AI 不是個人工具，是領導者必須親自示範的組織變革
AI 不是個人工具，而是領導者必須親自示範的組織變革。Walleye 全員每天用 AI、把所有會議錄下來，靠操作槓桿和數據湖建立先行者優勢。
原視頻在 YouTube 上放不出來，用音頻聽：
核心論點 · 點時間戳可跳到原聲
轉折點是一個人的演示，不是戰略宣言
2023 年 3 月，一位 TMT 分析師用當時剛出現的 GPT-3 構建了工作流，讓自己作為分析師遠更高效，甚至可能替代自己。Will 一開始相當懷疑，因為這不是典型的做法；但見過演示後他確信「這就是方向」。Walleye 隨即啟動內部 AI 項目，率先在基本面選股裡嘗試用 agent 輔助分析。這個例子說明，真正的轉折不是宏大宣言，而是一個懂業務的人把新工具用到自己的崗位上，所產生的示範效應。
— Will不用 AI 就像 1995 年拒絕上網
Will 給全公司發了一封主題為「AI at Walleye」的郵件，開頭就寫「我用 ChatGPT 寫了這封郵件，你也應該用，並且為此驕傲」；「不使用這些工具就像 1995 年因為互聯網不完美而拒絕使用它」。他直接定義 AI 不是作弊，而是讓每個人 20% 更聰明的魔法藥水。郵件同時規定：所有需要寫作、研究、分析、做 deck、處理數據、靠思考工作的人，每天都要用 AI；經理要先自己熟練，再推動團隊，因為這是他們的本職工作的一部分。
— Will用 AI 是作弊只在學術界成立
Will 觀察到很多人偷偷用 ChatGPT 寫郵件，再假裝是自己潤色的，他覺得這是愚蠢的自欺欺人。他引用 Jim Collins 的話，AI 是「造鐘而不是報時」：它能把人從機械寫作中解放出來，讓你思考下一層級的任務。他明確區分學術與商業：學術界用 AI 是作弊，商業世界裡結果才是重要的。未來即便你不管理任何人類，你也會管理一批 AI 員工，這本身就是一種技能。所以關鍵不是羞愧，而是運營槓桿。
— WillAI 外包的是修辭，不是思考
主持人擔心 LLM 代筆會讓思考變淺。Will 說關鍵在區分「概念」和「語言句法」：過去大量寫作時間花在避免介詞結尾、讓句子更聰明這類裝飾上，而這些正是 AI 能替代的。他的做法是自己先把要點和邏輯打出來，明確「我要傳達什麼概念」，再讓模型以他的口吻展開。一個 15 分鐘就能完成的任務，以前要四五個小時。省下的時間不是用來提早收工，而是用來更深入地思考，因為 AI 不會替你思考，它只是把修辭外包了。
— Will對沖基金要變成一個集體，不是一群人
Walleye 的長期目標是成為一個「集體」：把全公司的信息（郵件、Slack、通話錄音、報告）全部投進數據湖，再用 AI 抽取洞察。最成熟的案例是內部產品 Current：它把分析師筆記、賣方報告、PDF 和財報電話記錄全部結構化，讓每個 PM 在財報季能實時處理所有文本。Will 說已經有超過 50 家外部機構申請參與 beta 測試。機器現在能做的不只是摘要，而是讀取、聽語音，並做二階、三階的處理，這正在替代人類的信息綜合工作。
— Will世界級公司仍要上萬員工，多數是機器
Will 用美國內戰到一戰之間的劇變做類比：鐵路和跨大西洋電纜讓世界在幾十年內徹底改變，很多人在自己一生中完成從技能過時到被淘汰的過程，而這一輪會更快。他對未來的判斷是：世界級公司依然需要成千上萬名員工，但員工中很大一部分將是機器，人類數量會少得多。他保持謹慎樂觀：就像牛仔最終被帶刺鐵絲網和鐵路帶來的「文明」收編，技術拐點總會遭遇舊秩序抵抗，但領導者需要做的不是防禦，而是帶頭擁抱變化。
— Will人類直覺也是神經網絡，只是沒法解釋
Will 指出量化投資從至少 1990 年代初就已「全速前進」：模型在股票價格和信息中尋找統計結構，很多結構人類已無法理解，就像 LLM 的非線性關係一樣。但他仍相信人類投資者在「大數定律不適用」的新情形下會保有優勢，因為機器沒見過所有先例，而人類更善於處理模糊局面。他進一步把人類直覺比作神經網絡：都是基於海量經驗的高維判斷，無法精確解釋但可信。AI 的角色不是替代直覺，而是像教練一樣提示你「你沒注意到這兩個動作其實相連」。
— Will不寫日記從來不是懶，是太費時間
Will 用 AI 寫日記：他每天分家庭、工作、健康三個板塊，先說幾句要點，AI 按他的口吻補成篇目，全程不到一分鐘。起因是在金融行業裡他能回看每天盈虧，卻記不住當時在想什麼，所以開始記錄。他覺得大多數人從不寫日記就是因為過去太費時間，而 AI 把時間成本降到近零。這也是他「無法衡量就無法管理」原則的實踐：他會記錄每次鍛鍊和身體數據，觀察長期趨勢。他最重要的兩條第一性原理是「激勵的力量」和「智力誠實」——前者用於理解人與組織的動機，後者用於面對真實決策。
— Will原話 · 已逐字校驗
Using chat TBT is not cheating That's a non applicable idea from academia.
用 ChatGPT 不是作弊，這是來自學術界的無效觀念。
Ben0:00
I use Chat ET to write this email, you should be using it too and be proud of it
我用 ChatGPT 寫了這封郵件，你也應該用，並且為此驕傲。
Will14:19
a lot of those employees are just going to be AI robots and that's a skill of in and of itself
很多這些員工將是 AI 機器人，這本身就是一種技能。
Will18:58
these tools don't negate the necessity to think
這些工具不會取消思考的必要性。
Will34:23
history doesn't repeat itself it rhymes like that's absolutely true for humans
歷史不會重演，但會押韻，這對人類來說絕對成立。
Will50:13
I keep a journal you know every single day with AI now
我現在每天都會用 AI 寫日記。
Will57:52
數字與實體
| Walleye 管理資產規模 | 接近 100 億美元 | 0:00 |
| 觸發全面轉向的時間 | 2023 年 3 月 | 6:42 |
| 過去寫備忘錄耗時 | 四五個小時 | 26:04 |
| 現在用 AI 成文耗時 | 15 分鐘 | 26:04 |
| 申請測試 Current 的外部機構數 | 超過 50 家 | 37:51 |
| 每日日記耗時 | 1 分鐘甚至 30 秒 | 1:02:13 |
術語
- Borg博格
- 源自《星際迷航》的集體智能概念，這裡指把所有公司信息匯入一個數據系統、全員共享的形態。
- operating leverage運營槓桿
- 用工具或系統放大個人產出，使相同投入產生更多結果。
- pass-through structure穿透結構
- 對沖基金的一種稅收結構，投資者直接承擔盈虧，基金可靈活支出。
收聽指南
正在推動公司全員用 AI 的中高層管理者、對沖基金與量化從業者，以及擔心「用 AI 是不是作弊」的知識工作者。