从"信息差"到"模型差"，赚钱的逻辑变了
AI对二级市场最深层的影响，是把超额收益的来源从"信息差、认知差"转向了"模型差、算力差、数据差"。
AI重构资本市场收益逻辑的概念场景
过去机构靠线下调研、财报解读、宏观推演赚取超额收益，现在这些优势正在被AI模型大幅弱化。AI算法普及提升了全球资产价格的信息反应速度，政策、技术、产业利好利空可瞬间传导至盘面，市场定价效率显著提升。
但与此同时，AI同质化交易推高了板块相关性，AI产业链标的涨跌同步性大幅增强，传统分散持仓对冲风险的策略正在失效--以前你买几支不同行业的股票来分散风险，现在AI模型都在同一套逻辑下交易，涨跌节奏趋同，分散投资的效果被大幅削弱。
这倒逼全球机构重构大类资产配置框架，增加另类资产配比以平滑组合波动。IMF研究数据也印证了这一点：AI算法的普及让市场定价效率提升，但同质化交易带来的系统性联动风险也在同步积聚。
值得注意的是，2026年7月那轮AI板块暴跌，头部量化私募不仅没有净卖出，反而净买入。主流量化多头产品天然持仓分散，且策略中包含反转因子，在市场大幅波动时往往逆市交易，提供流动性、抑制非理性波动。
中基协私募专业委员会也向第一财经证实，在上周市场下跌幅度较大的交易日，很多量化机构净买入金额还较大，没有"集中砸盘"。此前市场流传的"量化砸盘"说法，并无头部机构实际交易净卖出数据支撑。
