OpenAI秘密AI项目曝光：华尔街投行精英为何面临转型挑战？

就在刚刚，OpenAI的内部机密项目"Mercury"（水星）意外曝光。该项目正以丰厚薪酬招募上百名前投行精英，专门负责培训财务模型，旨在逐步替代初级银行家们日复一日的重复性工作。业内人士普遍认为，在算力成本高企的背景下，这无疑是OpenAI加速推进商业化与实现盈利的关键部署。

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AI最先影响的是程序员群体，如今终于轮到银行业分析师了。

下一波华尔街的培训基地，或许就是一个AI提示库。

最新消息显示，OpenAI内部一项秘密计划浮出水面。

据悉，该计划正在招募逾百位资深投行从业者，系统化训练其财务模型能力，目标直指替代银行业基础岗位中大量烦冗、重复的事务性工作，项目代号为"Mercury"。

对于这场变革的核心对象——那些银行业从业者而言，这既是个值得期待的好消息，也暗藏着职业前景的隐忧。

好消息是终于能够从填不完的Excel表格和无休止的修改工作中解放出来，拥抱期盼已久的自动化变革。

正如网友VibeEdge所言，OpenAI这步棋布局精妙：

借助前银行家的专业经验构建金融模型，确实有望将那些每周动辄80到100小时、既枯燥又磨人的工作流程化繁为简。如果真能确保模型精准度与审计追踪万无一失，或将彻底改写金融行业现有规则，实在令人期待它的未来走向。

然而，这场看似进步的变革背后也暗藏隐忧——大量银行业初级岗位可能因此逐渐消失。

近期公众对于这类AI引发的失业焦虑似乎已显疲惫。

科技界领袖们一面大力推动"AI同事"落地应用，一面又不断释放"就业寒冬将至"的警示信号。

例如Anthropic CEO Dario Amodei就多次公开发声：

"未来五年内，将有近半入门级办公岗位面临淘汰风险，失业率可能被推高至10%到20%区间。"

百名顶级投行精英，转型成为"水星计划"外部协作者

媒体报道称，OpenAI通过"Mercury"项目，以外部协作模式招募了上百名资深投行从业者和顶尖商学院在读生，为其训练专业财务模型。

这个精英团队中既有来自摩根大通、摩根士丹利、高盛等顶级投行的前员工，也有来自哈佛、麻省理工等名校的MBA在读生。

"Mercury"计划本质上是一个人力外包项目，每位参与者每小时可获得150美元的高额报酬。

他们的核心任务是为各类交易场景撰写提示词并训练财务模型，涵盖并购重组、IPO上市等常见金融业务场景。

据知情人士透露，Mercury项目的申请流程几乎不涉及传统面试环节：

首轮是约20分钟的AI面试，系统会根据应聘者简历内容进行针对性提问；第二轮为行业专业知识测试，重点考察财务报表等核心知识；最后一轮则聚焦建模能力的实战检验。

这些被招募者主要负责编写提示词和构建金融模型，从而为OpenAI的模型输入真实、专业且系统的金融工作流程数据。

他们每周需提交一个完整模型，具体任务包括用自然语言撰写提示词、执行模型调试优化等具体操作。

模型提交后，会收到评审专家的专业反馈，参与者需据此持续修改完善，直至最终成果能够无缝接入OpenAI的核心系统。

当AI接手苦活累活后，职场新人该如何成长

金融行业外的人或许永远无法体会凌晨一点收到董事"请修正"消息是什么滋味。

但这恰恰是投行分析师们的日常写照。

华尔街是不眠的，所以连带着他们也跟着熬。

在处理实际交易项目时，他们每周通常需要在岗位上工作超过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，他们还要反复调整演示文稿，由此催生了华尔街经典的"请修改一下"梗文化。

除了OpenAI，还有Rogo等多家为华尔街分析师定制AI软件的新锐公司不断涌现，试图通过提供智能工具帮助从业者从"苦活累活"中解放出来。

然而现在，这些"被解放者"似乎又有了新顾虑。

尽管他们时常会抱怨修改演示文稿和整理资料这类"体力活"，可当AI真的开始接手这些工作时，他们又开始担心起自己的饭碗，更害怕因此失去宝贵的成长机会。

因为那些看似琐碎的基础工作，其实蕴含着独特的培养价值。

它们就像是运动员夺冠前的训练过程，也是初级银行家职业生涯中不可或缺的成长阶梯。

当人工智能替代了这些"吃苦"的过程，实际上也抽走了他们职业发展初期最重要的"第一节台阶"，很可能让年轻从业者面临"成长无门"的困境。

多位资深金融人士也表达了类似担忧。

他们认为，这些基础工作不仅是"入门仪式"，更是熟悉业务操作的专业训练场。

更重要的是，不少分析师并非金融科班出身，他们需要通过这些基础任务来理解行业运作的底层逻辑，学会关注其中的关键细节，培养工作所需的"手感"。

拥有40年金融从业经验的Jeanne Branthover，作为DHR Global金融服务全球负责人，她强调阅读文件、分析数据这些具体工作背后需要系统学习。

"如果跳过这些基本功，对年轻人才的长期发展其实是弊大于利的。"

桥水基金CEO Nir Bar Dea

桥水基金CEO Nir Bar Dea认为，虽然AI确实能完成很多基础工作，但这对于人才的长期成长是不利的：

"正是那些基础工作的积累，才能培养出处理高层战略事务的能力。"

还有一个大家更关心的问题：如果AI真的能把这些苦活累活全干了，是不是意味着华尔街分析师们终于不用再没日没夜地加班了

这可能想得太过理想了，"3.5天工作制"或许只是一个美好的愿景，最终结果可能是AI让你觉得更累。

全球最贵独角兽，开始聚焦盈利变现

对OpenAI而言，"Mercury"不仅是技术试验，更可能是其商业化战略的重要环节。

有观点认为，这一计划凸显了OpenAI在Sam Altman带领下急于实现盈利的迫切心态。

无论是推出ChatGPT付费订阅，还是与Shopify合作在ChatGPT中嵌入购物功能，又或者是在未来探索广告变现路径……

OpenAI正在加速向盈利目标冲刺。

而AI技术在各行业的深度应用，正是OpenAI实现盈利目标的重要突破口。

据OpenAI一位发言人表示，目前公司正与各领域专家深度合作，通过这种方式持续提升其模型在各行业中的实际应用能力，而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还曾招募工程、科学和数学等不同领域的专业人士，共同提升其模型的响应性能和智能化水平，并使用专业数据标注获取高水平专业人士。

数据显示，2024年OpenAI的云计算支出约70亿美元，其在Stargate计划中的累计投资已超过4000亿美元，这个数字在2025年底前有望突破5000亿美元。

巨额投入背后，这只全球最贵独角兽仍未实现盈利，它正通过各种途径，持续证明自身具备与估值相匹配的盈利能力。"Mercury"项目正是OpenAI在算力成本高企背景下，加速商业化与实现盈利的关键一步。

"Mercury"更象征着AI自动化带来的"知识平权化"趋势。

正如微软AI CEO Mustafa Suleyman所言：在AI时代知识本身不再是稀缺资源，而将逐渐变得"免费且普惠"。

"Mercury"背后所代表的"知识自动化革命"，才刚刚拉开序幕。

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