OpenAI秘密项目"水星"曝光：AI金融模型或将重塑投行工作模式

近日，OpenAI内部一个代号为「Mercury」（水星）的保密项目被揭露。该项目正以高薪招募数百名前投行精英，用于训练专业财务模型，旨在替代初级银行家中那些繁重且重复性的工作任务。行业分析指出，这是OpenAI在算力成本持续高企的背景下，加速商业化与实现盈利的关键一步。

AI技术最初席卷编程领域，如今又将目光投向了银行分析师。

未来，华尔街的培训基地或许将变成一个庞大的提示词库！

刚刚，OpenAI内部一个秘密项目浮出水面！

该项目正在招聘100多位前投行从业者，以训练其财务模型，目标是取代初级银行家岗位中大量耗时、重复的劳作，项目代号为「Mercury」（水星）。

对于受此影响的银行从业者而言，这既是一个喜讯，也伴随着隐忧。

好消息是，他们终于可以从无尽的Excel表格和频繁的修改任务中解脱，拥抱期待已久的自动化效率。

正如网友VibeEdge评论的那样，OpenAI的这一举措颇具深意：

借助前银行家的专业经验进行金融建模，确实有望将每周80至100小时、劳累不堪的工作流程大幅简化；如果能够确保准确性和审计追踪，这可能成为颠覆金融行业规则的重大事件，其发展轨迹令人期待。

然而，这场「看似进步」的变革也隐藏着另一面——大量银行业初级岗位或许会随之消失。

近期，公众对于AI导致失业的焦虑似乎已显疲态。

科技领袖们一方面大力推动「AI同事」的普及，另一方面又不断发出「就业末日」的警告。

例如，Anthropic CEO Dario Amodei曾多次公开表示：

「未来五年内，最多一半的入门级办公室职位可能被淘汰，并可能将失业率推高至10%–20%。」

百名顶尖投行银行家，转型为「Mercury」计划外包人员

据媒体报道，OpenAI通过「Mercury」项目，以外包方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。

这些参与者中包括来自摩根大通、摩根士丹利、高盛等顶尖投行的前雇员，以及哈佛、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撰写提示词并训练财务模型，涵盖重组、IPO等常见金融场景。

知情人士透露，Mercury项目的申请流程几乎无需人类面试：

第一轮是约20分钟的AI面试，基于应聘者简历提问；第二轮是行业知识测试，涵盖财务报表等内容；最后一轮则测试建模能力。

这些招募者主要负责编写提示词和构建金融模型，从而为OpenAI的模型输入高端、真实、专业的金融工作流程数据。

他们每周需提交一个模型，具体任务包括用通俗语言编写提示词、执行模型操作。

模型提交后，会收到审阅者的反馈，参与者需根据意见修改，直至成果能集成到OpenAI的系统中。

当AI承担了苦差事，年轻一代如何积累经验？

金融行业外的人士或许难以想象凌晨一点收到董事长「请修复」消息的滋味。

但这正是投行分析师的日常写照。

华尔街永不眠，因此他们也常被迫牺牲睡眠。

在处理实际交易时，他们每周通常在工位上工作超过80小时，核心任务是在Excel中为并购、杠杆收购等项目搭建复杂模型。

此外，他们常被要求反复调整PPT幻灯片，无止境地修改，从而催生了华尔街著名的「pls fix（请改一下）」梗图文化。

除了OpenAI，像Rogo这样为华尔街分析师开发AI软件的初创公司也纷纷涌现，它们试图通过提供AI工具，帮助分析师从「苦活累活」中解放。

但现在，这些「被解放者」似乎产生了新的忧虑。

尽管他们常抱怨制作幻灯片和推介材料等「体力活」，但当AI真正接管这些任务时，他们又开始担忧自己的饭碗，以及可能失去的成长机会。

因为这些「体力活」并非毫无价值。

它们如同运动员夺金前的锤炼过程，也是初级银行家职业发展中不可或缺的成长阶梯。

当AI替代了他们「吃苦」的经历，也就抽走了职业生涯初期最宝贵的「第一级台阶」，可能导致他们「无路可成长」。

多位资深金融人士表达了类似关切。

他们认为，这些苦活累活不仅是「入门仪式」，更是业务实操的训练营：

它们帮助新员工建立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，他们需要通过这些基础任务理解行业运作的底层逻辑，学会关注关键细节，培养工作「手感」。

拥有40年金融行业经验的Jeanne Branthover，现任DHR Global全球金融服务负责人，认为阅读文件、分析数据等具体工作背后有一整套流程需掌握。

「如果跳过这些基本功，直接面对客户，对这些年轻人的成长将非常不利。」

桥水基金CEO Nir Bar Dea

桥水基金CEO Nir Bar Dea指出，我们确实可以用AI完成许多基础任务，但这对于长期人才发展可能不利：

「正是经历过那些累活，才具备处理高层次、战略层面事务的能力。」

另一个广泛关注的问题是：如果AI能承担所有苦活累活，是否意味着华尔街分析师可以告别加班？

这或许过于乐观，「3.5天工作制」可能只是一种理想，最终结局可能是AI让人感觉更疲惫。

全球估值最高独角兽，全力冲刺盈利目标

对OpenAI而言，「Mercury」不仅是技术实验，更是其商业化策略的重要组成部分。

有观点认为，这一计划凸显了OpenAI在Sam Altman领导下急于实现盈利的意图。

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，亦或未来探索广告变现途径……

OpenAI正加速向盈利目标迈进。

而AI技术行业化，正是OpenAI实现盈利的关键突破点。

据OpenAI一位发言人表示，公司正与各领域专家合作，以提升并评估其模型在不同行业中的能力，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还招募了工程、科学和数学等领域的专家来增强模型响应能力，并利用第三方数据标注公司获取高水平专业人士。

数据显示，2024年OpenAI的云算力支出约70亿美元，其在Stargate计划中的累计投资已超4000亿美元，预计2025年底前可能达到5000亿美元。

在巨额投入背后，这家全球最贵独角兽尚未盈利，正通过多种方式努力证明其盈利能力与估值匹配。「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重要举措。

「Mercury」还体现了AI自动化带来的「专家知识平权化」趋势。

正如微软AI CEO Mustafa Suleyman所说：在AI时代，知识本身不再稀缺，将变得「免费且普惠」。

「Mercury」项目背后，AI掀起的「知识自动化革命」，才刚刚拉开序幕。

参考资料：

https://x.com/rohanpaul_ai/status/1980636916337746148%20 

https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-10-21/openai-looks-to-replace-the-drudgery-of-junior-bankers-workload