一 | 人工智能公司OpenAI正在进行一项非同寻常的试验：通过雇佣超100名前投资银行员工，训练其AI模型掌握金融建模等核心技能。 据媒体10月22日报道，OpenAI这项代号为“Mercury”的秘密项目，已经吸引了来自摩根大通、摩根士丹利和高盛集团等顶尖金融机构的前员工参与。 EMEA赛区 Stage 2 季后赛于今日继续进行，下半区迎来了首轮生死战。这些参与者负责编写指令、构建用于重组和首次公开募股（IPO）等各类交易的金融模型，以此“教导”AI如何像一名初级银行家一样工作。 报道援引知情人士透露，这些合同工的时薪为150美元，并且获得了他们正在帮助创建的AI的早期使用权。Team Liquid 在后两张地图中以摧枯拉朽之势横扫 Eintracht Frankfurt 顺利晋级；另一场比赛中，Fire Flux Esports 爆冷击败 Team Vitality，将其送回家的同时，也让后者的 Champions 上海全球冠军赛晋级形势岌岌可危。Team Liquid 以 2-1 的比分大胜 Eintracht Frankfurt在胜者组不敌 FUT Esports 后，Liquid 面对的是一路从入围赛杀出、先后淘汰了 Team Heretics 和 Eternal Fire 的 SGE 战队。这场三局两胜的系列赛中，三张地图均呈现出一边倒的局面，Liquid 凭借连续两局 13-1 的碾压表现带走比赛。SGE 在自选图莲花古城（Lotus）上展现了完全的掌控力。
二 | 这一举动在金融行业内部引发了对初级岗位职业前景的担忧，分析师们长期以来抱怨工作繁重乏味，而人工智能的崛起正将这种抱怨转变为对其工作安全性的直接威胁。Liquid 的进攻端显得有些脱节，SGE 抓住机会频繁通过地图控制拆解对手，或是在 A 点建立铜墙铁壁，以 8-4 领先进入下半场。 此举也揭示了Sam Altman领导下的OpenAI的战略重心。作为全球估值最高的初创公司之一，OpenAI尚未实现盈利，将强大的AI技术转化为能服务于金融、咨询、法律等各行各业的实用商业工具，已成为其当务之急。 一、百余名前员工参与，时薪150美元训练AI 根据报道，OpenAI的“Mercury”项目已招募了超过100名具有华尔街背景的专业人士。参与者阵容强大，不仅包括曾在摩根大通、摩根士丹利、高盛等一线投行工作过的前员工，还囊括了来自Brookfield Corp.、Mubadala Investment Co.、Evercore Inc.和KKR & Co.等知名投资机构的人才，甚至还有哈佛大学和麻省理工学院的在读MBA学生。 项目以灵活的合同工形式运作，参与者被要求每周提交一个金融模型。他们的任务包括用简单的语言编写提示，然后在微软的Excel程序中执行并构建模型。Fizzy 在下半场赢下一场 1v1 残局为 SGE 锁定第二轮手枪局，最终以 13-6 轻松取胜。Jamelinho213 本局表现神勇，斩获 21/10/4 的 KDA 以及 198 的 ADR。裂变峡谷（Split）成为了 Liquid 反击的号角，他们打出了近乎完美的 11-1 防守半场。
三 | 一位审阅人会对其工作提供反馈，参与者需在修正所有问题后，其成果才会被最终输入OpenAI的系统。OpenAI的一位发言人表示，公司与“众多领域的专家合作，以改进和评估我们模型的能力”，并称这些专家由第三方供应商招募、管理和支付报酬。通过在 A 点前压，Liquid 严厉惩罚了 SGE 那套缺乏 Viper 或 Cypher 的阵容所带来的防守压力不足。kamo 在手枪局的四杀奠定了胜局，Liquid 迅速以 13-1 扳回一城。
四 | kamo 与 purp0 的雷兹-捷力双子星组合在短短 14 个回合内共砍下 35 次击杀。
五 | 
nAts 和 purp0 封锁 A 点。Liquid 在亚海悬城（Ascent）延续了火热手感，凭借势不可挡的 11-1 进攻半场，再次以 13-1 终结比赛。
值得注意的是，该项目的申请流程几乎没有人为干预。SGE 对 Liquid 频繁的 A 点爆破毫无办法，nAts 表现尤为突出，使用 Cypher 拿下了 21/5/10 的惊人 KDA，评分高达 2.29，ACS（平均战斗得分）达到 396。申请过程包括与AI聊天机器人进行的约20分钟面试、一项财务报表知识测试以及最后的建模能力测试。
二、“请修复”：AI需要学会的细节与格式
投行初级分析师以其超长的工作时间闻名，在处理实时交易时，每周工作超过80小时是家常便饭。他们的工作充满了大量被视为“脏活累活”的任务，例如在Excel中构建复杂的并购模型，以及根据上级要求反复修改PPT演示文稿。
trexx 赢得 1v2 残局，彻底终结了 SGE 的希望。
在彭博专栏作家Matt Levine看来，这种对细节的极致追求，恰恰是AI需要学习的关键。他评论道，一名成功的投行分析师必须是“注重细节的”，因为模型或演示文稿中一个微小的格式错误，比如美元符号未对齐，都会让上司怀疑其中可能存在更严重的实质性错误，从而破坏信任。
Levine将目前的生成式AI比作“聪明但粗心的分析师”——它们能迅速产出看似合理的模型，但往往会出错或出现“幻觉”，无法被完全信任。因此，他认为OpenAI的项目本质上是一种“强化学习”，相当于“让一位投行副总裁对着AI吼上几年，直到它把格式做对为止”。随着比赛结束，SGE 本赛季的 VCT EMEA 之旅在八强画上句号，而 Liquid 则继续保留着通往 Champions 的希望。Liquid 将于 8 月 23 日明天回归舞台，在另一场淘汰赛中对阵 Enterprise Esports。雇佣前银行家正是看中了他们自身已经历过这种严苛的训练，能够本能地遵循页边距大小、百分比斜体等行业格式规范。Fire Flux 击败 Team Vitality，挺进前六在今日的第二场比赛中，Fire Flux 在一场激烈的苦战后爆冷击败 Vitality，成功进入 VCT EMEA 前六名，并将 Vitality 踢出季后赛。
三、替代学徒？华尔街晋升模式面临考验
“Mercury”项目的直接目标是让AI替代初级员工的工作，这引发了对投资银行传统学徒制模式未来的深刻质疑。首张地图是 Fire Flux 选择的深海明珠（Abyss）。数十年来，华尔街依赖于一个金字塔结构：初级分析师通过处理基础工作来学习技能，其中最优秀的一部分人最终晋升为需要与客户打交道的高级银行家。
正如Matt Levine所提出的问题：当一个行业不再需要学徒时，它未来的高级合伙人将从何而来？如果AI接管了模型构建和文书工作，年轻的金融专业人士将如何获得必要的实战经验和行业知识，以成长为未来的领导者？
不过，这一趋势也存在另一面。Fire Flux 选出了一套双决斗、双控场的阵容，而 Vitality 则针对性调整，让 Derke 操刀捷力。
六 | 上半场双方比分紧咬，以 7-5 结束。下半场 Vitality 气势如虹，Sayonara 和 Chronicle 的精彩 2v4 配合帮助队伍一度取得 12-6 领先。投资银行分析师项目的流动率一直很高，许多人在工作两年后便选择离开，投身于创业或其他行业。对于这些已经离开的人来说，回来训练一个可以替代自己当年岗位的机器人，或许并没有太多心理负担。尽管 Fire Flux 随后发起反扑，但未能将比赛拖入加时，Vitality 以 13-11 先下一城。
七 | Kachoww 表现极其亮眼，以 27 次击杀位居全场第一，而 Sayonara 则以 23 次击杀领跑 Vitality。
Sayonara 和 Chronicle 交出大招，完成了一次不可思议的 2v4 翻盘。
八 | “Mercury”项目不仅是华尔街的潜在颠覆者，更是OpenAI商业化战略的缩影。通过将目标锁定在金融服务这一利润丰厚的领域，OpenAI正努力证明其技术在复杂企业环境中的价值。 尽管估值高昂，但OpenAI尚未盈利的现实，正驱使其积极开拓企业市场。
九 | 将AI能力应用于特定行业、解决具体的业务痛点，被视为其实现收入增长和长期发展的关键路径。
十 | 第二张地图是亚海悬城（Ascent）。双方均采用了捷力领衔的常规双决斗阵容。
十一 | 该项目表明，OpenAI的雄心不止于通用的聊天机器人，而是要打造能够深度嵌入企业工作流程的专业级AI工具，从而在全球商业版图中占据一席之地。
十二 | 本文来自：华尔街见闻，作者：张雅琦。
十三 | 尽管 Fire Flux 在第二回合赢下经济局，但在后续的长枪局中难以应对 Vitality 的进攻。不过，Fire Flux 最终完成了逆转，凭借双突击手的强力冲击以 13-11 取胜。Kachoww 在进攻端再次主宰比赛，拿下了 25 次击杀中的 15 次，并贡献了 205 ADR。
Kachoww 达成近五场 VCT 比赛中的第四次 ACE。决胜图裂变峡谷（Split）上半场双方战成 6-6 平，但下半场完全成了 Fire Flux 的表演。Kachoww 使用尼昂（Neon）在进攻端如入无人之境，单半场砍下 15/2 的数据，率队以 13-7 锁定胜局。凭借这场胜利，Fire Flux 将在明天迎战 BBL Esports。Vitality 仍有机会通过冠军积分晋级 Champions，但他们的命运已不再掌握在自己手中。BBL 和 Liquid 都有可能凭借后续的季后赛表现反超积分，而如果 FUT 在前两名之外出局，也将导致 EMEA 赛区失去一个宝贵的积分晋级名额。
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Published on:14:23:26
