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　　“龙虾作为一种工具，它的大量普及对机构投资人来说是不利的，特别是主动权益基金管理人。事实上，不论是信息平权还是工具平权对机构投资人都不是一件好事。比如我是一名基金经理，研究员就是我的算力，研究成果加上调研等种种方式获得的信息就是我相对普通投资者的信息差。当前大模型已经开始辅助并且必然会替代一部分研究，而且普通投资者获得算力和信息的成本都大幅下降，这就意味着机构投资人的优势被大幅削弱。但这种情况是利好量化的，因为他们本身就在玩机器，这种情况下我觉得主动权益投资要逆风起飞还是有点难。”

　　“能够起到工具和执行层面替代人力的提效，而非决策层面的替代。在具体事务上，高替代部分包括数据收集、纪要整理、研报筛选等重复性工作，可释放30%—50%的人力。能起到辅助支持作用的工作包括快速搭建分析框架、跑通回测模型，但策略有效性判断、宏观解读等事务仍需人脑来完成。”章宏帆特别提醒，“目前在使用层面仍面临瓶颈，一是安全性，这需要本地权限，二是如果出现错误后的修复代价（也称‘擦错成本’）不小，因而限制了深度应用。”

　　基金公司如何“食用”龙虾？对此，兴证全球基金信息技术部告诉记者，目前公司已组建团队积极推进其试点部署与应用探索工作，整体处于试点落地、场景验证及问题优化阶段。应用场景及赋能分为两类：一是外部环境，依托互联网云资源完成系统部署，重点探索互联网公开资源的合规使用，严格执行与内部数据无交互的管控要求，严守数据安全与合规底线；二是内网环境，通过禁止联网的VDI虚拟桌面开展本地化应用，实现与外网物理隔离。目前可进行夜间值班SOP文档向OpenClaw Skill的转化，系统可部分承接运维值守任务，可提升运维标准化水平与工作效率，降低人工值守压力。

　　公司表示，试点中遇到的问题主要有三方面：一是稳定性方面，在高并发、复杂网络环境下，系统偶现响应延迟、进程中断等现象，运行稳定性仍需进一步优化；二是Token消耗方面，因日常需处理长文本分析、批量内容生成等业务任务，导致Token消耗，一定程度上增加了运营成本，目前公司正有序推进高效Token使用策略的探索与落地；三是Skill和Rule使用方面，Skill仓库的业务适配性不足，且需强化安全管理，同时Rule配置灵活度较低，部分场景需反复调整参数，增加了前期操作成本。

　　问及龙虾在公募行业未来的运用前景，公司表示，2025年行业内多家机构推出数字员工，本质上属于基于流程型AI智能体的岗位定制工具，侧重专用自动化应用范畴；而龙虾作为通用型AI智能体，可直接对接公募基金公司现有业务系统与工作流程，通过持续迭代升级，逐步成长为覆盖多业务领域的专业智能体，能够实现7×24小时不间断运行，同时可沉淀个人、团队及企业层面的知识记忆，有望构建新的智能协作形态，为公募行业数字化转型注入新动能。

　　“海外在AI硬件方面的投资非常大，但我更关注应用端的机会。我觉得资本开支进行了这么多年，如果不能落地于应用，整个板块的投资逻辑会发生比较大的变化。但现在没有看到AI应用爆款出来，反而看到海外企业因AI替代而大量裁员。如果消费最后起不来，对AI后续的发展我是存疑的。”该位基金经理表示，“我选择在消费、港股互联网、新能源甚至ST股等多个领域做分散配置，或者干脆去配置一些不容易被AI颠覆的‘HALO资产’。这样做的好处是，当AI逻辑崩塌或者地缘政治影响引发通胀时，我的组合不会因为单一风险而全军覆没。而且当AI泡沫破裂时资金总要找地方避险，传统优质资产反而会成为避风港。”