AI先是找上程序员线上配资公司，现在轮到银行分析师了。
下一个华尔街的培训基地可能是一个提示库！
刚刚，OpenAI内部一个秘密项目曝出！
该项目正在招募100多位前投行从业者来训练它的财务模型，目标是代替初级银行家岗位中大量的繁重、重复性工作，项目代号为「Mercury」（水星）。
对于这次变革的对象——那些银行从业者来说，这是一个好消息，也是一个坏消息。
好消息是终于可以从繁重的Excel表格和无休止的修改工作中解脱出来了，拥抱了期待已久的自动化。
正如网友VibeEdge所言，OpenAI这步棋很有意思：
利用前银行家进行金融建模，确实有望把那些每周80–100小时、又累又折磨人的活儿给精简下来；如果他们能够把准确性和审计追踪做到位，这可能成为改变金融行业规则的大事，很好奇它会如何发展。
然而，这场「看似进步」的变革也暗藏着坏消息的另一面——大量的银行业初级岗位可能因此消失。
近段时间，公众对于这种AI失业带来的焦虑似乎已经疲劳。
科技大佬们一边猛踩油门，力推「AI同事」；一边不断传出「就业末日」的预警。
比如Anthropic CEO Dario Amodei就多次公开表示：
「未来五年内，最多一半的入门级办公室岗位可能被淘汰，并可能把失业率推至10%–20%。」
]article_adlist-->百名顶级投行银行家
变身「Mercury」计划外包工
据媒体报道，OpenAI通过「Mercury」项目，以外包形式雇佣了上百名前投行从业者和顶级商学院学生，为其训练专业财务模型。
这些人中有来自摩根大通、摩根士丹利、高盛等顶级投行的前员工，也有来自哈佛、麻省理工学院等名校的MBA在读生。
「Mercury」计划是一个人力外包项目，每名参与者每小时可获得150美元高薪报酬。
他们的主要任务是为各类交易撰写提示词并训练财务模型，包括重组、IPO等常见金融场景。
据知情人士透露，Mercury项目的申请流程几乎不涉及人类面试：
第一轮是大约20分钟的AI面试，它会根据应聘者简历进行提问；第二轮是行业知识测试，测试财务报表等知识；最后一轮，是测试建模能力。
这些被招募者主要负责编写提示词和构建金融模型，以便为OpenAI的模型输入高端、真实、专业的金融工作流程数据。
他们每周会提交一个模型，具体任务包括用通俗语言写提示词、执行模型操作。
模型提交后，会收到审阅者的反馈，参与者需根据意见进行修改，直到最终成果能接入OpenAI的系统中。
]article_adlist-->当AI把苦活干完了
年轻人还如何成长？
金融行业外的人也许永远体会不到凌晨一点收到董事长「请修复」的消息是一种什么感觉。
但这正是投行分析师的工作日常。
华尔街永不眠，所以连带他们也跟着睡不好觉。
他们在处理实际交易时，每周通常需要在工位上工作超过80小时，主要任务是在Excel中为并购、杠杆收购等项目搭建复杂模型。
此外，他们还会经常被要求不断调整PPT幻灯片，反复修改，由此催生了华尔街著名的「pls fix（请改一下）」梗图文化。
除了OpenAI，还有Rogo等为华尔街分析师开发AI软件的初创公司也涌现出来，他们尝试通过为银行提供AI工具，帮助这些分析师从「苦活累活」中解放出来。
但现在，这些「被解放者」们似乎又有了新的担心。
尽管他们时常会抱怨如做幻灯片和推介资料这些「体力活」，但真当AI来接管这些工作时，他们又开始担心起自己的饭碗，也害怕因此失去成长的机会。
因为这些「体力活」并非全无价值。
它们就好像运动员在获得金牌前的锻炼过程，也是初级银行家职业生涯中必不可少的成长过程。
当AI取代了他们「吃苦」的过程，也相当于抽走了他们职业生涯初期最宝贵的「第一节阶梯」，可能让他们「成长无路」。
多位资深金融人也表达了类似担忧。
他们认为，这些苦活累活，不只是「入门仪式」，更是上手业务的训练营：
它们有助于新员工建立起与客户打交道所需的专业能力和自信。
更重要的是，一些分析师并非金融科班出身，他们需要在这些基础任务中理解这个行业运作的底层逻辑，学会关注其中的关键细节，培养工作的「手感」。
有着40年金融行业从业经历的Jeanne Branthover，她是DHR Global全球金融服务负责人，她认为读文件、分析数据，这些具体工作背后有一整套流程需要学习。
「如果跳过这些基本功，直接进客户会对这些年轻人成长是非常不利的。」
桥水基金CEO Nir Bar Dea桥水基金CEO Nir Bar Dea认为，我们的确可以用AI完成很多基本任务，但这对于长远的人才成长将是不利的：
「正是你干过那些累活，才有能力做高层次、战略层面的事情。」
还有一个大家比较关心的问题：如果AI可以把这些苦活累活全干了，是不是意味着华尔街分析师们可以不用加班了？
这可能是想多了，「3.5天工作制」可能只是一种美丽的理想，最终结局可能是AI让你觉得更累。
]article_adlist-->全球最贵独角兽
开始盈利冲刺
对于OpenAI而言，「Mercury」不仅是技术实验，更可能是其商业化策略的一环。
有人认为，这一计划凸显了OpenAI在Sam Altman带领下急于实现盈利的尝试。
无论是推出ChatGPT的付费订阅，还是与Shopify合作计划在ChatGPT中嵌入购物功能，又或者是在未来探索广告化变现途径……
OpenAI正在加速向盈利目标冲刺。
而AI技术行业化，正是OpenAI实现盈利目标的一个重要破局点。
据OpenAI一位发言人表示，目前公司正在与各领域专家合作，以此提升并评估其模型在各个行业中的能力，这些专家由第三方供应商负责招聘、管理和薪酬发放。
此前，OpenAI还曾招募了工程、科学和数学等领域的几位领域专家来提高其模型的响应能力和性能，并使用第三方数据标注公司来获取高水平的专业人士。
数据显示，2024年OpenAI的云算力支出约70亿美元，其在Stargate计划中累计投资已超过4000亿美元，这个数字在2025年底前有望达到5000亿美元。
巨资投入背后，这只全球最贵独角兽仍未实现盈利，它正在通过各种途径，努力证明自身盈利能力配得上估值。「Mercury」项目正是OpenAI在算力成本高企背景下，加速商业化与盈利的关键一步。
「Mercury」还代表着一种AI自动化所带来的「专家知识的平权化」。
就像微软AI CEO Mustafa Suleyman说的那样：在AI时代知识本身不再是稀缺资产，而会变得「免费且普惠」。
「Mercury」项目背后，AI掀起的「知识自动化革命」，才刚刚开始。
参考资料：https://x.com/rohanpaul_ai/status/1980636916337746148
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-10-21/openai-looks-to-replace-the-drudgery-of-junior-bankers-workload
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