最近，一位做投资的朋友向我表达了他的忧虑：随着AI技术的进步，投资高手与普通人的差距可能会更加明显。他给我展示了他的工作环境，有多个AI代理分别负责信息收集、数据分析、模型回测，以及关注产业基本面和技术面。十几个AI组合在一起，堪比一家小型研究机构。而大多数人仍停留在简单的问答层面，无法将“我想要什么”转化为“AＩ可以执行的完整流程”。即使AI提供了对某公司的分析，用户依然可能不清楚是否该买卖。

一家名为nashnova的AI公司最近进行了一次重大的升级，旨在解决这个问题。他们希望用户能够用简单易懂的语言构建自己的投资系统，将信息收集、数据分析和策略执行等复杂工作交给一系列AI代理来完成。即使用户无法自建，平台上也有各类高手创造的成熟技能可供直接使用。

我得到了内测版，并测试了五个场景。首先介绍一下nashnova，这是一家专注于AI投研的初创公司，产品设计围绕市场分析、持仓管理和投资决策。其底层整合了行情、研报、财报等机构级数据。早期用户可以通过对话形式获取金融问题的回答，质量已经相当不错。但这次的升级不仅仅是“回答得好”，而是希望帮助每位用户建立一种AI驱动的投资系统。这个系统将持续研究资产、制定计划、跟踪变化，并通过复盘实现自我进化，最终帮助用户解决“这笔钱怎么投，为什么投，接下来怎么办”这三个实际问题。 球友会

在此次升级中，技术架构进行了重新设计，产品从简单的对话框变成了一个真正的工作台，它可以生图、撰写长报告、创建网页、构建系统和执行回测。而最重要的变化是引入了“投资组合”和“研究成果”这两个沉淀区域。用户在对话中讨论过的资产、关注的公司和研究结果都会自动分类，三个月后依然可以方便找到，而不必再像以前那样在聊天记录中翻找。

此外，nashnova还创建了顶级经济学家或投资专家的AI分身，把他们的研究框架整合进来。早期上线的由付鹏提供的内容，经过他本人授权，进行特定的语料构建。和这样的AI对话，能够在宏观和周期性话题上获得更深入的见解。而这只是开始，未来还将陆续推出新专家的AI分身。

通过简单的指令，我让系统生成了一份腾讯的研究报告，只需一句话：“帮我分析一下腾讯，生成一份报告。”然后AI自动处理各种分析步骤，包括调取行情、技术面、财务数据、新闻和机构观点，最后整合成文。这个过程显示了AI的自主性，它自主拆分任务、获取数据并进行处理，仿佛一名研究员在眼前进行实操。更值得一提的是，报告中的图表是基于数据独立绘制的，而非使用模板。 球友会

得到的报告在产业链位置、业务拆解、估值及风险等多个维度上都相当全面，其结论也直指腾讯目前所处的阶段：高毛利、稳定增长、重投入，核心挑战在于AI投资的回报节奏。

除了长篇报告，AI还可以快速生成“一页纸”模式的报告。我让它写了英伟达的总结，只需一分钟就完成，涵盖了公司业务、财务数据、业绩驱动因素及投资逻辑，信息清晰明确。

聊过的腾讯和英伟达，两者的资料会自动纳入我的投资组合，让管理持仓变得简单。用户也能直接导入真实持仓，使得AI更好地理解用户需求。 球友会

一份好的报告只是静态数据，普通投资者最纠结的还是盯盘问题。但非职业投资者的时间和精力有限，往往在市场波动时担忧会错过机会。若能建立一个系统，帮助用户判断现有市场状态、可承受风险及是否需要关注盘面，许多焦虑感就会减少。

在nashnova上，用户可以打造这样的“精力管理系统”。通过观察多个市场主要指数的趋势线来判断风险偏好，并不单纯预测个股的涨跌。如果大多数指数向上共振，意味着系统的积极信号。