未来已来，你来不来？
最近发生了好多事，国内国外都不平静。
一方面，从硅谷银行到第一共和银行再到拥有167年悠久历史的瑞士信贷，低利率时代终究难以为继，利率曲线的倒挂损伤了传统金融机构的资产负债表，固定收益资产价格波动叠加舆情引发的流动性危机加剧了传统信贷经济的滑落，比想象中来得更快一些。
"眼看他起朱楼,眼看他宴宾客,眼看他楼塌了。"
孔尚任《桃花扇·续四十出·余韵》
曾经最喜欢引用这句词的一位领导，如今站在了时代漩涡的正中央。
而世界的另一面，OpenAI在短短几个月内推出GPT-3到GPT-4，以摧枯拉朽之势掀起了新一轮产业革命的浪潮，仅有30个雇员（？）和不到十年历史的后起之秀，让谷歌微软等互联网龙头寝食难安，国内的百度也仓促推出对标的大模型文言一心，赚了一波流量的同时不免有些心酸--国内在AI领域的发展，终究是商业化有余而深度不足。
新旧经济的交替，给“百年未有之大变局”和“The Changing World Order”画了新的注脚。时代的车轮滚滚向前，从传统行业到新兴行业，需要讨论的不是会不会被颠覆，而是会被什么颠覆。
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互联网行业自身，也经历了不断颠覆自我的过程。
WEB 1.0时代（1989-2004），是专家生产内容（Professional-generated content）的时代，这期间诞生出了雅虎、搜狐、新浪、谷歌、百度等新闻门户网站，他们的主要特点是由文本和图像构成的HTML静态页面。信息的传递是单向的，用户只是信息的消费者。
WEB 2.0时代（2004-至今）是用户生产内容（User-generated content）的时代，用户不仅是信息的被动消费者，也可以开始进行内容的生产和用户间的交互，这期间出现了博客、微博、视频网站、自媒体等新产品和新业态，甚至定义了新行业。这一阶段诞生了很多新型巨头，比如facebook、twitter、amazon、腾讯等。信息的传递是双向的，但是筛选、传播和推送方式仍然依赖于人工处理。
WEB 3.0时代（2008年至今），其实并没有一个完全清晰明确的标准化定义和边界。比较清晰的是AIGC（也就是AI-generated content）将成为内容生产的主力。AIGC利用AI学习自然语言和知识图谱，自动生成用户需要或者感兴趣的内容，一如头条对传统新闻门户的颠覆，以及抖音快手小红书对传统电商的颠覆，正是AI算法在后台不停学习用户行为和喜好从而精准筛选和推送内容给用户，由此带来的用户粘性让传统网站模式无法比拟。尤其是多模态模型和扩散算法的普及，不仅能够帮助提高内容生成的效率，还能提高内容的表现力和多样性，成为新一代生产力工具，这也正是OpenAI让传统搜索引擎望尘莫及之处。
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类比一下，投资这个行业从萌芽那天开始，也经历了不同的发展阶段。
投资1.0阶段，是专家生产策略（Professional-generated strategy）的时代，大量的投资者以购买专业基金经理管理的主动基金或者理财产品为主，市场行情分析也多以电视专栏股评专家的单向输出为主，投资策略的流动是单向的。
投资2.0阶段，是用户生产策略（User-generated strategy），投资者不再满足于简单地买入持有某只大佬基金，而是想掌握更多投资的主动权。更多市场行情分析和策略讨论也在各股吧社区火热进行，投资者开始主动采用各种工具化产品构建自己的投资策略，ETF、股指期货、指数期权、挂钩结构化衍生品，雪球等工具化产品开始大行其道。而用户的群体性行为变化也在影响着这个行业的变迁：从2019年开始，美股的被动基金规模首次超过主动管理型基金。而A股市场经过这几年医药、消费、新能源、计算机等赛道行业的轮番火热，ETF规模也急剧增长。
投资3.0阶段，是AI生产策略（AI-generated strategy）。从量化基金首次在股票市场开始交易，这一时代就已经来临。而AI算法的迭代发展，从机器学习到深度学习，从监督学习到强化学习，再到RLHF。强大的大模型还能让不懂编程的人也能轻松get量化策略。
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每当人类投资者经过白天股市的暴击后进入梦乡，AI投资模型又在深夜不知疲倦地与自己左右互搏，用生成对抗网络把自己的内功从乾坤大挪移的第八层提高到了第九层。
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