当多数主观私募仍将AI视作“会议纪要整理器”或“研报摘要生成器”时，止于至善投资已经走得更远——AI在这里不是辅助性的效率插件，而是深度嵌入研究、交易、风控、回溯全流程的“数字同事”。这家主观股票多头私募的投研体系有一个颇具未来感的代号：“AI赛博坦”。

近日，止于至善投资创始人何理在接受中国证券报记者专访时，披露了这套体系的进化历程。从2023年初全面转向AI投资、全面拥抱AI工具，到如今AI赛博坦完成从1.0到2.0的跃迁，持股数量从原先约130只降低到30只左右，再到内部正在测试以AI决策为核心的原生基金——这家机构在AI时代的实践，已远不止于“用AI选股”这一表层叙事。

在何理看来，AI是“火与电”级别的通用技术革命，将重塑生产力、产业结构和投研方式本身。在投资端，他始终坚持价值投资的本源：“AI没有改变我们的价值投资信仰，但彻底重塑了我们践行‘只以合理价格，投资卓越公司’投资理念的方式。”

全面转向人工智能

早在2023年初ChatGPT引爆全球AI行情之前，止于至善内部就已做出了方向性判断。“我当时和同事说，用不好AI后面肯定没办法在工作上协作。”何理回忆。公司同时也做出了一项在当时看来颇为激进的决定：要求研究员暂停所有非AI领域的研究，全面转向人工智能。这让止于至善成为行业中首批“全面投资AI+全面拥抱AI工具”的私募机构之一。过去三年间，公司的投资图谱沿着AI产业链持续扩散：从GPU到存储、CPO、CPU、ASIC，再到电力和上游资源，研究覆盖范围不断拓宽。

何理将这一路径概括为“以AI算力为主，兼顾应用端”。其投资逻辑清晰而务实：算力端净利润成长的确定性最强，是当下AI价值链中商业模式最扎实的环节；应用端则更具爆发性，虽然兑现节奏存在不确定性，但一旦跑通，弹性可观。

对于市场常见的“AI主题投资”标签，何理明确表达了不同看法。“这是人类历史上最大的一场工业革命，我们倾向于理解为‘火与电’级别的通用技术革命，更准确地说，是一场‘AI时代投资’。”在他看来，AI不是一个可以轮动切换的板块概念，而是一套会系统性地重塑生产力、产业结构和投研方式本身的底层变量。正因为如此，公司坚持用价值投资框架来处理AI资产——既看长期空间，也看商业兑现；既看成长性，也看价格。“当然，这里面肯定有一些公司是泡沫。但经过大浪淘沙、去伪存真之后，理论上会有很多收益变成实值反馈给投资者。”

回顾过去三年多的AI投资历程，何理坦言，最触动他的教训并非某一笔具体交易，而是组合管理方式层面的系统性偏差。2025年，公司的持股数量一度膨胀至130只。问题的根源在于交易体系的量化特性：研究员的投研观点可以迅速转化成仓位，这种效率本身是优势，但当观点数量持续累积，组合构建便逐渐脱离了“从第一性原理出发”的审视。

2025年“我们陷入了一种‘拔掉鲜花、浇灌杂草’的困境。”何理借用知名投资者彼得·林奇的经典表述来形容当时的状况——不断买入新股票，反而稀释了那些质地更好、甚至质价比更高的公司的仓位占比。“基金变成了‘人肉指增’，整个团队也不堪重负，陷入一种‘吃大锅饭’的工作模式。”

意识到问题严重性后，公司在2025年果断启动了一场“外科手术式”的调整：与AI共同升级交易体系，将“大锅饭”式组合构建方式改为严格的“质价比”驱动，直接砍掉超过100只股票，持股数量降低至30只水平。尽管公司股票池仍有超过300只标的，横跨A股、港股、美股等多个市场，但实际持仓已高度聚焦。

何理将这次调整视为“2023年人工智能时代以来，公司投研体系升级最大的一次”。它同时也标志着一个重要的里程碑：公司的AI赛博坦2.0版本投研系统正式投入运行。

从效率工具到数字同事

“AI赛博坦”是目前止于至善整个投研体系的代号。它并非一个单一软件或模型，而是一个融合了研究、交易、风控、回溯四个子系统的集成架构，每一笔交易在这套体系中都同时具备四重属性：既是研究结论的体现，也是一次量化执行，又是风控规则的落地，还是可追溯的历史记录。

何理强调，主观投研有一个长期存在但较少被正视的痛点：“人容易遗忘自己说过什么，或者误解自己说过什么、判断过什么。”这种记忆偏差和归因模糊，往往导致重复犯错、归因失真。为此，公司引入了一套“逐笔”回溯机制，以日、周、月、季四个维度系统性地复盘各类观点与决策。

一个具体案例颇具说服力。2025年3月，何理基于产业跟踪判断NAND存储存在涨价苗头，并将这一观点正式记入回溯体系。在随后4月的月度回溯中，他发现在过去一个月里，这一判断并未被有效落地到研究与交易环节。问题暴露后，何理再次推动研究团队迅速响应，显著加大了存储方向的仓位。“如果没有回溯体系，我的那个提醒很可能就‘说过就过了’，事后也很难归因。”何理说。

在AI投研工具的应用深度上，何理做出了一个关键的概念区分：是“效率插件”，还是“数字同事”？在他看来，赛道内多数机构仍将AI用于听会纪要整理、信息检索、初稿生成等场景，这本质上属于“效率插件”——帮助人更快完成既定任务，但AI本身并不进入决策链条。而“数字同事”的本质不同在于：AI参与共识形成。它进入研究、交易、风控和回溯的全流程，帮助团队提出问题、验证假设、记录观点、暴露偏差，并最终推动投研共识的形成。

何理同时划下了一条清晰边界：“AI参与不等于AI负责。最终的投资决策、交易执行和责任承担，仍由投资决策委员会和相关人工岗位完成。”这一原则在公司的制度设计中得到严格贯彻。

从“效率插件”到“数字同事”的跨越，技术能力只是基础，更大的障碍在组织层面。何理对此的体会相当深刻。为了让AI真正“参与”而非仅仅“辅助”，止于至善建立了一整套强制性机制：内部建群交流、每日AI使用打卡、每周使用分享、季度系统总结，并设置了明确的AI使用KPI考核。

与KPI考核相配套的是真金白银的资源投入。公司为每位员工发放每年5万元的AI工具使用额度，研究员则被要求“必须花费超过这个数字”。何理笑称：“这个数字是最简单的、AI真正成为我们‘数字同事’的证明。”

驶向主观投资的“新大陆”

站在当前时点，市场不乏“AI赛道预期最饱满的阶段已过”的讨论。对此，何理给出了旗帜鲜明的判断：远远没有。

“算力需求远远没有看到天花板，可能还有极大的增长空间。”他进一步阐释道，AI目前仍处于非常早期的阶段，“车（AI）自己还没有成熟，驾驶员也是如此。”

在这一大判断之下，公司当前最看好的细分方向是存储。逻辑清晰而直接：存储是当前AI发展最大的瓶颈。GPU的算力要真正发挥出来，高度依赖于更大的带宽和更大的存储容量。这意味着，算力需求每向前推进一步，存储的需求都会同步甚至更快增长。

当被问及未来2至3年AI在核心持仓中的敞口变化趋势时，何理并未给出机械的“扩大”或“收缩”答案。组合的结构本质上仍将由自下而上的个股质价比驱动。但在他眼中，“AI之外”的A股市场，当前存在两个被显著低估的结构性机会：一是新消费，二是资源、能源与电力。

他对新消费的逻辑给出了简洁的注脚：“传统消费和新消费的本质区别，在于情绪价值和质价比。”而在资源端，他的判断与AI主线一脉相承——“AI的需求量可能远远被低估，这种低估最终一定会传导到资源端。”

更具探索意义的是AI赛博坦的下一步进化。何理透露，公司正在内部开发AI赛博坦3.0版本，目标是在2.0的研究、交易、风控、回溯一体化基础上，实现自动化、迭代化以及7×24小时不间断运行。在3.0的重塑过程中，一个更具实验性的项目正在酝酿——一只AI原生基金正在实盘测试。

“我们已经实盘测试很久了，情况很顺利，现在缺的是权责制度。”在决策结构上，AI原生基金将以AI决策为核心，人负责监督、约束和承担责任。“但它有点像阿尔法狗在围棋上获胜的方式——不再是人类下围棋的那套策略，很可能会打开主观投资的‘新大陆’；从某种程度上说，AI对主观投资的影响事实上比对量化的影响更大，只是很多人尚未意识到这一点。”

“AI没有改变我们的价值投资信仰，但彻底重塑了我们的投研方式。”采访最后阶段，何理的这句话掷地有声。在止于至善的未来图景中，公司将继续在A股和全球范围内践行“只以合理价格，投资卓越公司”的投资理念，而AI将始终是推动这一理念落地的先进手段。