當LP用豆包教我投資：一位私募GP的轉行自述

原創 ｜Odaily 星球日報（@OdailyChina）

作者｜Golem（@web3_golem）

當 LP 學會使用 AI 後，小型私募基金管理人的日子正在變得更加難過。

二狗（@ryansoon777）年前還是國內某小型主做美股的離岸私募美元基金普通合夥人（GP），但年後他便離職加入了一家 AI 初創公司。

“小型私募基金融資如今本來就難，再加上 AI 的普及，很多投資人（LP）寧願讓豆包輔助炒股，也不願意把錢募給我們了。”

二狗稱，自己選擇轉行，很大程度上是因為看到了 AI 對 LP 與 GP 關係的微妙影響。信息和分析能力表面上被 AI 拉平，LP 更容易質疑 GP 的專業判斷，雙方之間的摩擦也可能增加，嚴重時甚至導致撤資或清退。

日子本來就難過的小型美元私募

二狗此前所任職的這家私募美元基金實際運營狀況並不差，資產管理規模達幾千萬美元，主要投資於高流動性美股，也少量涉及加密資產資管，其年化收益率在過去三年均遠遠超過納指。

按理說，優質的業績再加上近兩年投資者對海外理財的需求增加，募資的難度應該不大，但二狗透露，實際上，像他們這類小型美元基金要想獲得機構 LP 青睞，基本不可能。

目前國內頭部的百億級美元私募基金（如景林、高瓴和博裕等）採用的基本是“離岸+在岸”組合架構，即基金主體留在開曼，常註冊為開曼群島豁免公司或開曼 SPC，管理主體則放在香港或新加坡。

不過近年來，因監管和募資環境的變化，純採用香港 LPF 或新加坡 VCC 在岸架構的私募美元基金也越來越多。

而二狗加入的這類小型美元私募基金依舊採用的是最“原始”的美元基金架構，即開曼 SPC+BVI（英屬維爾京群島）基金管理人架構。

基金行業常說的一句話是 LP 決定結構，國內頭部的美元私募基金之所以還在死守“開曼”，原因之一是他們的海外 LP 包括美國大學捐贈基金、中東主權財富基金以及歐洲大型家族辦公室等，這些國際頂級“老錢”對開曼架構已經熟悉了幾十年，頂級私募美元基金繼續沿用這個規矩有利於降低彼此之間的溝通成本和信任成本。

但主體同樣在開曼的國內小型私募美元基金不可能獲得這些國際頂級資金的青睞，其 LP 來源依舊主要在亞洲，這就使得他們處在了一個尷尬的境地。

在亞洲視角下，美元私募基金背後的金主主要來自私行、中國大陸（出海資金）、香港本地家族辦公室和東南亞富豪等。

即使是同等規模的小型美元私募基金，這些圈子都會對香港或新加坡有天然的親近感和安全感，因此他們更願意投香港 LPF 或新加坡 VCC，而不是開曼 SPC。

除了基金架構和規模限制了這類小型美元私募基金的募資渠道外，基金投資策略差異也使得二狗他們融資困難。

在私募基金採用的投資策略裡，主要可分為主觀策略與量化策略，主觀策略即由 GP 根據自己的研究、經驗和判斷來決定買什麼、賣什麼，盈利的核心是基金經理對市場的認知能力；量化策略即把投資邏輯寫成數學模型和程序，並由程序自動或半自動地高頻執行交易，盈利的核心是模型採用的統計規律。

“目前市場上採用量化策略的基金比採用主觀策略的基金募資更容易，特別是有 AI 的賦能後，LP 們就更相信量化了”，二狗稱尤其是在 DeepSeek（Odaily 注：由量化基金幻方量化團隊孵化）去年爆火後，市場對量化策略的追捧熱情更高。

再者，量化基金與主觀策略基金的差異在於，量化策略可向 LP 展示數據和算法獲取信任，基金不管是盈利或回撤，都在可控範圍內，優秀的量化甚至可以作為固收產品；主觀策略則更加抽象，GP 要完全獲取 LP 的信任需要消耗更多溝通成本，特別是在遇到大幅度回撤時，LP 很容易質疑 GP 的投資能力。

因此，綜上，在國內二狗此前任職的這類小型美元私募基金的生存空間已經被大環境壓縮，募資難度越來越高。而基金內僅存的一些大 LP，也在質疑 AI 的“投資能力”是否遠在 GP 之上？

“成分複雜”的 LP們

“過去 LP 鑑於我們是科班出身，所以基本都會聽我們的，但現在他們會將我們的報告丟給 AI 翻譯成大白話，然後再來反過來‘教’我們怎麼做”，二狗稱 AI 普及後，過去只看最後結果的 LP 對他投資操作的“關心”明顯提高了。

二狗甚至曾經也因此清退過一位 LP。這是一位年滿 50 歲的實體企業主，且“登味”十足，他向二狗當時任職的基金投入了約 100 萬美元的資金，但他並未撒手不管，而是常常用在市場上看到的碎片化信息和通過 AI 得出的結論與二狗發生爭議，“他的態度很差，並且認為我這個小年輕啥也不懂，無法建立信任，所以最後在協調下我們就把他清退了。”

“坦誠地講，我們的 LP 在各自領域都是非常優秀的人，他們在自己的領域是權威，但現在有了 AI 作為幫手後，他們也會認為自己在投資上也有了權威”，二狗感嘆道。

小型美元私募基金的 LP，因為融資渠道本身就窄，所以大多都來源於老闆朋友或者熟人轉介紹，因此“成分複雜”。據二狗所說，他們這家基金的 LP 就包括國內高淨值人群、實體企業主以及 FOF（母基金），“我們的 LP 裡有山西煤老板，也有在福布斯榜上排三四百名的富豪，還有些 LP 甚至是二代和我們玩的好，所以介紹他爸來的。”

他們與 LP 的關係也比較微妙，對於有些 LP 甚至不會收取 2%的管理費，只拿 20%的業績分成。這類 LP 結構的最大特點是有參與金融市場及“資金出海”的熱情，但本身又沒有時間及精力快速學習和研究市場動向。

因此，從某種意義上來說，GP 的核心價值在於為 LP 承擔信息搜集、市場研究、機會篩選和投資判斷等工作，以專業能力彌補後者在時間、精力和認知上的不足，從而完成從信息到決策的轉化過程。

然而隨著 AI 工具的普及，過去這種高度依賴專業機構的信息處理與研究能力正被快速平權。除最終的資金配置和交易執行環節外，GP 傳統職能中的大量工作內容，已經開始被 AI 以更低成本、更高效率的方式替代。

“我們 LP 要想開個 IBKR 的券商賬戶並不難，有了 AI 輔助之後，他們喜歡什麼行業什麼標的，完全可以自己買了。”二狗認為 AI 對於採取主觀策略的基金衝擊尤為巨大，因為投資始終是以結果為導向的，如果 LP 踩中了風口，個人投資回報超過了基金，那麼自然就會開始質疑基金的實力。

相比之下，AI 帶來的“信息平權”對量化私募基金的衝擊更小，甚至還會拉開基金間差距。

量化基金策略中的參數、算法等本身就會不斷迭代，而 AI 的加入使量化策略的迭代速度變得更快，這是一個比拼效率和智力的領域，沒有數學、金融等方面專門知識的普通人通過 AI 構建的量化策略是絕對無法與大型量化基金媲美的。

“量化策略本質上是要不斷領先市場同行才能有超額收益的，如果當你認為你的普通 AI 構建出了一個好策略，那麼也許它已經被大多數聰明人發現並迭代了”，二狗表示這也是頂級量化基金的優勢所在。

AI 會取代 GP 嗎？

不過二狗並不焦慮 AI 真的會徹底取代 GP 或者分析師這類職業，因為 AI 永遠是中立和人人可用的，它是一個槓桿，GP 可以借助 AI 完善自身知識體系和投資策略，為 LP 創造更多收益。讓二狗真正感到惱火的是，AI 增大了 GP 與 LP 之間的摩擦。

“有些 LP 甚至會質問你，為什麼沒有投中當下熱門的標的，並且還分析得頭頭是道的，他們不明白 GP 並不是現在什麼流行就投什麼”，二狗對這種現象略感無語，特別是在今年以來美股 AI、半導體成為風口，散戶押注賽道龍頭就能實現超額收益之後。

在牛市裡，散戶的投資回報確實能輕鬆超越基金，一是個人投資更靈活、更有容錯、資金也更聚焦，二是在 AI 的輔助研究下，散戶投資者的研究效率確實也會被極大提升，相當於身邊有一個全能專家 24 小時待命。

尤其是在今年的美股市場，如果散戶壓中了閃迪、美光、海力士等存儲熱門股，投資回報率可能會超過大部分的基金，“這個時候 LP 要麼會考慮在自己賬戶多放點，在基金裡面少放點，或者可能直接撤出主觀私募基金”，二狗稱牛市中大家常會認為自己是“股神”附體。

**但這一切的前提都是散戶要會正確使用 AI，**如果使用了劣質的 AI，那麼就會事倍功半，二狗表示這也是其與 LP 產生摩擦最大的原因。“國內的這些高淨值人群主要用的還是豆包這類陪伴式對話 AI，而像分析能力更強的 ChatGPT、Claude 等並未普及，而這種陪伴式 AI 為了給用戶提供情緒價值，在專業領域極容易出現機器幻覺。”

本質上，問題並不在於 AI 能力的高低，而在於大多數人並不真正理解如何使用 AI。AI 能夠在幾秒鐘內整合海量信息，構建起一套邏輯自洽的分析框架，但邏輯自洽並不等於與事實相符。對於缺乏專業背景的 LP 而言，他們往往很難辨別哪些結論建立在真實數據之上，哪些只是模型生成的概率性推斷。

因此，大多數投資者與其說是在向 AI 尋求分析，不如說是在向 AI 尋求認同，AI 的最終目標也不是為了幫助投資者“去伪求真”，而是為了完成對話。

所以，AI 會取代 GP 嗎？AI 可以低成本地生成一萬份邏輯圓融的投研報告，但資產管理的底色其實是一門基於信任與心智托付的“古老服務業”，GP 與 LP 之間也是一個互選的過程。

只不過在任何“事務”終將都交由 AI 執行，以獲取“結果”最大化的未來，“人類私募”也是該向 AI 學習，再多修煉下情緒價值提供了。