AI漫剧大逃杀复盘：AI投研的三级跳迷局还能撑多久？

在 云栈社区 刷到一条转发的 AI 漫剧商业历程，差点把我看乐了。第一反应是：怎么所有 AI+行业应用都殊途同归？因为 AI 投研赛道这几个月，几乎完美复刻了同一套剧本。

大半年前的第一阶段，大家想的都是：过去得专家才能搞定的东西，现在模型能做了，那把模型接进生产线不就行了。于是上模型、搭 Agent、接研报知识库 RAG。那会儿一手研报和调研数据突然值钱了，很多人默认：只要有投研知识库接上大模型，就能自动产出投资结论。结果亲身体验一阵后发现问题——这个结论本身没多少 alpha，喂进去什么，压缩出来的还是什么。

意识到单点问答没有超额收益后，行业转向工程化堆砌。这个阶段大量产出各种奇奇怪怪的 skill 拼接缝合怪，动辄蒸馏几十位投资大师，从拆财报、整理产业链，到实时盯盘、量价因子，各种通用 skill 拼成一套投研 workflow，再套上科技感十足又容易理解的酷炫前端，一整套投研工作台就搬出来了。单看什么功能都有，工程架构和成熟度都无可挑剔；但细拆实际代码里涉及投资逻辑的循环，内生投资框架闭环到底体现在哪儿？

再来就是最近这一波，叙事重心迅速转向判断层与自进化。这几个月普遍的改变是，大家终于反应过来信息不再是重点，偏好也变成 Agent 底座越容易上手越好。讨论焦点开始落到判断层和决策层：把投研框架套进去，用几步法形成决策，教会复盘、诊断、策略自进化。半年前还是实习生级的 Agent，到了宣传通稿里一夜之间集体升格成投资经理。

说实话，看到 AI 漫剧第一轮大逃杀之后，很难不觉得这剧情眼熟。几个月前漫剧泡沫期的剧本是：大家认为 AI 既会画画、又会生成视频、还会写剧本，四舍五入就等同于自动拥有导演和编剧能力。直到被市场检验后才意识到，局部物料生成永远替代不了全局的戏剧张力与节奏把控。

AI 投研正面临一模一样的认知断层：能高效执行投资经理可描述的 SOP，并不等于拥有投资经理在不确定性中做风险定价与决策的能力。

漫剧赛道被打脸之后，活下来的团队开始老老实实做工业化管线与人工审美的协作。

而人均全自动投资经理的 AI 投研，距离属于它的那场大逃杀，大概只差一次真正极端的市场风格切换。