意见领袖 | 薛洪言
2025年6月某日的A股市场，一场“急涨急跌”的戏剧化行情，悄然揭开了资本市场底层逻辑变革的序幕——新能源板块早盘因某龙头企业二季度订单超预期消息刺激，10分钟内直线拉升5%；却又在午盘前因大模型舆情系统捕捉到“上游原材料价格跳涨”的隐含风险，资金迅速撤离，最终以微跌0.3%收市。
这是一个虚构的行情波动，却几乎每天都在真实上演。市场波动加剧的背后，是股市生态深度变革的鲜活注脚：当大模型以毫秒级速度渗透市场，信息处理效率的飞跃正重塑投资者的决策逻辑和市场行为生态——一方面，信息传播效率的快速提升加剧“羊群效应“，急涨急跌成为新常态；另一方面，大模型带来认知平权，散户得以与专业投资者站在信息处理的同一起跑线，推动资本市场从“技术博弈”向“价值发现”加速转型。
打破信息差：从“盲人摸象”到“全景透视”
在传统市场生态中，专业机构凭借投研团队规模优势与渠道资源，在行业政策解读、管理层沟通、公司深度研究等方面占据绝对信息优势，形成与散户之间的“认知鸿沟”。
举例来说，要研究一家上市公司，不仅需要翻阅上百页的财报，还要具备专业的财务知识以甄别报表中的“玄机”（如收入确认政策的变更、关联交易的影响、商誉减值测试的合理性等），并持续追踪其历年数据的演变趋势。除了财务数据，投资者还要理解公司在产业链中的位置、上下游议价能力、市场竞争力、核心供应商和客户动态等，并综合分析各类信息的变化如何层层传导并影响目标公司股价变化。在此过程中，投资者不仅要做大量书面调研，还需要通过频繁的管理层交流、行业专家访谈、甚至实地调研工厂与渠道，获取关于公司战略执行、技术研发进展、供应链稳定性、客户反馈等关键的非书面信息，并对书面信息进行交叉验证。
如此高的认知门槛和资源投入，对于时间、精力、专业知识、信息渠道都极为有限的普通投资者而言，几乎是不可逾越的障碍。他们往往只能依赖碎片化的公开信息、二手解读、甚至市场传言来做出判断，在基本面研究的深度、广度和时效性上，天然处于劣势，难以与机构投资者站在同一起跑线上竞争。
DeepSeek等大模型的出现，有望彻底打破信息获取壁垒。借助大模型，普通投资者也能够在极短时间内获取并分析海量信息，迅速构建起对一家上市公司的初步认知框架，继而缩小与专业投资者的“基本面信息差”。
不妨再虚构一个场景：2025年某月，某投资者通过搭载DeepSeek的智能投研工具，仅用10分钟便完成对某半导体公司的基本面分析——系统自动抓取了公司近三年财报、行业研报、供应链动态、社交媒体舆情等多维度数据，快速提炼出“研发投入占比连续三年超20%”“大客户订单覆盖率从45%提升至70%”“市场对其先进制程量产进度存在认知差”等关键信息，继而做出投资判断。而在过去，这一过程需要手动查阅数十份报告，耗时至少1天。
过去，机构凭借“调研纪要-专家访谈-产业链验证”的闭环，能提前捕捉公司基本面变化；散户则因信息滞后，常成为“接盘者”。如今，大模型的出现，让散户能与机构同步甚至更早发现价值线索。随着散户与机构的“认知重叠度”逐步增加，基于基本面的“价值锚”便会成为公司定价的主流逻辑，反过来推动更多散户投资者从“看K线跟庄”转向“看价值定价”。
潜在影响：短期“共识强化”与长期“价值发现”
曾经，因难以获取全面准确的基本面信息，散户投资决策多依赖技术分析，试图通过股价走势、均线系统、成交量变化等图表形态预测股价涨跌。这种方法虽在某些特定市场环境下有一定效果，但过于注重短期价格波动，缺乏对企业内在价值的深度挖掘，容易陷入追涨杀跌的陷阱。
在大模型的加持下，当普通投资者能够便捷地获取并理解上市公司基本面信息后，基于基本面进行投资决策就变得更具吸引力和可操作性。在此过程中，大模型通过改变普通投资者行为，也悄然改变着资本市场的生态，尤其会在市场行情演绎方面产生独特影响。
从短期视角来看，信息传播效率提升可能加剧“羊群效应“。当大量散户因大模型而对上市公司基本面有更深入了解后，市场上关于优质资产的共识逻辑会迅速强化。以往，一种投资逻辑从萌芽到被市场广泛接受并充分演绎，需要较长时间的信息传播与投资者认知迭代。而现在，大模型加速了信息的扩散与解读，使得更多投资者能在短时间内形成相似的投资判断，市场像被按下快进键，预期兑现速度远超基本面实际变化节奏，形成“时间坍缩效应”，表现为行情的“急涨急跌”。
举例来说，在某一热门行业或概念兴起时，大模型帮助散户快速挖掘相关上市公司的基本面亮点，一旦发现具有高增长潜力的企业，众多投资者会纷纷涌入，推动股价快速上涨。这种短期内大量资金集中流入形成的合力，使得主线行情往往呈现出急涨态势。但这种基于快速共识形成的上涨行情也较为脆弱，一旦市场出现些许负面信号，如行业政策变动、企业业绩不及预期等，大模型又会迅速将这些信息传递给投资者，引发恐慌性抛售，导致股价急跌，加剧市场波动。
但拉长时间维度，随着越来越多的投资者将基本面分析纳入投资决策流程，市场对企业价值的评估将更加全面、准确。那些真正具备核心竞争力、良好发展前景和内在价值的企业，将更容易获得市场资金的青睐，股价能够更真实地反映企业的基本面状况。相比之下，以往单纯依靠技术图形分析进行的投资交易将逐渐失去市场，沦为小众行为。
这种投资行为的转变将引导市场资源向优质企业集中，优化资源配置效率，推动资本市场更加成熟、健康地发展，减少因非理性投机和信息不对称导致的市场扭曲，形成更合理的市场定价体系与稳定的市场运行机制。
隐忧：技术赋能与理性决策的潜在挑战
在重塑市场投资行为的进程中，大模型既带来了信息处理效率的飞跃，也暗藏多重潜在风险与复杂挑战。
一方面，大模型存在信息过载、数据准确性存疑、复杂市场预测局限等固有缺陷，投资者若盲目依赖模型结论而忽视独立判断，可能陷入工具理性陷阱，反而放大非理性投资风险。另一方面，技术红利分配不均可能催生新型数字鸿沟——擅长运用AI解析财报的“数字原住民”与依赖传统信息渠道的群体间信息差距持续扩大，可能会形成新的“不公平”。
值得注意的是，机构优势并未因技术进步而削弱，反而在博弈维度上实现了升级。如专业机构凭借AI技术实时监测散户情绪热点，甚至通过历史数据测算群体行为模式，便可针对性加以利用，如当社交媒体密集讨论某公司利好消息时反向出货，或精准击穿散户集中止损位触发程序化抛售等。这种情况下，技术非但没有消除市场博弈，反而将竞争从信息获取维度推向更隐蔽的预期管理战场。
监管体系的适应性挑战同样紧迫。大模型的应用模糊了传统规则边界，带来了一些新命题，如社交平台传播的AI盈利预测模型是否构成研究报告？AI合成的小道消息引发的市场波动如何界定？是这些新现象将倒逼监管规则同步进化，在创新与规范间寻找平衡点。
向前看，由大模型引发的投资革命远未终结，但投资的核心规律始终未变：技术能压缩信息差，却无法消解投资中的人性博弈。当所有投资者都装备“AI望远镜”时，价值发现的关键或许将回归最原始的维度：能否在信息洪流中保持独立判断，能否将技术输出转化为对人性与价值的深层理解，仍是穿越市场周期的关键。
技术赋能绝非万能钥匙，大模型输出的信息质量高度依赖数据投喂的准确性，而市场情绪的非理性波动仍可能凌驾于基本面逻辑之上。对普通投资者而言，唯有将大模型视为“认知拐杖”而非“决策黑箱”，在海量信息中保持独立思考，才能真正实现从“博弈者”到“价值发现者”的蜕变。
结语：从“信息博弈”到“价值共生”
大模型对散户投资行为与股市生态的重塑，本质上是一场“认知平权”与“价值觉醒”的双重革命。它不仅让信息从“少数人的特权”回归“多数人的工具”，更推动着市场参与者从“追涨杀跌的博弈者”向“深耕价值的发现者”转型。
但这场变革的真正意义，远不止于技术工具的普及。历史的辩证法始终警示我们：每一次工具革命在消除旧鸿沟的同时，必然孕育新裂痕——当AI成为标配，认知深度反而成为终极壁垒；当信息差被碾平，人性博弈却在更高维度展开。
未来的资本市场，或许不再有“绝对的信息优势者”，但永远需要“清醒的独立思考者”。散户手中的AI“望远镜”既可能指向价值发现的星辰大海，也可能在情绪迷雾中折射出自我强化的认知牢笼。真正的投资进化，不在于追逐更快的信号或更复杂的模型，而在于锻造不可被算法替代的能力：在数据洪流中保持批判性思考的定力，在预期共振时警惕群体性狂热的清醒，以及穿透财务指标理解商业本质的洞察。
唯有如此，技术赋能才能真正实现“普惠”初心：让每个普通投资者都能在“用工具看本质，以理性辨价值”的过程中，找到属于自己的投资坐标。这或许就是大模型带给资本市场最深刻的礼物：只有当工具的进化最终服务于价值的发现，我们才能在科技与人性的共鸣中，见证一个更高效、更公平、更具生命力的资本市场新时代。
(本文作者介绍：星图金融研究院副院长，硕士生导师。)