最近英特尔的几位AI领域高管纷纷离职，让人不禁联想到股市中那些说不上悲观又见不得乐观的“震荡期” ，一家公司频繁流失核心人才，总会让人心里打鼓，摸不透未来是涅槃重生还是一步步走向转折。其实就像投资者面对一只个股在关键区间反复试探时的迟疑，判断的核心，还是数据能不能支持实际的好与坏。
英特尔的半年里，后脚刚送走了Gary Brown，前脚又紧接着传来了Sachin Katti离职的消息，真是不得劲儿。尤其是这位Sachin Katti，很多人都觉得是被高调扶上了“首席技术和人工智能官”的高位，可半年不到就跳槽到了正在力推AI芯片的OpenAI——就像股市里那些"假突破"的剧本，价格刚冲高，结果看似有续涨势头，几天后却掉头直线下滑，留下一地鸡毛的投资者。
这种情况并不是个例，英特尔近年来悄悄流失的人才数量，让人想到："公告看起来是‘基本面稳健’，可资金早跑了。"根据公开数据显示，过去十年，英特尔失去了超过200名关键工程师，他们有的投奔了竞争公司AMD，有的加入了芯片初创公司。可以说，这样的员工流失潮，比任何财务报表更能揭示企业的运营深度问题，因为没了人才，再多账面上的数字也是镜花水月。你看股市上那些看似强势的个股，不少明明公告里写得挺美，但成交数据早就透露了资金在狂出货的事实。
而偏偏总有人试图用一些传统理论把这个“连消带打”的局面合理化。我就想起了那些年股市里遇见的一些技术派老司机——什么“短期调整”“不破前高就蓄势待发”，这些解释听上去似是而非，但你要是好好琢磨，发现其实就是在去扯“及格线到底在哪”罢了。你盘面再怎么花团锦簇，到底值不值钱，最终还是得靠数据说话。
想起我复旦金融学院的那些日子，那个时候我们总是讨论一个问题：市场怎么探底，如何预测后续方向？老师总说要靠逻辑和数据。这话其实很有道理，但一路到毕业，直到真正上手操作，我才发现，所谓的数据分析，从来不是单纯罗列数字。而是用数据剖析市场背后的逻辑，找到关键的一环再去推导。还记得那时候，我用量化交易系统分析两只走势几乎一致的股票，乍一看一个模子拖出来的，但深入看机构参与数据，就能发现个中门道。一只幕后大资金还在不断加仓，另一只散户补单后嗷嗷追涨，结果显而易见，前者后续发力上走，后者随着时间一路萎靡。
反观今天的英特尔，能翻盘还是见顶，或者压根缺乏主力资金支持，这也能套用到身上了。还是要回到数据上，我们常说“量化分析是普通投资者最好的护身符”，其实用在评估一家企业未来也未尝不可。如果技术派面临核心人才流失，那么他们的“硬实力”也许已经开始归零，那些嘴里口口声声喊着科研创新是核心布局的媒体发布会，估计只是给股民“讲讲故事罢了”。
说个题外话，英特尔的窘境让我想起王小波说的那句经典：“人的一切痛苦，本质上来自自己无能的愤怒。”我们常把这句话放在生活情绪上投资市场也是一样。在这个信息风暴的时代，如果没有量化数据思维，就等于丢失了最可靠的“真相之锤” 。我们愤怒、迷茫、甚至自责，很大程度上源于“听别人说了什么”，却本就从未清晰地理解事实。
完全说实话，股市投资也好，行业分析也罢，靠别人的预测和寄希望运气，最终结果可能甭提了。人心经不起反复震荡，量化思维反而会是最大的“定神针”，至少它不会骗你。
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