1日2.5万ドルの料金で、2人の元ファンドマネージャーがAI金融トレーニングでウォール街を制覇

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兩位前 SoftBank 基金經理創辦的 AI 培訓公司 Wall Street Prompt，向金融機構收取每天 25,000 美元的培訓費，目前排隊等候期已達兩個月。（前情提要：Anthropic 報告：2028 年 AI 霸主之爭，美國不守住算力優勢恐被中國反超）（背景補充：加州大學研究「AI 腦霧」現象：14% 上班族被Agent、自動化搞瘋，離職意願高四成）報導，Felipe Sinisterra 與 Dave Wang 於 2025 年 7 月共同創辦 Wall Street Prompt，兩人此前均在 SoftBank 拉丁美洲基金擔任投資要職。天收費 25,000 美元，排隊等兩個月。這是兩位三十歲出頭的前基金經理，靠著教華爾街銀行家用 AI 工具開出的價碼。根據彭博他們的課程不談模型原理，只談怎麼把 AI 直接嵌進金融分析師的日常工作，掃財報電話會議記錄、比對創辦人的肢體語言與口頭表達是否一致、把管理層發言換算成財務預測數字。大型銀行正在以兩種方向同時推進 AI 布局：一邊裁撤傳統職位，一邊重金砸錢讓留下來的人學會用 AI。 2026 年第一季，花旗集團、富國銀行與美國銀行合計裁員逾 5,000 人，但三家銀行同季均交出創紀錄的獲利。渣打銀行宣布未來四年將裁撤數千個支援職位。摩根大通 2026 年科技預算達 198 億美元，執行長 Jamie Dimon 明確表態，未來將僱用更多 AI 專才、更少傳統銀行員工，分析師估計各大行未來三至五年合計裁員規模可能達到 20 萬人。 Neurons Lab 執行長 Igor Sydorenko 直接指出：高技能員工搭配 AI 工具，工作產出可以是過去的 10 到 20 倍。他說，「他們將不再需要任何初級金融分析師或助理，自己就能做完。」這個判斷，正在讓從新加坡到紐約的銀行員工感到不安。 2022 年，ChatGPT 剛推出時，多數主要銀行以安全疑慮為由，在內部網路封鎖了這套工具。不到四年，摩根大通已為幾乎所有員工部署 LLM Suite，即面向全行員工的大型語言模型工具套件；Goldman Sachs 正與 Anthropic 合作開發能夠自主完成任務的 AI 代理系統，並加入 Anthropic 牽頭、聯合黑石與 H&F 共同出資 15 億美元的合資企業；美國銀行則表示，旗下 18,000 名開發人員在使用 AI 後，生產力提升了 20% 至 25%。彭博報導觀察到，Wall Street Prompt 的客戶名單涵蓋 T. Rowe Price、花旗集團與美國銀行，但公司受保密協議約束，拒絕公開確認。 T. Rowe Price 已安排兩人為旗下投資專業人員提供培訓；花旗與美國銀行則用他們為外部基金客戶舉辦課程，費用由銀行買單。每場課程約 20 至 30 人，幾乎所有客戶都會回購。目前有一家管理資產超過 500 億美元的基金，正在敲定續約合約。 Sinisterra 與 Wang 的背景，解釋了為什麼金融機構願意付這個價格。Wang 曾任職百仕通與摩根士丹利，加入 SoftBank 後主導加密貨幣投資，後創辦數位資產基金 99 Capital；Sinisterra 大學畢業後先在 Facebook 擔任軟體工程師，後轉至高盛與美國銀行，2019 年加入 SoftBank 擔任金融科技主管，協助部署逾 15 億美元的投資。他們賣的不只是技術操作技巧，而是能讓投資機構「認得出來」的金融場景直覺。兩人目前也在規劃線上直播課程，定價約 1,500 美元，針對感到培訓資源不足、又無法等待機構邀請的金融從業者。這是將「精英定製課」下放至散客市場的嘗試，也是他們在傳統高客單業務之外，建立規模化收入的第二條線。彭博提到，亞洲在金融業 AI 嵌入方面領先全球，尤其是新加坡。根據國際貨幣基金的 AI 準備度指數，新加坡在 174 個國家中排名第一；金融軟體公司 Finastra 的 2026 年調查顯示，新加坡 64% 的金融機構已在核心業務中部署 AI。Sinisterra 與 Wang 目前正考慮遷居新加坡，以便直接服務當地市場。避險基金分析師 Justin Tang 的案例，描繪了這個市場需求的輪廓。他在 Regal Funds Management 花了三年時間自學 AI，收效甚微；去年遇到 Wang 與 Sinisterra 後，原本需要數小時的公司分析，現在 90 秒出初稿。這個時間差，正是 Wall Street Prompt 願意付費的人買的東西。新加坡還有另一個維度的佐證：55 歲的 Duncan 在被銀行外包裁員、失業九個月後，靠著南洋理工大學課程重建 AI 技能，最終在本地銀行重新找到工作。他的故事說明，AI 培訓不只是進攻性工具，也已成為維持就業資格的門檻。每天 25,000 美元的培訓費，本質上是金融機構願意為「縮短學習曲線」支付的流動性溢價。Sinisterra 的說法很直接：「人們真正付費的，是轉型，不只是提示詞或模板。」當 AI 從競爭優勢演變為就業底線，能夠加速這條學習曲線的人，就掌握了一段時間內最不愁需求的生意。

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