前两天，有个做投资的朋友跟我感慨： AI 越强，会玩的人跟普通人之间的差距，反而可能被拉得越来越大。 他给我看了看他的工作台。 一个 agent 负责收集信息，一个做数据分析，一个跑模型回测，还有几个专门盯产业基本面、盯技术面。 十几个 AI 凑在一起，抵得上一家小型研究机构。 而我们大多数人呢？ 还停在问一句、答一句的阶段。 也不能怪 AI 不行，问题在于没人帮你把 “ 我想要什么 ” 翻译成 “AI 能执行的一整套流程 ” 。你让它分析一家公司，它说的头头是道，看完依然不知道该买还是该卖。 最近一家叫 nashnova 的 AI 公司做了一次大升级（已开启内测），想解决的就是这件事。 他们想让你用大白话， 就能搭起一套属于自己的投资系统，把收集信息、分析数据、跑策略这些复杂活儿，全交给一排 AI agent 去干。 自己搭不出来也没关系，平台上有各路高手沉淀好的技能，直接拿来用就行。 我拿到内测版后，测试了五个场景，一个一个说。 从对话框，到工作台 先介绍下 nashnova 是谁。 这是一家专注于 AI 投研的初创公司，产品围绕三件事设计，市场分析、持仓管理、投资决策。底层接入了行情、研报、财报、会议纪要等机构级数据。早先用对话的方式问它金融问题，回答质量就已经不错。 但官方说，他们这次想做的，不只是“回答得好”。 他们给自己的定位， 是帮每个人建立一套 AI 原生的投资系统，让这套系统持续研究资产、制定计划、跟踪变化 ，然后通过复盘自我进化，最终回答三个最实际的问题： 这笔钱怎么投，为什么这么投，接下来怎么办。 这次升级里，底层技术架构基本重做了。 产品从单纯的对话框， 变成了一个真正的工作台，能生图、能写长报告、能做网页、能搭系统、能跑回测 。 更关键的变化是，有了 “ 投资组合 ” 和 “研究成果” 这个沉淀区。 你在对话里聊过的资产、看过的公司、做过的研究，都会自动归到对应的标的下面。 三个月后再回头找，东西还在那儿，不用再像以前一样在聊天记录里大海捞针。 他们还把一些顶级经济学家或者投资高手的投研框架，做成能对话的 AI 分身。 之前上线的，由付鹏本人输入二十多年独家语料构建，并且拿到了他本人的授权。 我聊了几次，宏观、周期这些话题上， 它明显比通用大模型聊得有血肉。 而且这不是一次性的合作，官方说专家分身是一条明确的主线，后面还会陆续上新。 一句话，换回一份专业级研报 光看介绍没用，咱直接上手试试。 第一件事，让它写一份腾讯的研究报告。我给的提示词只有一句话： 帮我分析一下腾讯，生成一份报告。 然后我就看它自己忙起来了。 先调出一套分析框架技能，然后去收集行情、技术面、财务数据、新闻和最近的机构观点，最后落笔成文。 注意，这一步它已经不是 “ 回答你 ” ，而是 “ 自己拆任务、自己取数、自己动手 ” ， 每一步在界面上都看得见，像一个研究员当着你的面干活。 最让我意外的是，它把文生图也接进去了。 报告里的图表不是套模板，是它读完数据之后自己画出来的。 给出来的报告里，产业链位置、业务拆解、利润归属、盈利质量、技术面、估值、风险，该有的维度全有。 确实很接近一份专业投研报告了。 里面提到的数字准确度也很高，结论更是一句话点透了它的处境： 腾讯现在处在高毛利、稳增长、重投入的阶段，核心矛盾不在收入端，而在 AI 投入的回报节奏。 （仅供分析参考，不构成投资建议） 除了长报告，它还有一页纸模式。 我又让它写了一份英伟达的一页纸，这次更快，一分钟就交了卷。 公司做什么、财务数据什么水平、业绩靠什么驱动、投资逻辑是什么，风险和估值在哪，一页纸全讲清楚，扫一眼就能明白。 刚刚我聊过的腾讯、英伟达， 都自动收进了我的投资组合，不用我手动加自选。 你也可以 直接导入自己的真实持仓 ，它读懂了你的持仓和偏好之后，回答会明显更符合你的需求。 （仅供分析参考，不构成投资建议） 给盯盘装一个开关 报告看得再多，也只是静态的。真正折磨普通投资者的，是盯盘。 非职业投资者其实没那么多精力，但心态大家都懂。 行情好的时候怕踏空，行情差的时候想抄底，震荡的时候又到处找下一个热点。时间搭进去不少，收益未必多多少，内耗和焦虑倒是实打实涨了。 市场每天都在交易，但它真的每天都值得你投入同样的精力吗？ 显然不是。 如果有一套系统，能告诉你三件事：现在是什么市场，该承担多少风险，这周到底值不值得认真看盘，很多焦虑其实就自动消解了。 在nashnova上就可以搭一套这样的 “ 精力管理系统 ” 。 （仅供分析参考，不构成投资建议） 这套策略不复杂。 取某一市场的主流指数（尽量覆盖大盘、中盘和小盘）， 分别看它们相对 4 周、 12 周、 24 周趋势线的位置，来判断整个市场的风险偏好是在扩散还是在收缩，而不是预测个股涨跌。 多数指数共振向上，说明系统