【导语】AI在量化投研领域的应用正经历从“通用模型调用”到“金融约束重构”的范式转变。AAAI 2026与ICLR 2026主会及金融AI Workshop的论文表明，前沿研究已不再满足于简单套用大语言模型或强化学习，而是深度聚焦于延迟、回测有效性、非平稳性、交易成本及可解释性等金融硬约束。 【正文】从资金流向与技术演进看，当前AI投研的核心逻辑已从模型规模竞赛转向场景适配与效率优化。TiMi、AlphaAgentEvo及AlphaBench等代表性研究揭示，模型性能的关键不仅在于参数规模，更在于搜索机制、反馈闭环与标准化评估体系的设计。在资金面，机构投资者正加速布局具备金融约束感知能力的AI投研工具，推动板块轮动向量化策略与另类数据驱动方向倾斜。技术面上，LLM（大语言模型）更适合承担离线研发、因子生成、语义校验及投研辅助等非实时任务，而非直接参与低延迟交易执行，这标志着AI在金融领域的估值修复逻辑正从“概念炒作”转向“落地验证”。 【展望】随着AI投研从通用模型向金融专用模型演进，具备高回测有效性、低交易成本及强可解释性的策略将获得超额收益。投资者应重点关注在搜索机制与反馈设计上具有突破性创新的研究团队及金融科技标的。