研究不创造价值

文/投资聚义厅

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一个研究员花三周写了一篇八十页的深度报告，发给基金经理。基金经理花了九十秒翻到结论页，回了四个字：

看看再说。

然后这份报告就安静地躺在微信收藏夹里，和三百个同行的八十页报告作伴，等待一个永远不会到来的翻阅。

三个月后那只股票涨了60%，基金经理在最后那只涨停板的第二天买了，买的理由是昨天他参加一个饭局上听来的三句话。

这个场景每天在这个行业重复几千次。研究员觉得自己被忽视了，基金经理觉得自己被淹没了。

你觉得这是沟通问题，是基金经理太忙，是报告写得还不够好。

不是的。这个困境的根源，比你以为的要深得多。

今天宝哥从一个私募老板的视角告诉你我对这件事情是什么感受，根子在哪里，以及解法在哪里。

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先说一个我观察到的特征。

大多数研究员的工作状态，是整理了一些要素后，回答“如果某事件发生，这股票就会怎样”这样的问题，即如果A发生则会出现C，如果B发生则会出现D。

当A和B之间的概率不是一眼一边倒时，哪个会发生？大多数研究员止步于此，无法或者不愿意给出他自己置信度较高的判断性结论，而是把这个判断工作交给基金经理，如果基金经理在A和B之间有明显倾向性，那么研究员大概率会倾向于迎合这个意图顺着往下说。

很多时候明明这些A/B分叉点上还有很多工作可做，但普通研究员在这个地方就不会再做单点突破了。

原因也很简单：性价比不够。

单点投入的代价往往是很明确的，要投入更多资源去啃一些细节问题，给明确建议的结论意味着责任，责任就意味着背锅。

而收益是模糊的，去预判基本面A or B很可能无法解决股价的涨跌问题，而更重要的是如果你覆盖的行业并不是市场主流热点，连股价涨跌本身都没有意义。

好比现在消费研究员还会去预判五粮液和国窖之间的浓香一哥之争吗？

常常碰到私募研究员吐槽，说他们老板总是外面听了一堆扑野票回来要自己看和跟踪，觉得很累。可你有没有想过，为什么老板在外面饭局上听来的东西他会觉得权重更高，而你写的80页报告却一直在收藏夹里？

因为他外面的饭局朋友都是在拿真金白银下注求财的，而你怕犯错怕丢工作，于是你的报告四平八稳滴水不漏，但没有行动的呼唤。

天生配得感不够而又敏感的你，感受到了老板的这种没说出口的倾向，于是你的下一阶段表现就成了应付式的点评和研究，老板派下来的活你动一动，遇上策略会和大调研照旧和小伙伴Social一下，其他时间则专心经营你自己炒股的小账户。

从私募研究员的视角，最具性价比的舒服状态就是老板这两年手顺，交易做得好（或者运气好），他们只需要进行热门股票的推荐跟踪点评（为这些股票找到理由太简单了），股票赚了钱也能分到丰厚奖金，研究员自己还可以大把时间炒自己的股票。

但从老板视角的感受，他就好像是一个船长在风浪中独自驾驶，甲板上坐了一群加油呐喊的研究员，碰到大浪要搬个东西到船头来你还得喊，不喊他们绝对不动。直到这个船长竞技状态不行了，船开始漏水了，这些人就一哄而散，跳去下一艘船，继续坐在甲板上自己炒股。

直到AI时代的到来，你觉得老板会怎么做？

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那么AI时代的解法是什么？

我看到很多说法，说是AI来了之后，研究员需要学会用AI工具提高效率，用AI做数据处理，用AI跑模型，用AI写初稿……掌握AI工具的研究员将比不掌握的研究员有10倍效率优势，所以研究员要赶紧学AI。

以上全是废话。

AI替代研究员，不是工具替代手工的问题，是物种替代。

恐龙不是因为跑得不够快而灭绝的，是环境变了，跑得快这件事本身不再有生存价值。AI消灭的不是低效率的研究，它消灭的是“案头研究”这个物种位。你学会用AI写报告，等于恐龙学会了跑得更快，你在一个正在消失的生态位上优化自己。

正确的问题不是怎么做得更好，而是“我是不是应该做完全不同的事”。

新入行的研究员，往往会对这个行业抱有一些错误的认知与幻想。其中最大的错误认知之一，就是认为“研究创造价值”。

你如果相信研究创造价值，就跟相信劳动创造剩余价值一样，建议去重修经济学。

你觉得研究创造价值，那我问你，你的报告发出去之后，基金经理翻到第几页？你知道他那天收了几份报告？你知道他的持仓里有多少只票在同时波动？你知道他上一次从头到尾读完一份报告是什么时候？
你对此一无所知，但你假设他会认真看。


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战场上有两种人，一种是坐在后方处理数据和信息的参谋，研究员的报告再精准，价值上限就是"参考"。因为基金经理的注意力和决策带宽有限，从情报到决策之间有不可消除的传输损耗。

另一种人是战地指挥官，他的价值不是分析得更好，而是愿意站在子弹能打到的位置上打一场战斗。

AI 来了，它是人类历史上最强的参谋官，能在几秒钟内整合所有已知数据，画出一张比任何人类都精确的战场地形图。如果你一直在做的是躲在后方的参谋工作，你的位置就是AI的位置。你辛辛苦苦练出来的if A then B的技能，AI天生就有，而且不喘气、不请假、不emo，还能一天复制一万份。

AI 做不了的事情，只剩下一件：

在信息不充分、结果不确定、后果要自负的情况下，拍桌子说我赌这个。

这就是一个基金经理每天早上打开电脑时要做的事。问题是，大部分研究员从没有被要求过做这样。他们被训练成了一台精密的信息处理机器，而现在来了一台比你快一万倍的信息处理机器。

你要跟它比处理速度吗？

或者重新思考一件事：你真正的价值，从来就不应该是处理信息？

市场不缺帮你列举“如果发生A就会导致B”的资料员，AI以后会更不缺。

市场缺的是敢看着你的眼睛拍着胸脯告诉你“A发生的概率就是TM的80%”，敢把自己压上去的人，AI以后仍然会缺。

以后研究员的价值，来自于你愿不愿意站到子弹能打到的位置上。

只有带着冒险精神愿意承担风险，去给出鲜明买卖建议的研究员，才能把研究上的信念穿透常规交流的摩擦，转化成基金经理的行动。

研究不创造价值，承担风险才创造价值。

5

买方研究员要应对AI时代的剧变，要尽快把自己从打工视角转化成生意视角。

你推一只股票必须要回答一个问题：如果让我拿自己的钱投，我投多少？

当你用自己的钱来衡量一个推荐，所有的模糊地带都会消失。你会发现，你过去推的十只股票里，可能只有两只是你真正愿意下注的。那两只，才是你的真实信念。

其余八只股票，满足的只是打工人的职业安全感：覆盖面够广、不会被问你为什么没看这个行业、不会因为漏了热点被扣分。

同理，作为老板，选研究员要看他自己是怎么炒股的。如果说一个研究员他炒自己的账户也是东买一点西买一点，每天忙着啃二两苍蝇腿，那他又怎么可能在一个充满摩擦的职场语境里，给你摁手买入的信心和力度呢？

只有那种自己炒股也是high conviction高度集中投资的人，才有可能在扣除沟通摩擦后，给到基金经理足够的贡献，而这种人在人群中的分布天然就是很低的。

大多数聪明的高材生炒股也就是跟风、看图、听消息这三件套，和散户没有本质区别，无非是听来的消息看起来更加高级一些。

这个事实带来的好消息是，在这个方向上并不会很卷。而坏消息是，你可能天生不是这样的人，如果你依然要选择走这条路，最好考虑清楚。

为什么宝哥今天非要捅破这层窗户纸？因为留给研究员的时间真的不多了，考虑到国产大模型追赶到今天opus4.6的用时，再打进去一些组织变革的摩擦时间，可能还有两年。

两年之后，AI能做的事，不会有人付钱请你做。你要么在这两年里变成一个敢下注的人，要么你就去做AI的审核员，前提是那时候还需要审核员。

这个行业从来不淘汰研究做得差的人。它淘汰的是不敢下注的人。