<p>人工智能在今天的 AI 熱潮之前，就已經幫助塑造了世界上最具影響力的對沖基金之一。</p>
<p>根據創始人 Ray Dalio 的説法，早期算法的使用使得複雜信息能夠 “更快地處理”，為橋水基金的投資方法奠定了基礎。</p>
<p>在最近的一篇 帖子 中，Dalio 分享了這些基於計算機的系統是如何逐漸成為公司評估數據和做出決策的核心。</p>
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</ul>
<p>Dalio 表示，他在 35-40 年前開始使用早期形式的 AI，經過將他的決策原則轉化為方程式。隨着時間的推移，將這些規則輸入到 “專家系統” 中，使機器能夠高效分析大量數據，同時仍然應用他的決策原則。</p>
<p>“我可以有靈感和邏輯等等。這是一個偉大的合作關係，” Dalio 説。他表示，這種投資決策的方法 “使橋水取得了成功。”</p>
<h2>算法如何成為第二大腦</h2>
<p>在同一篇 X 帖子中，Dalio 表示，早期系統的設計旨在模擬他評估市場、風險和概率的方式。在 Dalio 看來，將算法與他的思維對齊，使得技術能夠處理大量數據，而他則專注於判斷和戰略。</p>
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<p>在 Dalio 看來，這種方法後來演變為橋水的更廣泛框架，其中投資決策由明確的原則指導，而不僅僅是直覺。他表示，這種結構有助於限制情感偏見，並在公司擴展時實現可重複的流程。</p>
<p>隨着時間的推移，這些原則被正式化為其他人可以使用的工具。Dalio 表示，他通過構建一個數字 “教練” 進一步計算機化了他的思維，使同事們能夠提問並獲得基於他的決策規則的指導。根據 Dalio 的説法，目標是在整個組織中實現一致性、速度和清晰度。</p>
<h2>在聊天機器人之前，AI 已經在工作</h2>
<p>Dalio 在同一篇帖子中表示，早期的 AI 系統遠比今天的工具有限，但在他看來，它們為後來的發展奠定了基礎。他表示，最近在大型語言模型方面的進展使得這一過程 “比早期版本更無縫和有用”。</p>
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<p>根據 Dalio 的説法，較新的模型與僵化的基於規則的系統不同，它們能夠吸收細微差別和上下文，同時仍然應用結構化邏輯。他表示，這一轉變擴展了 AI 在決策支持方面的應用，超越了金融市場，包括管理和更廣泛的問題解決。</p>
<p>更廣泛地説，這些觀察反映了金融領域的更廣泛變化，越來越多的公司依賴 AI 來支持研究和分析。許多資產管理公司現在使用機器學習比傳統方法更快地掃描財報電話會議、經濟發佈和替代數據源。</p>
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<p><em><strong>圖片來源：Shutterstock</strong></em></p>

<p>瑞·達里奧透露，人工智能在橋水基金的成功中發揮了關鍵作用，因為它能夠快速處理複雜信息。早期的人工智能系統模仿達里奧的決策方式，使數據分析更加高效，並減少了情感偏見。這種方法演變成一個指導投資決策的框架，具有明確的原則。達里奧指出，最近的人工智能進展已經提升了決策能力，超越了金融領域，反映了行業的更廣泛變化</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 熱潮之前，就已經幫助塑造了世界上最具影響力的對沖基金之一。</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>根據創始人 Ray Dalio 的説法，早期算法的使用使得複雜信息能夠 “更快地處理”，為橋水基金的投資方法奠定了基礎。</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 分享了這些基於計算機的系統是如何逐漸成為公司評估數據和做出決策的核心。</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 年前開始使用早期形式的 AI，經過將他的決策原則轉化為方程式。隨着時間的推移，將這些規則輸入到 “專家系統” 中，使機器能夠高效分析大量數據，同時仍然應用他的決策原則。</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>“我可以有靈感和邏輯等等。這是一個偉大的合作關係，” Dalio 説。他表示，這種投資決策的方法 “使橋水取得了成功。”</p>
</div><h2>How Algorithms Became A Second Brain</h2>
<div class="lb-trans"><h2>算法如何成為第二大腦</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，早期系統的設計旨在模擬他評估市場、風險和概率的方式。在 Dalio 看來，將算法與他的思維對齊，使得技術能夠處理大量數據，而他則專注於判斷和戰略。</p>
</div><p><strong>Trending: Missed Tesla? EnergyX Is Tackling the Next $200 Billion Opportunity — Lithium</strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong>趨勢：錯過特斯拉？EnergyX 正在應對下一個 2000 億美元的機會——鋰</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 看來，這種方法後來演變為橋水的更廣泛框架，其中投資決策由明確的原則指導，而不僅僅是直覺。他表示，這種結構有助於限制情感偏見，並在公司擴展時實現可重複的流程。</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>隨着時間的推移，這些原則被正式化為其他人可以使用的工具。Dalio 表示，他通過構建一個數字 “教練” 進一步計算機化了他的思維，使同事們能夠提問並獲得基於他的決策規則的指導。根據 Dalio 的説法，目標是在整個組織中實現一致性、速度和清晰度。</p>
</div><h2>Before Chatbots, AI Was Already Doing The Work</h2>
<div class="lb-trans"><h2>在聊天機器人之前，AI 已經在工作</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 系統遠比今天的工具有限，但在他看來，它們為後來的發展奠定了基礎。他表示，最近在大型語言模型方面的進展使得這一過程 “比早期版本更無縫和有用”。</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>另見：從 Moxy 酒店到 120 億美元的房地產——這家紐約市最時尚物業背後的公司正在讓個人投資者參與。</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>根據 Dalio 的説法，較新的模型與僵化的基於規則的系統不同，它們能夠吸收細微差別和上下文，同時仍然應用結構化邏輯。他表示，這一轉變擴展了 AI 在決策支持方面的應用，超越了金融市場，包括管理和更廣泛的問題解決。</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>更廣泛地説，這些觀察反映了金融領域的更廣泛變化，越來越多的公司依賴 AI 來支持研究和分析。許多資產管理公司現在使用機器學習比傳統方法更快地掃描財報電話會議、經濟發佈和替代數據源。</p>
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</div><p><em><strong>Image: Shutterstock</strong></em></p>
<div class="lb-trans"><p><em><strong>圖片來源：Shutterstock</strong></em></p>
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Ray Dalio 表示：“這是一個偉大的合作伙伴關係。” 他揭示了人工智能推動了橋水的崛起，並幫助他 “更快地” 處理複雜信息