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　　柴伟先生首先剖析了对冲基金与PE/VC投资的本质差异。他指出，对冲基金投资的核心在于市场是efficiently inefficient——市场并非完全有效，存在套利机会，但并非所有投资策略都能捕捉到这些机会。对冲基金通过保留beta exposure，专注于寻找alpha，实现少量高频盈利的同时控制极端损失频率。与之相对，PE/VC本质上是对公司Equity的Out-of-the-Money Call Option，通过市值增值或提高公司发展愿景可能性实现价值增长。在估值方法上，PE/VC主要采用DCF、比较法和历史交易法，但面临重大挑战：GP提供的NAV报告存在利益冲突，独立审计机构难以深入投资项目层面进行评估，导致对未实现现金流的时点、数量判断存在较大主观性。此外，PE/VC的业绩费（Carry）与对冲基金的Performance Fee在收取机制上存在明显差异，前者通常在项目退出时收取，而后者则按年收取并设置hurdle和high watermark。

　　然而，理论模型在实践中面临挑战。柴伟先生指出，国内PE界常强调已实现回报与现金流，但对未退出项目的估值存在方法论困境。无论是DCF、市场比较还是历史交易法，都严重依赖于对未来现金流时点、规模及折现率的主观判断，而独立审计难以深入验证。这导致GP汇报的NAV可能存在“smoothing”处理，掩盖了真实的volatility。因此，仅观察IRR或DPI并不足够，需警惕其未能涵盖现金机会成本及最终退出时潜在负现金流的缺陷。国际上，采用Listed PE Index或PME（Public Market Equivalent）方法进行对比，或能提供更全面的视角。

　　在S基金主题环节，柴伟先生阐明了S基金的运作逻辑。S基金交易的是PE股权份额，通过提供流动性使原本5年期的PE投资在第三年实现退出，从而为PE基金提供流动性支持。S基金的α来源于流动性溢价，即通过更小的Liquidity Premium、更短的Term Premium和更小的Credit Premium实现项目NPV提升。而S基金自身仍持有Risk Free和部分Liquidity、Term和Credit Premia，构成其β来源。然而，S基金实际操作中面临诸多挑战：PE项目估值涉及历史交易方法，交易定价受Soros反身性理论影响；S基金需压价购买份额，导致账面亏损转为实际亏损；同时，税务、披露、管理权、决策权、最终上市策略、排他协议、股权稀释等问题均影响S基金操作。柴伟先生特别指出，S基金的出现使份额转让频率大幅上升，为历史交易法提供了更透明的估值基础。

　　关于AI在风险定价中的应用，柴伟先生从Smoothing效应切入，解释了投资回报平滑处理如何减少波动、增加分散化价值，但同时掩盖了真实风险。他指出，Smoothing虽利于arbitrage、PE/VC募资和broker交易，却无法反映实际风险、低估波动，并对无法平滑的投资策略不公平。针对AI能否进行风险定价，柴伟先生提出了一系列关键问题：AI能否判断原始数据真实性？能否胜任无内在规律的散点数据？能否识别不同层面的风险溢价？在讨论中，与会者普遍认为，AI在非流动性市场中的应用仍处于探索阶段，其价值更多体现在辅助而非替代人类决策。AI在PE/VC项目初筛、数据清洗等环节可能发挥一定作用，但无法完全替代人类对项目核心要素的判断，尤其是创始人个人特质、行业动态等难以量化的因素。与会者一致认为，AI应作为辅助工具，与人类判断相结合，而非独立决策者。