2026-09-15 · Bernstein · 股票策略

伯恩斯坦亚洲量化策略：资产管理中的生成式AI：与Perplexity对话·核心要点与回放

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摘要

研究团队上周启动“资管中的生成式AI”创新者系列第二季，首场对话Perplexity，嘉宾为其Computer Capabilities产品负责人Jeff Grimes，本文是该场会议的核心要点纪要并附完整回放链接。报告核心论点是：Perplexity的差异化在于跨模型编排能力，目前已接入24个前沿与开源模型，同时保持治理、透明度、安全与成本效率；随着竞争性模型数量持续上升，价值可能日益向智能编排平台而非单一模型提供商集中，从而降低供应商锁定并改善成本效率与性能。 Perplexity Computer将多个模型、企业数据连接器、自动化、持久记忆、协作工作区与混合云/本地计算整合为单一操作框架，四大支柱为可信数据、工作执行、可审计答案与随时随地办公。报告列举五大用例：Model Council让多个模型独立评估同一任务并标出共识与分歧、实时动态仪表盘（示例为追踪全球矿山）、通过Email或Slack分派任务、面向交易团队持续更新的Living Thesis，以及覆盖日常组合监控、财报跟踪与宏观事件监控的自动化工作流。 Brain持久记忆层与可复用Skills机制让提示词随项目成熟而变短、最佳实践在组织层面制度化。第12页以AT&T、Verizon与Comcast的资产负债表健康度对比，演示仅用Perplexity内置数据与接入Daloopa数据许可两种模式的差异，第17页展示在Slack中@Computer即可分派任务。报告为会议纪要性质，未涉及任何评级、目标价或投资建议。

主要观点

系列第二季开场即对话Perplexity，嘉宾为其Computer Capabilities产品负责人Jeff Grimes，本文为会议核心要点纪要并附回放链接

Perplexity的核心差异化是跨模型编排，目前覆盖24个前沿与开源模型，并在编排中保持治理、透明度、安全与成本效率

趋势判断：随着竞争性模型数量持续上升，价值可能（may）日益向智能编排平台而非单一模型提供商集中，从而降低供应商锁定并改善成本效率与性能，报告未将其写成确定性结论

Perplexity Computer把多个前沿/开源模型、企业数据连接器、自动化、持久记忆、协作工作区与混合云/本地计算整合为单一操作框架，四大支柱为可信数据、工作执行、可审计答案与随时随地办公

五大用例前三项：Model Council允许多个模型独立评估同一任务并标出共识与分歧；Live Dashboards支持实时更新并可在团队内共享的动态仪表盘（示例为追踪全球矿山）；用户可通过Email（[email protected] / [email protected]）或Slack @Computer分派任务

用例之Living Thesis：交易团队创建持续更新的论点文档，从新闻、公司文件与业绩电话会记录等连接数据源拉取信息，AI修订论点、记录变更并保留版本历史与来源可追溯性

用例之组合监控自动化：Automation模块可自动化日常组合监控、财报发布跟踪、宏观事件监控等循环工作流，支持定时（时间敏感）或事件/新闻驱动两种模式，并在相关变化发生时自动生成报告与警报

Brain持久记忆层自动学习用户偏好、项目语境、沟通风格与历史工作模式，随项目成熟用户提示词趋于变短，无需手动提示工程

Skills把投委会备忘录生成、组合复盘、尽调框架、内部报告标准等最佳实践固化为可复用AI行为，支持版本控制、跨团队共享，并可在个人、项目或企业层面管理

Exhibit 2归纳Perplexity Computer四大能力与收益：多模型编排引擎作为中央智能层、复杂请求可拆分为子任务并按阶段选型；连接器覆盖市场情报、研究数据库、云存储、SharePoint与金融信息服务；Memory持续积累语境知识；Skills实现组织级知识与产出标准化，避免依赖单一供应商

实操演示：Exhibit 12仅用Perplexity内置数据（无外部连接）对比AT&T、Verizon与Comcast的资产负债表健康度，Exhibit 13改用用户内部数据许可Daloopa；口径为总债务=长期债务当期部分+长期债务、EBITDA=EBIT+D&A、利息覆盖=EBIT/利息支出、股息后FCF=经营现金流-资本开支-普通股股息

Exhibit 20演示在Slack对话中直接@Computer即可向Perplexity Computer分派任务

论述逻辑

系列第二季开场对话Perplexity产品高管 → 提炼其核心差异化=跨24个前沿/开源模型的编排能力，并在治理、透明度、安全与成本间保持平衡 → 由此推论：竞争性模型持续增多时，价值可能向智能编排平台而非单一模型提供商集中 → 拆解Perplexity Computer的四大支柱（可信数据、工作执行、可审计答案、跨端同步）与五大用例（Model Council、实时仪表盘、Email/Slack派活、Living Thesis、组合监控自动化） → 再以Brain持久记忆与Skills复用机制说明生产力随使用累积而提升、组织知识得以制度化 → 用电信公司资产负债表对比（内置数据 vs 接入Daloopa许可）及Slack派活演示验证数据可信性与可审计性 → 结论：资管机构可借助编排平台降低供应商锁定、提升成本效率并自动化投研与监控工作流。