AI时代投资的超额收益将主要从信息不对称转向承担结构性风险，因为AI虽能大幅削弱基于信息优势的收益来源，却无法消除流动性危机中的被迫平仓、长期价值投资的时间套牢以及合规监管限制等结构性风险；尽管散户在资金结构上具备无赎回压力的天然优势，但要真正将这一优势转化为收益，必须同时满足持有100%无杠杆闲钱、具备抵御生活突发事件的充足场外现金流、拥有击穿市场噪音的绝对认知锚以及战胜恐慌生理本能等苛刻条件，最终超额收益将不再奖励更聪明的大脑，而是奖励能承受极端风险的资产负债表。
我今天和AI讨论了“AI对投资的影响”这个问题，觉得有些启发。
我提出的问题是：AI未来不断发展，应该也更擅长去捕捉金融市场里的不合理定价，那么利用AI交易将可以获得超额收益。市场里有各种机会，总有一些是AI更擅长的，另外一些是不那么擅长的，作为一个人类投资者，我打不过AI，就应该瞄准那些AI不那么擅长的领域，以后才能更容易赚取超额收益，那么哪些领域会是AI不那么擅长的？
AI回答说，超额收益本质上有两个来源，一是信息不对称，二是承担他人不愿或无法承担的结构性风险，AI只能大幅降低前者，却无法消除后者，因此未来建立超额收益的重心，应该放在后者上。
这两个来源具体怎么理解呢？
信息不对称，就是掌握别人不知道的信息，比如知道某些内幕消息，还包括通过研究分析形成比别人更深入的认识。
过去很多人依赖基本面研究，争取比别人看得深，或者依赖于发掘因子、搭建量化模型，争取比别人算得准，赚的超额收益本质上都是信息不对称的钱，这类最容易被AI超越。
而承担他人不愿或无法承担的结构性风险，却是AI无能为力的，即使 AI 拥有上帝视角的分析力，只要它依然要在金融市场里交易，就必须遵守金融监管的约束，必须接受客户按合同申购赎回的现金流，必须接受机构风控指标和业绩考核。
这么说可能还是有点抽象，我举几个结构性风险的例子。
比如流动性风险。当危机爆发或出现黑天鹅事件时，风控系统会要求平仓止损，客户也会要求大笔赎回，此时市场上卖盘大大多于买盘，资产价格会出现大幅下跌，即便知道这是带血的黄金，受限于风控指标和赎回压力，AI也无法买入。
再比如漫长的时间套牢风险。一项资产极度低估，但反转不知道什么时候才发生，或许要等3年、5年也说不定，中途可能还会继续下跌很多。机构有年度考核，产品要年度排名，就算现在强调长期考核，但客户未必愿意持有一个浮亏的产品三五年，产品销售压力势必倒逼机构去做净值维护工作，这种可能漫长套牢的极低机会，AI也无法买入。
再比如合规监管风险。为了控制风险，各类机构能够使用的工具从制度上就有约束规定，比如某个企业债券评级下调了，制度就规定不能持有，再便宜也要卖出，比如股指期货，虽然有贴水，但很多机构都有严格的持仓限制，再划算也不能买。
这些都属于“他人不愿或无法承担的结构性风险”，如果我们能承担，就可以获得alpha的补偿。
AI最后回答我说，当有一天AI占据交易领域后，最终剩下的 Alpha，将不再奖励给更聪明的大脑，而是奖励给能抗住极端代价的资产负债表。
我又问，那这么说来，散户在这方面不是天然有优势吗？没有赎回压力，没有刚性考核，理论上钱也没有期限。
AI说没错，但散户在认知执行上存在巨大的短板，机构是因为风控平仓，散户是因为恐惧平仓，机构因为赎回挤兑，散户因为家庭支出被迫变现，未来有优势的不是散户，而是拥有散户资金结构的理性主体。
什么意思呢？
AI说，散户只有在同时满足“100%无杠杆闲钱”、“具备抵御生活突发事件的充足场外现金流”、“拥有击穿市场噪音的绝对认知锚”以及“战胜恐慌生理本能”这四个苛刻条件时，才能将资金结构的优势真正转化为超额收益。
2026年9月10日估值：
- 股债利差估值分位20.6%；
- A股PE分位81.2%，PB分位53.7%，估值处于偏高区间；
- A股到近15年的最低估值约需-38.8%，到近15年的中位估值约需-9.9%。💸