【解读】程实：AI时代金融市场的注意力稀缺

AI扩张的是可以被阅读的内容，没有扩张阅读它的时间，一天仍只有24小时。

本文作者系盘古智库学术委员、工银国际首席经济学家程实，工银国际高级经济学家徐婕，文章来源于“第一财经”。

本文大约2600字，读完约6分钟。

最近，一部制作质量不佳的电影意外获得大量关注。起初鲜有人问津，随后因网络讨论迅速升温，讨论带来观众，观众又制造新的讨论。影片本身没有变化，围绕影片形成的注意力却不断自我强化，并最终转化为票房。这个看似偶然的互联网现象，背后对应着一个更普遍的变化。AI可以快速扩张信息和叙事供给，但人的时间禀赋并没有同步改变，一天仍然只有24小时。

我们此前的研究指出，AI正在压缩市场“知道什么”的信息差，却没有消除“如何理解”的认知差。当市场存在大量不同认知时，为什么最终只有少数认知能够影响资产价格？我们的答案是，注意力。从供给约束来看，叙事越丰富，注意力越稀缺。从反馈效果来看，注意力越集中，价格反身性越强。从时间序列来看，叙事传播越快，与基本面兑现之间的时间差越明显。从横截面来看，注意力分配越不均，定价速度越分化。从信息稀缺到认知稀缺，再到注意力稀缺，AI并没有消除稀缺，只是在不断改变稀缺发生的位置。

注意力决定哪一种理解更快进入价格

注意力之所以值得单独讨论，在于它与信息具有不同的供给特征。诺贝尔经济学奖得主赫伯特·西蒙在1971年就提出，在信息丰富的世界中，信息的充裕意味着另一种资源的稀缺，即信息接受者的注意力。信息越多，越需要在过量的信息来源之间配置有限的注意力。无论信息系统如何改善，一天也无法超过24小时。AI时代，这一约束更加突出。信息可以复制，也可以同时被大量投资者获取，而且AI还在持续降低信息供给成本。然而，注意力却受到时间的硬约束，同一时点对一个主题投入更多关注，就意味着对其他主题投入更少。

对金融市场而言，这种机会成本尤其重要。市场每天同时面对宏观数据、公司业绩、政策变化、产业趋势和突发事件，定价不仅取决于市场拥有什么信息，也取决于有限注意力如何在不同信息之间分配。AI进一步降低了信息处理和叙事生产成本。一项新技术出现后，市场可以迅速形成产业链图谱、市场空间测算、盈利预测和估值框架。信息生产可以加速，注意力配置仍受时间约束。因此，注意力可能影响不同信息进入价格的先后顺序和短期权重。

信息供给越来越充裕，注意力供给依然有限

注意力不同于简单的市场情绪，同一个主题在乐观和悲观两种情绪下都可能获得高度关注。将注意力纳入分析框架，我们认为可以从四个方面进行理解。

一是，叙事越丰富，注意力越稀缺。我们此前提出，“AI给的是答案，但市场奖励的是问题”。同一次技术突破，可以被解释为生产率提升、芯片需求增长、数据中心扩张、电力需求增加，也可以被理解为资本开支过快或估值偏高。基础事实相同，组织事实的框架却可能完全不同。AI降低了叙事生产成本，却无法让所有叙事获得同等关注。一个叙事获得越多注意力，就越容易获得研究覆盖、媒体传播和投资者讨论，并进一步影响资金配置。认知形成叙事，注意力筛选叙事，最后边际资金将叙事写入价格。

二是，注意力越集中，价格反身性越强。注意力并非完全外生，价格变化本身也会改变注意力分配。一只原本无人关注的股票出现较大涨幅后，市场会开始寻找原因。研究覆盖增加，媒体报道增多，社交平台讨论升温，搜索量随之上升。价格最初是信息、预期和资金共同作用的结果，随后又成为新的信息来源。投资者可能把上涨本身视为其他市场参与者掌握额外信息的信号。这又可能吸引更多研究和资金进入，并进一步强化原有叙事。AI则进一步缩短反馈所需的时间，共识形成和交易拥挤的速度可能加快。同样，一旦核心假设发生变化，注意力和资金的调整也可能更加同步。

三是，叙事时钟越来越快，基本面时钟仍按现实节奏运行。AI可以迅速总结一家企业，也可以快速测算一个产业未来数年的市场空间，但产能建设、商业化、收入形成以及利润和现金流兑现仍然需要时间。一项 新产业 趋势刚刚出现，市场可能已经完成产业链映射、盈利预测和估值测算，原本需要数年逐步验证的预期，可以迅速进入当下的资产价格。这使叙事与基本面之间出现更明显的时间差。当注意力快速聚集，价格往往先交易未来。如果后续收入、利润和现金流顺利兑现，基本面则能够逐步消化此前的估值。如果兑现速度低于预期，注意力转移，原有叙事也会面临重新定价。由此，市场波动并不一定意味着企业基本面本身变得更加不稳定，也可能来自预期调整速度快于基本面变化速度。我们此前也观察到，信息效率提高以后，市场整体波动并未明显下降，而个股之间的隐含波动分散程度反而上升。注意力稀缺也为此提供了一个可能的补充解释。

四是，注意力分配越不均，定价速度越分化。AI提高了信息传播效率，同一条公司公告、产业数据或政策信息可以几乎同时到达大量投资者，但同时获得信息并不意味着同时完成定价。当市场注意力集中于少数主题时，新的信息能够较快进入价格。相反，一些关注度较低的资产，即使基本面已经发生变化，也可能因为投资者没有投入足够注意力而较慢进入边际定价。AI压缩的是信息到达的时间差，注意力稀缺留下的却可能是信息进入价格的时间差。因此，在信息越来越充分的市场中，定价效率的差异未必消失，而可能更多体现为不同资产吸收信息速度的差异。

稀缺性正在不断转移，且遵循着同一条线索

越容易复制的能力，边际价值越容易下降。越难复制、越受约束的能力，稀缺性越容易上升。信息获取和加工效率越来越容易复制，框架和非共识判断相对更难复制，而注意力则始终受到时间的硬约束。这条线索对市场成立，对研究工作本身同样成立。

落到研究流程上，从时间维度看，三个阶段先后相连。基本面已经改善而市场尚未形成共识，机会在认知端，超额收益来自比市场更早形成正确框架。新的认知已经形成而注意力尚未充分进入，机会在注意力端，超额收益来自在资金聚集之前完成布局。注意力已经高度集中、价格交易了较远的未来，机会转为风险判断，需要衡量估值隐含的时间表与产业实际进度之间的距离。从横截面看，注意力分配不均带来的K型分化，改变的是价值被市场发现所需要的时间。对于交易型资金而言，这段时间是风险。但长期价值仍由基本面决定，对于长期资金而言，这种时间差反而可能成为投资回报的来源之一。

AI扩张的是可以被阅读的内容，没有扩张阅读它的时间，一天仍只有24小时。■

文章来源于“第一财经”

图文编辑：张洵

责任编辑：刘菁波