首页财产ai正文 首发| 建立10个月，GIM拿下Monolith、赛富投资 金融垂域年夜模子公司GIM完成过亿元天使轮及天使+轮融，摸索让AI主动发明投资纪律，近期以CogAlpha为名发表的研究结果，已经被ACL 2026主会刊吸收。 2026-06-05 15:02 ·投资界 赵之齐 赵之齐 AI投资人解读· GIM完成过亿元天使轮及天使 轮融资，由赛富投资基金领投。团队集结跨学科人材，自研金融垂域年夜模子，已经完成参数Scaling Law验证，相干研究结果被ACL 2026主会刊吸收。其多智能体框架CogAlpha可主动发明投资旌旗灯号，估计1-2年实现端到端全主动投资。全世界AI金融软件市场范围可不雅。 · 行业竞争激烈，通用年夜模子于金融场景有短板，技能研发及模子迭代存于不确定性。 总结：GIM团队上风较着，研发结果凸起，市场潜力年夜，但面对竞争与技能挑战，需连续存眷其技能进展与市场拓展环境，综合评估投资价值。内容由AI天生，仅供参考

投资界AI获悉，金融垂域年夜模子公司Grace Investment Machine（简称GIM）公布一连完成过亿元天使轮及天使+轮融资。

此中，天使+轮融资由“中国风投教父”阎焱掌舵的赛富投资基金领投，某千亿市值互联网公司CEO家办跟投；天使轮则由Monolith砺思本钱及五源本钱配合投资；值不雅本钱后续担当独家财政参谋。本轮融资将用在金融年夜模子研发、算力基础举措措施设置装备摆设及团队扩张。

建立在2025年7月，GIM正于做一件事：为金融行业打造一个垂直范畴的DeepSeek——专为投资决议计划而生的推理年夜模子。印象中，这是全世界首批从底层模子最先、自研金融垂域年夜模子的团队之一。而他们对准的，是一个万亿美元级另外市场。

前五源投资人联手港年夜传授

突入万亿美元赛道

GIM的故事，始在两位老友——徐嘉浩及刘琦。

于创建GIM以前，开创人徐嘉浩已经深耕一二级市场多年。此前他曾经任职在五源本钱及Neumann Capital，介入地平线、晶泰科技、Pony.AI等多个科技项目投资。

GIM开创人徐嘉浩

让他决议All in创业的，是不雅察到AI推理能力晋升带来的倾覆：

2024年末OpenAI推出o1后，年夜模子最先揭示繁杂推理能力；随后，DeepSeek揭示出清楚的思维链拆解能力，展现了AI于信息搜刮上的广度、深度及履行速率；2025年四月，推理模子o3的迭代又使其推理能力有了巨年夜跃升，这些冲破对于金融投资而言，意义特殊。

“机会到了。”

与他一同最先摸索的，是技能配景身世的合股人刘琦博士。刘琦现任中国香港年夜学计较机系助理传授，研究标的目的聚焦年夜语言模子及多模态AI。他博士卒业在牛津年夜学的计较机专业，师从Phil Blunsom，前后于DeepMind及Meta FAIR担当研究员——这些履历，让他亲历了现代年夜语言模子从试验室走向工业化的全历程。

此外，团队集结了来自顶级对于冲基金、量化基金，以和DeepMind、Meta、微软等年夜模子公司的跨学科人材——同时理解AI与金融的跨学科团队就此降生。

步队组建后，GIM对准的标的目的很清楚：不做通用年夜模子，而是为金融行业打造垂直范畴的推理基础举措措施。

市场空间不容小觑。据团队估算，全世界AI金融软件市场加之全世界资产治理收入，组成了一个约1500亿美元的可触达市场（SAM）。而放眼更广，Agentic Investing若渗入全世界资管范围的10%，对于应的潜于市场（TAM）高达9万亿美元。

但更年夜的时机于在：通用年夜模子于金融场景中存于自然短板。

“GPT-4可以写财报择要，但没法判定‘该不应买’。”徐嘉浩注释道。市场上的通用模子，于做投资决议计划及收益猜测时不敷精准。通用模子的缺陷是布局性的——数值推理弱、时序感知差、合规黑箱、更新滞后。金融投资需要的不是“百科全书”，而是“专业基金司理”。

在是，GIM决议从零自研金融垂域年夜模子。今朝，团队自研的金融时序年夜模子已经完成从30M到1.5B再到8B参数的Scaling Law验证，模子引入了针对于金融数据的时序编码机制及非线性门控布局，于多频率、多市场、多品种练习中体现出显著的迁徙进修能力。

团队近期以CogAlpha为名发表的研究结果，已经被ACL 2026主会刊吸收（Top 1%）。论文中提出的多智能旌旗灯号挖掘框架，于CSI300全市场选股使命上综合排名第一，逾越21个基线模子（含GPT-4系列）。

这是从零最先为投资决议计划设计的推理体系。天使轮投资方Monolith开创合股人曹曦曾经暗示，GIM团队最感动他们的，是“团队既有顶尖的AI研究能力，也懂金融及资产治理的繁杂性”，各人对于AI原生投资平台这件事想患上很清晰，且推进很快。

如许的团队构成，也让他们具有了将回测体系做患上更靠近真实市场的基础。回测越真实，实盘就越靠得住——这是量化机构多年经验筑起的护城河，AI也难以容易冲破。

不外，对于在整个行业而言，一个更值患上存眷的问题正于浮现：当AI已经经可以或许理解市场信息，它是否能像研究员同样发明新的投资纪律？

开启智能体投资时代

用AI炒股时，超七成用户会直接要求AI告诉本身“甚么值患上买”——这是本年三月，JAR（Journal of Accounting Research）一篇研究中的结论。

事实上，对于量化行业来讲，“让呆板介入投资研究”并不是新鲜观点。但于过往，体系仍依靠研究员界说法则与框架，跟着推理模子能力的跃升，AI最先从“信息处置惩罚东西”向“研究东西”演进——自动拆解原始数据、发明潜于纪律。

GIM研发的多智能体框架CogAlpha，恰是这一标的目的上的焦点摸索。

CogAlpha试图实现的范式是让AI主动发明投资旌旗灯号，即寻觅与将来收益体现存于相干性的特性或者变量。

为此，团队设计了21个专业化Agent，构成一条完备的“AI投研流水线”——每一个Agent“专家”会针对于本身擅长的维度，对于新提出的投资旌旗灯号举行审核、提出改良定见。此中，有的Agent擅长判定当前市场危害状况及周期环境，有的擅长阐发价格与成交量之间的瓜葛，有的擅长辨认趋向与反转旌旗灯号。只有当旌旗灯号颠末多轮评估后体现仍旧连续晋升，才会进入下一环节。经由过程这套机制，团队但愿最年夜化旌旗灯号的多样性，防止开发历程过早收敛。

这套机制的焦点价值于在：让AI主动发明投资纪律，而非依靠人类预设。

CogAlpha自进化旌旗灯号挖掘流程

今朝，公司处在主动化级别L3.5（L2辅助决议计划、L4全主动决议计划），估计1-2年内实现端到真个全主动投资。

于徐嘉浩看来，AI原生的资管平台将来将成为一个新的品类，“第一代是主不雅投资人，如巴菲特；第二代是量化投资，如文艺中兴；而第三代，则将是经由过程智能体重构整个投资流程”。

这不是增量改良，这是范式革命。

通用年夜模子的时代正于收窄，垂域年夜模子的时代方才最先。金融赛道充足年夜、贸易价值凸起，GIM正于缓缓推开这扇门。

本文来历投资界，作者：赵之齐，原文：https://news.pedaily.cn/202606/564923.shtml