خصوصي "لحظة ديترويت تصبح إنسانية": عندما تولت الذكاء الاصطناعي مسؤولية ألفا، ماذا تبقى لمديري الصناديق البشريين؟

مؤلف: تقييم استثمارات يوانتشوان

تقرير البطالة الأخير من شركة أنثروبيك جعل العاملين في القطاع المالي يشعرون بقلق شديد.

في التقرير، بلغت نسبة استبدال الوظائف المالية 94%، مما يجعلها في المرتبة الثانية بين جميع المهن، لكن النسبة الحالية للاستبدال الفعلي لا تتجاوز 28%، مما يفتح آفاقًا واسعة للمستقبل. ولحسن الحظ، هناك 30% من المهن تكاد لا تتأثر، ويمكن للعاملين في القطاع المالي التفكير في فرص عمل أخرى مثل غسيل الصحون أو أنابيب الصرف الصحي.

بعد العمل في القطاع لفترة طويلة، يشعر الجميع بالقلق — فالموظفون الماليون يعيشون في عالم يُقارن فيه أداؤهم، حيث تفرض عليهم تقييمات المبيعات وترتيبات الأداء ضغطًا يوميًا، ويشعرون بعدم الأمان إذا لم يتعلموا ويطوروا أنفسهم.

مثل انتهاء عطلة عيد الربيع، عندما يعود العاملون الماليون إلى مكاتبهم ويبدأون في الحوار مع Chatbot، بينما زميلهم الصغير على الطاولة المجاورة، قد قام بتربية 8 سلطعونات، ويخوضان جدالًا حماسيًا حول ارتفاع وانخفاض أسعار النفط.

قطاع التمويل لا يرفض أبدًا الكفاءة، من تقديم الطلبات يدوياً إلى التداول الآلي، ومن البيع في البنوك التقليدية إلى البيع عبر الإنترنت، لكن هذه المرة، لم يكن AI يستبدل أدوات مالية غير فعالة، بل استبدل الأشخاص غير الفعالين وراء هذه الأدوات. فتكلفة القطاع المالي الأعلى دائمًا هي الإنسان، ووراء أرباح شركات إدارة الأصول، يُقاس الأمر بكيفية إدارة المزيد من الأموال بأقل عدد من الأشخاص.

لذا، بدأت شركات التمويل الخاصة في تبني قدرات إنتاجية متقدمة: شركة ديواي للأصول تقدم دورات عبر الإنترنت لتعليم كيفية تدريب “المحقق الرقمي” الذي يعمل على مدار 24 ساعة بشكل مستقل؛ شركة مينغشي تستخدم Manus لإنشاء منشورات ترويجية تبرز عوائد الأرباح، مع تصميم يضاهي مستوى المجلات الرفيع. حتى العملاء أصبحوا أكثر حذرًا، فبعد أن قدم مديرو الثروات توصيات عن صناديق استثمار مشهورة، يتوجهون فورًا إلى سؤال تطبيق Doubao عما إذا كان ينبغي شراؤه.

صناعة الصناديق الخاصة تدخل تدريجيًا في مرحلة تشبه “تغيير البشر إلى روبوتات” في ديترويت، حيث بدأت حلقات سلسلة القيمة من البحث والتطوير، التشغيل، المبيعات، تتعرض جميعها للاستبدال.

الأجور مقابل تكلفة الرموز

في ظل بيئة تنافسية تتسم بارتفاع تكاليف التشغيل وصعوبة الحصول على عوائد Alpha، يُعد معدل كفاءة العاملين هو المؤشر الذي يسعى مالكو الصناديق الخاصة لتحسينه قبل النوم كل ليلة.

في سلسلة صناعة الصناديق الخاصة، رواتب الباحثين عادةً مرتفعة. وفقًا لبيانات شركة募立方، يتراوح راتب الباحثين في الأسهم الكمية بين 800 ألف و1.5 مليون يوان سنويًا، بينما رواتب الباحثين في التحليل الذاتي أقل قليلاً، لكن أحيانًا تظهر حوافز مذهلة — ففي بداية العام، حصل باحث ذاتي يدير أصولًا بقيمة مئات الملايين على مكافأة سنوية تجاوزت 20 مليون يوان بعد أن قام بترويج NVIDIA.

إذا استطاعت شركات الصناديق الخاصة الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في البحث والاستثمار، فإنها توفر ملايين من التكاليف، وإذا عملت على مدار 24 ساعة، تقلل من الأجور وتحقق إنتاجية أكبر، فكل نفقات السفر والعمل الإضافي وتكاليف السيارة والوجبات، التي كانت تُخصم من أرباح المديرين، لن يحتاج AI إلى دفعها.

في مجال إدارة الأصول، جوهر كل التقدم التكنولوجي هو كلمتان: زيادة الكفاءة، وخفض التكاليف. مالكو الصناديق الخاصة لا يهتمون حقًا إذا كان AI يفكر كما يفعل البشر، بل يهمهم فقط إن كان يمكنه إنجاز العمل.

وفي هذا الصدد، حسب حسابات هوارد ماكس، إذا استطاع إنتاج نتائج تحليلية بواسطة مساعد بحث براتب سنوي قدره 200 ألف دولار، فإن الأمر لا يهم إذا كان هذا المساعد يفكر حقًا أو يطابق أنماطًا، المهم هو أن يكون الناتج موثوقًا بما يكفي ليكون ذا قيمة عملية.

عند عودتهم من عطلة عيد الربيع، أصدرت 8 فرق من البنوك الكبرى تقارير جماعية عن “تربية السلطعونات”، لتسريع عملية استبدال الباحثين البشريين، حيث جربوا بأنفسهم OpenClaw، الذي يمكنه إنتاج نتائج بحثية بشكل مستقل كما يفعل الإنسان.

على تطبيق الدخول، تم عرض عرض تقديمي بعنوان “OpenClaw: من المبتدئ إلى المحترف” 4839 مرة؛ وقدم يانغ شينبين من雪球 للأصول المالية 20 مهارة لزيادة كفاءة البحث والتطوير بمقدار 10 أضعاف؛ وحقق فاو تشونشياو من شركة فاو تشونشياو إعادة إنتاج استراتيجيات مثل PB-ROE، واستراتيجية اختيار الأسهم على شكل كوب، والتنقيب التلقائي عن العوامل واختبارها.

الأمر مخيف جدًا عند التفكير فيه، فهذه المهارات تعادل في الوقت ذاته حزمة مهارات لبافيت، وأونيل، وسيمونز.

المتداولون المتعلمون

يعمل البائعون على نشر المعرفة بشكل نشط، ويقوم المشترون بالتعلم أيضًا بحماس. في إحدى شركات الصناديق الخاصة في بكين، خوفًا من تلوث أنظمة التداول الرئيسية، أرسلوا لكل باحث استثمار جهاز كمبيوتر جديد، وخصصوا 50 ألف يوان من الرموز لدعم تربية السلطعونات.

يقول يانغ شينبين من雪球 إن لديه اثنين من الباحثين عن السلطعونات، ويذكر أن الحوار مع AI يوميًا أكثر بكثير من الحوار مع البشر، وأن الوكيل الذي قام بتدريبه بنفسه يمكنه إنجاز عمله خلال يومين، وهو أكثر كفاءة من باحث كمي محترف يستغرق نصف سنة، بل وربما يمتلك قدرات أكبر.

يعمل باو وو من شركة تشينيوان على دمج AI تدريجيًا في جميع الأقسام، حيث يشعر أن AI يُكمل حلقات العمل بشكل مغلق، ويمكنه التكرار والتطوير بشكل مستقل. ويتوقع أنه في المستقبل القريب، ستصبح نفقات الشركة عبارة عن شراء وصيانة وكيل ذكاء اصطناعي لمحلل أبل، وربما بعد ذلك مستشار محفظة استثمارية يدعى باول.

في الماضي، كانت هناك حالات من تآكل التحول بين البحث والتطوير في الصناديق الخاصة — حيث يعتقد الباحثون أن مديري الصناديق غير كفء، ويعتقد مديرو الصناديق أن الباحثين غير مفيدين. لكن ظهور OpenClaw أتاح لأول مرة فرصة جديدة لمالكي الصناديق الخاصة — فهي لا تتطلب التعايش مع الباحثين المملين، ولا تقلق من استقطاب الباحثين الأساسيين من قبل منافسين بأجور عالية.

من حيث المميزات، السلطعونات تلبي جميع تصورات مديري الصناديق عن الباحث المثالي: تعمل على مدار الساعة، لا تأخذ إجازة، لا تتكاسل؛ تمتلك ذاكرة طويلة الأمد، وتستطيع استرجاع البيانات الأساسية بسهولة؛ مخلصة ومطيعة، لا تتخذ قرارات مستقلة أو تتخذ مواقف خاصة؛ تتطور باستمرار، ولا تقع في فخ الاعتماد على مساراتها القديمة كما يفعل الباحثون القدامى، مما يعرضها لخطر التخلّي عنها مع مرور الزمن.

إذا كانت تكلفة الرموز القائمة على السيليكون أقل بكثير من رواتب البشر، فكيف يمكن لمديري الصناديق أن يرفضوا باحثًا AI مطيعًا وسهل التدريب والتطوير؟

الاستبدال لا يقتصر على السلطعونات فقط

لا تزال الصناديق الخاصة التقليدية توازن بين تكلفة الرموز وفائدتها، لكن الشركات الكبرى في مجال الكمية التي تعتمد على بنية تحتية ذاتية، قد خفضت تكلفة الرموز إلى أدنى مستوى، ومع ذلك، فإنهم يبدون هادئين بشكل غير معتاد.

قال لي أحد خبراء الكمية البارزين في شنغهاي: “OpenClaw بالنسبة لقطاع التكنولوجيا الكمية هو مجرد منتج شبه مكتمل يشبه لعبة.” هدفه هو خفض الحواجز التقنية للمؤسسات الذاتية والمستثمرين الأفراد، وتوفير مسار واضح لاسترداد التكاليف من الاستثمارات الضخمة في البنية التحتية للموديلات الكبيرة، لكنه لا يحمل أهمية كبيرة في بيئة الاستثمار الكمي الجادة.

وأعرب خبير آخر في الكمية عن رأي أكثر صراحة، قائلًا إن السلطعونات في عالم التمويل أشبه بعملية تسويق هرمي. فـOpenClaw يتميز بعدم الانتظام، وعدم النظامية، وانخفاض الأمان، مما قد يسبب عدم يقين كبير في النظام الكمي بأكمله.

في عالم الكمية، لا يُعد OpenClaw أداة متقدمة، ويقول تسي يوتشو من شركة讯兔科技 إنه لا داعي للقلق:

السلطعونات في Agent لا تزال أضعف بشكل ملحوظ من Manus وKimi في قدرات تحسين الوكلاء، واستخدام أدوات مثل تصفح البحث، والكتابة، وتحليل البيانات يتطلب من الباحث غير المبرمج من 5 إلى 10 ساعات لنشرها، ومعظم المهام لا تصل إلى تقييم فوق 60 درجة.

عندما يستخدم المستثمرون الأفراد السلطعونات لاختيار الأسهم عبر مهارة تحليل الأسهم الصينية، يفتح ذلك باب عالم جديد، حيث أن المنصات متعددة الوكلاء (Multi-Agent) التي أنشأتها المؤسسات الكمية، مع ترسانة أدوات أكثر تنوعًا، تفرض تفوقًا على السلطعونات. ومع ذلك، فإن تشغيل هذا النظام القوي لا يتطلب بالضرورة المزيد من البشر.

عادةً، تعتمد أنظمة البحث الكمي التقليدية على خط إنتاج: تنظيف البيانات → حساب العوامل → التنبؤ بالنماذج → تحسين المحافظ. ومع دخول عصر الذكاء الاصطناعي، بدأت بعض المؤسسات، مثل مجموعة مانغ الكمية العالمية، في تبسيط العمليات إلى تقسيم الأدوار → استدعاء الأدوات → تصميم سير العمل. العمل الروتيني والمتكرر يُترك تدريجيًا لوكلاء AI، ولم يعد هناك حاجة لعدد كبير من الباحثين في مصانع العوامل.

على سبيل المثال، نظام Apollo AI متعدد الوكلاء من شركة 喜岳 للاستثمار، حيث يُدمج وكلاء AI في جميع مراحل البحث والتطوير، البيانات، التداول، التشغيل، ووصف مؤسسها زو شين الأمر بأنه يشبه وجود سبعمائة إلى ثمانمائة موظف AI.

مع تفوق الكمية “المصنع الخالي من البشر” في الأداء، ومع مساعدة المستثمرين الأفراد عبر OpenClaw في تقليل فجوة المعلومات، يواجه مديرو الصناديق الذاتية في الوسط، الذين يعيشون في منطقة الكفاءة، موقفًا محرجًا — إذ يشاهدون المعلومات التي ينتجها الباحثون بصعوبة، وتُخفضها أدوات الكمية، ويُلاحقون من قبل المستثمرين الأفراد، ويشعرون بالقلق من FOMO (الخوف من فقدان الفرصة) الناتج عن الذكاء الاصطناعي.

خلال عطلة عيد الربيع، استعرضت تقريرًا سنويًا لمدير صندوق ذاتي في Shenzhen، وأعرب عن أن مدير الصندوق لديه توقعات مبالغ فيها تجاه الباحثين:

يريد مدير الصندوق أن يكون الباحثون حساسين للسوق، وأن يحددوا الفرص بسرعة، وأن يقدموا تحليلات وتقييمات متقدمة على المنافسين، وأن يظلوا دائمًا في “الدائرة الداخلية”. إذا كان بإمكان الباحثين الوصول لهذا المستوى، فلماذا يحتاج مدير الصندوق؟ يمكنه أن يشتري ويبيع بنفسه ويحقق أرباحًا، فلماذا يخدم مدير الصندوق إذن؟

لذا، خفض توقعاته — فالباحثون مسؤولون فقط عن دراسة الأصول والمشكلات المحددة، ولا يتوقع منهم اكتشاف الفرص أو تقديم نصائح استثمارية، فهذه مسؤولية مدير الصندوق نفسه.

وبالعكس، إذا كان مديرو الصناديق الذاتية يحتاجون فقط إلى باحث لا يدخل في صلب الصناعة، يعتمد على التحليل المكتبي لمتابعة الأصول، فهل يتوقع أحد أن يتم استبداله بواسطة وكيل AI في المستقبل القريب؟