<p>人工智能在今天的 AI 热潮之前，就已经帮助塑造了世界上最具影响力的对冲基金之一。</p>
<p>根据创始人 Ray Dalio 的说法，早期算法的使用使得复杂信息能够 “更快地处理”，为桥水基金的投资方法奠定了基础。</p>
<p>在最近的一篇 帖子 中，Dalio 分享了这些基于计算机的系统是如何逐渐成为公司评估数据和做出决策的核心。</p>
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</ul>
<p>Dalio 表示，他在 35-40 年前开始使用早期形式的 AI，经过将他的决策原则转化为方程式。随着时间的推移，将这些规则输入到 “专家系统” 中，使机器能够高效分析大量数据，同时仍然应用他的决策原则。</p>
<p>“我可以有灵感和逻辑等等。这是一个伟大的合作关系，” Dalio 说。他表示，这种投资决策的方法 “使桥水取得了成功。”</p>
<h2>算法如何成为第二大脑</h2>
<p>在同一篇 X 帖子中，Dalio 表示，早期系统的设计旨在模拟他评估市场、风险和概率的方式。在 Dalio 看来，将算法与他的思维对齐，使得技术能够处理大量数据，而他则专注于判断和战略。</p>
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<p>在 Dalio 看来，这种方法后来演变为桥水的更广泛框架，其中投资决策由明确的原则指导，而不仅仅是直觉。他表示，这种结构有助于限制情感偏见，并在公司扩展时实现可重复的流程。</p>
<p>随着时间的推移，这些原则被正式化为其他人可以使用的工具。Dalio 表示，他通过构建一个数字 “教练” 进一步计算机化了他的思维，使同事们能够提问并获得基于他的决策规则的指导。根据 Dalio 的说法，目标是在整个组织中实现一致性、速度和清晰度。</p>
<h2>在聊天机器人之前，AI 已经在工作</h2>
<p>Dalio 在同一篇帖子中表示，早期的 AI 系统远比今天的工具有限，但在他看来，它们为后来的发展奠定了基础。他表示，最近在大型语言模型方面的进展使得这一过程 “比早期版本更无缝和有用”。</p>
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<p>根据 Dalio 的说法，较新的模型与僵化的基于规则的系统不同，它们能够吸收细微差别和上下文，同时仍然应用结构化逻辑。他表示，这一转变扩展了 AI 在决策支持方面的应用，超越了金融市场，包括管理和更广泛的问题解决。</p>
<p>更广泛地说，这些观察反映了金融领域的更广泛变化，越来越多的公司依赖 AI 来支持研究和分析。许多资产管理公司现在使用机器学习比传统方法更快地扫描财报电话会议、经济发布和替代数据源。</p>
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<p><em><strong>图片来源：Shutterstock</strong></em></p>

<p>瑞·达里奥透露，人工智能在桥水基金的成功中发挥了关键作用，因为它能够快速处理复杂信息。早期的人工智能系统模仿达里奥的决策方式，使数据分析更加高效，并减少了情感偏见。这种方法演变成一个指导投资决策的框架，具有明确的原则。达里奥指出，最近的人工智能进展已经提升了决策能力，超越了金融领域，反映了行业的更广泛变化</p>

<p>Artificial intelligence helped shape one of the world's most influential hedge funds long before today's AI boom.</p>
<div class="lb-trans"><p>人工智能在今天的 AI 热潮之前，就已经帮助塑造了世界上最具影响力的对冲基金之一。</p>
</div><p>Early use of algorithms allowed complex information to be processed &#34;far more quickly,&#34; forming the foundation of Bridgewater Associates' investment approach, according to founder Ray Dalio.</p>
<div class="lb-trans"><p>根据创始人 Ray Dalio 的说法，早期算法的使用使得复杂信息能够 “更快地处理”，为桥水基金的投资方法奠定了基础。</p>
</div><p>In a recent post on X, Dalio shared how those computer-based systems gradually became central to how the firm evaluated data and made decisions.</p>
<div class="lb-trans"><p>在最近的一篇 帖子 中，Dalio 分享了这些基于计算机的系统是如何逐渐成为公司评估数据和做出决策的核心。</p>
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</ul>
</div><p>Dalio said that he began working with early forms of AI 35-40 years ago after translating his decision-making principles into equations. Over time, feeding those rules into an &#34;expert system&#34; allowed machines to analyze large volumes of data efficiently while still applying his decision-making principles.</p>
<div class="lb-trans"><p>Dalio 表示，他在 35-40 年前开始使用早期形式的 AI，经过将他的决策原则转化为方程式。随着时间的推移，将这些规则输入到 “专家系统” 中，使机器能够高效分析大量数据，同时仍然应用他的决策原则。</p>
</div><p>&#34;I could have inspiration and logic and so on. It was a great partnership,&#34; Dalio said. He said the approach to investment decision-making &#34;is what made Bridgewater successful.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>“我可以有灵感和逻辑等等。这是一个伟大的合作关系，” Dalio 说。他表示，这种投资决策的方法 “使桥水取得了成功。”</p>
</div><h2>How Algorithms Became A Second Brain</h2>
<div class="lb-trans"><h2>算法如何成为第二大脑</h2>
</div><p>In the same X post, Dalio said that the early systems were designed to mirror how he evaluated markets, risks, and probabilities. In Dalio's view, aligning the algorithms with his thinking allowed the technology to handle vast amounts of data, while he focused on judgment and strategy.</p>
<div class="lb-trans"><p>在同一篇 X 帖子中，Dalio 表示，早期系统的设计旨在模拟他评估市场、风险和概率的方式。在 Dalio 看来，将算法与他的思维对齐，使得技术能够处理大量数据，而他则专注于判断和战略。</p>
</div><p><strong>Trending: Missed Tesla? EnergyX Is Tackling the Next $200 Billion Opportunity — Lithium</strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong>趋势：错过特斯拉？EnergyX 正在应对下一个 2000 亿美元的机会——锂</strong></p>
</div><p>In Dalio's view, that approach later evolved into a broader framework at Bridgewater, where investment decisions were guided by clearly defined principles rather than intuition alone. He said that the structure helped limit emotional bias and enabled repeatable processes as the firm scaled.</p>
<div class="lb-trans"><p>在 Dalio 看来，这种方法后来演变为桥水的更广泛框架，其中投资决策由明确的原则指导，而不仅仅是直觉。他表示，这种结构有助于限制情感偏见，并在公司扩展时实现可重复的流程。</p>
</div><p>Over time, those principles were formalized into tools others could use. Dalio said that he further computerized his thinking by building a digital &#34;coach,&#34; allowing colleagues to ask questions and receive guidance rooted in his decision rules. The goal, according to Dalio, was consistency, speed, and clarity across the organization.</p>
<div class="lb-trans"><p>随着时间的推移，这些原则被正式化为其他人可以使用的工具。Dalio 表示，他通过构建一个数字 “教练” 进一步计算机化了他的思维，使同事们能够提问并获得基于他的决策规则的指导。根据 Dalio 的说法，目标是在整个组织中实现一致性、速度和清晰度。</p>
</div><h2>Before Chatbots, AI Was Already Doing The Work</h2>
<div class="lb-trans"><h2>在聊天机器人之前，AI 已经在工作</h2>
</div><p>Dalio said in the same post that early AI systems were far more limited than today's tools, but in his view, they laid the groundwork for what followed. He said recent advances in large language models have made the process &#34;much more seamless and useful&#34; than earlier versions.</p>
<div class="lb-trans"><p>Dalio 在同一篇帖子中表示，早期的 AI 系统远比今天的工具有限，但在他看来，它们为后来的发展奠定了基础。他表示，最近在大型语言模型方面的进展使得这一过程 “比早期版本更无缝和有用”。</p>
</div><p><strong><em>See Also: From Moxy Hotels to $12B in Real Estate — The Firm Behind NYC's Trendiest Properties Is Letting Individual Investors In.</em></strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong><em>另见：从 Moxy 酒店到 120 亿美元的房地产——这家纽约市最时尚物业背后的公司正在让个人投资者参与。</em></strong></p>
</div><p>According to Dalio, newer models differ from rigid, rule-based systems by absorbing nuance and context while still applying structured logic. He said that this shift has expanded how AI can support decision-making beyond financial markets, including management and broader problem-solving.</p>
<div class="lb-trans"><p>根据 Dalio 的说法，较新的模型与僵化的基于规则的系统不同，它们能够吸收细微差别和上下文，同时仍然应用结构化逻辑。他表示，这一转变扩展了 AI 在决策支持方面的应用，超越了金融市场，包括管理和更广泛的问题解决。</p>
</div><p>More broadly, those observations reflect wider changes across finance, where firms increasingly rely on AI to support research and analysis. Many asset managers now use machine learning to scan earnings calls, economic releases, and alternative data sources faster than traditional methods allow.</p>
<div class="lb-trans"><p>更广泛地说，这些观察反映了金融领域的更广泛变化，越来越多的公司依赖 AI 来支持研究和分析。许多资产管理公司现在使用机器学习比传统方法更快地扫描财报电话会议、经济发布和替代数据源。</p>
</div><p><strong>Read Next: Buffett's Secret to Wealth? Private Real Estate— Get Institutional Access Yourself</strong></p>
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</div><p><em><strong>Image: Shutterstock</strong></em></p>
<div class="lb-trans"><p><em><strong>图片来源：Shutterstock</strong></em></p>
</div>

Ray Dalio 表示：“这是一个伟大的合作伙伴关系。” 他揭示了人工智能推动了桥水的崛起，并帮助他 “更快地” 处理复杂信息