对于普通投资者来说，用AI炒股到底是为自己找到了一个专业、理性且低成本的「投资顾问」，还是打开了新的「潘朵拉魔盒」？

「DeepSeek炒股，一日净赚10W+」、「不懂技术，我用DeepSeek日赚3500」、「5个普通人可实操的DeepSeek赚钱机会」……

在DeepSeek横空出世后的短短一个月里，无数一夜暴富的神话在网络上轮番上演。

在各种社交媒体上搜索DeepSeek，紧随其后出现的就是「变现」、「搞钱」、「暴富」等等抓人眼球的关键词。

仿佛一夜之间，AI就成为了那条实现「共同富裕」的捷径。

在社交媒体上，任何人都可以让DeepSeek帮忙推荐股票、选基金，或者对于持仓情况、交易策略给出建议。甚至有人晒出账户表示，真的用DeepSeek赚到了自己的「第一桶金」。

对于专业投资者来说，借助AI的力量来助力投资早就不是什么新鲜事。

毕竟，DeepSeek背后的母公司幻方量化本就是一家专业的投资机构，也难怪网友们高呼：用DeepSeek炒股不过是回归主业罢了。

事实上，从2022年ChatGPT走红开始，用AI大模型来提升投研效率、提高投资胜率，已经成为资管机构共同探索的方向。目前，国内各大券商、公募也都纷纷部署了DeepSeek，加快了跟AI的融合与协作。

那么，对于普通投资者来说，用AI炒股到底是为自己找到了一个专业、理性且低成本的「投资顾问」，还是打开了新的「潘多拉魔盒」？

第一批用AI炒股的人已经「祛魅」

其实，早在2022年底ChatGPT上线之时，就有很多人尝试用它来选股和投资，并鼓吹其「投资能力」。

例如，金融网站finder.com就曾做过一项实验，要求ChatGPT按照常见标准挑选股票，并称这些股票组合的最终表现优于英国一些最受欢迎的投资基金。

后来，还有一位美国的金融学教授Lopez-Lira在其论文中指出，根据他们的研究，在一定时间内，基于对公开市场数据和新闻做出的交易判断，ChatGPT驱动的交易模型能够产生超过500%的回报。

专业的研究论证激起了更多人的追捧。

美国投资咨询平台The Motley Fool对2000名美国人进行了调查，结果显示，其中有47%的人曾使用过ChatGPT获取股票信息，这一比例接近一半。

而且，高收入群体对于用ChatGPT来获得股票推荐展现出了更大的兴趣。

也正因如此，借助ChatGPT进行选股和投资的「网红」开始大量涌现。

比如，一家名为Autopilot的初创交易平台就基于Lopez-Lira的交易策略发起了一项实验，在公司原有的投资组合之外，新建一个ChatGPT主导的实盘投资计划The GPT Portfolio，并向投资者开放。

官方信息显示，该GPT投资组合使用支持AI的智能评分系统来构建一个包含15种资产的长期多元化投资组合，投资组合每月重新平衡一次，然后分享对精选资产的分析、收益情况，以及跟投人数和投资规模等信息。

据了解，在该计划上线后短短两天内，就有近15000名用户加入其中，为投资池贡献了共计800万美元的资金；而半个月后，用户人数便达到了25000人，总投资金也超过1500万美元。并且，还有源源不断地投资者亟待加入。

那么，已经运行了一年多的The GPT Portfolio，表现如何了呢？

根据平台披露的最新数据，该投资组合发布以来的投资收益约为40%；过去一年的投资收益约为20%，超越标普500的表现。

但是如果把周期锁定在过去三个月，其收益表现是负的，并且，该计划2025年以来的表现不及「标普500」。

从投资者数据来看，截至目前，还有约1.2万用户仍在参与该计划，较巅峰时的4.2万投资者下降了超过70%；总资产管理规模约4100万美元，增长速度也已经非常缓慢。

显然，投资者们的热情已经大幅消退。

只是，这并没有妨碍这家公司再次蹭上了DeepSeek和Grok的热度，前者的AI「顶流」地位自不用说，后者是马斯克最新发布的大模型，被马斯克称为「地球上最聪明的AI」。

这家公司抓住这波流量，很快发布了相关的投资计划。

截止到目前，The DeepSeek Portfolio已经发布一个月时间，吸引了181位用户参与，总资产管理规模约48万美元；The Grok Porfolio刚刚上线一周，也吸引了约93位用户和27万的资金。

显然，与当初轰动一时的ChatGPT Portfolio相比，海外投资者们似乎对AI投资这件事冷淡了许多。

关键在于那「更重要的5%」

在金融这样一个信息密集型行业，AI技术正在并且未来将持续成为投资生产力变革的关键工具，这一点似乎毋庸置疑。

但同样的工具，在不同人或企业「手中」，使用效果还是千差万别的。

即便是在专业的资管机构里，那些对AI应用最迫切也最深入的量化投资基金经理们，也存在着业绩分化和波动的情况，更何况是普通人。

因此，也有专业的投资者认为，所谓的AI选股其实更接近于「丐版量化」，它可以通过分析各种指标、数据、新闻等归纳出一些影响交易的因子，用来辅助决策，但距离真正的量化投资还有很远的距离。

无论是在国外还是国内，投资者们对于AI的青睐其实不难理解，如果不需要自己花费脑力和体力，一切交给AI就能获得超额收益，谁能拒绝这样的诱惑呢？而且看起来，机器人似乎比复杂的人性更理智和客观。

2025年春节之后，由于DeepSeek开源、免费等特性，让AI工具快速普及，且使用便捷，让更多人体验到了AI大模型的智能，并开始尝试用它来做各项工作，投资只是其中之一。

但与此同时，随着更频繁和深入的使用，AI大模型伴生的问题也愈发凸显。

比如，随着通用大模型推理能力的提升，其出现幻觉的概率不仅可能不会下降，甚至还会出现大幅上升。

不久前，AI服务平台Vectara发布的数据显示，DeepSeek R1的幻觉率高达14.3%，明显高于其前身 DeepSeek V3 （3.9%的幻觉率）。

因为太过「善解人意」而向用户提供「过度帮助」，这种倾向与投资所需要客观性与严格的纪律执行背道而驰。

不只是DeepSeek，包括ChatGPT等顶尖大模型在内，还存在「通用」与「专精」的矛盾。

国际资管巨头贝莱德就曾做过一个实验，他们用2024年第一季度500个公司财报电话会议的随机样本来比较不同模型的预测准确性。

结果显示，OpenAI的GPT模型中，其新版本GPT-4 Turbo以及GPT-4o预测的准确性反而较最早发布的GPT-4有所下降。

贝莱德认为，一个潜在原因是这些模型主要基于其作为通用助手的角色来进行训练和评估。这种形式的微调增强了通用能力，但却牺牲了其他应用能力，这也可能导致其执行特定预测任务的表现下降。

此外，通过大模型联网查询获取的数据还需要仔细甄别，因为模型抓取的数据可能被严重「污染」。

就在过去的一个月里，随着DeepSeek升温，整个科技板块迎来上涨，已经有大量提问者通过引导性发问，诱导AI大模型作出特定回答，声称这些上市公司参股了DeepSeek或为其提供技术支持等，被贴上「DeepSeek概念股」的标签。

即便相关公司紧急辟谣，也很难彻底消灭这些「谣言」，不少投资者也因此「上当」亏损。

此外，一份基于医疗大模型的实验显示，只要在大模型中混入0.001%的假数据，就训练出了可能传播错误信息的模型，其「脆弱性」可见一斑。

从专业投资机构的视角来看，AI效能的提升离不开专业数据的「反哺」，包括基金公司等资管机构本地部署DeepSeek的核心是将历史数据、投顾策略等专业知识转化为结构化知识库或API，用于训练和优化大模型，这些是普通投资者很难完成的，也是机构所构建的核心壁垒。

前述金融学家Lopez-Lira也在研究中指出，短时间内AI或许可以预测市场走向，但这一情况并不会维持太久。

随着越来越多的人使用这些工具，市场将变得更加有效率，因此预计收益的可预测性会下降。预计到第五年，将没有任何收益可预测性。

或许正如高盛CEO所说的，以往，一份像起草IPO招股说明书这样的工作需要一个由六人组成的团队花费两周的时间完成，但现在AI可以在几分钟内完成95%的工作，但他同时强调，「最后的5%现在变得非常重要。」