核心观点 - 大语言模型正将海量非结构化文本转化为可量化的Alpha因子，从根本上拓展了传统投研的信息边界[1] - 从大语言模型的信号提取、深度强化学习的动态决策到图神经网络的风险建模，AI赋能资产配置的全链条技术栈已具备现实基础[1] - AI正从辅助工具转向决策中枢，推动资产配置从静态优化迈向动态智能演进，重塑买方的投研与执行逻辑[1] - 头部机构的竞争已升维至“AI原生”战略，其核心是构建专有、可信且能驾驭复杂系统的AI核心技术栈[2] - 对国内资管机构而言，破局之道在于战略重构与组织变革，走差异化、聚焦式的技术落地路径[3] AI技术对资产配置范式的重塑 大语言模型的应用与挑战 - 大语言模型凭借自注意力机制能够精准捕捉词汇在句子中的复杂关系与上下文含义，实现更精准的金融情绪判断，将投资分析从数字领域拓展至语义领域[11][12] - 金融专用大语言模型的开发遵循预训练加微调的两步范式，业界已开发出BloombergGPT（500亿参数）、FinGPT、FinBERT与FinLlama等专用模型[13] - 大语言模型可直接为算法交易系统提供情绪信号，并实现7×24小时不间断监控全球信息流以识别潜在风险早期信号[14] - 大语言模型应用面临数据偏见与模型幻觉、高昂计算成本、可解释性难题等挑战，金融专用大语言模型的竞争正演变为围绕专有数据与微调专业知识的军备竞赛[15][16] 深度强化学习的革新价值 - 深度强化学习采用“智能代理”与“环境”交互的学习范式，目标是在长期内实现最优回报的决策策略，而非一次性精准预测[17][18] - 主流深度强化学习算法包括演员-评论家方法、近端策略优化和深度确定性策略梯度，其中深度确定性策略梯度专为连续行动空间设计，非常适合投资组合管理任务[19][20] - 深度强化学习面临数据依赖与过拟合风险、市场周期适应性难题、高昂计算成本以及现实世界约束整合等发展瓶颈[21][22] 图神经网络的风险建模能力 - 图神经网络将整个金融系统抽象为网络，其中“节点”代表金融机构，“边”代表它们之间的相互关联，能够捕捉风险通过网络进行“传染”的动态过程[23] - 图神经网络通过“消息传递”机制让每个节点聚合其邻居节点信息，从而感知其在网络中的局部和全局环境，为监管部门提供强大的压力测试模拟工具[24][25] - 图神经网络可帮助投资者识别高度关联的“公司集群”，构建更有效的投资组合对冲策略，实现对整个“社区”风险的对冲[26] 头部资管机构的AI实践 贝莱德的AlphaAgents系统 - AlphaAgents系统通过模拟人类投资委员会的“协作与辩论”机制，设立基本面分析、情绪分析和估值分析三个具有明确角色分工的AI智能体[30][31] - 系统选择GPT-4o作为核心模型，在事实分析基础上进入对抗性辩论与共识辩论环节，通过多轮讨论直至所有智能体达成一致共识[31][33] - 回测实验显示，在风险中性策略下，多代理投资组合的累计回报和夏普比率显著优于所有单代理组合及市场基准，而在风险规避策略下成功实现了规避下行风险的策略目标[34][35] - AlphaAgents代表了人机协作模式的根本性升级，其多智能体辩论机制提高了分析严谨性并减少AI幻觉问题，为AI决策的可解释性提供重要支撑[39] 摩根大通的AI原生战略 - 摩根大通每年在AI上投入20亿美元，2025年技术预算高达180亿美元，其中AI是核心部分，通过设立专门AI研究部门系统性地推进金融AI基础研究[42][43] - 2024至2025年间，摩根大通AI部门共发表140篇出版物，包括15篇期刊论文和63篇会议论文，其中8篇发表于AAAI顶级会议[44] - 摩根大通的AI战略围绕三大支柱：构建专有可信的AI核心技术、通过模拟与自动化决策掌控复杂系统、从物理与另类数据中创造信息优势[45][53][58] - 在可信AI领域，摩根大通研究在不直接接触敏感数据前提下实现模型公平性的方法，以及开发具备数学上可证明隐私保护能力的合成数据[46][47] 对国内资管机构的启示 - 国内资管机构应进行顶层设计并寻求差异化破局，成立跨部门AI战略委员会，制定符合公司特色的转型路线图，采取“聚焦突破”策略[63] - 技术实施层面应采取“三步走”策略：夯实数据基础、基于开源框架进行模型选择、确立“人机协同”原则将AI定位为投研团队的“智能副手”[64] - 必须打破传统部门壁垒，构建融合投资洞察、数据科学和工程实现的跨职能团队，采取“外部引进与内部培养”双轨制进行人才建设[65][66] - 需要建立覆盖模型全生命周期的治理框架，特别关注大语言模型的“幻觉”问题，前瞻性布局“可信AI”能力建设[67]

核心观点 - 大语言模型、深度强化学习和图神经网络三大技术正从信息基础、决策机制到系统架构三个层面深度重构资产配置的理论与实践 [1] - AI技术栈已具备现实基础，AI正从辅助工具转向决策中枢，推动资产配置从静态优化迈向动态智能演进 [1] - 头部机构的竞争已升维至构建专有、可信且能驾驭复杂系统的"AI原生"战略，其核心是全链条的专有技术布局 [2] - 对国内资管机构而言，破局之道在于战略重构与组织变革，走差异化、聚焦式的技术落地路径，构建务实高效的"人机协同"体系 [2][3] AI技术范式重塑 大语言模型（LLMs） - LLMs通过深度理解财报、政策等非结构化文本，将海量非结构化文本转化为可量化的Alpha因子，根本上拓展了传统投研的信息边界 [1][11] - 金融专用LLMs的开发遵循预训练加微调的两步范式，以克服通用模型在金融专业术语理解上的不足，业界已出现如BloombergGPT（500亿参数）、FinGPT等专用模型 [12][13] - LLMs的应用场景包括为算法交易系统提供实时情绪信号，以及7×24小时不间断监控全球信息流进行风险管理 [14] - LLMs应用面临数据偏见与模型幻觉、高昂计算成本及可解释性难题等核心挑战 [15][16] 深度强化学习（DRL） - DRL推动资产配置决策框架从静态优化转向动态自适应，其目标是学习在长期内实现最优回报的决策策略，而非一次性精准预测 [1][17] - DRL构建"智能代理"通过与模拟或真实的金融市场交互来学习，其核心是经历"观察-行动-奖励"循环以学会最优策略 [18] - 主流DRL算法包括演员-评论家方法、近端策略优化和深度确定性策略梯度，这些算法非常适合投资组合管理中的连续权重调整任务 [19][20] - DRL的发展瓶颈包括数据依赖与过拟合风险、市场周期适应性难题、高昂计算成本及现实世界约束整合的技术挑战 [21][22] 图神经网络（GNNs） - GNNs通过将金融系统抽象为网络（节点代表金融机构，边代表相互关联），揭示金融网络中的风险传导路径，深化对系统性风险的认知 [1][23] - GNNs通过"消息传递"机制学习节点的自身特征和图的拓扑结构，能够进行风险传播建模和压力测试，识别"大到不能倒"的核心机构 [24][25] - GNNs对监管者的启示在于能够进行动态系统性风险评估和压力测试，对投资者的价值在于帮助构建更有效的投资组合对冲策略 [26] 头部机构实践案例 贝莱德（BlackRock）AlphaAgents - AlphaAgents项目采用多智能体系统模拟人类投资委员会的"协作与辩论"机制，设立基本面分析、情绪分析和估值分析三个专业分工的AI智能体 [30][31] - 系统核心技术由GPT-4o驱动，通过对抗性辩论与共识辩论环节，强制智能体就"买入"或"卖出"展开多轮讨论直至达成一致，以提升结论稳健性 [31][33] - 回测实验显示，在风险中性策略下，多代理投资组合的累计回报和夏普比率显著优于所有单代理组合及市场基准，而在风险规避策略下成功实现了规避下行风险的策略目标 [34][35] - 该系统的战略定位是代表贝莱德人机协作模式的根本性升级，其未来价值在于解决AI信任问题、具备全流程AI赋能潜力及寻找判断性Alpha [39][40] 摩根大通（JPMorgan）"AI原生"战略 - 摩根大通每年在AI上投入20亿美元，其AI研究部门在2024至2025年间共发表140篇出版物，其中8篇发表于AAAI顶级会议，研究布局具有鲜明的学术导向 [42][43][44] - 战略支柱一聚焦构建专有、可信的AI核心技术，通过研究如模型公平性、差分隐私和输出控制等技术，将合规成本中心转化为竞争护城河 [45][46][47][49] - 战略支柱二通过多智能体模拟和强化学习创建金融"风洞实验室"，旨在模拟复杂经济系统并训练AI代理做出最优决策，以掌控复杂系统 [53][54][55][56] - 战略支柱三从物理与另类数据中创造信息优势，应用计算机视觉和地理空间分析技术将现实世界数据转化为结构化金融信息，扩展"可知"和"可定价"的边界 [58][59][60][61] 对国内资管机构的启示 - 国内机构需进行战略重构，成立跨部门AI战略委员会，制定符合公司特色的转型路线图，并采取"聚焦突破"策略而非盲目追求"大而全" [63] - 技术落地应采取"三步走"策略，夯实数据基础，基于开源框架务实选择模型，并确立"人机协同"原则，将AI定位为投研团队的"智能副手" [64] - 组织变革需打破部门壁垒，构建融合投资、数据科学和工程的跨职能团队，并采取"外部引进与内部培养"双轨制进行人才建设 [65][66] - 风险管控需建立覆盖模型全生命周期的治理框架，前瞻性布局"可信AI"能力，将合规能力转化为竞争优势 [67]

文章核心观点 - 全球金融领袖在第九届未来投资倡议峰会（FII9）上共同描绘了超越人工智能的深层结构性变革愿景，重点聚焦于数字金融、能源基础设施和人力创新的融合[1][7] - 全球经济正进入一个由数字金融、能源基础设施和人类创新汇聚定义的新时代，投资未来不仅由技术驱动，更取决于人类如何运用智慧塑造全球进步[7] 行业领袖核心观点 数字资产与金融科技 - 贝莱德董事长兼首席执行官劳伦斯·芬克强调需超越当前AI炒作，关注资产快速代币化和数字钱包采用，这些技术可能重新定义资本交换和存储方式[2] - 尽管数字金融发展阶段加速快于监管框架适应速度，但大多数国家对此准备不足[2] 人工智能与能源基础设施 - 黑石集团联合创始人兼首席执行官苏世民指出AI驱动数据中心及支持其的全球电力基础设施是关键前沿领域[3] - 美国电力储备目前徘徊在15%左右，能源需求预计每年增长4-5%，这种短缺被认为是未来十年最具吸引力的投资机会之一[3] - AI与能源安全的交叉点将定义下一代工业增长[3] 金融服务与资本市场 - 花旗集团首席执行官简·弗雷泽认为AI正在重塑金融服务，提高效率、个性化水平和创新能力[4] - AI与私人信贷的融合代表全球金融的结构性转折点，可能多元化资金来源并创建更具韧性的金融系统[4] - 高盛董事长兼首席执行官大卫·所罗门强调并购和IPO活动复苏，表明企业信心重燃和宏观环境更加有利，交易动能预计将在2025年及以后持续[6] 人力资本与投资策略 - 高瓴资本创始人兼董事长张磊提出以人为本的视角，强调最佳投资策略仍是追随有远见的企业家，人类适应性和创造力将始终是最有价值的资本形式[5] 峰会讨论议题 能源与资源安全 - 会议讨论未来能源需求决定因素、全球矿物安全路径以及循环技术与新能源如何提升国家经济战略[12][13] - 涉及沙特阿拉伯国家石油公司、麦肯锡矿业公司等能源和矿业巨头高管参与讨论[12][13] 基础设施与城市发展 - 议题包括2030年主要基础设施资产、科技中心时代城市如何在优先考虑公民的同时吸引投资[13] - 仲量联行、星堡资本集团、伊玛尔 Properties等房地产和投资公司高管参与讨论未来城市发展模式[13] 工业与宏观经济 - 讨论重点涉及国家基础产业建设要求、实现宏观经济稳定的关键以及地缘政治不确定性和供应链挑战下工业智能如何创造超额收益[14][15][20] - 布鲁克菲尔德资产管理、联邦快递、比亚迪等工业和企业领袖分享对全球供应链和产业发展的见解[14] 科技与创新前沿 - 议题涵盖计算是否成为全球资源、智能创造所需条件以及AI眼镜、人形机器人等未来技术如何改变世界[25][26][29] - 软银愿景基金、Cohere、AMD、OpenAI、波士顿动力等科技公司高管探讨技术发展趋势和投资机会[25][26][29] 资本市场与投资策略 - 关键辩论包括现代投资组合中信贷还是股权将占主导地位，以及主权财富基金是否正在超越多边机构[16][28] - ARK Invest、TCW集团等投资管理机构负责人分享对资产配置和投资趋势的看法[16] 全球发展与新兴市场 - 讨论聚焦前沿市场繁荣路径、目标驱动资本能否释放包容性增长所需的数万亿美元资金[16][17] - 美洲开发银行、国际金融公司、非洲开发银行等多边开发机构负责人探讨全球发展融资挑战[17]

资产配置趋势 - 投资者正涌入加密货币和黄金等资产，这些资产被视为“恐惧资产”，其驱动因素是市场对全球政府债务不断飙升的日益担忧 [1] - 投资者购买此类资产是由于担心其资产贬值、财务安全及人身安全受到威胁 [2] - 这种所谓的“贬值交易”趋势，即投资者从法定货币转向硬资产，根源在于财政和货币政策空间导致购买力减弱，特别是美元方面 [2] 宏观经济背景 - 美国政府债务负担预计将在本世纪首次超过意大利和希腊的水平 [3] - 根据国际货币基金组织预测，到2030年，美国一般政府总债务将激增20多个百分点，达到GDP的1434%，超过疫情期间的纪录 [4] - 国际货币基金组织估计，美国预算赤字在2030年前将每年保持在GDP的7%以上，在其追踪的富裕国家中为最高 [4] 行业领军者观点转变 - 贝莱德首席执行官拉里·芬克对加密货币的态度发生显著转变，从2017年称比特币为“洗钱者和窃贼的领域”转变为2024年自称“主要信徒”，并认为它是人们在更恐惧时的投资工具 [5] - 芬克表示市场迫使人们不断重新评估，并补充说加密货币与黄金一样具有作用，是一种替代性资产 [5] - 鉴于贝莱德管理着125万亿美元资产，并运营着最大的加密货币ETF——管理资产达939亿美元的iShares比特币信托，其观点对全球市场具有重大影响力 [5] 加密货币资产属性演变 - 有分析指出，私人投资者、银行和机构有充分理由可能开始使用比特币进行对冲，但需要警惕其24/7的波动性，这要求建立新的风险系统和全天候流动性管理 [3] - 尽管比特币最初是作为应对2008年金融危机的“恐惧资产”出现，但加密货币已演变为“对区块链技术未来以及一个全新的、无边界的金融系统的风险偏好押注” [6]

比特币ETF资金流入概况 - 今年以来比特币交易所交易基金录得269亿美元净流入 [1] - 贝莱德旗下的iShares比特币信托ETF流入资金达281亿美元 贡献了主要部分 [1][2] - 若无贝莱德基金的贡献 比特币ETF整体资金流将为负值 [2] 贝莱德在加密货币ETF领域的角色 - 贝莱德同时推出的iShares以太坊信托ETF在多次资金流入中占据主导地位 [2] - 公司决定不参与当前逐渐兴起的山寨币ETF申请浪潮 [2][3] - 其比特币和以太坊ETF的成功表现使其处于市场领先地位 [2] 山寨币ETF的申请与潜在挑战 - 21Shares、Canary Capital、富达等多家资产管理公司已在过去一年向美国证交会提交一种或多种山寨币ETF申请 [3] - VanEck于十月中旬提交了Lido Staked以太坊ETF申请 该基金旨在跟踪基于MarketVector指数的LDO Staked以太坊基准利率的现货Lido Staked ETH价格 [4] - Bitwise资产管理公司在八月提交S-1文件 申请推出跟踪LINK价格的现货Chainlink ETF [4] - 这些申请文件提及了标准的创设和赎回机制 计划采用由主要执行代理管理的"信托定向交易"系统 [5] - 鉴于贝莱德的缺席 即将推出的山寨币ETF可能难以达到同等市场吸引力 尽管上市前炒作热度高 但总体资金流入可能受限 [3]

上市交易与估值 - 公司计划通过与Cantor Equity Partners II合并的方式上市 这是一笔SPAC交易 对公司的估值达到12.5亿美元[1] - 交易完成后 公司普通股将在纳斯达克交易 股票代码为"SECZ" 同时公司将在区块链上发行其股票的数字代表[1] - 此次拟议合并预计将为公司带来最高4.69亿美元的收益 资金来源于公开募股的私募配售以及Cantor Equity Partners II的信托账户[2] 业务与平台 - 公司提供一个平台 使企业能够管理现实世界资产的链上发行 包括股票和货币市场基金[3] - 公司的代币化平台目前支撑着价值220亿美元的现实世界资产[5] - 去年三月 公司协助贝莱德推出了其规模达28亿美元的美元机构数字流动性基金[3] 投资者与行业地位 - 现有投资者包括全球最大资产管理公司贝莱德 以及金融服务巨头ARK Invest和摩根士丹利投资管理 他们的股权将转入合并后的新公司[2] - 拥有雄厚的资产负债表使公司有机会参与行业整合 而非被更大公司收购[5] - 公司拥有230名员工 具备收入 增长和盈利能力[6] 市场机遇与催化剂 - 花旗分析师预测 到2030年底 现实世界资产代币化领域规模可能达到5万亿美元[5] - 贝莱德的BUIDL基金被描述为代币化发展的"催化剂"[4] - 上月 公司与纳斯达克上市的以太坊国库公司FG Nexus达成协议 将在以太坊上发行其股票的代币化版本[4] 上市背景与时间表 - 美国监管机构和立法者为行业带来清晰度 今年已有数家加密公司在华尔街亮相[4] - Circle在六月的大型IPO为公司提供了充足的上市动机[4] - 公司的公开上市很可能在明年年初进行 具体取决于监管流程的进展以及美国政府停摆的结束时间[6]

美国现货比特币ETF行业表现 - 美国现货比特币ETF自推出以来取得巨大成功，年初至今总流入资金达269亿美元 [2] - 所有十二只美国现货比特币ETF的总净资产为1558.9亿美元，占比特币总市值的6.83% [5] 贝莱德IBIT基金主导地位 - 贝莱德iShares Bitcoin Trust是行业主导者，自推出以来累计净流入资金达653.7亿美元 [5] - 截至2025年10月27日，IBIT总净资产为926.6亿美元，占所有美国比特币ETF总资产的约60% [5] - IBIT持有的比特币占其总市值的4.06%，其资产规模超过所有同类ETF总资产的一半 [5][6] - IBIT基金仅在2025年2月出现一次净流出，金额为7.5577亿美元，但在随后两个月内迅速恢复 [7] 主要基金对比分析 - 若剔除贝莱德IBIT的贡献，比特币ETF整体资金流将呈现负值，IBIT贡献了281亿美元的资金流入 [2][6] - 富达Wise Origin Bitcoin Fund是第二大基金，目前净资产为237.1亿美元，累计净流入126亿美元 [7] - 灰度比特币信托表现最差，自2024年1月推出以来累计净流出达246.2亿美元，且未出现单月资金净流入 [3][6] - 若同时剔除贝莱德IBIT和灰度GBTC，其他比特币ETF的资金流可能小幅为正，但幅度有限 [3]

核心观点 - BlackRock的IBIT比特币ETF是2025年最大的投资成功故事，其巨大的资金流入支撑了整个美国比特币ETF市场的净流入，但也揭示了该生态系统对单一产品的严重依赖和脆弱性 [1][2] 比特币ETF市场格局 - BlackRock的IBIT比特币ETF年初至今净流入达281亿美元，超过了整个美国比特币ETF市场269亿美元的总净流入额 [2][4] - 若剔除IBIT的贡献，其他比特币ETF（如富达的FBTC和Bitwise的BITB）的资金流表现为持平或负值 [4] - 10月27日，美国比特币ETF单日流入1300 BTC（约合1.493亿美元），相当于三日的新增比特币供应量，但几乎全部流向了IBIT [3] 市场风险与脆弱性 - 市场对单一基金（IBIT）的过度依赖构成了关键脆弱性，如果BlackRock缩减规模，机构资金流入可能迅速消退 [7] - 这种集中度风险可能影响全球金融界对机构持续看好加密货币的信心 [7] - 有分析指出，BlackRock未参与即将到来的山寨币ETF浪潮，这可能为竞争对手提供机会，但总体上可能会限制整个市场的资金流入规模 [5] 以太坊ETF市场动态 - 同日（10月27日），美国以太坊ETF录得32,220 ETH的流入，价值约1.339亿美元 [7] - 目前尚无任何以太坊ETF能达到IBIT在比特币领域的统治地位，显示出机构兴趣在向比特币之外扩展，但分布更为分散 [7] 机构采纳趋势 - Bitwise数据显示，银行、资产管理公司和支付公司正将加密货币视为金融的核心组成部分 [8] - 大型公司正通过托管、代币化和ETF产品加深其风险敞口，标志着加密货币正从边缘领域转向主流 [8]

美联储主席提名与候选人立场 - 特朗普计划在年底前提名下一任美联储主席人选 以接替将于明年5月任满的Jerome Powell [1] - 五名候选人包括现任理事Christopher Waller和Michelle Bowman、国家经济委员会主任Kevin Hassett、前理事Kevin Warsh以及贝莱德高管Rick Rieder [1] - 五位候选人均对加密货币持友好态度 [1] 美国加密货币金融产品动态 - Bitwise现货Solana质押ETF（BSOL）将于明日上市 成为美国首只100%持有并质押现货SOL的交易所交易产品 [1] - 该ETF计划将全部资产用于链上质押 当前年化收益率约为7% [1] - 今年以来比特币ETF净流入269亿美元 其中BlackRock的IBIT净流入281亿美元 [2] - 若剔除BlackRock 比特币ETF资金净流入为负数 [2] - K33 Research指出BlackRock未参与Altcoin ETF浪潮 可能影响其资金流入 [2] 机构合作与稳定币支付探索 - 花旗集团与Coinbase合作探索基于稳定币的跨境支付方案 旨在简化加密货币与法币兑换流程 [3] - 合作将聚焦提升资金流动效率与结算速度 花旗正在评估未来数月内上线链上稳定币支付功能 [3] - 花旗支付服务负责人表示该功能旨在满足机构客户对可编程支付、条件支付及全天候结算的需求 [3] 香港虚拟资产监管进展 - 香港证监会启动虚拟资产交易监控系统招标 以加强对交易异动的侦测能力 [3] - 招标截止日期为11月7日 预计明年上半年确定中标机构 [3]

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