全球债务高企、地缘政治碎片化、货币政策两难……新宏观现实下，传统依赖资产低相关性的对冲逻辑是否已经失效？AI技术正在从哪些核心环节改写资管行业的运行规则？主动投资与量化投资的边界是否会因AI而模糊？
5月28日，在第四届香蜜湖财富管理论坛现场，南都·湾财社记者就上述话题采访了衍盛资产总经理李达。李达明确指出，当前股债、黄金、石油、数字货币（885866）等资产之间的关系已发生根本性重构，“依靠过去的单一低相关理论来进行宏观投资，可以说已经不能适应新时代的要求”。他认为，AI正从研究、决策、运营、风控、服务五大环节对资管行业带来全链条革命，短期体现为效率提升，长期则将模糊主动与量化投资的传统分野。
衍盛资产总经理李达
宏观投资旧范式失效：
资产负相关性理论遭遇挑战
李达观察到，近年来宏观投资日益受到关注，但难度也在持续加大。“全球面临着债务问题高企、地缘政治碎片加剧、货币政策两难”，这些因素深刻影响着人们对宏观的认知。
他进一步指出，传统宏观投资更多依赖资产之间的负相关性来起到对冲效果，但当下这一逻辑已难以为继。“很多资产的波动既在加剧，又呈现同向性，甚至有时同向、有时反向。”李达表示，股债对冲的传统理论已受到挑战，黄金、石油、数字货币（885866）与传统股票资产之间的关系也发生了重大变化。
在他看来，宏观策略需要超越传统对冲思维，成为投资者穿越宏观迷雾、捕捉结构性新动能——尤其是AI驱动产业变革的“导航仪”。
AI重塑资管全链条：
五大环节迎来效率革命
当被问及AI大模型、多模态技术正在从哪些核心环节改变行业运行逻辑时，李达认为，投资行业与AI技术天然契合。AI技术是从数据到数据，输入的是数据，输出的也是数据；投资同样如此。他甚至将AI在投资领域的应用视为“人类社会改变格局的一项历史使命”。
具体而言，AI正从五个环节对投资机构架构进行全方位改造：前端研究方面，信息搜集方式从“人找信息”跃升至信息聚合效率的巨大提升；投资决策方面，AI能提供新的思考边界，帮助模拟未来多种情景；后台运营方面，AI极大提高了基础设施进化的效率；风险管理方面，从过去的静态单一阈值管理升级为“全天候实时的风险管理”；客户服务方面，标准化服务将转向“千人千面的个性化投资客户服务过程”。
短期效率提升
长期模糊主动与量化边界
在谈及AI带来的实质性提升时，李达表示，短期体现在效率层面——“过去我们正在做的事情，用AI提升效率的方式帮我们用新的方式来做”。但他强调，长期最重要的影响在于，AI会把行业带到未知的方向。
“我们现在都习惯于把投资分成主动投资和量化投资，”李达说，“我觉得在AI发展的背景下，未来主动投资跟量化投资之间的界限也会进一步模糊。这确实会重塑整个行业生态。”
拉平信息差：
个人投资者可媲美机构团队
对于AI如何推动财富管理生态升级，李达提出了一个值得关注的视角。他指出，过去机构投资者与个人投资者之间最大的区别在于专业能力，而AI的发展正在弥合这一差距。
“原来机构投资者拥有30人的团队，现在一个个人投资者配备三个agent就够了。”李达表示，AI时代个人投资者将被拉平与机构之间的信息差和能力差。这一变化将如何影响市场生态，目前尚难预料。“我们可能陷入更严重的同质化，也可能因为AI极大地提升了每个人的个性表达能力，使市场参与者更加自主、多元，从而提升市场的多样性。”
不为AI与投资的关系预设边界
面对AI带来的深刻变革，李达给出了自己的期许：“所有人都不要为自己设定边界。无论你是研究员、客户经理、客户、监管者，还是资管公司的领导者，在AI面前，预设边界都将显得苍白无力。”
他认为，短期而言，每个运行环节都应引入AI提升效率；从更长期来看，更重要的是用心感受未来自然生发的新生态、新关系乃至新情感，并在发现之后主动把握。
