本文通过前小型离岸美元私募GP二狗的转行经历,分析了AI普及对私募GP-LP关系及行业生态的影响。 ## 1. 小型主观美元私募募资本就生存空间狭窄 二狗原任职的私募管理规模数千万美元,过去三年年化收益远超纳指,但募资仍极困难。头部美元私募多采用开曼+香港/新加坡架构,可获得国际顶级LP信任;小型私募沿用开曼SPC+BVI架构,亚洲LP更偏好香港LPF或新加坡VCC架构,难以获得信任。此外,AI赋能后,可展示数据、回撤可控的量化策略比抽象、沟通成本高的主观策略募资更容易,进一步挤压小型主观私募生存空间。 ## 2. AI平权信息能力,激化GP与LP矛盾 小型美元私募LP多为各领域成功的高净值人群,原本依赖GP处理信息、做投资决策。AI普及后,除资金配置与交易执行外,GP多数传统职能可被AI更低成本高效替代,普通LP可借助AI自行做研究和投资,且容易轻信AI逻辑自洽的结论,反而质疑GP的专业判断,甚至引发争议导致LP被清退、撤资。 ## 3. AI对不同策略私募冲击差异显著 对主观策略私募冲击极大:如果牛市中LP借助AI自行投资踩中风口、收益超过基金,会直接质疑GP实力,抽走资金。对量化私募冲击更小甚至是利好:量化本身需要持续迭代策略参数,AI可加快迭代速度,普通投资者用AI搭建的策略远无法匹敌顶级量化机构,反而会拉开不同量化基金的差距。 ## 4. AI不会彻底取代GP,核心仍是信任 AI是人人可用的工具,可成为GP提升能力的杠杆,不会彻底取代GP。资产管理本质是基于信任与心智托付的服务业,当前的摩擦多源于LP不会正确使用AI:国内多数LP使用的陪伴式AI易出现机器幻觉,LP难分辨逻辑自洽和符合事实的结论,往往只是向AI寻求认同而非专业分析。未来人类GP仍需借助AI升级能力,同时打磨面向LP的沟通与情绪价值。
当LP用豆包教我投资:一位私募GP的转行自述
2026-06-09 11:06

当LP用豆包教我投资:一位私募GP的转行自述

本文来自微信公众号: Odaily ,作者:Golem


二狗(@ryansoon777)年前还是国内某小型主做美股的离岸私募美元基金普通合伙人(GP),但年后他便离职加入了一家AI初创公司。


“小型私募基金融资如今本来就难,再加上AI的普及,很多投资人(LP)宁愿让豆包辅助炒股,也不愿意把钱募给我们了。”


二狗称,自己选择转行,很大程度上是因为看到了AI对LP与GP关系的微妙影响。信息和分析能力表面上被AI拉平,LP更容易质疑GP的专业判断,双方之间的摩擦也可能增加,严重时甚至导致撤资或清退。


日子本来就难过的小型美元私募


二狗此前所任职的这家私募美元基金实际运营状况并不差,资产管理规模达几千万美元,主要投资于高流动性美股,也少量涉及加密资产资管,其年化收益率在过去三年均远远超过纳指。


按理说,优质的业绩再加上近两年投资者对海外理财的需求增加,募资的难度应该不大,但二狗透露,实际上,像他们这类小型美元基金要想获得机构LP青睐,基本不可能。


目前国内头部的百亿级美元私募基金(如景林、高瓴和博裕等)采用的基本是“离岸+在岸”组合架构,即基金主体留在开曼,常注册为开曼群岛豁免公司或开曼SPC,管理主体则放在香港或新加坡。


不过近年来,因监管和募资环境的变化,纯采用香港LPF或新加坡VCC在岸架构的私募美元基金也越来越多。


而二狗加入的这类小型美元私募基金依旧采用的是最“原始”的美元基金架构,即开曼SPC+BVI(英属维尔京群岛)基金管理人架构。


基金行业常说的一句话是LP决定结构,国内头部的美元私募基金之所以还在死守“开曼”,原因之一是他们的海外LP包括美国大学捐赠基金、中东主权财富基金以及欧洲大型家族办公室等,这些国际顶级“老钱”对开曼架构已经熟悉了几十年,顶级私募美元基金继续沿用这个规矩有利于降低彼此之间的沟通成本和信任成本。


但主体同样在开曼的国内小型私募美元基金不可能获得这些国际顶级资金的青睐,其LP来源依旧主要在亚洲,这就使得他们处在了一个尴尬的境地。


在亚洲视角下,美元私募基金背后的金主主要来自私行、中国大陆(出海资金)、香港本地家族办公室和东南亚富豪等。


即使是同等规模的的小型美元私募基金,这些圈子都会对香港或新加坡有天然的亲近感和安全感,因此他们更愿意投香港LPF或新加坡VCC,而不是开曼SPC。


除了基金架构和规模限制了这类小型美元私募基金的募资渠道外,基金投资策略差异也使得二狗他们融资困难。


在私募基金采用的投资策略里,主要可分为主观策略与量化策略,主观策略即由GP根据自己的研究、经验和判断来决定买什么、卖什么,盈利的核心是基金经理对市场的认知能力;量化策略即把投资逻辑写成数学模型和程序,并由程序自动或半自动地高频执行交易,盈利的核心是模型采用的统计规律。


“目前市场上采用量化策略的基金比采用主观策略的基金募资更容易,特别是有AI的赋能后,LP们就更相信量化了”,二狗称尤其是在DeepSeek(Odaily注:由量化基金幻方量化团队孵化)去年爆火后,市场对量化策略的追捧热情更高。


再者,量化基金与主观策略基金的差异在于,量化策略可向LP展示数据和算法获取信任,基金不管是盈利或回撤,都在可控范围内,优秀的量化甚至可以作为固收产品;主观策略则更加抽象,GP要完全获取LP的信任需要消耗更多沟通成本,特别是在遇到大幅度回撤时,LP很容易质疑GP的投资能力。


因此,综上,在国内二狗此前任职的这类小型美元私募基金的生存空间已经被大环境压缩,募资难度越来越高。而基金内仅存的一些大LP,也在质疑AI的“投资能力”是否远在GP之上?


“成分复杂”的LP们


“过去LP鉴于我们是科班出身,所以基本都会听我们的,但现在他们会将我们的报告丢给AI翻译成大白话,然后再来反过来‘教’我们怎么做”,二狗称AI普及后,过去只看最后结果的LP对他投资操作的“关心”明显提高了。


二狗甚至曾经也因此清退过一位LP。这是一位年满50岁的实体企业主,且“登味”十足,他向二狗当时任职的基金投入了约100万美元的资金,但他并未撒手不管,而是常常用在市场上看到的碎片化信息和通过AI得出的结论与二狗发生争议,“他的态度很差,并且认为我这个小年轻啥也不懂,无法建立信任,所以最后在协调下我们就把他清退了。”


“坦诚地讲,我们的LP在各自领域都是非常优秀的人,他们在自己的领域是权威,但现在有了AI作为帮手后,他们也会认为自己在投资上也有了权威”,二狗感叹道。


小型美元私募基金的LP,因为融资渠道本身就窄,所以大多都来源于老板朋友或者熟人转介绍,因此“成分复杂”。据二狗所说,他们这家基金的LP就包括国内高净值人群、实体企业主以及FOF(母基金),“我们的LP里有山西煤老板,也有在福布斯榜上排三四百名的富豪,还有些LP甚至是二代和我们玩的好,所以介绍他爸来的。”


他们与LP的关系也比较微妙,对于有些LP甚至不会收取2%的管理费,只拿20%的业绩分成。这类LP结构的最大特点是有参与金融市场及“资金出海”的热情,但本身又没有时间及精力快速学习和研究市场动向。


因此,从某种意义上来说,GP的核心价值在于为LP承担信息搜集、市场研究、机会筛选和投资判断等工作,以专业能力弥补后者在时间、精力和认知上的不足,从而完成从信息到决策的转化过程。


然而随着AI工具的普及,过去这种高度依赖专业机构的信息处理与研究能力正被快速平权。除最终的资金配置和交易执行环节外,GP传统职能中的大量工作内容,已经开始被AI以更低成本、更高效率的方式替代。


“我们LP要想开个IBKR的券商账户并不难,有了AI辅助之后,他们喜欢什么行业什么标的,完全可以自己买了。”二狗认为AI对于采取主观策略的基金冲击尤为巨大,因为投资始终是以结果为导向的,如果LP踩中了风口,个人投资回报超过了基金,那么自然就会开始质疑基金的实力。


相比之下,AI带来的“信息平权”对量化私募基金的冲击更小,甚至还会拉开基金间差距。


量化基金策略中的参数、算法等本身就会不断迭代,而AI的加入使量化策略的迭代速度变得更快,这是一个比拼效率和智力的领域,没有数学、金融等方面专门知识的普通人通过AI构建的量化策略是绝对无法与大型量化基金媲美的。


“量化策略本质上是要不断领先市场同行才能有超额收益的,如果当你认为你的普通AI构建出了一个好策略,那么也许它已经被大多数聪明人发现并迭代了”,二狗表示这也是顶级量化基金的优势所在。



AI会取代GP吗?


不过二狗并不焦虑AI真的会彻底取代GP或者分析师这类职业,因为AI永远是中立和人人可用的,它是一个杆杠,GP可以借助AI完善自身知识体系和投资策略,为LP创造更多收益。让二狗真正感到恼火的是,AI增大了GP与LP之间的摩擦。


“有些LP甚至会质问你,为什么没有投中当下热门的标的,并且还分析得头头是道的,他们不明白GP并不是现在什么流行就投什么”,二狗对这种现象略感无语,特别是在今年以来美股AI、半导体成为风口,散户押注赛道龙头就能实现超额收益之后。


在牛市里,散户的投资回报确实能轻松超越基金,一是个人投资更灵活、更有容错、资金也更聚焦,二是在AI的辅助研究下,散户投资者的研究效率确实也会被极大提升,相当于身边有一个全能专家24小时待命。


尤其是在今年的美股市场,如果散户压中了闪迪、美光、海力士等存储热门股,投资回报率可能会超过大部分的基金,“这个时候LP要么会考虑在自己账户多放点,在基金里面少放点,或者可能直接撤出主观私募基金”,二狗称牛市中大家常会认为自己是“股神”附体。


但这一切的前提都是散户要会正确使用AI,如果使用了劣质的AI,那么就会事倍功半,二狗表示这也是其与LP产生摩擦最大的原因。“国内的这些高净值人群主要用的还是豆包这类陪伴式对话AI,而像分析能力更强的ChatGPT、Claude等并未普及,而这种陪伴式AI为了给用户提供情绪价值,在专业领域极容易出现机器幻觉。”


本质上,问题并不在于AI能力的高低,而在于大多数人并不真正理解如何使用AI。AI能够在几秒钟内整合海量信息,构建起一套逻辑自洽的分析框架,但逻辑自洽并不等于与事实相符。对于缺乏专业背景的LP而言,他们往往很难辨别哪些结论建立在真实数据之上,哪些只是模型生成的概率性推断。


因此,大多数投资者与其说是在向AI寻求分析,不如说是在向AI寻求认同,AI的最终目标也不是为了帮助投资者“去伪求真”,而是为了完成对话。


所以,AI会取代GP吗?AI可以低成本地生成一万份逻辑圆洽的投研报告,但资产管理的底色其实是一门基于信任与心智托付的“古老服务业”,GP与LP之间也是一个互选的过程。


只不过在任何“事务”终将都交由AI执行,以获取“结果”最大化的未来,“人类私募”也是该向AI学习,再多修炼下情绪价值提供了。

频道: 金融财经
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