据彭博社报道，OpenAI已招募超过100名来自高盛、摩根士丹利和摩根大通的前投资银行家，用于训练其人工智能系统构建金融模型。这一名为“水星计划”（Project Mercury）的内部秘密项目，旨在取代华尔街初级分析师耗时漫长的手工建模工作，每小时向参与者支付150美元，以提供真实交易数据、结构逻辑——涵盖首次公开募股（IPO）、重组到杠杆收购（LBO）等所有环节。
项目细节：真实交易数据训练AI金融大脑
在水星计划中，前交易员们撰写提示词并构建完整的金融模型，模拟真实分析师的工作流程。每个参与者每周需提交一个模型，提交后由评审员提供反馈，通过后方可录入系统。据OpenAI发言人表示，这些承包商独立运营，支付和管理通过第三方供应商进行。申请过程甚至不通过人工面试：候选人需先通过AI聊天机器人（根据简历提问）的20分钟面试，接着完成财务报表测试，最后进行现场建模挑战，确保能制作专业、规范的电子表格。
参与者背景广泛，涉及Brookfield、Mubadala Investment、Evercore、KKR等机构，还有部分哈佛和麻省理工学院的MBA学生。所有模型遵循华尔街标准，以便OpenAI系统不仅学习数学逻辑，还能掌握银行家所需的职业风格。OpenAI发言人强调，公司“与专家合作，以提升和评估我们模型在不同领域的能力”，所有贡献者均经过专业审核。
市场影响：AI替代与投行工作流程变革
当前，投行初级分析师通常每周工作80小时，负责构建Excel模型和PowerPoint演示文稿，并应对上级临时的修改要求——这种文化催生了华尔街经典的“pls fix” meme。水星计划的目标是将这些重复性任务逐步交由算法完成。尽管OpenAI估值已高达5000亿美元，但仍未盈利，此类实验是其证明商业潜力的关键举措。
从行业角度看，此举可能引发金融数据训练市场的革命。如果AI能可靠地生成专业级金融模型，投行将大幅降低人力成本，初级分析师的培养模式甚至可能被颠覆。同时，这也为OpenAI在量化金融领域开辟新的收入来源：例如向对冲基金、投行提供定制化AI建模服务。然而，监管与数据隐私风险不容忽视——训练数据涉及真实交易信息，需确保符合金融行业合规要求。
对于加密货币和区块链行业，类似技术可应用于去中心化金融（DeFi）协议的风险建模、代币估值、以及链上数据分析。OpenAI的实践有望降低传统金融与加密金融之间的技术壁垒，推动AI在数字资产领域的普及。短期来看，此消息可能提振市场对AI+金融主题的关注，尤其利好相关概念代币（如FET、AGIX等）。长期而言，若“水星计划”模型成功商用于加密衍生品定价或自动化做市，将显著提升市场效率。
目前，OpenAI尚未公布水星计划的商业化时间表，但其已展示了AI在专业领域深度应用的决心。华尔街的“人机博弈”，或许刚刚开始。