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香港、北京和深圳2026年6月9日 /美通社/ -- 金融垂域 AI 大模型公司 GIM（Grace Investment Machine）近期完成天使+輪融資，由賽富投資基金（SAIF Partners）領投，某千億市值互聯網公司 CEO 家族辦公室跟投。此前，GIM 天使輪由 Monolith 礪思資本和五源資本共同投資。至此，公司已完成過億元人民幣天使輪和天使+輪融資。
GIM 成立于2025年7月，致力于打造一套專為投資研究與投資決策設計的 AI-native 推理系統。公司關注的，不是將通用模型簡單移植到金融場景，而是從底層能力開始，重新定義 AI 在研究、判斷與決策中的角色。
跨學科創始團隊
GIM 由徐嘉浩和劉琦博士聯合創立。在創辦 GIM 之前，徐嘉浩長期深耕一二級市場，曾任職于五源資本和 Neumann Capital，參與過地平線、晶泰科技、Pony.ai 等科技項目投資。過去幾年，推理模型的能力躍遷讓他越來越清楚地意識到，AI 在投資里的角色不會只停留在信息工具層，而會逐步進入決策本身。
創始人徐嘉浩于香港大學演講
劉琦博士現任香港大學計算機系助理教授，研究方向聚焦大語言模型和多模態 AI，博士畢業于牛津大學，師從 Phil Blunsom，并曾在 DeepMind 和 Meta FAIR 從事研究工作。
GIM 的團隊同時集結了來自知名對沖基金、量化基金、DeepMind、Meta、微軟等機構的跨學科成員。公司的目標方向明確：不做通用大模型，而是為資管行業打造垂直領域的推理基礎設施。
1500億美元可觸達市場，通用模型的斷點即機會
從市場規模來看，全球金融 AI 軟件市場與資產管理服務的收入合計，對應約1500億美元的可觸達空間；如果金融大模型真正進入資管體系，它所撬動的還將是一個9萬億美元的更大市場。
但更大的機會不在數字本身，而在通用模型的能力斷點。通用模型可以完成財報摘要，卻無法真正回答"該不該買"。問題不在金融知識不夠，而在它缺少處理投資研究的關鍵能力：數值推理、時序感知、合規約束和動態更新。金融行業真正需要的，從來不是一個會復述信息的系統，而是一個能夠組織研究、形成判斷、持續校準的系統。
CogAlpha 多智能體框架與自研金融時序大模型
2026年3月，JAR（Journal of Accounting Research）的一篇研究指出，當用戶用 AI 問股票時，超過七成的人會直接要求模型告訴自己"什么值得買"。隨著推理模型能力躍升，AI 開始從信息處理工具走向研究工具 —— 不再只是整理材料、響應指令，而是開始主動拆解原始數據、發現潛在規律。
GIM 圍繞這一方向的核心探索，是多智能體框架 CogAlpha。CogAlpha 設計了21個專業化 Agent，組成一條完整的 AI 投研流水線：有的負責判斷市場風險狀態和所處周期，有的負責分析價格與成交量之間的關系，有的負責識別趨勢與反轉信號。每一個新提出的投資信號，都會在這條流水線中被反復審核、質疑、修改和評估；只有在多輪評估后表現仍然持續提升，才會進入下一環節。
CogAlpha自進化信號挖掘流程
沿著這條路線，GIM 進一步決定從零自研金融垂域大模型。目前，該自研金融時序大模型已完成從 30M 到 1.5B 再到 8B 參數的 Scaling Law 驗證。模型在結構上引入了針對金融數據的時序編碼機制和非線性門控結構，并在多頻率、多市場、多品種訓練中展現出明顯的遷移學習能力。
近期，CogAlpha 研究成果已被 ACL 2026 主會高分收錄。
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