留言有礼｜在AI即搜即得的时代，研究还创造价值吗？

来源：市场资讯

（来源：中泰资管好朋友）

这篇文章的起点，是业内越来越普遍的焦虑：当AI可以在几分钟内完成全网信息检索、整理出一份调研报告、甚至模拟出几种估值情景时，研究人员的价值还剩下什么？

最近，不少同行都在讨论这个话题，一些公众号的相关推文也引发了广泛共鸣。一方面，我理解这种不安；但另一方面，我更想说的是，同样的时代浪潮带给不同个体的感受，或许截然不同。就像在汽车的电动化和智能化时代来临之际，不同车企的感受也是不一样的。如今，AI时代席卷而来，不同研究人员的感受也不尽相同。

简单归类，二级市场中买方研究员创造的价值，大致可分有三类：

第一类是信息价值，我知道你不知道的东西。了解和跟踪行业变化，对于竞争图景、产业链价值分配、行业惯例等等信息更加清楚……过去，很多买方研究员主要从事这部分工作，因为大部分基金经理精力有限，不少基础工作需要仰仗研究人员。

第二类是理解价值，基于同样的事实，我的理解和你不同，或者我看到了你没看到的关联。在研究群体中，能做到这一点的人员占比是偏低的。

第三类是我愿意承担市场不愿承担的波动，或者风险，并说服投资人员承担。其实能做到第三点，很大程度上便完成了从研究向投资的转变。价值投资者常说的长期视角，本质上就是主动承受短期不确定性，以换取更高的预期回报。

研究工作的价值，过去普遍集中在前两类，第三类通常是投资环节能创造的价值了。而AI的冲击，我认为主要作用于第一类。

刚入行的研究员，会把很大一部分精力花在信息收集上：整理行业数据、跟踪公司公告、汇总渠道调研反馈。这些工作当然有门槛，尤其是对跨行业的知识储备要求不低，但它本质上仍是一种“体力+记忆力”的复合劳动。

当下，AI正在让这类工作的价值被快速稀释。你可以让AI在几十秒内梳理出大宗化工产品以煤为原料和以石油为原料的工艺路线差异、副产物差异、成本差异、单耗情况等等，甚至某些专门的股票研究AI工具还可以将当下不同路线的盈利能力差异、产能利用率情况、未来几年的扩产节奏等内容一并整理出来。

如果这是你研究工作的主要内容，那你确实该焦虑。因为过去这些需要花费数周甚至数月才能完成的工作成果，正在变得不值钱。就像在半导体计算器普及之前，珠心算是令人敬佩的技艺；但在计算器面前，这种技艺的实用价值被归零了。当下，信息整理能力、或者说信息优势，正在经历类似的快速贬值。

但研究的核心从来就不只是知道“发生了什么，是什么”，而是理解“这意味着什么”。

举个例子。运用AI，你可以轻易地了解到2026年3月某高端白酒在江苏的动销情况：批价在多少，渠道库存压到几个月以内，1618宴席场次如何，39度低度酒动销增长了多少。

这些内容AI整理得又快又全，且几乎不需要什么成本。但真正的问题是：这组动销数据对某高端白酒品牌在江苏省的长期市占率意味着什么？对高端白酒的长期需求前景又意味着什么？如果我要证伪我的结论，我还需要知道什么？这些信息在对企业价值判断的模型中处于什么位置？影响有多大？哪些是噪音，哪些是可用的信息？

获得信息之后的过滤和提问，才是研究工作的分水岭，标志着从获取信息到理解信息的质变。也正因如此，AI对不同研究人员的冲击，差异极大。

我之前在聊到研究方法时有一个比喻，挺能反映我对这个问题的看法的——研究工作就像侦探断案。侦探的价值，不光在于收集了多少线索，而更多的取决于从线索中还原出了什么样的真相。如果你的能力建立在理解生意、理解信息之上，AI就是你的伙伴，提升你的效率；如果你的能力建立在信息的搜集和整理之上，那AI就是你的对手，早晚取代你的工作。

简言之，AI在研究工作的应用普及会使得广泛而高效的信息获取从“稀缺资源”变成“廉价商品”，但信息理解反而会变得更加弥足珍贵，这正是AI时代研究员能够创造的真正价值。

信息获取的门槛正在归零，但理解的壁垒依然高耸。就好像侦探的价值不在于口袋里有多少线索，而在于脑子里能拼出怎样的真相。AI给了你一个近乎无所不知的线人，但破案的那个人，始终还是你。

从这个意义上说，拥有更高效工具的AI时代，是那些真正懂得思考的研究者的好时代。作为年轻的研究者，别选择成为半导体计算器普及前的珠心算高手，而应该把精力投向AI做不到的事，扎根深度思考，努力成为信息的解读者而非搬运工。同样，作为有经验的研究者，也别抱着算盘敝帚自珍，不妨主动拥抱更好用的工具，更大程度地发挥认知优势，力争创造更大的价值。

留言有礼

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作者简介

田瑀，现任中泰证券资管权益公募投资部总经理兼研究部总经理。

复旦大学材料学学士，复旦大学物理学硕士。14年投研经验（其中11年投资管理经验）。曾任安信基金特定资产管理部投资经理、中泰证券资管权益投资部高级投资经理、基金业务部副总经理。坚持价值投资理念，善于寻找具有宽阔护城河的成长股，分享企业成长的价值。

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