人工智能已深度嵌入金融衍生品执行体系——从做市到预测性套期保值。然而，随着应用加速，一种意想不到的脆弱性正在显现：机器的“趋同”速度，远超人类。

当多个 AI 系统识别到相同信号时，它们往往以近乎同步的方式进行相似布局。这被称为“聪明的共识”——直到环境发生断裂。
一次供应链延误否定了原有的定价假设；
一次地缘政治冲击打乱了对冲资金流；
一次对交付时间表的信心骤降，使企业需求在一夜之间改变方向。

随后，连锁反应开始。

机器同时平仓。
流动性迅速蒸发。
波动率急剧飙升。

这里没有恶意，也没有恐慌——只有纯粹的优化逻辑在运行。每一个模型都为了避免逆向选择而撤出流动性。订单簿变成真空。曾经“高效”的价格，瞬间化为悬崖。

这就是 AI-流动性悖论：自动化在常态中降低不确定性，却在压力情境下放大不确定性。

问题不在于“智能”，而在于“同质化”。AI 模型基于相似的数据集训练，被教导识别相似的结构，并因相似的预测行为而获得奖励。因此，它们在同一时间、出于同一原因，买卖同样的资产。

如果 2025 年的市场特征是非规则资金流与碎片化物流，那么机器往往会与一个它们无法衡量的现实发生错位。

而人类交易员，能够理解算法无法解读的因素：
为什么一批大宗商品会被延误；
为什么某个进口商突然要求提前结算；
为什么在尚未出现价格信号之前，货币就“应该”开始移动。

未来的优势不在于拒绝 AI，而在于为其决策机制引入创造性的分歧。真正能存活下来的模型，将是那些被训练去纳入物理世界因素的模型——供应风险、地缘政治意图、物流体系的脆弱性——这些要素往往在进入市场数据时，已经为时过晚。

流动性并不会自行消失。
它之所以消失，是因为机器先离场。

在 AI 主导的市场时代，制胜策略不是复制智能，而是差异化智能。