趋势。   桥水作为一家以全球宏观策略闻名的对冲基金管理机构，核心方法论是将宏观基本面研究与系统化执行相结合。在行业人士看来，桥水的AI战略是“主观投研拥抱AI的典型代表”。   据悉，桥水内部组建了AIA实验室，致力于运用人工智能与机器学习在市场中创造超额收益。AIA实验室通过内部研发的专有技术，融合一系列广泛的AI工具，旨在构建一个能够执行基本面、系统化投资研究的AI推理引擎。   桥水还在2024年推出了一只以机器学习作为主要决策依据的基金。   从最新招聘信息可以看出，桥水的人才策略正在转型。正如桥水联席首席投资官格雷格·詹森（Greg Jensen所说：“桥水可能改变招聘策略和员工构成，增加更多数据科学家的比例。”据悉，IBM Watson团队的前任负责人David Ferrucci曾一度效力于桥水，耶鲁大学统计学教授贾斯吉特·塞克洪（Jasjeet Sekhon目前担任桥水AIA实验室首席科学家兼人工智能与机器学习负责人。   近年来，还有更多国际资管机构在“AI+主动投资”上布局。例如，贝莱德打造了融合AI的系统化主动权益投资（SAE策略。贝莱德基金权益、量化及多资产首席投资官王晓京在接受中国证券报记者采访时表示，SAE策略的特点是依托于另类数据和AI。其中，另类数据是让研究跳出财务报表的窄框，捕捉市场舆情、社交媒体和研报语义等边际变化。AI则在两个环节发挥作用：一是生成量化信号，比如对文本流信息进行语义解析，识别市场情绪和企业基本面的细微变化；二是对数百个量化信号进行动态配重，使策略能更快感知市场环境的转折。   据悉，贝莱德在全球范围已有完全由机器学习主导的模型（内部称AIM模型，但在中国市场策略里刚开始小比例使用。目前团队正在重点推进把宏观经济周期信号与公司层面信号一起纳入机器学习框架，以增强模型在周期切换时的适应性与响应速度。   一位国内私募机构人士对中国证券报记者表示，用AI做宏观语境分析与研判在业内并不陌生，目前已成为主观投研“AI+”的一个重要方向。这也预示着，未来整个行业的投研分工将发生变化：以资料整理、信息汇总为主的初级研究工作，或将更多由AI承担。行业人才需求将发生显著变化：机构将更偏好复合型人才，既有投研分析能力，又能把文本信息结构化、沉淀成可追溯的研究工作流，并与数据或工程团队共同迭代工具体系。   外资开年频频加仓中国资产
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