本文深入探讨了人工智能（AI）技术如何从信息基础、决策机制到系统架构三个层面，深刻地重构资产配置的理论与实践。文章指出，大语言模型（LLMs）拓展了信息边界，深度强化学习（DRL）推动决策框架动态化，图神经网络（GNNs）深化了系统性风险认知。头部机构如贝莱德和摩根大通正积极构建“AI原生”战略，强调模块化协作和专有技术布局。对于国内资管机构，文章建议走差异化、聚焦式的技术落地路径，构建高效的“人机协同”体系，并重视风险管控与复合型人才培养。

🧠 信息基础重塑：大语言模型（LLMs）能够理解和分析海量的非结构化文本数据，例如财报和政策文件，将其转化为可量化的Alpha因子，从而极大地扩展了传统投资研究的信息来源和范围。

🤖 技术路径验证：AI赋能资产配置的技术栈已初具规模，包括利用LLMs进行信号提取，通过深度强化学习（DRL）实现动态决策，以及使用图神经网络（GNNs）进行风险建模，这些技术为AI在资产配置领域的实际应用奠定了基础。

🚀 迈向智能演进：AI在资产配置中的角色正从辅助工具向决策中枢转变，推动资产配置从原有的静态优化模式向更加智能和动态的演进，这将深刻改变买方机构的投资研究和执行流程。

🤝 模块化协作机制：成功的AI投研系统依赖于模块化的模型协作，例如贝莱德的AlphaAgents通过模型分工，结合外部API和知识检索增强生成（RAG）技术，以及数值优化器，有效提升了决策的可靠性和可解释性，形成可复制的技术栈。

🛡️ “AI原生”战略：头部机构如摩根大通正致力于构建专有的、可信赖的AI核心技术栈，包括可信AI与基础模型、模拟与自动化决策、物理与另类数据三大支柱，旨在建立难以复制的竞争壁垒。

核心观点 　　核心结论：①信息基础重塑：LLM正将海量非结构化文本转化为可量化的Alpha因子，根本上拓展了传统投研的信息边界。②技术路径已验证：从LLM的信号提取、DRL的动态决策到GNN的风险建模，AI赋能资产配置的全链条技术栈已具备现实基础。③未来迈向智能演进：AI正从辅助工具转向决策中枢，推动资产配置从静态优化迈向动态智能演进，重塑买方的投研与执行逻辑。 　　AI技术正从信息基础、决策机制到系统架构三个层面，深度重构资产配置的理论与实践。大语言模型（LLMs）通过深度理解财报、政策等非结构化文本，拓展了传统依赖结构化数据的信息边界；深度强化学习（DRL）则推动决策框架从静态优化转向动态自适应；而图神经网络（GNNs）通过揭示金融网络中的风险传导路径，深化了对系统性风险的认知。 　　落地应用不依赖单一模型性能，而依赖模块化协作机制。贝莱德AlphaAgents的实践揭示了AI投研系统的核心形态：通过模型分工，LLM负责认知与推理（如多智能体辩论），外部API与RAG提供实时信息支撑，数值优化器完成最终的资产配权计算。这种架构不仅有效缓解了LLM的“幻觉”问题，提升了决策稳健性与可解释性，更形成了从信号生成到组合执行的、可复制的技术栈，为构建真正实用的投资Agent奠定了坚实基础。 　　头部机构的竞争已升维至“AI原生”战略，其核心是构建专有、可信且能驾驭复杂系统的AI核心技术栈。摩根大通的案例表明，其战略远非简单应用外部模型，而是围绕“可信AI与基础模型”、“模拟与自动化决策”、“物理与另类数据”三大支柱，进行全链条的专有技术布局。其通过将合规性转化为信任护城河、将市场模拟能力转化为战略风洞、将另类数据转化为信息优势，建立起对手难以短期逾越的复合壁垒。 　　对国内资管机构而言，破局之道在于战略重构与组织变革，走差异化、聚焦式的技术落地路径。国内资管机构应进行顶层设计并寻求差异化破局，而非盲目跟随。关键在于构建务实高效的“人机协同”体系。面对技术与资源差距，国内机构不宜盲目追求“大而全”。技术落地上，优先利用LLM挖掘A股市场独特的政策与文本Alpha，并构建以“人类专家为核心、AI为智能副手”的协同流程；在组织与文化上，必须打破部门壁垒，锻造融通投资与科技的复合型团队，并将风险管控内嵌于AI治理全周期，从而将AI从概念转化为坚实的核心竞争力。 　　风险提示：警惕大语言模型内在缺陷与“幻觉”风险；警惕AI模型的“黑箱”特性，AI投资存在潜在的合规与法律风险；文中所提及公司仅做客观事件汇总，不涉及主观投资建议。