选基这件事难度高，全市场有1.3万只公募基金，年轻投资者通过给AI一些指令，让AI来选择基金。吴雨其报道了此事，2月27日财联社记者联系到吴雨其采访了他。在社交媒体上，人们晒出自己用AI选基的实盘收益曲线，还有一些人分享了AI选基的指令词。有国内的豆包、DeepSeek、千问，还有国外的ChatGPT、Gemini等大模型被广泛使用。有人甚至撰写了一套系统的“大模型选基金实战指南”，把需求拆解成一套输入模板和流程。 从机构和专业投资者的角度来看，AI只是一种辅助工具，并不是决策者。超1.3万只基金、多变的市场环境以及每个人财富状况的巨大差异，让这次测试变得复杂。多数年轻投资者把AI当作搜索引擎和万能客服。比如输入“帮我推荐几只好基金”，AI会给出一些明星产品和标准话术，但往往不够实际。不过在实践中，有些投资者通过给出详细需求如资金量、投资期限等，再让AI进行初步筛选。 清华大学五道口金融学院和蚂蚁集团研究院的研究表明，超过四成个人投资者已经开始使用AI理财工具获取信息和比较理财产品。但是很多人只是参考一下。机构端也开始积极尝试AI选基技术。比如蚂蚁集团和先锋领航合作推出的帮你投，通过构建投资者画像来生成基金组合方案；盈米基金旗下且慢平台接入了多款主流大模型来生成基金组合方案。 南方、博时、华夏等基金公司已经引入本地化部署的大模型进行日常投研工作；博时、鑫元等机构也在量化投资方面更明确地强调超额收益因子中已有相当比例来自AI学习。 在雪球、短视频平台等社交媒体上，有博主会把同一笔资金交给多个大模型来检测哪个收益最高；还有人用一个模型的方案作为底稿再交给另一个模型挑错。 在实际操作中给不同大模型输入相对完整的个人信息和组合现状时，它们能迅速提炼出风险偏好和持仓行业集中情况并给出建议。不过在引用具体基金代码时信息更新往往滞后影响投资体验。 部分投资者把需求拆解得非常细比如筛选出跑赢沪深300的主动权益基金并按照回撤排序。这种结构化指令实际上是把人脑原本就存在的逻辑翻译成机器能理解的语言。 公募量化团队人士表示真正的门槛不是会不会用AI而是有没有清晰自洽的投资约束条件如果自己都不清楚想要什么收益与风险组合那么再聪明的大模型也只是给出一次包装精致但模糊的回答。