AI先是找上程序員，現在輪到銀行分析師了。

下一個華爾街的培訓基地可能是一個提示庫！

剛剛，OpenAI內部一個秘密項目曝出！

該項目正在招募100多位前投行從業者來訓練它的財務模型，目標是代替初級銀行家崗位中大量的繁重、重復性工作，項目代號為「Mercury」（水星）。

對于這次變革的對象——那些銀行從業者來說，這是一個好消息，也是一個壞消息。

好消息是終于可以從繁重的Excel表格和無休止的修改工作中解脫出來了，擁抱了期待已久的自動化。

正如網友VibeEdge所言，OpenAI這步棋很有意思：

利用前銀行家進行金融建模，確實有望把那些每周80–100小時、又累又折磨人的活兒給精簡下來；如果他們能夠把準確性和審計追蹤做到位，這可能成為改變金融行業規則的大事，很好奇它會如何發展。

然而，這場「看似進步」的變革也暗藏著壞消息的另一面——大量的銀行業初級崗位可能因此消失。

近段時間，公眾對于這種AI失業帶來的焦慮似乎已經疲勞。

科技大佬們一邊猛踩油門，力推「AI同事」；一邊不斷傳出「就業末日」的預警。

比如Anthropic CEO Dario Amodei就多次公開表示：

「未來五年內，最多一半的入門級辦公室崗位可能被淘汰，并可能把失業率推至10%–20%。」

百名頂級投行銀行家

變身「Mercury」計劃外包工

據媒體報道，OpenAI通過「Mercury」項目，以外包形式雇傭了上百名前投行從業者和頂級商學院學生，為其訓練專業財務模型。

這些人中有來自摩根大通、摩根士丹利、高盛等頂級投行的前員工，也有來自哈佛、麻省理工學院等名校的MBA在讀生。

「Mercury」計劃是一個人力外包項目，每名參與者每小時可獲得150美元高薪報酬。

他們的主要任務是為各類交易撰寫提示詞并訓練財務模型，包括重組、IPO等常見金融場景。

據知情人士透露，Mercury項目的申請流程幾乎不涉及人類面試：

第一輪是大約20分鐘的AI面試，它會根據應聘者簡歷進行提問；第二輪是行業知識測試，測試財務報表等知識；最后一輪，是測試建模能力。

這些被招募者主要負責編寫提示詞和構建金融模型，以便為OpenAI的模型輸入高端、真實、專業的金融工作流程數據。

他們每周會提交一個模型，具體任務包括用通俗語言寫提示詞、執行模型操作。

模型提交后，會收到審閱者的反饋，參與者需根據意見進行修改，直到最終成果能接入OpenAI的系統中。

當AI把苦活干完了

年輕人還如何成長？

金融行業外的人也許永遠體會不到凌晨一點收到董事長「請修復」的消息是一種什么感覺。

但這正是投行分析師的工作日常。

華爾街永不眠，所以連帶他們也跟著睡不好覺。

他們在處理實際交易時，每周通常需要在工位上工作超過80小時，主要任務是在Excel中為并購、杠桿收購等項目搭建復雜模型。

此外，他們還會經常被要求不斷調整PPT幻燈片，反復修改，由此催生了華爾街著名的「pls fix（請改一下）」梗圖文化。

除了OpenAI，還有Rogo等為華爾街分析師開發AI軟件的初創公司也涌現出來，他們嘗試通過為銀行提供AI工具，幫助這些分析師從「苦活累活」中解放出來。

但現在，這些「被解放者」們似乎又有了新的擔心。

盡管他們時常會抱怨如做幻燈片和推介資料這些「體力活」，但真當AI來接管這些工作時，他們又開始擔心起自己的飯碗，也害怕因此失去成長的機會。

因為這些「體力活」并非全無價值。

它們就好像運動員在獲得金牌前的鍛煉過程，也是初級銀行家職業生涯中必不可少的成長過程。

當AI取代了他們「吃苦」的過程，也相當于抽走了他們職業生涯初期最寶貴的「第一節階梯」，可能讓他們「成長無路」。

多位資深金融人也表達了類似擔憂。

他們認為，這些苦活累活，不只是「入門儀式」，更是上手業務的訓練營：

它們有助于新員工建立起與客戶打交道所需的專業能力和自信。

更重要的是，一些分析師并非金融科班出身，他們需要在這些基礎任務中理解這個行業運作的底層邏輯，學會關注其中的關鍵細節，培養工作的「手感」。

有著40年金融行業從業經歷的Jeanne Branthover，她是DHR Global全球金融服務負責人，她認為讀文件、分析數據，這些具體工作背后有一整套流程需要學習。

「如果跳過這些基本功，直接進客戶會對這些年輕人成長是非常不利的。」

橋水基金CEO Nir Bar Dea

橋水基金CEO Nir Bar Dea認為，我們的確可以用AI完成很多基本任務，但這對于長遠的人才成長將是不利的：

「正是你干過那些累活，才有能力做高層次、戰略層面的事情。」

還有一個大家比較關心的問題：如果AI可以把這些苦活累活全干了，是不是意味著華爾街分析師們可以不用加班了？

這可能是想多了，「3.5天工作制」可能只是一種美麗的理想，最終結局可能是AI讓你覺得更累。

全球最貴獨角獸

開始盈利沖刺

對于OpenAI而言，「Mercury」不僅是技術實驗，更可能是其商業化策略的一環。

有人認為，這一計劃凸顯了OpenAI在Sam Altman帶領下急于實現盈利的嘗試。

無論是推出ChatGPT的付費訂閱，還是與Shopify合作計劃在ChatGPT中嵌入購物功能，又或者是在未來探索廣告化變現途徑……

OpenAI正在加速向盈利目標沖刺。

而AI技術行業化，正是OpenAI實現盈利目標的一個重要破局點。

據OpenAI一位發言人表示，目前公司正在與各領域專家合作，以此提升并評估其模型在各個行業中的能力，這些專家由第三方供應商負責招聘、管理和薪酬發放。

此前，OpenAI還曾招募了工程、科學和數學等領域的幾位領域專家來提高其模型的響應能力和性能，并使用第三方數據標注公司來獲取高水平的專業人士。

數據顯示，2024年OpenAI的云算力支出約70億美元，其在Stargate計劃中累計投資已超過4000億美元，這個數字在2025年底前有望達到5000億美元。

巨資投入背后，這只全球最貴獨角獸仍未實現盈利，它正在通過各種途徑，努力證明自身盈利能力配得上估值。「Mercury」項目正是OpenAI在算力成本高企背景下，加速商業化與盈利的關鍵一步。

「Mercury」還代表著一種AI自動化所帶來的「專家知識的平權化」。

就像微軟AI CEO Mustafa Suleyman說的那樣：在AI時代知識本身不再是稀缺資產，而會變得「免費且普惠」。

「Mercury」項目背后，AI掀起的「知識自動化革命」，才剛剛開始。