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OpenAI要让AI替代“初级投行员工”_我的网站

A |     本文来自微信公众号： 每日经济新闻 （ID：nbdnews），编辑：程鹏肖芮冬杜波，作者：每经记者，原文标题：《从破产到巨富，初代游资大佬邱宝裕靠短线翻身，如今罕见发声：超短线赚不了大钱！》                    初代游资大佬Asking邱宝裕此前曾以短线交易的操作手法为广大散户所熟知，是早期最具代表性的牛散之一。    人工智能公司OpenAI正在进行一项非同寻常的试验：通过雇佣超100名前投资银行员工，训练其AI模型掌握金融建模等核心技能。                   《每日经济新闻》记者获悉，在近期的一次公开采访中，他表示做超短线能赚快钱，但赚不了大钱，并且习惯了做超短线，做中长线就拿不住。“那怎么办？后来想着去投一级市场。                   据媒体10月22日报道，OpenAI这项代号为“Mercury”的秘密项目，已经吸引了来自摩根大通、摩根士丹利和高盛集团等顶尖金融机构的前员工参与。”他坦言，自己在一级市场主要是以自有资金投资天使轮等早期项目，重点投向大健康赛道，投资周期也比较长，“放个5年、10年甚至15年才有回报”。                   记者通过天眼查发现，有名为“邱宝裕”的自然人投资了多家福州的生物健康基金和企业，高度疑似Asking邱宝裕。这些参与者负责编写指令、构建用于重组和首次公开募股（IPO）等各类交易的金融模型，以此“教导”AI如何像一名初级银行家一样工作。                   初代牛散转战一级市场                    曾以超短线操作闻名                    近期，一则昔日牛散Asking邱宝裕的采访在业内引起关注。在这则采访中，他分享了自己转战一级市场的经历与思考。                   报道援引知情人士透露，这些合同工的时薪为150美元，并且获得了他们正在帮助创建的AI的早期使用权。这一举动在金融行业内部引发了对初级岗位职业前景的担忧，分析师们长期以来抱怨工作繁重乏味，而人工智能的崛起正将这种抱怨转变为对其工作安全性的直接威胁。                   Asking，本名邱宝裕，被粉丝称为“A神”，是最早一批游资的代表之一。                   此举也揭示了Sam Altman领导下的OpenAI的战略重心。根据公开资料，1993年他开始了自己的股市投资生涯。作为全球估值最高的初创公司之一，OpenAI尚未实现盈利，将强大的AI技术转化为能服务于金融、咨询、法律等各行各业的实用商业工具，已成为其当务之急。后来经历了破产与东山再起，凭借对龙头股时机的精准把握，在短短几年内实现了资金规模的惊人增长。

B |                    彼时，他的超短线操作方式和一些交易理念在多个公开论坛被投资者广泛讨论，影响了不少散户，成为早期最受关注的牛散之一。                   后续随着市场环境的变化和个人投资理念的成熟，邱宝裕也在不断寻求新的投资机会。

C | 从公开资料里可以看到，邱宝裕近几年很少在公开场合亮相。                   一、百余名前员工参与，时薪150美元训练AI                    根据报道，OpenAI的“Mercury”项目已招募了超过100名具有华尔街背景的专业人士。

D | 参与者阵容强大，不仅包括曾在摩根大通、摩根士丹利、高盛等一线投行工作过的前员工，还囊括了来自Brookfield Corp.、Mubadala Investment Co.、Evercore Inc.和KKR & Co.等知名投资机构的人才，甚至还有哈佛大学和麻省理工学院的在读MBA学生。

E |                    项目以灵活的合同工形式运作，参与者被要求每周提交一个金融模型。他们的任务包括用简单的语言编写提示，然后在微软的Excel程序中执行并构建模型。一位审阅人会对其工作提供反馈，参与者需在修正所有问题后，其成果才会被最终输入OpenAI的系统。偶尔有消息传出，也是和他的投资项目紧密相关，不乏有推广意图，例如此前就有市场消息称他投资了一个基于Web3.0的互联网项目。                   此次接受采访是邱宝裕少见的通过公开渠道来表达自己的观点。作为一代游资的代表，他表示自己炒股成功、逆风翻盘是时代造就的“奇迹中的奇迹”，概率堪比走在路上被陨石击中，也突显了其经历的不可复制性。OpenAI的一位发言人表示，公司与“众多领域的专家合作，以改进和评估我们模型的能力”，并称这些专家由第三方供应商招募、管理和支付报酬。

F |                    值得注意的是，该项目的申请流程几乎没有人为干预。

G |                    有人问他过去的投资经验，邱宝裕表示自己以前主要是做超短线，目标也很明确，“一个是它确定性很高，第二就是能赚一些快钱”，但是要赚“大钱”很难。他坦言，习惯了做超短线，做中长线就拿不住。“那怎么办？后来想着去投一级市场。”自此，初代牛散转向了一级市场，布局大健康赛道。

H | 申请过程包括与AI聊天机器人进行的约20分钟面试、一项财务报表知识测试以及最后的建模能力测试。                   二、“请修复”：AI需要学会的细节与格式                    投行初级分析师以其超长的工作时间闻名，在处理实时交易时，每周工作超过80小时是家常便饭。                   邱宝裕分享了自己在一级市场的投资策略：主要投资早期项目，比如天使轮公司，“要投一些很有想象空间的，能赚100倍、200倍的这种项目，还要下重注”。也正因如此，他投资的项目周期都比较长，“放个5年、10年甚至15年才有回报”。                   而在具体项目上，他表示投资了研究干细胞、传染病、肿瘤等相关领域的公司，同时也布局一些人工智能的项目。“因为炒股是这样，虽然我们赚了钱……但是对整个社会、人类没什么贡献。

I | 我现在投的这些大健康（项目），可以解决一些人类的苦痛，我觉得特别有意义。”                    一二级切换自如？                    VC人士：二者逻辑不同，横跨者还是少数                    记者通过天眼查发现，一位名叫“邱宝裕”的自然人布局了多只福州基金和当地的公司。他们的工作充满了大量被视为“脏活累活”的任务，例如在Excel中构建复杂的并购模型，以及根据上级要求反复修改PPT演示文稿。由于Asking邱宝裕正是福建人，该自然人高度疑似他本人。                             穿透来看，他通过这些基金投资了一些专注于肿瘤学、免疫学及传染病治疗、分子工程等领域的公司与平台，也布局了药品零售企业，正如邱宝裕在采访中所述“主要关注大健康赛道”。                   事实上，邱宝裕的“转向”是有迹可循的。早年间，他通过超短线等操作积累了大量资金，为以自有资金投资一级市场奠定了基础；其次，他也笑称做超短线是年轻人干的事，自己现在股票炒得少了，人到中年开始关注健康领域。                   不过纵观业内的案例，从二级市场完全转向一级市场，或者一二级能够切换自如的机构或个人是非常少见的。                   在彭博专栏作家Matt Levine看来，这种对细节的极致追求，恰恰是AI需要学习的关键。相比之下，从一级市场向二级延伸的更多一些，但整体表现也不甚理想。

J | 五六年前曾有一波明星VC相继宣布进军二级市场，但尝试一段时间后就悄然撤掉了二级市场的业务与团队，还有部分存续的运营情况也并不理想。                   有VC人士告诉《每日经济新闻》记者，该公司旗下也有部分二级市场业务，但并非其主营业务，发展多年规模也不算大。“两者逻辑完全不同，投资一级市场和二级市场的机构，其基因和能力圈也不一样，能横跨的还是少数。他评论道，一名成功的投行分析师必须是“注重细节的”，因为模型或演示文稿中一个微小的格式错误，比如美元符号未对齐，都会让上司怀疑其中可能存在更严重的实质性错误，从而破坏信任。                   Levine将目前的生成式AI比作“聪明但粗心的分析师”——它们能迅速产出看似合理的模型，但往往会出错或出现“幻觉”，无法被完全信任。

K | 因此，他认为OpenAI的项目本质上是一种“强化学习”，相当于“让一位投行副总裁对着AI吼上几年，直到它把格式做对为止”。

L | 雇佣前银行家正是看中了他们自身已经历过这种严苛的训练，能够本能地遵循页边距大小、百分比斜体等行业格式规范。                   三、替代学徒？华尔街晋升模式面临考验                    “Mercury”项目的直接目标是让AI替代初级员工的工作，这引发了对投资银行传统学徒制模式未来的深刻质疑。数十年来，华尔街依赖于一个金字塔结构：初级分析师通过处理基础工作来学习技能，其中最优秀的一部分人最终晋升为需要与客户打交道的高级银行家。                   正如Matt Levine所提出的问题：当一个行业不再需要学徒时，它未来的高级合伙人将从何而来？如果AI接管了模型构建和文书工作，年轻的金融专业人士将如何获得必要的实战经验和行业知识，以成长为未来的领导者？                    不过，这一趋势也存在另一面。投资银行分析师项目的流动率一直很高，许多人在工作两年后便选择离开，投身于创业或其他行业。对于这些已经离开的人来说，回来训练一个可以替代自己当年岗位的机器人，或许并没有太多心理负担。                   “Mercury”项目不仅是华尔街的潜在颠覆者，更是OpenAI商业化战略的缩影。通过将目标锁定在金融服务这一利润丰厚的领域，OpenAI正努力证明其技术在复杂企业环境中的价值。                   尽管估值高昂，但OpenAI尚未盈利的现实，正驱使其积极开拓企业市场。将AI能力应用于特定行业、解决具体的业务痛点，被视为其实现收入增长和长期发展的关键路径。该项目表明，OpenAI的雄心不止于通用的聊天机器人，而是要打造能够深度嵌入企业工作流程的专业级AI工具，从而在全球商业版图中占据一席之地。                   本文来自：华尔街见闻，作者：张雅琦。

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Published on:15:11:36