AI初创公司瞄准对冲基金投研岗位

随着大模型和 AI 代理能力提升，华尔街资管机构开始把 AI 从合规、法务和技术支持等后台环节，推进到研究、分析和选股等核心投研流程。一批前对冲基金从业者创办的初创公司，正试图直接承接这部分工作。

前对冲基金员工转向做 AI 工具

Business Insider 报道称，近几个月出现了一批面向对冲基金的 AI 初创公司，创始人来自 Bridgewater、Schonfeld、Jain Global 等机构。这些公司的目标不只是辅助分析师，而是把部分可重复的投研工作交给模型完成。

Y Combinator 支持的 WithAI 由前 Bridgewater 分析师 Ian McInnis 创办。该公司认为，另类数据和复杂风控模型过去更有利于大型机构，但大模型可能降低处理海量信息的门槛。McInnis 表示，WithAI 目前已有 4 家基金客户。

Macro Technologies 由前 Schonfeld 和 Citadel Securities 宏观研究人员 Jaime Villa 参与创办，主打自动化宏观分析师的重复性任务。Serona Data 则由前 Jain Global 高管 Cameron McKendrick 领导，重点从医疗健康数据中提取投资信号。

AI 开始进入核心投研流程

过去，资管机构虽然较早投入 AI 和机器学习，但主要用于提升后台效率。报道指出，最近几个月大模型和 AI 代理的能力提升，开始让对冲基金更愿意把它们用于研究、分析等原本依赖人工判断的工作。

Citadel 创始人 Ken Griffin 在斯坦福的一场活动上表示，公司内部一些新 AI 代理的表现让他感到意外。按他的说法，过去需要硕士或博士员工花数周完成的项目，如今可能在数小时内完成。

Bridgewater 也已与 Mira Murati 创办的 Thinking Machine Labs 合作，开发一套大模型系统，用于解读金融文件，减少人工筛选文本的工作量。

人才成本和基金规模或受影响

对冲基金最大的成本之一是投研人才，尤其是负责投资决策的基金经理和分析师。如果部分工作可以外包给 AI 或直接自动化，机构的人力成本可能下降，小型基金也有机会缩小与大型机构的资源差距。

股票基金 Aristides Capital 创始人 Claire Brown 在 X 平台表示，Claude 在 5 分钟内给出的多数答案，质量已高于很多人一小时内的产出。Reflexivity 首席执行官 Jan Szilagyi 也预计，随着模型从投资人的操作方式中学习，AI 很快会具备独立选股能力。

2023 年成立、管理规模约 5000 万美元的 Carthage Capital 也在尝试把基金经理的思路复制到 AI 系统中。创始人 Stephen Wu 表示，目前公司只能覆盖 10 到 20 只股票；如果配备合适的 AI 代理，未来有可能把交易覆盖范围扩大到数百只股票。

这意味着，AI 对资管行业的影响已不再局限于效率工具。它正开始进入最昂贵、也最依赖经验的岗位，并可能改变对冲基金长期以来围绕人才和规模形成的竞争格局。