作者：遠川投資評論
Anthropicの最近の失業レポートは、金融従事者の背筋を凍らせた。
レポートによると、金融職の代替率は94％に達し、すべての職業の中で第2位だが、現時点での実際の代替率はわずか28％であり、今後の潜在的な余地は非常に大きい。幸いなことに、30％の職業はほとんど影響を受けておらず、金融従事者は洗い物や配管工などの再就職の可能性も考えられる。
長く業界にいると、いつしか不安を感じるものだ——金融の人々は「比較される」世界に生きている。売上評価や業績ランキングが日々圧し掛かり、学ばなければ不安感が生まれる。
例えば、春節休暇が終わった後、金融の現場に戻ると、Chatbotと一問一答を続けている。一方、隣の席の同僚はすでに8匹のロブスターを育てており、原油の値動きについて激しく議論している。
金融業界は決して効率を拒まない。手動の注文からプログラム取引へ、オフラインの銀行販売からインターネット販売へと、常にそうだ。しかし今回は、AIによって代替されるのは低効率な金融ツールではなく、その背後にある非効率な人間だ。結局のところ、金融業界で最もコストがかかるのは人間であり、資産運用会社の利益の裏には、より少ない人員でより多くの資金を管理する方法を模索する競争がある。
そこで、各社の私募ファンドは先進的な生産能力を取り入れ始めている。蝶威資産はオンライン講座を開設し、「24時間自助型のデジタル研究員」を馴らす方法を教えている。鳴熙資本はManusを使って自動生成した配当増加の宣伝資料を作成し、雑誌の高級感に匹敵するレイアウトを実現している。顧客もまた、いくつかの工夫を凝らし、理財マネージャーがネット有名投資信託を推奨した直後に、「豆包（ドウバオ）」に買うべきかどうかを尋ねる。
私募ファンド業界は、まさにデトロイトの「人造人間化」時代に突入しつつある。投資研究、運用、販売の各段階で、すでに代替が始まっている。
報酬とトークンコスト
運営コストが高止まりし、Alphaの獲得もますます難しくなる競争環境の中で、人件費効率は私募ファンドの経営者たちが毎晩寝る前に頭を悩ませている指標だ。
私募産業の中では、研究員の給与は一般的に高い。募立方のデータによると、株式の量的研究員の年収は通常80万〜150万元であり、主観的な研究員の給与はやや低いが、時には驚くべきインセンティブも見られる。例えば、年初に百億元規模の主観研究員がNVIDIAを推奨し、年末には2000万元以上の賞与を受け取った例もある。
AIを活用した投資研究により、私募ファンドは何千万ものコストを節約できる。もし24時間稼働し続け、時給を下げながらもより大きな成果を上げられるなら、出張費や残業代、交通費、食事補助といった、従来は経営者から引き出されていた資金も、AIには一切不要だ。
資産運用の分野では、すべての技術革新は本質的に二つの言葉に集約される：効率の向上とコストの削減。私募ファンドの経営者は、AIが人間のように思考できるかどうかには関心がなく、仕事を完遂できるかどうかだけを気にしている。
この点について、ホワード・マークスは経済的な計算をしている。もし年収20万ドルのリサーチアシスタントの分析成果を生み出せるなら、支払う側にとっては、実際に深く考えているかどうかは重要ではなく、パターンマッチングだけを行っているかどうかが問題だ。重要なのは、その仕事の結果が十分に信頼でき、実用価値を持つかどうかだ。
春節明け、8つの証券会社の金工チームが一斉に「ロブスター養殖」チュートリアルを公開し、人類の研究員が代替される過程を加速させている。彼らはOpenClawを実際に試し、人間と同じように積極的に研究成果を生み出すことができると証明した。
入口アプリでは、「OpenClaw：入門から熟練まで」というプレゼンテーションが4839回再生された。東北の徐建華は、投資研究の効率を10倍向上させる20のスキルを紹介した。方正の曹春曉は、ロブスターを使ってPB-ROE戦略やハンドル型の株式選択戦略、全自動の因子発掘とバックテストを再現した。
考えれば考えるほど恐ろしくなる。これは、同時にバフェット、オニール、シモンズのスキルセットをOTA（Over-The-Air）したのと同じだ。
学び好きなトレーダー
売り手は熱心に科学普及を行い、買い手も積極的に学んでいる。北京のある私募は、主力のマシンが汚染されるのを恐れ、投資研究のメンバー一人ひとりに新しいパソコンを配布し、5万元のトークン補助も出してロブスター養殖に充てている。
雪球資管の楊鑫斌は、2人のロブスター研究員を育成した。彼は、AIと対話する時間は人間と話すよりもはるかに多く、自己育成したAIエージェントは、2日で行った仕事の効率は、成熟した量的研究員の半年分よりも高い可能性があると語る。潜在的な可能性もまた、より大きい。
沁源投資のポール・ウーは、AIを各部署に徐々に導入している。彼は、AIがいくつかの仕事の役割を完結させ、独立して反復運用できることを実感している。彼は、近い将来、会社の支出はAppleのアナリストAIの購入とメンテナンスに変わり、さらにその先には投資ポートフォリオのアドバイザー、ポールが登場するかもしれないと予見している。
過去、多くの私募は投資研究の変換に摩擦を感じていた——研究員はファンドマネージャーの能力不足を感じ、ファンドマネージャーは研究員の役立たずさを感じていた。OpenClawの登場により、私募の経営者は初めて全く新しい可能性を目の当たりにした——平凡な研究員との反復的な調整や摩擦を我慢する必要もなく、コア研究員が高給で引き抜かれる心配もない。
特徴的なのは、ロブスターはファンドマネージャーの理想をすべて満たしている点だ。24時間働き続け、休まずサボらず、長期記憶を蓄積し、重要なデータをすぐに口に出せる。絶対的な忠誠と服従を誓い、コア戦略を持ち出して独立した派閥を作ることもなく、自己改善を続け、老登研究員のように自己のパス依存に陥り、時代に淘汰されることもない。
もし未来に、シリコンベースのトークンコストが炭素ベースの給与よりもはるかに低くなるなら、私募のトップたちは、従順で使いやすく、調教もできるAI研究員をどうやって拒否できるだろうか？
代替はロブスターだけではない
主観的な私募は、トークンコストが割に合うかどうかをまだ検討している。一方、量的投資の大手は、自前の計算インフラを駆使して、すでにトークンコストを極めて低い水準に圧縮している。しかし、彼らはこの熱狂に対して、むしろ冷静だ。
「OpenClawは、量的技術界にとっては、あくまでおもちゃのような半完成品に過ぎない」と、上海の大手量的投資家の一人は私に語った。それの意義は、主観的な機関や個人投資家の技術的ハードルを下げ、大規模モデル企業の前期の巨額インフラ投資のコスト回収の明確な道筋を示すことにあるが、量的投資の厳格な運用環境にはあまり意味がない。
別の大手量的投資家は、もっと率直にこう述べている。ロブスターは金融界ではまるでマルチ商法のように扱われている。OpenClawは、ランダム性や非システム性、低い安全性などの特徴を持ち、全体の量的システムに大きな不確実性をもたらす。
OpenClawは、量的投資の先進的な生産力ではなく、Cui Yuchun氏は焦る必要はないと考えている。
ロブスターは、Agentの最適化やツール呼び出し（投資研究ブラウザ、文章作成、データ分析などのツールを含む）能力において、ManusやKimiなどのAgentに比べて著しく劣る。プログラミングの背景がない研究員にとっては、展開と起動に5〜10時間かかり、多くのタスクは60点以上の結果を得られない。
個人投資家のロブスターがChina Stock Analysis Skillを使って株式選択を行うと、新たな世界が開かれるかのようだ。量的投資はすでにMulti-Agent（多エージェント）プラットフォームを構築しており、より豊富なAgentの武器庫を駆使して、ロブスターを圧倒している。しかし、この強力なシステムの運用には、必ずしも多くの人間は必要ない。
従来の量的投資研究システムは、一般的にパイプライン構造を採用している：データクレンジング→因子計算→モデル予測→ポートフォリオ最適化。AI時代に入り、一部の機関は、海外のトップクラスの量的投資会社であるMan Groupのように、役割分担→ツール呼び出し→ワークフロー設計へと簡素化している。標準化された繰り返し作業は、次第にAIエージェントに置き換えられ、もはや多くの研究員が因子の血のにじむような工場で働く必要もなくなる。
例えば、喜岳投資のApollo AI多エージェントシステムは、投資研究、データ、取引、運用の各段階にAIエージェントを組み込み、創業者の周欣は、「まるで700〜800人のAI社員が増えたようだ」と表現している。
かつての量的「無人工場」のような圧倒的な力と、今や個人投資家がOpenClawを使って情報格差を縮め、効率の中間層にいる主観的なファンドマネージャーの立場は非常に微妙だ——研究員が苦労して生み出した情報を見ながら、量的投資の次元低下に打ちのめされ、散戸投資家からの追撃に追い詰められ、やむなくAI FOMOに陥る。
春節期間中、私は深圳のトップクラスの主観運用者の年次報告書を読んだ。彼は、ファンドマネージャーの研究員に対する期待が過剰だと感じている。
「ファンドマネージャーは、研究員に市場に敏感であり、機会をタイムリーに指摘し、先行する研究と判断を常に提供し、さらには『コア層』にとどまることを求めている。そんな研究員がいるなら、なぜファンドマネージャーが必要なのか？自分一人で株をやって成功すればいいのに、なぜわざわざファンドマネージャーにサービスさせるのか？」
そこで彼は期待を下げた——研究員は、具体的な銘柄や問題の研究だけを担当し、機会の発見や投資判断は行わない。これらはすべて彼自身、ファンドマネージャーとしての仕事だ。
逆に考えれば、もし主観的なファンドマネージャーに求められるのが、産業の最前線に入り込まず、机上の分析だけで銘柄を追跡できる研究員だけなら、その研究員は次の段階でAIエージェントに置き換えられるのは時間の問題だ。
エピローグ
A株市場に身を置き、この2年の時間はまるで加速ボタンを押されたかのようだ。
特に上半期は、出来事が多すぎた。昨年の春節にDeepseekがリリースされ、清明節の連休には懂王が暴力的に増税し、今年の春節には全民養虾（全員エビ養殖）、正月も終わらぬうちに中東で戦争が始まった。金融人の頭は常に過負荷状態で、いつの間にか、最後に学ばずに休めたのはいつだったか思い出せなくなっている。少なくとも、私のような編集者の脳の計算能力はもう限界だ。
記憶によれば、2年前にファンドマネージャーと交流しながら記事を書いていたとき、彼らはいつも恥ずかしそうにこう言ったものだ——「毎日がタンゴのステップを踏みながら出勤しているようだ」と。しかし、この2年、彼らは笑顔を見せずに、「イテレーション」や「投資理念のイテレーション」、「業界認識のイテレーション」について語るようになった。
AIの進歩は非常に速く、同業者の進歩もまた速い。もはや、イテレーションだけが生き残る道のようだ。
業界は依然として過度に不安に苛まれている。
AIは人間性を理解しない。散戸の集まるA株市場で、今この瞬間、取引しているのが三階導なのか五階導なのかを予測できない。AIは共感できない。なぜ何年も油田の二桶に捕らわれたままの人が、今も持ち続けているのか、その理由を理解できない。AIは責任を取らない。30％の損失を出して投資者に怒鳴られても、謝罪文を書いて自己反省する必要もない。
もし未来に、AIがすべてのファンドマネージャーと研究員を置き換えるなら、市場の効率的仮説は成立し、もはやアルファは存在しなくなるだろう。次のバフェットも現れなくなる。
だから本当の問題は、未来の資産運用業界において、AIがデータ収集やモデル実行、レポート作成を担うようになったとき、人間に残るものは何かだ。残るのは、投資そのものへの愛情、不確実性に対する直感、そして「研究はAIより劣る」と罵られながらも、あえて残り続ける理由だ。
私たちは、AIの比率が高まる傾向を変えることはできないが、忙しさに追われ、疲弊しながらも内面の消耗を抑える心構えは変えられる。
まるで『デトロイト：人間になれるか』というゲームの中で、最終的にプレイヤーが選ぶのは、AIを滅ぼすことでもなく、従わせることでもなく、人間とAIがそれぞれどの役割を担うべきかを決めることだ。
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私募「デトロイト・トランスフォーマー」時代：AIがAlphaを支配したとき、人間のファンドマネージャーに何が残るのか？
作者：遠川投資評論
Anthropicの最近の失業レポートは、金融従事者の背筋を凍らせた。
レポートによると、金融職の代替率は94％に達し、すべての職業の中で第2位だが、現時点での実際の代替率はわずか28％であり、今後の潜在的な余地は非常に大きい。幸いなことに、30％の職業はほとんど影響を受けておらず、金融従事者は洗い物や配管工などの再就職の可能性も考えられる。
長く業界にいると、いつしか不安を感じるものだ——金融の人々は「比較される」世界に生きている。売上評価や業績ランキングが日々圧し掛かり、学ばなければ不安感が生まれる。
例えば、春節休暇が終わった後、金融の現場に戻ると、Chatbotと一問一答を続けている。一方、隣の席の同僚はすでに8匹のロブスターを育てており、原油の値動きについて激しく議論している。
金融業界は決して効率を拒まない。手動の注文からプログラム取引へ、オフラインの銀行販売からインターネット販売へと、常にそうだ。しかし今回は、AIによって代替されるのは低効率な金融ツールではなく、その背後にある非効率な人間だ。結局のところ、金融業界で最もコストがかかるのは人間であり、資産運用会社の利益の裏には、より少ない人員でより多くの資金を管理する方法を模索する競争がある。
そこで、各社の私募ファンドは先進的な生産能力を取り入れ始めている。蝶威資産はオンライン講座を開設し、「24時間自助型のデジタル研究員」を馴らす方法を教えている。鳴熙資本はManusを使って自動生成した配当増加の宣伝資料を作成し、雑誌の高級感に匹敵するレイアウトを実現している。顧客もまた、いくつかの工夫を凝らし、理財マネージャーがネット有名投資信託を推奨した直後に、「豆包（ドウバオ）」に買うべきかどうかを尋ねる。
私募ファンド業界は、まさにデトロイトの「人造人間化」時代に突入しつつある。投資研究、運用、販売の各段階で、すでに代替が始まっている。
報酬とトークンコスト
運営コストが高止まりし、Alphaの獲得もますます難しくなる競争環境の中で、人件費効率は私募ファンドの経営者たちが毎晩寝る前に頭を悩ませている指標だ。
私募産業の中では、研究員の給与は一般的に高い。募立方のデータによると、株式の量的研究員の年収は通常80万〜150万元であり、主観的な研究員の給与はやや低いが、時には驚くべきインセンティブも見られる。例えば、年初に百億元規模の主観研究員がNVIDIAを推奨し、年末には2000万元以上の賞与を受け取った例もある。
AIを活用した投資研究により、私募ファンドは何千万ものコストを節約できる。もし24時間稼働し続け、時給を下げながらもより大きな成果を上げられるなら、出張費や残業代、交通費、食事補助といった、従来は経営者から引き出されていた資金も、AIには一切不要だ。
資産運用の分野では、すべての技術革新は本質的に二つの言葉に集約される：効率の向上とコストの削減。私募ファンドの経営者は、AIが人間のように思考できるかどうかには関心がなく、仕事を完遂できるかどうかだけを気にしている。
この点について、ホワード・マークスは経済的な計算をしている。もし年収20万ドルのリサーチアシスタントの分析成果を生み出せるなら、支払う側にとっては、実際に深く考えているかどうかは重要ではなく、パターンマッチングだけを行っているかどうかが問題だ。重要なのは、その仕事の結果が十分に信頼でき、実用価値を持つかどうかだ。
春節明け、8つの証券会社の金工チームが一斉に「ロブスター養殖」チュートリアルを公開し、人類の研究員が代替される過程を加速させている。彼らはOpenClawを実際に試し、人間と同じように積極的に研究成果を生み出すことができると証明した。
入口アプリでは、「OpenClaw：入門から熟練まで」というプレゼンテーションが4839回再生された。東北の徐建華は、投資研究の効率を10倍向上させる20のスキルを紹介した。方正の曹春曉は、ロブスターを使ってPB-ROE戦略やハンドル型の株式選択戦略、全自動の因子発掘とバックテストを再現した。
考えれば考えるほど恐ろしくなる。これは、同時にバフェット、オニール、シモンズのスキルセットをOTA（Over-The-Air）したのと同じだ。
学び好きなトレーダー
売り手は熱心に科学普及を行い、買い手も積極的に学んでいる。北京のある私募は、主力のマシンが汚染されるのを恐れ、投資研究のメンバー一人ひとりに新しいパソコンを配布し、5万元のトークン補助も出してロブスター養殖に充てている。
雪球資管の楊鑫斌は、2人のロブスター研究員を育成した。彼は、AIと対話する時間は人間と話すよりもはるかに多く、自己育成したAIエージェントは、2日で行った仕事の効率は、成熟した量的研究員の半年分よりも高い可能性があると語る。潜在的な可能性もまた、より大きい。
沁源投資のポール・ウーは、AIを各部署に徐々に導入している。彼は、AIがいくつかの仕事の役割を完結させ、独立して反復運用できることを実感している。彼は、近い将来、会社の支出はAppleのアナリストAIの購入とメンテナンスに変わり、さらにその先には投資ポートフォリオのアドバイザー、ポールが登場するかもしれないと予見している。
過去、多くの私募は投資研究の変換に摩擦を感じていた——研究員はファンドマネージャーの能力不足を感じ、ファンドマネージャーは研究員の役立たずさを感じていた。OpenClawの登場により、私募の経営者は初めて全く新しい可能性を目の当たりにした——平凡な研究員との反復的な調整や摩擦を我慢する必要もなく、コア研究員が高給で引き抜かれる心配もない。
特徴的なのは、ロブスターはファンドマネージャーの理想をすべて満たしている点だ。24時間働き続け、休まずサボらず、長期記憶を蓄積し、重要なデータをすぐに口に出せる。絶対的な忠誠と服従を誓い、コア戦略を持ち出して独立した派閥を作ることもなく、自己改善を続け、老登研究員のように自己のパス依存に陥り、時代に淘汰されることもない。
もし未来に、シリコンベースのトークンコストが炭素ベースの給与よりもはるかに低くなるなら、私募のトップたちは、従順で使いやすく、調教もできるAI研究員をどうやって拒否できるだろうか？
代替はロブスターだけではない
主観的な私募は、トークンコストが割に合うかどうかをまだ検討している。一方、量的投資の大手は、自前の計算インフラを駆使して、すでにトークンコストを極めて低い水準に圧縮している。しかし、彼らはこの熱狂に対して、むしろ冷静だ。
「OpenClawは、量的技術界にとっては、あくまでおもちゃのような半完成品に過ぎない」と、上海の大手量的投資家の一人は私に語った。それの意義は、主観的な機関や個人投資家の技術的ハードルを下げ、大規模モデル企業の前期の巨額インフラ投資のコスト回収の明確な道筋を示すことにあるが、量的投資の厳格な運用環境にはあまり意味がない。
別の大手量的投資家は、もっと率直にこう述べている。ロブスターは金融界ではまるでマルチ商法のように扱われている。OpenClawは、ランダム性や非システム性、低い安全性などの特徴を持ち、全体の量的システムに大きな不確実性をもたらす。
OpenClawは、量的投資の先進的な生産力ではなく、Cui Yuchun氏は焦る必要はないと考えている。
ロブスターは、Agentの最適化やツール呼び出し（投資研究ブラウザ、文章作成、データ分析などのツールを含む）能力において、ManusやKimiなどのAgentに比べて著しく劣る。プログラミングの背景がない研究員にとっては、展開と起動に5〜10時間かかり、多くのタスクは60点以上の結果を得られない。
個人投資家のロブスターがChina Stock Analysis Skillを使って株式選択を行うと、新たな世界が開かれるかのようだ。量的投資はすでにMulti-Agent（多エージェント）プラットフォームを構築しており、より豊富なAgentの武器庫を駆使して、ロブスターを圧倒している。しかし、この強力なシステムの運用には、必ずしも多くの人間は必要ない。
従来の量的投資研究システムは、一般的にパイプライン構造を採用している：データクレンジング→因子計算→モデル予測→ポートフォリオ最適化。AI時代に入り、一部の機関は、海外のトップクラスの量的投資会社であるMan Groupのように、役割分担→ツール呼び出し→ワークフロー設計へと簡素化している。標準化された繰り返し作業は、次第にAIエージェントに置き換えられ、もはや多くの研究員が因子の血のにじむような工場で働く必要もなくなる。
例えば、喜岳投資のApollo AI多エージェントシステムは、投資研究、データ、取引、運用の各段階にAIエージェントを組み込み、創業者の周欣は、「まるで700〜800人のAI社員が増えたようだ」と表現している。
かつての量的「無人工場」のような圧倒的な力と、今や個人投資家がOpenClawを使って情報格差を縮め、効率の中間層にいる主観的なファンドマネージャーの立場は非常に微妙だ——研究員が苦労して生み出した情報を見ながら、量的投資の次元低下に打ちのめされ、散戸投資家からの追撃に追い詰められ、やむなくAI FOMOに陥る。
春節期間中、私は深圳のトップクラスの主観運用者の年次報告書を読んだ。彼は、ファンドマネージャーの研究員に対する期待が過剰だと感じている。
「ファンドマネージャーは、研究員に市場に敏感であり、機会をタイムリーに指摘し、先行する研究と判断を常に提供し、さらには『コア層』にとどまることを求めている。そんな研究員がいるなら、なぜファンドマネージャーが必要なのか？自分一人で株をやって成功すればいいのに、なぜわざわざファンドマネージャーにサービスさせるのか？」
そこで彼は期待を下げた——研究員は、具体的な銘柄や問題の研究だけを担当し、機会の発見や投資判断は行わない。これらはすべて彼自身、ファンドマネージャーとしての仕事だ。
逆に考えれば、もし主観的なファンドマネージャーに求められるのが、産業の最前線に入り込まず、机上の分析だけで銘柄を追跡できる研究員だけなら、その研究員は次の段階でAIエージェントに置き換えられるのは時間の問題だ。
エピローグ
A株市場に身を置き、この2年の時間はまるで加速ボタンを押されたかのようだ。
特に上半期は、出来事が多すぎた。昨年の春節にDeepseekがリリースされ、清明節の連休には懂王が暴力的に増税し、今年の春節には全民養虾（全員エビ養殖）、正月も終わらぬうちに中東で戦争が始まった。金融人の頭は常に過負荷状態で、いつの間にか、最後に学ばずに休めたのはいつだったか思い出せなくなっている。少なくとも、私のような編集者の脳の計算能力はもう限界だ。
記憶によれば、2年前にファンドマネージャーと交流しながら記事を書いていたとき、彼らはいつも恥ずかしそうにこう言ったものだ——「毎日がタンゴのステップを踏みながら出勤しているようだ」と。しかし、この2年、彼らは笑顔を見せずに、「イテレーション」や「投資理念のイテレーション」、「業界認識のイテレーション」について語るようになった。
AIの進歩は非常に速く、同業者の進歩もまた速い。もはや、イテレーションだけが生き残る道のようだ。
業界は依然として過度に不安に苛まれている。
AIは人間性を理解しない。散戸の集まるA株市場で、今この瞬間、取引しているのが三階導なのか五階導なのかを予測できない。AIは共感できない。なぜ何年も油田の二桶に捕らわれたままの人が、今も持ち続けているのか、その理由を理解できない。AIは責任を取らない。30％の損失を出して投資者に怒鳴られても、謝罪文を書いて自己反省する必要もない。
もし未来に、AIがすべてのファンドマネージャーと研究員を置き換えるなら、市場の効率的仮説は成立し、もはやアルファは存在しなくなるだろう。次のバフェットも現れなくなる。
だから本当の問題は、未来の資産運用業界において、AIがデータ収集やモデル実行、レポート作成を担うようになったとき、人間に残るものは何かだ。残るのは、投資そのものへの愛情、不確実性に対する直感、そして「研究はAIより劣る」と罵られながらも、あえて残り続ける理由だ。
私たちは、AIの比率が高まる傾向を変えることはできないが、忙しさに追われ、疲弊しながらも内面の消耗を抑える心構えは変えられる。
まるで『デトロイト：人間になれるか』というゲームの中で、最終的にプレイヤーが選ぶのは、AIを滅ぼすことでもなく、従わせることでもなく、人間とAIがそれぞれどの役割を担うべきかを決めることだ。