近日，证券时报记者采访了多家大型券商研究所从业人士。有受访者表示，“AI平权加速推动卖方研究转向深度”，也有人士直言，“卖方研究行业可能会迎来大浪淘沙的洗牌”。还有受访者提出，“私域数字资产会是研究所未来差异化服务的基石”。总体而言，在公募佣金新规的大背景下，AI为券商研究所带来了更多构建差异化发展路径的可能性，同时也驱动券商研究所更加重视具有价值的研究工作。

AI平权

推动卖方深度化转型

近几年，证券业在金融科技方面的投入持续增长，然而“马太效应”也愈发显著，头部券商与其他中小券商之间在投入上存在着较为明显的差距。与此同时，券商研究业务的分仓佣金收入集中度较高，前27家券商的分仓佣金收入达54.15亿元，占了八成份额。值得注意的是，随着DeepSeek热潮来袭，引发了关于技术平权的讨论，业内关注中小券商研究所是否能够借助AI赋能，实现研究能力的“弯道超车”。

从受访券商人士的答案来看，可以理解为“很难”。广发证券发展研究中心和中信建投证券研究所有关人士均认为，AI技术的应用，对卖方研究同行而言都是机遇，要真正实现“弯道超车”还需综合考虑多方因素。

“行业竞争格局的变化不仅取决于技术投入，还与研究质量、市场影响力、客户资源等多方面因素相关。”中信建投证券研究所有关人士认为，中小券商可以通过积极引入AI技术，结合自身特色和优势，专注于特定领域或行业，打造差异化的研究品牌。广发证券发展研究中心认为，行业头部化应该是一个长期的必然趋势。

申万宏源研究总经理助理、TMT总监、首席分析师刘洋提到，因为每家券商研究所都会依据自身的理解与禀赋来投入金融AI，所以在应用效果方面也会存在差异。

刘洋还表示，AI平权会加速推动卖方研究向深度研究转型，并且会将产业化、国际化、底层技术化等国家所支持的投研方向一并纳入指引。

高质量研究价值持续凸显

除了AI平权外，推动券商研究所进一步做好深度研究的动力还来自买方。除了公募交易佣金费率改革等政策因素外，还有AI等技术因素带来的影响。公开信息显示，一些基金公司正在采购AI大模型算力，智能投研是其中一个应用场景。当买方在紧锣密鼓地借助AI提高投研能力时，对卖方研报的需求会否减少又成为一个新问题。

“目前AI的投研能力还局限于基础研究，无需担心需求的减少。增加深度研究是我们未来发展的方向，要做真正有价值的精品研究。”浙商证券研究所有关人士表示。

这也是记者从多家券商研究所采访得到的共同答案。中金公司研究部执行总经理、非银行金融及金融科技行业首席分析师姚泽宇认为，AI大模型的出现会让买方获取信息更加容易，相应地，买方对信息质量的要求也会更高，涵盖时效性、准确性、完整性等方面。这使得对卖方分析师提供的研究和服务的期待越来越高，行业竞争程度预计会加剧，卖方研究行业或许会迎来大浪淘沙般的洗牌。从长期来看，高质量、有思想的研究价值会进一步凸显。

中信建投证券研究所有关人士认为，AI将帮助买方投研人员大幅提升能力边界，从以往的人工浏览阅读，转变为全部信息由AI初步处理，只反馈核心关键信息给投研人员。因此，可能要求卖方加大供给，但不意味着对质量要求下降，“因为AI可以很容易地筛选出有价值的研报信息，并过滤水货研报，如果卖方大量提供低质研报，将很快被买方定位发现，从而失去客户信任。”

广发证券发展研究中心相关人士同样认为，未来客户对优质研究成果，如研报、数据、模型等信息的需求会更多，卖方同行应当积极运用AI来夯实自身的研究基础。尤其要紧扣中国式现代化的主线，深度强化与产业界的联系，精准捕捉科技创新所引发的产业变革及投资机遇。

私域数字资产

或是差异化服务基石

从实践来看，有些研究所已经全面部署AI大模型，并将其应用到投研业务中的各个环节，而有些研究所还停留在各行业小组或分析师个人自行探索的阶段。尽管各研究所进度存在差异，但必须正视的是，随着AI极大程度地解放了投研生产力，未来研究所在科技投入、人才以及组织等方面均会面临相应的调整。

刘洋表示，目前高价的金融软件未来售价将会降低，研究所的IT投入会持续保持良好态势，同时对初级人力的需求会有所减少。浙商证券研究所有关人士则认为，未来研究所会增加金融科技方面的投入，引导并激励现有人才朝着复合领域发展，使其成为分析师中最了解AI、在金融科技领域最懂投研。

中信建投证券研究所有关人士认为，对AI的投入需要聚焦长期价值。本地化部署尽管在初期的成本较高，不过它能够保障数据的安全，并且可以积累专属的知识库。从长期看，可降低人力依赖，例如减少基础分析师岗位。

该位受访人士还表示，在AI时代，私域数字资产会成为各家研究机构差异化服务的基石。卖方研究机构借助AI手段，持续沉淀积累各类数字资产，如核心数据、分析框架、估值模型等，将形成自身的核心竞争力。