德意志银行分析师Adrian Cox在周二发布的一份长篇白皮书中提出，到2030年，表现最好的AI模型将具备「超级智能」特质，即在所有领域都优于人类专家。他描述的前景是：这类前沿模型使用起来就像把各领域最顶尖的专家请进一间会议室来解决任何商业问题，而今天前沿模型的能力将被压缩到足以在每一部手机、平板和笔记本电脑上运行，几乎无处不在。

Cox认为，人类已经在医药、法律和机器人等领域初步感受到这类模型的潜力。他以英伟达为例：今年6月，英伟达训练机械臂完成安装GPU和剪扎带等操作。在超级智能情景下，整座工厂可以在一夜之间用机器人完成改造。Cox强调，2026年初已经能看到高能力AI的早期案例，这些案例让人窥见超级智能世界的样貌，尽管真实情况无论在数量还是质量上都会是一次跃升。在他看来，超级智能将标志一次「范式断裂」，而不是现有能力的加速版本——它不再只是比人类指定得稍好一点地执行任务，而是会自行界定任务本身。

对普通投资者而言，Cox重点讨论了超级智能带来的挑战。他指出，分散投资之所以通常有效，是因为个股的特异性风险彼此无关、可以相互抵消；但在超级智能情景下，存在一个压倒一切的变量，把资金分散到更多标的上只会摊开敞口，而不会稀释风险。

基于此，他建议投资者考虑从三个方面调整思路。

第一，投资者应按「受益者」或「受害者」对投资进行分类，而不是依据均值来定位。Cox解释，在正态分布下，误差是对称的、可以部分相互抵消；但在双峰分布下并非如此，把一家公司归入哪一类意味着要么完全正确、要么完全错误，因此仓位大小应反映对分类判断的信心。

第二，投资者不应把平静的价格走势解读为低风险。Cox表示，历史波动率衡量的是已经实现的离散度，而双峰分化——赢家与输家之间的分裂——是一次跳跃，两种状态在转折发生前看起来一模一样。他举了教育软件公司Chegg为例：该公司此前走势与普通小盘股无异，直到2023年5月某一天，管理层将新客户增长放缓与ChatGPT联系起来，股价单日腰斩。

第三，Cox建议，逢跌加仓（averaging down）可能不再审慎。他写道，股价下跌可能是在传递商业模式已经过时的信息，而不是一个机会。

需要说明的是，上述内容出自德意志银行分析师的研究观点，属于对未来情景的推演，而非既成事实；相关判断仅代表原作者立场。