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从工具到AI队友：投资的下一个时代
投资工具功能强大，但很大程度上是被动响应式的。它们帮助投资者研究、分析并采取行动，却仍要由投资者来决定什么值得关注、何时关注。它们能智能地作出反应，却很少主动采取行动。 AI智能体可能会改变这种关系，使投资技术从投资者操作的工具，转变为更像与他们并肩工作的队友。 金融产品已经将相当多的工作自动化。投资组合可以再平衡，风险可以监控，交易也可以按预设规则执行。这些系统会采取行动，但通常局限于围绕特定事
首席信息官：投资者需将关注点从AI基础设施转向AI应用与变现
Resonate Wealth Partners的Alex Guiliano表示，企业需要证明其商业模式的经济可行性以及变现如何提升盈利。 他还指出，银行可以专注于这些业务的盈利能力，同时保留人工服务环节，因为人工服务通常能为客户群体带来巨大价值。
市场地图：89家风险投资支持的初创公司正在改变财务、审计、银行和合规
随着人工智能开始改变金融服务业--从投资银行到财富管理再到首席财务官的后台工具包--人工智能原生初创公司和传统企业都在争夺地位。 风险投资者正在支持使用人工智能帮助银行家更好地寻找交易、协助财务人员完成日常任务以及处理监管严格行业中的欺诈和合规问题的初创公司。 银行领域的Monzo和会计Digits等老牌公司都是在ChatGPT崭露头角前几年成立的，它们一直在将人工智能功能集成到他们的产品中，以更
巨头的AI账本（二）：阿里和腾讯谁能先看到AI回报？
同样重金投入AI，阿里希望把算力和模型卖出去，腾讯则更想用AI改造原有业务。两家公司花的是同一种钱，算的却不是同一本账。 【编者按】 两三年前，资本市场还在担心科技巨头错过AI。到了今天，数以千亿计的资金已经变成数据中心里的芯片、服务器和机房，这些钱花得值不值，又要多久才能赚回来？ 最新一季财报让这笔账变得越来越具体。资本开支快速增长，自由现金流开始承压，随后而来的还有折旧和投资回报问题。我们由此
恩格斯停顿会重演吗？人工智能时代的资本、劳动与分配（三）
传统机器即使大量积累，通常仍需要工人与之配合；AI算力增加，却可以直接扩大机器能够完成的任务范围。图：视觉中国 前文已经说明，艾伦故事中最乐观的一环，是资本积累最终提高了劳动的边际产品：机器越来越多，并没有使工人变得多余，反而使与机器配合的劳动更加有价值，工资因此最终追上生产率。人工智能时代是否仍然存在这一机制，没有先验答案，关键取决于AI资本与劳动究竟是互补还是替代。 按照阿西莫格鲁（Dar
美国资管巨头加速拥抱AI，中国应如何借鉴
过去两年，人工智能对金融行业的改造已经从要不要用的讨论，进入到“如何系统性地用、用在哪些环节”的执行阶段。对于资产管理这一以信息处理、判断力和信任为核心竞争力的行业而言，从投研分析、组合构建，到客户服务、合规风控，几乎每一个业务环节都出现了AI介入的可能性。美国作为全球资管行业规模最大、技术基础设施最成熟的市场，其头部机构近期在AI战略上的密集动作，为观察这一轮转型提供了一个具有代表性的样本。本文
顶尖风投a16z：顶尖人才涌向AI基建，基础设施设计将“推倒重来”
需求以千倍速扩张，而芯片、内存、电力、数据中心的供给最快也要三到五年才能跟上——顶尖风投a16z认为，在需求呈现指数级增长、核心组件订单已排至数年后的背景下，传统的计算堆栈已被推至物理极限，一场围绕AI时代的基础设施重构正在全面开启。 近日，硅谷顶级风险投资机构a16z（Andreessen Horowitz）正式宣布推出"机器时代基金"（Machine Age Fund），专注投资AI基础设施领
AI代理正在获得钱包：机器经济背后的Web3基础设施
经过多年的承诺，机器经济终于初具规模。AI代理正在获得钱包，现在能够代表所有者做出决策。对于投资者来说，这是一个潜在令人兴奋的机会。该领域的早期参与者将能够在机会出现时加以利用。最大的新闻[…]
Breakingviews - 评论：软件的人工智能交易从恐惧转向机遇
2025年，投资者奖励了那些防御机器人程序员的网络安全公司，并惩罚了像Salesforce这样受到威胁的公司（市值2150亿美元）。然而，这些昔日的输家正在证明他们能让聊天机器人发挥作用。按照某种衡量标准，他们似乎已经克服了怀疑。
AI公司寻求筹集1亿美元，以减少银行家的繁琐工作
Model ML 是一家向投资银行和其他金融机构销售人工智能软件的初创公司。据知情人士透露，该公司正在洽谈以超过10亿美元的估值筹集逾1亿美元资金。 知情人士称，此轮融资尚未完成，细节可能发生变化。由于信息尚未公开，这些人士要求匿名。其中一位人士表示，融资规模可能视投资者兴趣增至1.5亿美元。Model ML 拒绝置评。 银行正越来越多地利用人工智能来检测欺诈、评估风险、实现交易和研究自动化以及管
AI基建泡沫的边界：不只是GDP的25%
据中心建设。历史上铁路、电气化和互联网三轮投资接近GDP的25%时，美国政府均在减债，为私人部门让出长期资本空间；今天，美国财政部与AI建设却在同时大规模融资，六家大型科技企业的合计自由现金流预计2026年转负，2027年缺口进一步扩大。仅凭GDP的四分之一判断这一轮周期的空间，恐怕还不够；市场流动性可能是这一轮周期中比过去更突出的约束因素。 《巴伦周刊》最近回顾美国250年的资本开支周期，铁路、
AI利润格局：模型公司每100美元收入，35-40美元流向云厂，为其带来10-20美元营业利润
AI模型公司每赚100美元，约35-40美元以推理计算费用的形式流向AWS、Azure、GCP三大云厂商。云厂商从这笔收入中赚取10-20美元营业利润，对应营业利润率约35%-45%。 这是巴克莱在8月28日发布的AI行业单位经济学研报中的核心发现。 与此同时，AI实验室的付费推理利润率已从2025年的十几个百分点飙升至2026年的50%-65%以上，调整后毛利率同比提升30-50个百分点。驱动力
GFF 2026 | 摩根大通高管：人工智能将数月金融研究压缩至几分钟
人工智能正在迅速改变金融服务，过去可能需要数月的研究过程如今有望在几分钟内完成，同时银行正在探索该技术在欺诈预防、财富管理和支付领域的新用途。
a16z 创立11亿美元‘机器时代’基金，以‘加速人工智能的物理建设’
这家以软件为重点而闻名的公司，将开始向人工智能背后的硬件投入更多资金。
领跑前沿领域，关键在于商业模式而非AI模型
里德的观点是达里奥·阿莫德伊和其他前沿人工智能实验室领导者可能非常关心人工智能的安全，但“步伐前沿”的呼吁也符合他们的经济利益。 随着Anthropic和OpenAI准备上市，并试图说服投资者，他们有一天可以大规模盈利，花费数十亿美元来发展最大和最有能力的模型可能不是最好的推销方式。 即使大型语言模型进展甚微，但它们已经做得足够多了，对这些公司和经济来说，它们将带来难以置信的利润。 现在，方程式是
高盛表示，AI代理面临的下一个重大问题是它们将如何赚钱
AI智能体已迅速成为硅谷最新的焦点。如今，更具挑战性的部分在于弄清楚它们将如何实现盈利。这种关注度的提升恰逢Meta近期推出了Muse，这款新一代AI软件旨在代表用户进行在线购物、预订旅行和完成各项任务，从而引发了新一轮的关注。高盛表示，该技术正在经历根本性变革。高盛研究部科技、媒体和电信行业业务负责人埃里克·谢里丹（Eric Sheridan）在周五发布于该行网站的一篇帖子中表示：“我认为我们正
李丰：全球流动性见顶后，这一轮AI周期往哪儿走
当地时间2026年9月16日，美国纽约，交易员在纽约证券交易所工作，交易所的屏幕上播放美联储宣布加息25个基点的消息。图：IC PHOTO 9月中旬，全球三大央行在同一周内完成了同向转身。 9月18日，日本央行宣布加息25个基点，利率升至31年来的最高水平，这是其年内第二次加息。前一天（美国时间9月16日），美联储3年多来的首次加息正式落地，利率区间上调至3.75%–4.00%；再往前一周的9
AI经济：价值创造与价值攫取的思考框架
谈及AI大模型，最直观的感受便是可以向模型提问，并快速获得答案。在人类历史上，依靠个体从基础教育到职场实践的持续学习、经验沉淀，以及人与人之间的交流互动。传统模式下的认知生产具有高度个体化特征，效率偏低，呈现规模不经济的特点。AI大模型在一定意义上实现了认知的规模化生产，构成一场颠覆性变革。 由此，从经济学视角出发，我们可以提出两个核心问题。第一，认知的规模化生产如何组织？其投入—产出具备怎样的经
【交易簿】字节296亿美元银团贷款：AI巨头为何集体转向债务融资
【财新数据专稿】2026年8月中旬，字节跳动约296亿美元（约合人民币近2000亿元）的离岸银团贷款接近收官。这笔境外借款是其迄今最大规模的境外借款，也是2026年亚洲第二大美元计价贷款——仅次于软银3月为OpenAI相关业务安排的400亿美元过桥贷款。 交易最初的目标规模约为200亿美元，6月至7月间启动银团销售。到8月19日承诺截止时，认购订单超过300亿美元，超额认购约1.5倍。面对汹涌的需
智谱AI资金消耗加剧，效仿阿里巴巴在香港掀起募资狂潮
智谱AI在上一禁售期刚过便迅速重返香港股票市场，凸显出该人工智能模型制造商高昂的资金消耗率，使其迫切希望利用任何融资机会。这家总部位于北京的公司于周五公布了50亿美元的股票及可转债发行计划，这是人工智能支出飙升迫使中国科技企业通过反复融资不断向投资者寻求新鲜资金的最新迹象。这正在形成一种模式，此前阿里巴巴集团控股有限公司在上个月意外进行了100亿美元的交易，创下了香港历史上规模最大的后续发行纪录。
人工智能时代的四种驱动力与大分化
使用AI，与拥有可被AI放大的知识、声誉、客户关系和数据，前者可以抬高所有人的下限，后者才决定谁能持续分享规模化所创造的收益。 人们寄望AI的发展能够普惠各层级的能力。事实上，AI一方面正在让普通能力趋同，另一方面正在拔高卓越能力的上限。能力的下限正在抬升，而能力的上限却正在消失。 四种驱动力正在加速这一转变。首先，AI造成的大压缩效应改变了培训基本胜任水平的成本。其次，一些任务的大分拆改变了不少
关掉“古法研究型”后，他用AI Agent做了一家“AI时代对冲基金”
“Houston，把Desmond周末跑出来的策略图调出来。” Brian Kelly对着电脑说了一句话，几张图表随即出现在屏幕上。 放在过去，量化研究员整理测试结果，分析师画图，再把材料送到基金经理面前。如今，周末加班的Desmond是Agent，负责上传下达的Houston也是。 Kelly是对冲基金Bracket22的创始人。公司里还有Steffi和Doocy，一个看技术信号，一个专门攻击投
250年历史复盘：AI资本开支泡沫离破裂还有多远
谈到资本开支泡沫，难点不在于音乐响起时跟着起舞，而在于知道何时该坐下。随着夏去秋来，投资者应该继续跟着AI的节奏起舞。 2026年只剩下四个月，我们理解大家想先离场的心情。标普500指数今年迄今上涨约12%，但比6月初的水平也只高出一点点。指数越久停滞不前，人们就越容易把注意力放在可能出问题的地方。而在所有隐忧中，没有什么比眼下各家公司在AI上投入的巨额资金更令人担心。 AI资本支出的规模已经十分
投资者对AI的狂热使可转换债券失去保障措施
追逐人工智能热潮的可转换债券投资者正在放弃他们通常会要求的一些保护，推动市场走向自疫情以来从未见过的风险承担水平。 一些新交易的票息已降至接近零，因为买家押注发行方股票的上涨将提供他们的回报。 这使得市场越来越偏向股票，削弱了在标的股票下跌时可以缓冲投资者的收入这一关键吸引力之一。可转换债券允许投资者以特定价格将债务转换为股票。 衡量市场股票化程度的一个指标处于2021年以来的最高水平，当时像Pe