兼论AI时代的人才培养和代际传承：如何规避AI时代“认知卸载”和“经验断层”

资产配置资产配置目 录TOC\o"1-1"\h\z\u一、AI对职业冲击是否会带来“人才断层” 3二、命题的延伸：投研角度的思考和实践 5三、金融机构的应对框架：把师徒制工程化 7四、警惕“认知卸载”：知识库迭代和人才飞轮 8五、风险提示 9一、AI对职业冲击是否会带来“人才断层”关于AI人口老龄化和劳动力人口收缩，构成各个行业人才接续的压力增加。如图1所示，65岁及以上人口占总人口比重已从2010年的8.9%升至2020年的13.5%，再升至2025年的15.9%；与此同时，15—64岁劳动年龄人口在2013101,041万人，到2025年为96,8484,193万人（-4.1%）。图1：老龄化程度与劳动年龄人口走势对比资料来源：万得，光大证券研究所因此，无论AI如果AIR&D图2：R&D折合全时人员与经费支出资料来源：万得，光大证券研究所。注：人均经费=经费支出/折合全时人员，全时人员为研发活动工时占比超九成人员。外部溢价并未失控，而内部培养的边际回报更可控。如图3所示，长周期视角下信息技术业与制造业的工资倍数从2003年的2.44倍收敛至2025年的2.19倍；2003至2025年制造业工资年化增速10.5%业的9.92019年的2.06触底后回升至2022年的2.26图3：信息技术和科研技术服务业，与制造业平均工资倍数对比/制造业平均工资倍数2.62.4

科研技术服务业/制造业平均工资倍数2.22.01.81.620032004200520032004200520062007200820092010201120122013201420152016201720182019202020212022202320242025资料来源：万得，光大证券研究所。真正决定断档与否的，是行业层面的选择。选取31个申万一级行业作为代表，比较其222年与05（，图4：AI出现前后，各行业员工变动与人均创收增幅四象限分析40%30%

规模扩张型

扩张成长型电子汽车行10%业

综合 电力设基础化工公用事业

有色金属机械设备家用电器

国防军工员 煤工人

交通运输银行

轻工制造

食品饮料通信计算机数0%

医药生物

纺织服饰变化率-10%

钢铁建筑材料

石油石化

建筑装饰 环农林牧渔美容护理非银金融传媒-20%

房地产

商贸零售-30%

降本缩费型

效率提升型-30% -20% -10% 0% 10% 20% 30%行业人均创收变化率资料来源：万得，光大证券研究所；注：选取申万一级行业，采用行业整体法视角观测2025年报相对于2022年报变化。从2022年到2025年，AI技术的加速渗透对各行业人均创收产生了显著的分化升，直接印证了AI对知识型、内容型岗位的效率倍增作用；商贸零售、非银金融AI公用事业、电力设备等传统周期行业人均创收持续承压，AI在这些领域的渗透率低、需求侧疲软又难正在加速重而重资产、强周期行业的结构性困境则进一步被放大。结构转化，但并非源于专业岗位总量萎缩或技能市场撕裂，而最终取决于AIAI或资深同事的结果对照，用差距作为教材；跳过先做，对照这一教学环节就不复其三，把师徒制AI人对AI用AIR&DAI应当被用来二、命题的延伸：投研角度的思考和实践AI正把研究、AIAI稀释了初级研究投研判断力本质上是跨周期经验的函数。一轮完整的牛熊切换、一次业绩暴雷、一次风格与政策的转向，这些只有亲历才能内化为盘感与风险直觉。AI可以把知识即取即用，却无法替从业者代偿在场的经历。技能是在挑战、复杂度与同专家思维相连的三重条件下、经由师徒制发展出来的，而当技术吸收了常规工作，这三重条件往往被同时削弱。图5：沉淀曲线——判断力并非线性叠加图5：资料来源：光大证券研究所。注：判断力并非随年限线性叠加，而是在亲历关键市场事件后阶跃式沉淀，此为概念图。AIAI图6：投资场景的不同能力结构对比打分图图6：跨周期判断1.000.800.600.401.000.800.600.400.200.00回撤与风险纪律 大类资产配置直觉经研究历练步入组合管理 未经研究历练、步入组合管理资料来源：光大证券研究所。注：按照每一环节不同场景的能力进行定性打分，分值区间为0-1，越高代表能力越强。AI三、金融机构的应对框架：把师徒制工程化知识管理、岗位重构、在岗学习、教练式管理可以完整地落地到投研团队，其共同目标是让判断力在人、AI和组织之间加速沉淀。落地方向核心做法落地方向核心做法支柱图7：知识管理

沉淀基金经理/资深研究员的判断范式（框架、决策规则、假设、历史判断）；区分累积判断与一次性经验并赋权。

标准化投资备忘录、可追溯底稿、统一行业与信用分类、系统化复盘归因。AIAI或深PM决对比差距材。 AI/合经基准笔复差。答案钥新先独成稿/下结论与 并行工流：人独判断vs岗位重构在岗学习 AI作嵌式陪实提示复用偏收敛量化断力成。

影子组合/模拟盘：贴近真实决策情境，先做后对。教练管理 教练管理 师徒制级为练制从给案向教判断。传帮带式资深究员助，把握关键核心节点。资料来源：光大证券研究所。注：四个模块围绕判断力养成这一核心目标相互支撑。AIAI与AIAI去完成本不会AI工具一同工作，AI四、警惕“认知卸载”：知识库迭代和人才飞轮在拥抱AIAI可以借助AI用模拟与AI陪练，把过用来压缩AI与