掏得起钱的公司。人类现在类似于蒸汽机发明的那一刻,又来到了一个新的拐点,我非常强烈希望我们能活着见证这一切。

  杨玲:最早在AI初期研发时,大家更聚焦于它能不能变得像人,但是现在看来至少在相当长时间里没有办法完全替代人,但是它能够把一个单体劳动力的效能扩大,十倍甚至百倍。在这样的背景下,尤其是A股,AI在行业垂直方面的应用未来有比较大的投资机会。

  整体来看,主要是两大方向:一是上游设备,包括芯片以及其他围绕AI的设备;二是行业垂直方向,未来在国内,尤其是制造业升级的背景下,AI和垂直领域的结合将是国内AI发展的主流方向,最好的方向还有娱乐化方向。上游的机会目前看来确定性比较强,新的AI路径也值得关注,但也需警惕风险。

  主观与量化投资不断融合

  戴清:如何看待主观和量化投资的融合?AI变革是否会给投资带来更多变化?

  孙林:量化和主观的融合可以从两个角度来看:一方面是量化方法论对主观的作用,例如用量化方法论可以为人工判断提供更精准可靠的数据支撑;另一方面就是主观的方法论对量化的作用,例如面对部分极端情况时,主观的判断可以为量化风控提供参考。总体来说,不管是量化还是主观的方法论,随着时间的推移,肯定会被互相借鉴,相互提供帮助,甚至融合产生不同的流派,给投资人提供更多元化的选择。

  李骧:所谓的量化和主观没有那么明显的界限,很多人误将量化等同于程序化,程序化等同于高频。首先程序化可以覆盖各个频段,其次量化只是一种研究方式,因为它极致的高效,不管是在所谓的速度层面,还是在覆盖度层面。

  即便最量化的量化,里面仍然有主观的成分。比如风控优化、约束条件、成分股占比、非线性的暴露以及模型参数的选取,都是人来决定的,不同的选择最终的业绩表现都会有差异。

  研究深度绝对是主观对量化的优势,同时越来越多的主观在交易执行层面运用一些算法交易,这也是量化的范畴,或者程序化的范畴。随着技术的进步,量化与主观的融合度越来越高。

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