“未来最稀缺的，不是会答题的人，而是会提问题的人。”
6月11日，超量子基金创始人张晓泉在“中国银河（HK6881）证券.中国证券报私募行业星耀领航计划”年度活动上发表上述观点。
张晓泉从量化投资出发，探讨了人工智能（885728）时代知识生产方式、组织形态乃至人的价值正在发生的变化。在他看来，智能体的出现让AI对量化行业的影响发生了“急转弯”，但这种变化远不止于投资领域。
在AI时代，搜索成本趋近于零，专业壁垒不断降低，研究成本快速下降。当“做出来”越来越便宜，“知道做什么”反而变得更加珍贵。
“模型会过期，但提出问题的能力不会。”他表示。这或许不仅是对量化投资的重新理解，也是AI时代所有知识工作者需要面对的新命题。
量化不预测未来
而是为不确定性标价
在不少人眼中，量化投资神秘而复杂。但张晓泉给出了一个极为朴素的定义：量化，本质上不过是在做四件事：把世界变成数字，把判断变成规则，放弃确定性，用纪律对抗人性。
价格、财报、文本、行为，所有能够被记录的痕迹都可以转化为数据；直觉一旦被写成代码，就能够被验证、被复现，也能够被推翻；不追求每一次都正确，而是依靠概率和大数定律获取微弱优势；最后，用系统去克服恐惧和贪婪。
“量化从不预测未来，它只是帮助我们为不确定性标价。”张晓泉说。
他认为，量化研究的逻辑其实只有三步——信号、组合和执行。信号决定上限，执行决定下限，而组合决定能够走多远。
过去几十年，量化行业逐渐形成一条成熟的工业流水线：数据清洗、因子构建、历史回测、风险控制、交易执行。因为流程成熟，每一个环节的人越来越像流水线上的零件。而这，成为AI最先撬动的地方。
张晓泉认为，AI几乎正在重构量化研究的每一个环节。“未来几个月内，很多步骤会被重新组织起来。”在他看来，真正的量化从来不是预测未来，而是在充满噪声和不确定性的环境里，从稻草堆中寻找那根针。
沉在水下的科学与艺术
才是量化底座
相比于市场表面的涨跌，张晓泉更关注另一件事：当AI越来越强大，量化行业真正的竞争力到底在哪里？
答案或许并不在露出水面的部分。
张晓泉用一座“投资金字塔”来解释超量子基金的思考框架。最上层是金融业务，包括交易、风控和资管；第二层是工程技术，包括机器学习、模型、因子和策略；第三层是科学，即数学建模、统计工具和因果关系；最底层是艺术，包括对不确定性的理解、对价值的思考以及对人性的洞察。
在他看来，上面两层定义的是“这是不是一家量化私募”，而下面两层决定“这是一家什么样的量化私募”。
“露出水面的是金融与工程，沉在水下的科学与艺术，才是真正的底座。”他说。
过去几年，量化行业越来越“卷”，模型越来越复杂，但超额收益却越来越难获取。张晓泉认为，问题恰恰在于大家停留在工程层面。工程可以不断优化已有模型，而科学则意味着重新理解底层规律。
“比工程更难的，是艺术。”张晓泉表示，因为金融市场终究是人与人的博弈。价值是什么？不确定性是什么？人性又是什么？这些问题无法通过增加参数或者扩大算力得到答案。
比起技术本身，他更关注的概念是——“风险”和“不确定性”。风险意味着概率已知，可以建模、可以定价；而不确定性则意味着概率本身未知。政策变化、危机事件、范式转移，都属于后者。
更危险的是“分布漂移”。昨天有效的规律，今天可能已经失效；历史拟合得越完美，未来可能错得越彻底。“所有模型都假设未来像过去，而市场最喜欢做的，恰恰是打破这个假设。”在他看来，真正的Alpha（ALP）也许不是某一个答案，而是提出问题的能力。
“模型会过期，但提出问题的能力不会。”他说。
从计算者到策划者
AI改写量化底层逻辑
如果说量化投资只是一个缩影，那么AI带来的变化，正在扩展到所有知识工作领域。
张晓泉认为，很多人对AI的理解还停留在效率工具阶段。用AI写报告、写演讲稿、读材料，只是把旧流程变得更快。但最需要被重写的，是方法和组织。
随着智能体的出现，搜索成本趋近于零，迭代速度提高十倍甚至百倍，专业壁垒正在快速下降。“过去一个创意可能需要四个月才能验证，现在一个下午就足够。”张晓泉表示，当“做出来”几乎免费，“知道做什么”就成了最大的瓶颈。
张晓泉表示，研究者的角色正在发生根本性转变。过去的研究者更像“计算者”，他们搭建管道、调试参数、编写代码，以技能和执行能力创造价值。未来的研究者则更像“策划者”。人的价值不再来自掌握多少技能，而来自能够提出什么问题、作出什么判断，以及如何进行取舍。
旧的AI投资的研究流水线是数据、因子、回测、风控和交易；新的流水线则变成了问题、假设、探索、判断和筛选。过去企业依靠层级和流程组织起来，而未来组织可能更像网络——围绕问题临时聚合，由AI承担执行和协调，人则直接负责判断。
在张晓泉看来，未来知识工作者需要三种能力：第一是方向感，知道应该往哪里看；第二是品味，能够发现别人看不到的价值；第三是判断力，能够提出问题，并识别未来真正重要的方向。
“从计算者到策划者”，是他整场演讲中反复提及的一句话，这或许是AI对量化投资带来的最深刻的变化。
