对谈13 - AI年代的金属交易

金属交易范式已从传统的供需平衡表驱动转向宏观与市场结构驱动，市场对宏观不确定性的敏感度显著提升。AI 作为强大的信息筛选与工程化工具，极大提高了研究效率，但其本质是归纳法，难以替代人类在复杂、非历史经验场景下的发散性思维与决策判断。研究员的核心价值正从基础数据整理转向对复杂环境的深度洞察、风险对冲及策略执行。面对 AI 带来的同质化研究风险，建立严谨的约束条件与方法论成为关键。未来行业将呈现 K 型分化，深度的行业认知与实战经验将成为跨越周期的核心壁垒，而 AI 将作为辅助工具，推动研究向更具前瞻性的方向演进。