想过投行 banker 可能被 AI 取代

但没想过会被 OpenAI 取代

又带着离谱新闻来震慑大家了：

硅谷最牛的 AI 大佬把投行分析师的活给干了

听着都诡异得像 AI 生成的 ......

01

不请投行自己来！OpenAI 彻底与投行划清界限 ...

这一切的一切还要从 OpenAI 被爆料正在为 IPO 做准备开始说起。据知情人士透露，OpenAI 正在为 IPO 做准备。要是成了，那 OpenAI 预计将会成为首个 IPO 估值就达到一万亿美元的科技公司。

cr.Reuters

在 AI 竞速时代，OpenAI 追求的就一个字：快。

上市也不例外，目前所知时间线大概是这样的：最快 2026 年下半年就会提交上市申请，计划融资至少 600 亿美元（实际金额可能还会更高）。据说，OpenAI CFO Sarah Friar 已经跟内部团队透露，目标是在 2027 年完成上市 ...... 奥特曼对于上市这件事的态度 belike

说白了 OpenAI 要上市，主要就靠两件事——钱和算力。

钱这边十拿九稳，据 The Information 报道，软银董事会已经批准对 OpenAI 的第二笔 225 亿美元投资，加上之前的 75 亿美元，对 OpenAI 总投资额已经达到 300 亿美元。

CEO Sam Altman 也在社交平台上也宣布已完成其资本结构重组，其非营利组织现已更名为 OpenAI 基金会（the OpenAI Foundation），并持有其营利性部门约 1300 亿美元的股权。

上下滑动查看

Sam Altman 社交平台截图

钱有了，算力也得跟上。于是奥特曼的各种骚操作就被曝光了——他基本绕过了投行和律师，亲自跟英伟达、Oracle、AMD、Broadcom 谈判，搞定了总价值高达 1.5 万亿美元的芯片和计算基础设施协议。

cr.ft

而在这些复杂的芯片谈判中，他依赖的核心团队就几个人：

总裁 Greg Brockman               

带领团队整合交易结构

Brockman 是 OpenAI 的创始团队成员，之前在 Stripe 担任 CTO。据内部人士透露，如果说奥特曼是愿景家，Brockman 就是实干家、一个安静的 " 幕后人员 "，当遇到棘手的问题时，Brockman 是那个推动解决的人。

cr.LinkedIn

首席财务官 Sarah Friar

专业财务背景确保融资落地

Sarah Friar 是核心团队中唯一拥有专业财务背景的人。毕业时在麦肯锡做了两年咨询师，随即进入高盛担任股权研究分析师，在 Salesforce 和 Block 担任过高级财务职位，去年才从社交网络应用 Nextdoor 的 CEO 位置上跳槽到 OpenAI。

算力资源拓展负责人 Peter Hoeschele                         

聚焦算力供应的细节执行                       

此前是德勤顾问，现在 OpenAI 负责提升算力供应。

而 Sam Altman 本人，就负责描绘合作愿景 ......

值得一提的是，奥尔特长期合作的外部投行顾问是前花旗 banker Michael Klein。但是作为融资交易的 Financial Advisor，这一次并没有参与到芯片供应相关交易谈判当中。

那么所谓的投行 Financial Advisor 在交易中到底要做些什么呢？

投行 Financial Advisor 通常隶属于投行中的财富管理部门。

cr.Citi

一般来说，在这种百亿级科技企业交易合作中，需要投行专门负责融资交易的 Financial Advisor 运用专业的市场研究方法和工具，对企业所处的行业进行深入调研，分析市场趋势、竞争对手以及潜在的投资机会；针对公司财务情况制定个性化的 fundraising 方案；运用 DCF 或可比公司法等专业方法对标的进行估值。同时，FA 的另一大作用是充当公司与投资者之间的桥梁，交易谈判与尽职调查通常都是投行 Financial Advisor 的工作内容。

而这一切，OpenAI 全都跳过了外部顾问，亲自完成。最让华尔街抓狂的是，OpenAI 这些交易的财务条款都模糊不清，又通过循环结构将供应商、投资者和客户捆绑在一起。

奥特曼团队的理念是" 技术第一，财务细节以后再说 "。他们把交易设计成多年期合同，付款与各种里程碑挂钩，如果未来需求变化或资金枯竭，OpenAI 还能缩减芯片订单。

通过这种方式完成的交易有

与芯片巨头英伟达 ( Nvidia ) 的 5,000 亿美元；

与 AMD 的 3,000 亿美元；

与甲骨文 ( Oracle ) 的 3,000 亿美元；

与 CoreWeave 的 220 亿美元；

有人要问了：难道对方公司在交易谈判中也不带分析师和律师吗？猜对了。

知情人士称 " 奥特曼和黄仁勋有很长时间的交情，他们经常交流，这笔交易基本上就是他们俩谈成的。"

是勾肩搭背的关系

至于与 AMD 的合作，其实从几年前就开始了，AMD CEO 苏姿丰此次拿出了有诚意的条件：以每股 1 美分购买最多 10% 股份的认股权证，作为回报，OpenAI 承诺采购 6GW 芯片。

而与甲骨文的 3000 亿美元合作也源于一个巧合，因 2024 年甲骨文德州数据中心客户撤出，OpenAI 迅速接手项目而达成。

这些交易都有一个共同特点：依靠的是信任而非合同细节。奥特曼相信，通过这种方式可以简化交易流程，减少对抗性。这种 " 技术优先、财务后补 " 的模式，将传统需数月的谈判压缩至几星期，甚至几天就可以完成。

奥特曼正在扩充他的顾问团队，9 月份刚挖来了马斯克 xAI 前 CFO Mike Liberatore 担任业务财务官，或许这些技术人才们真的准备自己完成更多更大的交易。

02

IBD 初级分析师：原来大家都想我 " 死 " 啊 ...

事实上，这已经不是第一个奥特曼想要靠一己之力取代投行的骚操作了。

OpenAI：挖 banker 苦练 AI →取代初级分析师          

前不久，OpenAI 秘密启动 " 水星计划 "，超百名前投行人以时薪 150 美元的身份加入，通过撰写 AI 提示词，教 AI 完成 IPO、并购等核心金融建模工作。

cr. Bloomberg

据 Bloomberg 报道，该约 100 人的秘密项目吸引了 JPMorgan、Morgan Stanley、Goldman Sachs 等前员工及多家顶级买方机构前员工参与。OpenAI 这项计划就是希望自动化金融领域入门级任务，甚至取代整个行业中，由初级银行家耗时耗力完成的琐碎繁杂工作。

Rogo：首位 AI 分析师→取代初级分析师                 

与此同时，打造出华尔街首位 AI 分析师的 Rogo Technologies，也在前不久刚刚完成 5000 万美元融资。

成立仅 4 年的 Rogo，估值已经从 8000 万飙升至 3.5 亿美元。公司打造的 AI 工具主要目标就是冲着投行来的：通过构建真正理解金融领域的大型语言模型，创造华尔街首位 AI 分析师，说得上名儿的投行中，支持者还不在少数。

刚刚完成的 5000 万美元的 B 轮融资，Rogo 则是获得了几位新大佬的赞助

摩根大通旗下的增长股权部门 JP Morgan Growth Equity Partners

Tiger Global

投资人 Patrick O'Shaughnessy 的 Positive Sum Ventures  

Rogo 在其官网上也展示的几位重要客户，也是可能用 AI 取代初级投行分析师的高危对象，包括Lazard，还有 Moelis, Nomura, TigerGlobal等等。

高盛：OneGS 3.0 →取代初级分析师                    

祸不单行，高盛更是在前几周官宣了 "OneGS 3.0" 计划，并同时宣布裁员计划。

OneGS 3.0 的目标也很明确：控制成本 + 挖 AI 潜力。

高盛内部备忘录显示，公司致力于在各业务领域进一步节省成本，并充分利用人工智能带来的机遇，计划今年年底前将放慢招聘并启动新一轮裁员。

cr. BI

03

被 AI" 重伤 " 的华尔街，留学生还有机会吗？

看到这里，慌的大概率是未来想进投行的在校生们。因为 OpenAI 计划用人工智能取代的初级银行家，指的就是刚刚进投行做大量 dirty work 的 Junior Banker ……

投行初级分析师真的会被 AI 取代吗？

作为投行求职者的大家可以自己花 30 秒思考一下这个问题。

WST 曾拿到八大投行之一暑期实习 Offer 的成功学员 Denisy 分享了一个观点，供大家参考

NYU 有一门课叫 financial statement analysis，而教授花了一整节课的时间去告诉我们 AI 是不可能取代投行员工的。

" 信息本身是中性的，然而，对资产好坏的判断以及涨幅预测，却涉及带有主观色彩的逻辑推理。AI 的逻辑基于既定规则与数据模型，可投资过程中，诸多关键变量难以用 AI 算法处理，诸如市场情绪、市场环境以及投资者心理预期等。另外，当前媒体环境复杂，部分媒体会发布虚假新闻，比如宣称某资产下跌。AI 收集到的信息也是真假难辨，因此更需要专业人士从中辨别。"

cr.NYU

为了帮助大家更深入地理解 AI 对 IBD 的影响，更好地储备投行 Technical 知识，WST 也为大家找到了 NYU 这门 Financial Statement Analysis 课程官方教案中指定教材的电子版，大家可以添加小助理获取 ~

说到底 AI 只是个工具而已，投行依旧需要 " 人 " 来使用这些迭代飞快的 AI 工具。

值得注意的是，投行需要的 " 聪明人 " 和十年前是有本质差异的。过去名校背景、高 GPA、有实习经历，相当于半只脚踏入华尔街，但现在仅仅有这些还远远不够。关于这点，WST 创始人 Jerry 也分享过 AI 时代 IBD 求职门槛发生的变化，大家可以点击查看：

虽说 AI 在提升工作效率方面有巨大潜力，但是投行分析师的不可替代性就在于其深度分析能力和大局观的视野。人工智能时代下的金融圈，将会更关注候选人的 " 价值防御性 "，即你所能创造的价值是否能抵御 AI 替代和技术迭代带来的风险。

分享一下网友基于金融圈特点，梳理的能力组合与防御性指数：

1

纯金融基础能力

防御性指数：★☆☆

核心技能：财务建模、数据分析、Bloomberg/Wind 终端操作、精通 PPT/EXCEL

‍ 只能应对标准化、重复性工作，在 AI 的高效数据处理能力面前毫无优势，AI 可替代性 > 70%。

2

金融 + 数字化技能组合

防御性指数：★★★

核心技能：金融技能知识 + 数据分析（Python/SQL） + 基础 AI 工具应用（如量化模型搭建、金融数据可视化）

‍ 能借助 AI 工具提升工作效率，完成 " 数据→信息 " 的转化，可替代性降至 40%。

3

金融 + AI 使用 + 商业洞察能力

防御性指数：★★★★☆

核心技能：  在金融技能 +AI 技术的基础上，深度掌握 1-2 个核心行业（如新能源、半导体、生物医药）的产业链、技术壁垒与商业模式，能将财务数据与真实的商业动态紧密结合。

‍ 既能理解金融业务逻辑，又能主导 AI 技术的行业落地，AI 可以提供行业数据，但难以复制人基于实地调研、人脉网络形成的直觉与洞见，AI 可替代性降至 20% 以下。

正如麦肯锡指出的："未来最稀缺的是能驾驭 AI 完成跨领域任务的通才"。其实除了紧跟 AI 时代培养与时俱进的硬技能之外，对于想要进入投行中国留学生来说，如果不想被 AI 取代，那你一定要想明白的是自己的核心竞争力是什么。

关于这点，在 WST 的视频号里或许能找到答案，WST 不少资深行业导师详细解读了这个问题

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