System2创始人：AI在基本面投资中最需警惕时正是最易幻觉时

Zatreanu的分析暴露了生成式AI在不确定性决策中的结构性局限。基本面投资依赖稀疏、高噪声数据中的边缘信号，AI擅长模式匹配和平滑填充，却在数据稀缺或异常场景下倾向于幻觉，恰好与alpha生成需求冲突。这种悖论并非技术缺陷，而是AI训练范式与投资本质的错配：前者追求统计平均，后者追求非共识偏差。

从财富分配角度看，这一挑战放大了掌握人类判断与AI校验结合能力的基金经理优势。传统量化依赖历史模式，而基本面则需在实时异常中定价风险，AI的引入可能加速中低端研究自动化，却难以替代顶级决策层，导致alpha来源向少数具备严格验证流程的机构集中，强化行业内部分层。

长期而言，此现象反映技术替代在知识密集决策领域的边界。AI降低信息处理成本，却无法消除“何时信任输出”的元决策负担，这推动资本向混合人机系统和高质量数据基础设施倾斜。在全球金融结构演变中，基本面投资的持久难度凸显生产率提升并非均匀分布，而是受制于人类判断在高不确定环境下的不可替代性，构成AI时代资本定价与风险承担机制的深层约束。