AI 金融赛道再迎产业资本入局。熵简科技近日宣布完成 C 轮融资，本轮由蚂蚁集团领投，东方国信、乔贝资本跟投。融资完成后，双方将围绕 AI 金融智能体研发与金融垂类模型训练开展深度合作，共同探索 AI 金融产业前沿。

此次领投熵简科技，与蚂蚁近年来持续加码 AI 的战略一脉相承。2026 年初，蚂蚁集团明确以 AI 为基座，全力构建支付、金融、健康三大战略支柱。依托百灵大模型家族的技术底座，医疗健康与金融成为蚂蚁 AI 应用落地的两大重点场景。

这两个领域有着共同的特点：专业门槛高、与用户切身利益紧密相关，对 AI 的专业能力和可信度要求也最为严苛。在健康领域，蚂蚁推出的 AI 健康应用蚂蚁阿福用户规模已达 1.5 亿，单日健康咨询量近 2000 万次；在金融领域，此次领投熵简科技，则是蚂蚁在金融投研 Agent 方向的一次重要布局。

清华团队的 " 熵简 " 之道

熵简科技成立于 2017 年，核心管理层均出自清华大学。创始人费斌杰本科就读于清华大学工业工程系，硕士毕业于清华大学五道口金融学院，此前曾任嘉实基金 TMT 行业分析师。

公司名中的 " 熵 "，源自热力学第二定律中衡量系统混乱程度的概念。" 熵简 " 二字，寄托的正是用 AI 为金融投研 " 降熵 " 的愿景，让专业投资者不再被海量信息淹没，把更多时间留给思考与判断，进而发现 " 正确的非共识 "。这一理念也是公司核心产品 AlphaEngine 的底层设计逻辑。

从聚合搜索引擎到人手一个的投研 Agent

AlphaEngine 定位为金融专业人士的 AI 伙伴。产品早期以聚合搜索引擎起步，把原本散落各处的海量投研资料加工整合为统一入口，上线后很快成为机构投研团队的日常工具。

伴随 AI 能力的快速演进，熵简科技于 2026 年 3 月发布行业首个金融投研 " 小龙虾 "AlphaClaw，让 AI 在专业投研工作中的潜力真正得到释放。

金融行业对数据安全高度敏感，也格外重视私域知识的沉淀。针对这一需求，公司于 2026 年 9 月推出 AlphaEngine 机构版，采用本地优先架构，在满足金融机构合规要求的前提下覆盖投研工作全流程，目前已在多家头部资管机构落地。

截至目前，AlphaEngine 累计服务机构投资者十万余名，覆盖机构 9000 余家，客户类型涵盖公募基金、券商研究所、保险资管、银行理财子公司等核心群体，其中不乏顶级资管机构。

从投研信息平权走向投研方法论平权

过去几年，AlphaEngine 亲历并推动了投研领域的信息平权：研报、纪要等资料逐步纳入 AI 工具的分析范围，优质信息不再稀缺。2026 年年中起，投研平权步入深水区，从信息平权走向方法论平权。

顺应这一变化，AlphaEngine 于 2026 年 9 月上线投研 Skill 广场，将投研专家的分析框架沉淀为可共享的 Skill，在保障用户数据主权的前提下，让方法论成为可复用的能力。

目前，AlphaEngine Skill 广场已汇聚数千个专业机构投资者的工作流，覆盖财务舞弊识别、公募持仓分析、缠论交易信号、信用债研究、大类资产配置等方向。用户可按需挑选合适的 Skill 嵌入自身工作流，研究效率由此大幅提升。

从 L1 到 L5：AI 金融的演进节奏

对于 AI 金融投研的发展节奏，费斌杰有着自己的判断。在他看来，AI 金融的发展可以类比自动驾驶，划分为 L1 至 L5 五个阶段，其间几个关键里程碑分别是：2025 年初 DeepSeek 发布 R1 模型；2026 年初 Claude Code、Codex 风靡全球；以及 2026 年 10 月以 Muse 为主要代表的 Personal Agent 浪潮。每一轮技术更迭都会催生新的产品需求与市场机遇，AI 与金融的深度融合才刚刚开始。

放眼海外，2B 垂类 AI 应用已步入收入兑现阶段。AI 法律应用 Harvey 的 ARR 从 2026 年 1 月的 1.9 亿美元增至 9 月的逾 4 亿美元；AI 金融应用 AlphaSense 的 ARR 达到 7 亿美元，同比增幅超过 40%；AI 医疗应用 OpenEvidence 每天有超过 40% 的美国医生在使用，估值在 8 个月内由 120 亿美元升至 150 亿美元。

AI 浪潮或许是人类历史上规模最大的一次技术革命。继 Coding 之后，金融有望成为第二个实现 AI 规模化落地的重要产业。对熵简科技而言，蚂蚁集团的战略投资注入了新的发展动能；对蚂蚁而言，这也为其 AI 金融版图落下了重要一子。

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