張曉泉表示，“碳基”生命（人類）與“硅基”智能（AI）存在根本差異。他以投資界傳奇人物為例解釋，查理·芒格（主觀投資大師）和詹姆斯·西蒙斯（量化投資先驅(qū)）的離世，標(biāo)志著“碳基”投資智慧傳承的挑戰(zhàn)與局限。培育下一代投資大師需要數(shù)十年的漫長(zhǎng)周期。然而，西蒙斯創(chuàng)辦的文藝復(fù)興科技公司在其退休乃至去世后依然保持較好的業(yè)績(jī)，深刻揭示了“硅基”決策系統(tǒng)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)：它不依賴個(gè)體生命，亦能夠持續(xù)、穩(wěn)定地運(yùn)行和迭代。數(shù)據(jù)顯示，如今大部分頂尖投資機(jī)構(gòu)正在發(fā)力機(jī)器決策。這并非意味著機(jī)器將完全取代人類，而是預(yù)示著一種新協(xié)作模式的誕生。

　　談及人工智能的未來(lái)潛力，張曉泉認(rèn)為，當(dāng)前AI在金融領(lǐng)域的應(yīng)用多集中于捕捉較短期的市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)機(jī)會(huì)，但其能力邊界正在不斷拓展。他特別闡述了生成式AI的“詞嵌入”技術(shù)：通過(guò)將信息轉(zhuǎn)化為空間向量并理解其內(nèi)在關(guān)聯(lián)，使AI具備了強(qiáng)大的模式識(shí)別和跨模態(tài)推理能力。這種能力不僅限于文本，更可應(yīng)用于圖像、聲音乃至復(fù)雜的科學(xué)問(wèn)題。他認(rèn)為，在未來(lái)五到十年，AI有望處理更長(zhǎng)期、更復(fù)雜的金融邏輯，突破當(dāng)前短期預(yù)測(cè)的局限，帶來(lái)更廣闊的應(yīng)用前景。

　　張曉泉認(rèn)為，必須清醒地認(rèn)識(shí)到AI賦能金融存在的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。比如，AI概念存在誤用。他表示，AI是一個(gè)涵蓋多種模型的集合體，而非具有通用生命的智能體。不同模型能力各異，發(fā)展路徑不同，不能一概而論。當(dāng)前AI展現(xiàn)的更多是基于統(tǒng)計(jì)的“預(yù)測(cè)”能力，而非真正的邏輯推理。另外，金融市場(chǎng)的信噪比較低。他表示，頂尖投資者與隨機(jī)猜測(cè)的準(zhǔn)確率優(yōu)勢(shì)可能僅為幾個(gè)百分點(diǎn)，在巨大的市場(chǎng)噪音中提取微弱有效信號(hào)非常困難。

　　展望未來(lái)，張曉泉認(rèn)為，單純依賴歷史數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的“歸納法”量化投資是不夠的，未來(lái)的突破在于將數(shù)據(jù)科學(xué)與金融經(jīng)濟(jì)世界的深刻理解相結(jié)合，引入“演繹法”。通過(guò)跨學(xué)科的深度融合，在深刻理解AI模型能力和局限的基礎(chǔ)上，結(jié)合對(duì)金融現(xiàn)象的洞察，才能開(kāi)發(fā)出更具前瞻性和穩(wěn)健性的投資策略。