人工智能技术全面渗透金融领域，投研行业正迎来底层变革的关键节点，在财联社第三届“新突围”所长沙龙上，讯兔科技CEO李罗丹携旗下爆款产品Alpha派亮相。

李罗丹带来了主题为“Agent时代的投研服务”的分享，这场分享，没有停留在技术趋势的层面，而是直指一个行业当前的核心命题：当研究入口、研究方式、研究评价都在被AI重塑时，研究所究竟该往哪里走？

李罗丹给出了他的观点，“研究所未来不只是面向人，也要面向Agent。”这不是效率提升的问题，而是研究所生产方式、交付形态和商业模式的系统性重构。在他看来，未来的研究所必须走出“双线结构”，线上面向Agent提供规模化服务，线下面向人把服务做精、做贵。

而对于研究所的价值评价，他认为，最终决定研究所价值的，不再是报告数量，而是它在买方AI系统中占有的“认知权重”。

值得关注的是，就在不久前，讯兔科技（Alpha派）刚完成近2亿元A轮融资，5个月内连获两轮顶级资本加持，印证了资本市场对AI投研商业化路径的高度认可。

买方不再先看研报，而是先问AI

李罗丹的分享，从一开始就把矛头指向一个根本性的变化：买方研究习惯已经变了。

“过去买方更多是直接看研报、看终端、找分析师；现在越来越多是先问AI，让AI做检索、总结和归纳。”他引用了一组讯兔科技旗下AI投研助理Alpha派的数据：基金经理在使用AI投研助手后，直接阅读底层研报的比例正在下降，而通过AI直接提问、获取整合结论的比例在持续攀升。

他说，这个变化意味着研究入口被重构了。

“以前大家注意力在主流金融数据平台，现在大量买方的注意力在向AI产品集中。”他提到一位基金经理在去年四季度报告中的原话：“像Alpha派这类的投研助手，已经基本能替代初级的研究工作。”

李罗丹的结论很直接：正因为买方的行为和工作模式已经变了，研究所才必须跟着变。如果研究所的服务还停留在单向的PDF投递，实际上已经与客户的工作流脱节了。如果说过去二十年，金融数据平台这样的产品解决了“生产资料”的问题；那么今天，讯兔科技要解决的是“生产力”问题。

这种生产力不是让机器独立运作，而是让AI与人结合，让每一个分析师迸发出十倍的创造力。

研究所要长出两条腿：线上给Agent，线下给人

那么研究所该怎么变？李罗丹给出的核心框架，是“双线结构”。

在李罗丹看来，研究所未来的服务对象将不再只是人，也包括买方背后的Agent。这并不意味着AI会把人替代掉，而是AI承接规模化、标准化的线上服务，人则去做更稀缺、更高价值的线下服务。“研究应该做贵，不应该做便宜。”他语气笃定，“未来人的线下服务会变成奢侈品。就像工业时代来的时候，手工业没有消失，手工业品变成了奢侈品。”

在李罗丹的构想中，线上这条线远不止是把研报电子化，而是要争夺AI的调用权。

“未来最值钱的可能不再是报告本身，而是研究所能不能把自己的能力解构成流式服务，让Alpha派、小龙虾等各类AI系统去调用。”他说，研究所交付的不再是研报这一种载体，而是可被AI调用的观点、数据、跟踪、框架和认知能力。

“每次调用都是token的消耗，token是未来整个价值的链路和载体。”李罗丹判断，未来研究所的收入构成中，会越来越多地来自AI调用、token消耗，以及嵌入买方工作流所产生的价值。他甚至预测，到2030年左右，研究所的收入可能有50%不是来自于人，而是来自于AI。而这一切的基础，是研究所能否在买方的AI系统中，建立起足够高的“认知权重”。

所谓“认知权重”，即一家研究所的研究成果，在被AI系统调用、引用时所占的权重。也就是说，研究所未来不仅要争夺人的注意力，也要争夺AI的调用权。

与线上规模化、标准化相对应的，是线下服务的“精品化”。李罗丹的观点很明确：人的价值不会消失，而是会进一步集中——基础摘要、信息同步、资料整理这类标准化工作会被AI替代，但人的价值会往上移，上移到一手产业信息、非共识认知、深度交流和高质量私域服务上。

李罗丹特别提到一个细节：很多人以为AI会让人变闲，但实际恰恰相反。“今天调研变多了，不是变少了；人变忙了，而不是变得更闲了。因为AI把大家从琐事里解放出来，反而有时间去做真正需要人的事情。”

他认为，AI改变的是脑力劳动里面的体力劳动部分，而真正通过认知、沟通和迭代产生的能量，还是要来自人。未来线下的服务，或将是“十倍于AI服务的价格”。不是因为人比AI聪明，而是因为人的一手信息、判断力和非共识认知，恰恰是AI最不擅长的事。

AI正在系统性重构研究所，并重建其价值评价体系

李罗丹反复强调一个观点：AI对研究所的影响，不是“提效”两个字能概括的，而是系统性重构。他把这种重构拆成三个层面：

第一，生产端重构。标准化、重复性的研究劳动被AI大量接管，分析师从繁琐的事务中解放出来。

第二，交付端重构。分析师的服务从“研报”这个单一载体中释放出来，转向高频跟踪、会议、以及API化的能力输出。

第三，商业模式重构。研究所的收入来源不再只来自人工服务，而会越来越多地来自AI调用、token消耗，以及嵌入买方工作流所带来的价值。

“AI来了之后，整个研究市场已经在发生非常大的改变和冲击。”他说，这不是遥远的未来，而是正在发生的现实。

伴随上述重构，更深层的变化还在于价值评价体系正在被重新定义。他提出，未来对分析师和研究所的评选，可能不再是以买卖方投票去评价，而是AI去评价。

“什么样的研究报告算是好的？应该是有高度的逻辑相关性，而不只是标签的相关性；应该能对每一个判断做回溯评价，靠谱的分析师有机会拿到更高的权重；应该能对市场带来增量的非共识认知——如果讲的东西别人都讲过了，它就不应该被赋予任何权重。”

在李罗丹看来，未来靠人的评价在信息占比里会越来越低，研究行业需要一套AI时代的评价体系。

AI不是人的替代，而是人的放大器

整场分享中，李罗丹多次试图消解听众对“AI替代人”的焦虑。

“我其实是所有AI公司创始人里面，最不相信AI替代人的一个人。”他说，“AI所有的东西都是一面镜子。如果没有人的输入、没有人的思想，它真的没什么用。”

他分享了一个让他印象深刻的案例：傅盛组织了一场面向全市场的AI大赛，任何人都可以报名。最后前五名里有两个是初中生，大量有经验的工程师连前十都没排进去。

“年轻人靠的不是经验，是他能驾驭多少AI帮他干活。”那个初中生把前面14道题每个配了一个虚拟机让AI去跑，把自己所有的注意力放在最后一道160分的大题上，结果他是全场为数不多的在那道大题上得满分的人。“他不一定比某个技术专家厉害，但他相信AI，他把自己的精力管理放在最关键的东西上。”

李罗丹非常认同AI时代是“超级个体”的时代。他认为，未来会出现很多擅长使用AI、能把认知和工具结合起来的个体。组织的管理会变成注意力的管理、精力的管理，AI不是孤立的效率工具，而是从工具到服务到商业模式、行业治理的全方位重构。

在分享的尾声，李罗丹抛出了一个带有他个人风格的观点：有两种AI是不好的。“一种叫泛滥的平庸。今天刷短视频，百分之八九十的东西已经是AI做的。”“另一种叫可怕的完美。就像那个给我打电话的AI，它太完美了，反而让我觉得没有人的特质。”

他说，AI最好的状态，是“人的放大器”，而不是“人的替代品”。“脱离了人的AI，是平庸和荒芜的。”

最后，他再次回到对研究行业的判断：“今年是改变的元年。谁能在买方的AI使用链路里，成为必经的一环，谁就能重构自己的商业模式。大家一定要看到，买方的行为变了，工作模式变了。我们怎么去适配它，怎么去提供AI的服务——哪个研究所先反应过来，他就更有可能赢得先机。”