教你用AI壹節課收17萬,華爾街精英排著隊付費
兩個叁拾歲出頭的年輕人，正在靠AI向華爾街收 每節課2.5萬美元的學費，合人民幣17萬。
他們在紐約(專題)壹家風險投資基金的辦公室裡支起台子，先演示了壹套用AI分析創業公司創始人路演視頻的方法。
接著是第贰套，他們把財報電話會議的錄音記錄丟進AI，從幾萬字裡抓出最可能撬動股價的那幾句話，再把管理層含糊其辭的措辭拆解成可以填進財務模型的具體數字。
兩套演示做完，這2.5萬美元就被他們收走了。
為這2.5萬美元買單的，是花旗、美國銀行、T. Rowe Price這樣的頂級金融機構。
這些機構在AI上砸了幾拾億，工具買了壹堆，卻發現員工根本不知道怎麼用。
於是他們把這兩個人請來，幫自己的人補上這壹課。
壹堂AI課，17萬到手
這家開口就向華爾街要價2.5萬美元的公司，叫 Wall Street Prompt，創立它的兩個年輕人是 Felipe Sinisterra和Dave Wang。
Sinisterra是哥倫比亞人，6歲跟父母移民(專題)美國。
他大學畢業後去Facebook做工程師，辦公桌離扎克伯格只有6米，後來轉行進了高盛和美國銀行，再後來加入SoftBank拉美基金做fintech負責人，手裡過了超過15億美元的投資。
Wang則是在紐約出生，8歲搬去俄亥俄州。
他在哈佛上學時，給壹家網約車公司做校園推廣，自己寫腳本爬了周邊高校的學生郵箱，群發定向優惠碼，靠推薦傭金把學費掙出來了。
畢業後，Wang進了摩根士丹利，後來加入SoftBank的同壹只基金，主導加密投資，離開後自己創了個數字資產基金，給投資人賺了壹筆，把基金賣了走人。
兩人在SoftBank共事期間，各自摸出了壹套用AI做投資決策的工作流。Wang後來說那是他職業生涯回報最好的壹年，覺得自己應該把100%的時間都花在這上面。
2025年夏天，兩人飛去舊金山(專題)，合租了壹套公寓，窩在附近的共享辦公室裡寫newsletter、發帖子。
他們 本來想做數據生意，但留下來的讀者——對沖基金經理、金融分析師——對他們的數據並不感冒，反而期望兩人能教他們用AI。
“我們有工具，就是不知道怎麼用。”這句話，從不同的人嘴裡說出來太多次。
這讓兩人意識到，他們找到的那個需求，根本不是他們出發時以為的那個。
於是2025年7月，Wall Street Prompt正式成立。不到兩個月，第壹個大客戶就主動找上門了。
兩人訂了票，坐兩小時火車去對方總部，推開會議室的門，發現股票、固收、宏觀叁個團隊全到齊了，正在等著他們開講。
那壹天講完，對方當場就問能不能再約。
後來花旗和美國銀行也把他們請去給外部基金客戶辦專場，T. Rowe Price更是把他們帶進來訓自己的投資團隊。
總之，聽過他們課的客戶， 幾乎都成了回頭客。
華爾街員工身陷AI焦慮
華爾街對AI的態度，其實是近兩年才徹底翻轉的。
2022年ChatGPT剛出的時候，各大金融機構的第壹反應是封，內網禁止訪問，理由是安全隱患。
但沒過多久，這些機構就開始“真香”了，爭先恐後地往AI裡砸錢。
摩根大通給幾乎全員鋪開了自己的AI工具LLM Suite，高盛在跟Anthropic合作開發AI Agent，美國銀行則宣稱旗下1.8萬名開發者在用了AI之後生產力提升了20%到25%。
錢是砸下去了，但裂縫也隨之暴露出來。
普通銀行員工的AI能力遠遠沒跟上，要麼根本不會用，要麼還停在壹年前的舊版本上摸索。
壹邊是高管層在拼命推，壹邊是基層員工跟不上，這個落差讓銀行陷入了壹種集體焦慮。
這種焦慮在裁員數字裡體現得更赤裸。
花旗、富國銀行、美國銀行在2026年第壹季度合計裁了超過5000人，而同期叁家銀行的業績都創了歷史新高。
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他們在紐約(專題)壹家風險投資基金的辦公室裡支起台子，先演示了壹套用AI分析創業公司創始人路演視頻的方法。
接著是第贰套，他們把財報電話會議的錄音記錄丟進AI，從幾萬字裡抓出最可能撬動股價的那幾句話，再把管理層含糊其辭的措辭拆解成可以填進財務模型的具體數字。
兩套演示做完，這2.5萬美元就被他們收走了。
為這2.5萬美元買單的，是花旗、美國銀行、T. Rowe Price這樣的頂級金融機構。
這些機構在AI上砸了幾拾億，工具買了壹堆，卻發現員工根本不知道怎麼用。
於是他們把這兩個人請來，幫自己的人補上這壹課。
壹堂AI課，17萬到手
這家開口就向華爾街要價2.5萬美元的公司，叫 Wall Street Prompt，創立它的兩個年輕人是 Felipe Sinisterra和Dave Wang。
Sinisterra是哥倫比亞人，6歲跟父母移民(專題)美國。
他大學畢業後去Facebook做工程師，辦公桌離扎克伯格只有6米，後來轉行進了高盛和美國銀行，再後來加入SoftBank拉美基金做fintech負責人，手裡過了超過15億美元的投資。
Wang則是在紐約出生，8歲搬去俄亥俄州。
他在哈佛上學時，給壹家網約車公司做校園推廣，自己寫腳本爬了周邊高校的學生郵箱，群發定向優惠碼，靠推薦傭金把學費掙出來了。
畢業後，Wang進了摩根士丹利，後來加入SoftBank的同壹只基金，主導加密投資，離開後自己創了個數字資產基金，給投資人賺了壹筆，把基金賣了走人。
兩人在SoftBank共事期間，各自摸出了壹套用AI做投資決策的工作流。Wang後來說那是他職業生涯回報最好的壹年，覺得自己應該把100%的時間都花在這上面。
2025年夏天，兩人飛去舊金山(專題)，合租了壹套公寓，窩在附近的共享辦公室裡寫newsletter、發帖子。
他們 本來想做數據生意，但留下來的讀者——對沖基金經理、金融分析師——對他們的數據並不感冒，反而期望兩人能教他們用AI。
“我們有工具，就是不知道怎麼用。”這句話，從不同的人嘴裡說出來太多次。
這讓兩人意識到，他們找到的那個需求，根本不是他們出發時以為的那個。
於是2025年7月，Wall Street Prompt正式成立。不到兩個月，第壹個大客戶就主動找上門了。
兩人訂了票，坐兩小時火車去對方總部，推開會議室的門，發現股票、固收、宏觀叁個團隊全到齊了，正在等著他們開講。
那壹天講完，對方當場就問能不能再約。
後來花旗和美國銀行也把他們請去給外部基金客戶辦專場，T. Rowe Price更是把他們帶進來訓自己的投資團隊。
總之，聽過他們課的客戶， 幾乎都成了回頭客。
華爾街員工身陷AI焦慮
華爾街對AI的態度，其實是近兩年才徹底翻轉的。
2022年ChatGPT剛出的時候，各大金融機構的第壹反應是封，內網禁止訪問，理由是安全隱患。
但沒過多久，這些機構就開始“真香”了，爭先恐後地往AI裡砸錢。
摩根大通給幾乎全員鋪開了自己的AI工具LLM Suite，高盛在跟Anthropic合作開發AI Agent，美國銀行則宣稱旗下1.8萬名開發者在用了AI之後生產力提升了20%到25%。
錢是砸下去了，但裂縫也隨之暴露出來。
普通銀行員工的AI能力遠遠沒跟上，要麼根本不會用，要麼還停在壹年前的舊版本上摸索。
壹邊是高管層在拼命推，壹邊是基層員工跟不上，這個落差讓銀行陷入了壹種集體焦慮。
這種焦慮在裁員數字裡體現得更赤裸。
花旗、富國銀行、美國銀行在2026年第壹季度合計裁了超過5000人，而同期叁家銀行的業績都創了歷史新高。
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