Anthropic一份最新失业报告，让整个金融圈脊背发凉。报告显示，金融岗位AI替代率高达94%，高居所有职业第二位；可目前实际替代率仅28%，这意味着未来替代空间巨大。报告还顺带给出了“安慰”：有30%的职业几乎不受AI冲击，金融从业者若被淘汰，还能转向洗碗工、管道工等岗位再就业。

在金融行业待久了，焦虑早已刻进骨子里。金融人活在无时无刻的“比较体系”中，销量考评、业绩排名日日施压，一天不学习就会陷入被淘汰的恐慌。就像春节收假返工，有人刚打开Chatbot恶补知识，隔壁同事已经养起8只“龙虾”（OpenClaw），对着原油涨跌激烈论战。

金融行业向来拥抱效率变革，从人工手势报单到程序化交易，从线下网点销售到互联网代销，迭代从未停止。但这一次，AI取代的不再是低效的金融工具，而是工具背后低效的人。毕竟资管行业成本最高的生产要素就是人力，私募、资管公司的利润比拼，本质就是“用更少的人，管好更多的钱”。

如今，各家私募已经开始拥抱AI这一先进产能：蝶威资产开课教学，教从业者驯化7×24小时无休的“数字研究员”；鸣熙资本用Manus自动生成红利指增宣传单页，排版质感堪比专业杂志。就连客户也变得精明，理财经理刚推完美网红私募，客户转头就去问AI该不该买。

私募行业正迎来属于自己的“底特律变人时刻”，投研、运营、销售全链条，AI替代的浪潮已经袭来。

一、薪酬VS Token成本：碳基人力败给硅基算力

行业运营成本居高不下、超额收益（Alpha）越来越难获取，人效比成为私募管理者最在意的核心指标。而在私募产业链中，研究员的薪酬成本堪称天价。

据募立方数据，股票量化研究员年薪普遍在80万-150万元，主观研究员薪资略低，但顶级激励同样惊人：年初某百亿私募主观研究员，因成功推荐英伟达，年终奖斩获2000多万。

一旦私募跑通AI投研模式，省下的是上千万的人力成本。AI不仅能24小时不间断工作，摊薄单位工时成本，还能实现更高产出；差旅、加班、餐补等各类福利开支，AI一分不取，直接把老板的利润留在账面。

资管领域的所有科技进步，本质都是提效率、降成本。私募老板从不关心AI是否像人类一样思考，只在乎能不能保质保量完成工作。霍华德·马克斯曾算过一笔账：只要AI能产出年薪20万美元助理级别的分析成果，到底是真正思考还是模式匹配并不重要，核心是成果可靠、具备使用价值。

春节过后，8家券商金工团队集体发布“养龙虾（OpenClaw）”教程，亲手加速人类研究员的替代进程。实测显示，OpenClaw能像人类一样主动产出研究成果：开源金工“OpenClaw从入门到精通”路演播放量破4800次；东北证券团队分享20个投研技能，让效率飙升10倍；方正证券用其复现PB-ROE策略、杯柄形态选股，实现全自动因子挖掘与回测。

这相当于一键OTA了巴菲特、欧奈尔、西蒙斯的核心投研技能包，威力可想而知。

买方疯狂入局：AI研究员比真人更“好用”

卖方卖力科普，买方学习热情更是高涨。北京某私募为避免主力机被污染，给每位投研人员配发新电脑，还提供5万元Token补助，专门用于训练OpenClaw。

雪球资管杨鑫斌培养了两名AI“龙虾研究员”，他坦言每天和AI对话的次数，远超和真人同事交流；自主训练的AI Agent，两天工作量堪比成熟量化研究员半年，潜力还在持续释放。沁源投资Paul Wu逐步将AI嵌入各部门，见证AI完成工作闭环、独立迭代，他甚至预见，未来公司开支将变成采购“苹果分析师智能体”，甚至是专属投资组合顾问。

过往私募投研普遍存在内耗：研究员抱怨基金经理不识货，基金经理嫌弃研究员没水平。而OpenClaw的出现，让私募老板看到了破局可能：不用忍受平庸研究员的反复磨合，不用担心核心人才被高薪挖角。

AI研究员完美契合基金经理的所有期待：全天候在岗、不休假不摸鱼；具备长期记忆，关键数据脱口而出；绝对忠诚，不会带着核心策略离职；持续自我迭代，不会陷入路径依赖被市场淘汰。

当硅基Token成本远低于碳基薪酬，面对听话、好用、可调教的AI研究员，私募管理者几乎没有拒绝的理由。

二、替代不止因为龙虾：量化早已无人化，主观被迫内卷

主观私募还在权衡Token成本与人力成本，头部量化机构凭借自建算力基础设施，早已把Token成本压到极低，面对“养虾热”却表现得异常淡定。

某上海头部量化人士直言，OpenClaw对量化圈而言，只是个类似玩具的半成品；它的价值是降低主观机构、散户的技术门槛，帮大模型公司回收基础设施成本，对严肃量化生产环境意义不大。更有从业者直言，OpenClaw随机性强、非系统化、安全性低，会给量化系统带来巨大不确定性，金融圈的“养虾热”更像一场传销式狂欢。

讯兔科技崔予淳也认为不必过度焦虑：OpenClaw在智能体优化、工具调用能力上，明显弱于Manus、Kimi等产品；非编程背景研究员部署需5-10小时，大部分任务得分达不到60分及格线。

当散户还在靠OpenClaw选股惊叹时，量化机构早已搭建Multi-Agent多智能体平台，凭借更完善的武器库碾压单一AI工具。而这套高效系统的运转，反而不需要更多人类研究员。

传统量化投研是流水线模式：数据清洗→因子计算→模型预测→组合优化；AI时代，头部机构如Man Group，已简化为角色分工→工具调用→工作流设计。标准化、重复性的工作，全被AI Agent接管，再也不需要大量研究员在“因子工厂”里重复劳动。喜岳投资Apollo AI系统，更是将智能体嵌入投研、交易、运营全环节，相当于新增七八百名AI员工。

前有量化“无人工厂”降维打击，后有散户借AI抹平信息差，处于中间地带的主观基金经理陷入尴尬：研究员辛苦产出的研究成果，上被量化碾压，下被散户追赶，陷入强烈的AI FOMO（害怕错过）情绪。

深圳某头部主观私募年报中，基金经理坦言对研究员的期待早已降低：原本希望研究员敏锐捕捉机会、给出领先判断，可能做到这一点的人才，根本不会甘心为他人做嫁衣；如今只要求研究员做好案头分析、跟踪标的，而这类工作，恰恰是AI最容易替代的范畴。

三、尾声：当AI接管数据，人类剩下什么

这两年的A股市场，仿佛被按下加速键：去年春节DeepSeek发布，清明懂王加税，今年春节全民“养虾”，中东局势动荡接踵而至。金融人的大脑长期处于过载状态，早已记不清上一个不用学习的假期。

两年前，基金经理还能笑着说“跳着踢踏舞去上班”；如今交流时，只剩满脸严肃地谈论团队迭代、投资理念迭代、行业认知迭代。AI迭代速度太快、同业进步太快，唯有不停追赶，才不会被淘汰，整个行业都被焦虑笼罩。

但AI并非万能：它不解人性，预判不了A股散户扎堆交易的情绪博弈；它难以共情，理解不了散户被套多年仍坚守的执念；它无法担责，不会因为亏损被投资者追责，也不用写道歉信反思。

如果未来AI彻底取代所有研究员、基金经理，市场有效假说将成真，再也没有超额收益，也不会出现下一个巴菲特。

真正的核心问题是：当AI接管扒数据、跑模型、写报告的工作，人类投研人员还剩下什么？答案是对投资的热爱、面对不确定性的直觉，以及即便研究成果比不上AI，依然坚守市场的初心。

我们无法阻挡AI渗透的趋势，但可以改变内耗式的追赶心态。正如《底特律：变人》的核心抉择，不是消灭AI，也不是臣服于AI，而是找到人与AI的分工边界，让技术成为助力，而非取代自身的存在。

参考资料：[1]“养虾”热烧到私募，投研每人一台电脑+5万元补助，有人一天花掉几百美元，每日经济新闻