德意志銀行分析師Adrian Cox在週二釋出的一份長篇白皮書中提出，到2030年，表現最好的AI模型將具備「超級智慧」特質，即在所有領域都優於人類專家。他描述的前景是：這類前沿模型使用起來就像把各領域最頂尖的專家請進一間會議室來解決任何商業問題，而今天前沿模型的能力將被壓縮到足以在每一部手機、平板和筆記型電腦上執行，幾乎無處不在。

Cox認為，人類已經在醫藥、法律和機器人等領域初步感受到這類模型的潛力。他以輝達為例：今年6月，輝達訓練機械臂完成安裝GPU和剪紮帶等操作。在超級智慧情景下，整座工廠可以在一夜之間用機器人完成改造。Cox強調，2026年初已經能看到高能力AI的早期案例，這些案例讓人窺見超級智慧世界的樣貌，儘管真實情況無論在數量還是質量上都會是一次躍升。在他看來，超級智慧將標誌一次「範式斷裂」，而不是現有能力的加速版本——它不再只是比人類指定得稍好一點地執行任務，而是會自行界定任務本身。

對普通投資者而言，Cox重點討論了超級智慧帶來的挑戰。他指出，分散投資之所以通常有效，是因為個股的特異性風險彼此無關、可以相互抵消；但在超級智慧情景下，存在一個壓倒一切的變數，把資金分散到更多標的上只會攤開敞口，而不會稀釋風險。

基於此，他建議投資者考慮從三個方面調整思路。

第一，投資者應按「受益者」或「受害者」對投資進行分類，而不是依據均值來定位。Cox解釋，在正態分佈下，誤差是對稱的、可以部分相互抵消；但在雙峰分佈下並非如此，把一家公司歸入哪一類意味著要麼完全正確、要麼完全錯誤，因此倉位大小應反映對分類判斷的信心。

第二，投資者不應把平靜的價格走勢解讀為低風險。Cox表示，歷史波動率衡量的是已經實現的離散度，而雙峰分化——贏家與輸家之間的分裂——是一次跳躍，兩種狀態在轉折發生前看起來一模一樣。他舉了教育軟體公司Chegg為例：該公司此前走勢與普通小盤股無異，直到2023年5月某一天，管理層將新客戶增長放緩與ChatGPT聯絡起來，股價單日腰斬。

第三，Cox建議，逢跌加倉（averaging down）可能不再審慎。他寫道，股價下跌可能是在傳遞商業模式已經過時的資訊，而不是一個機會。

需要說明的是，上述內容出自德意志銀行分析師的研究觀點，屬於對未來情景的推演，而非既成事實；相關判斷僅代表原作者立場。