OpenAI 秘密專案 Mercury：招百名投行員工教 AI 搭財務模型

投資銀行裡的初級分析師，出了名的命苦。手頭有大案子時，每週在工位上熬滿 80 個小時是常態。核心工作其實挺枯燥：開啟 Excel 做模型，算併購或槓桿收購的各種數字，然後等著領導發來一連串修改 PPT 的郵件，業內管這個叫「pls fix」文化。

現在 OpenAI 打算對這個工種下手了。據彭博社爆料，OpenAI 內部正在推進一個代號為 Mercury 的秘密專案。公司招募了 100 多名前投資銀行家，專門教 AI 怎麼搭專業的財務模型，目標就是替代初級投行分析師那些耗時費力的大量繁雜雜活。

時薪 150 美元，連招人面試都是 AI 面的

這幫外包專家的履歷很硬。他們來自高盛、摩根大通、摩根士丹利、KKR、Evercore、Brookfield 以及 Mubadala 等華爾街頂尖機構，甚至還有哈佛大學和麻省理工學院的在讀 MBA 學生。

據知情人士透露，他們的時薪大約是 150 美元。專案由第三方供應商負責招聘和發薪，工作時間很靈活，每人每週要提交一個完整的財務模型。

有意思的是，Mercury 專案連招人過程都幾乎不經人手。候選人要先跟一個 AI 聊天機器人做 20 分鐘的面試，AI 會根據簡歷提問。第二關是財務報表知識測試，最後一關是實戰建模測試。

入選之後，他們要用簡單通俗的語言寫提示詞，然後在 Microsoft Excel 裡完成針對重組、IPO 或併購等交易型別的模型搭建。更關鍵的是細節：他們必須嚴格遵守行業規範，包括邊距尺寸、百分比是否斜體等排版要求。做好的模型會經過稽核員批註，修改後的完整資料最終被喂進 OpenAI 的系統。

估值 5000 億美元背後的變現焦慮

OpenAI 發言人對此回應稱，公司確實在與各領域專家合作，以改進和評估模型在不同專業場景的能力。

但這件事背後其實藏著 OpenAI 極大的商業化緊迫感。雖然這家全球最大的初創公司本月早些時候估值達到了 5000 億美元，但直到今天它依然沒有實現盈利。

想讓企業心甘情願掏大錢買單，AI 就不能只停留在泛泛的聊天和寫文案，必須切入高價值的專業腹地，比如金融、法律、諮詢和技術開發。華爾街的初級分析師人工昂貴，每天做的又多是高度規整的結構化工作，自然成了 OpenAI 最想攻下的灘頭陣地。

為什麼重要

我們認為，Mercury 專案切中了華爾街最痛、但也最尷尬的一根神經。

對投行和初級從業者來說，短期看是苦力活被解放，長遠看卻是晉升通道的重構。初級分析師乾的髒活累活雖然招人抱怨，但那往往是理解複雜交易和商業邏輯的必經之路。如果建模和改 PPT 全被 AI 包辦，機構以後可能根本不需要招那麼多分析師，新人的成長路徑也會隨之斷檔。

對 AI 行業而言，OpenAI 的做法展現了下一代垂類模型訓練的新思路。通識大模型光靠網上抓取公開資料，根本學不會華爾街那些精細到單元格斜體的行規和隱藏技巧。OpenAI 捨得花每小時 150 美元僱頂級投行離職員工來做高質量的「人類專家微調」，這會直接逼著競爭對手在垂直領域的專家資料採購上加註，抬高專業模型的資料壁壘。

不過在我們看來，金融交易對容錯率的要求是極端苛刻的，哪怕一個公式引用出錯都可能引發數百萬美元的損失。OpenAI 能做出符合格式的 Excel 模型是一回事，能不能讓極其看重合規和風險控制的華爾街大行把核心併購資料安心交給它跑，看起來還有很長的一段路要走。