公司将陆续推出一系列由智能体驱动的基金策略与产品，并尝试以实际业绩验证 AI 对资产管理行业的改造路径。
AI 投资技术公司 Grace Investment Machine（以下简称 GIM）近日完成数千万元天使轮融资，由 Monolith 和五源资本共同投资。本轮资金将主要用于自研金融大模型的技术迭代、数据与算力基础设施建设，以及全球化顶尖团队的持续扩张。值观资本后续担任独家财务顾问。
GIM 成立于 2025 年 7 月，公司定位为下一代自进化智能体投资平台，希望通过多智能体架构，打造 AGI 时代的投资机器和资产管理平台，开创全新的 AI 资产管理类别，是全球首批探索 Agentic Investing 资管的新锐公司。
GIM 的创始团队兼具投资实践与前沿 AI 研究背景，这也让其在这一交叉领域具备独特优势。创始人徐嘉浩曾任 Neumann Advisors 和五源资本资深投资人，有 10 年以上一、二级资本市场投资经验，曾主导多个科技项目 IPO 退出。联合创始人刘琦博士现任香港大学计算机系助理教授，金融科技系主任，引领人工智能与金融市场交叉领域的前沿研究。另一创始人刘琦博士现任香港大学计算机系助理教授，研究方向聚焦多模态大模型，致力于构建具备复杂理解、推理与交互能力的智能系统，并推动人工智能在金融市场中的前沿应用。其曾在 DeepMind、Facebook AI Research 等全球领先研究机构从事研究工作。
尽管传统投资策略远不止量化与基本面两类，但从研究范式来看，最具代表性的仍是两条路径：一类是基于价格、成交量及各类财务因子等结构化数据进行建模和交易的量化投资；另一类是围绕公司经营与行业趋势，结合研报、财报电话会议纪要及管理层交流等非结构化信息开展分析的基本面投资。
而在当前实践中，AI 在投资领域大多仍停留在研究辅助阶段。随着 Agent 技术的发展，投资研究、策略生成和组合管理有望逐步走向自动化与持续优化。拥有十余年投资经验的徐嘉浩看到了这一趋势：「我们认为，AI 原生的资管平台将成为一个新的品类。第一代是主观投资人，如巴菲特；第二代是量化投资，如文艺复兴；而第三代，则将是通过智能体重构整个投资流程。」
基于这一判断，GIM 持续推进底层模型能力建设，已推出自研金融时序大模型。该模型基于市场高频数据训练，面向复杂市场动态进行建模，不仅准确预测不同时间窗口的未来收益率、提取复杂特征并优化因子组合，还可在交易执行与流动性捕捉等环节提供支持。随着规模效应与迁移学习能力的增强，这一能力正从专用模型走向更具通用性的投资平台，并有望在多源数据融合下，进一步演进为覆盖研究、决策与执行全链条的自动化投资 Agent。
「我们从第一天开始，定位就是自进化智能体投资。」徐嘉浩表示。这一判断既源于团队在传统量化领域的深厚积累，也来自多模态大模型与智能体方向的核心人才储备。基于这两类能力的融合，GIM 自成立之初便构建起一套对标顶级投资机构的工业级研发与生产体系，涵盖研发管线、组织架构及风险治理模块。
在技术体系逐步成型的同时，GIM 也在推进私募证券投资基金相关布局。未来，公司将陆续推出一系列由智能体驱动的基金策略与产品，并尝试以实际业绩验证 AI 对资产管理行业的改造路径。
「金融投资承载的是真实的财富与信任，必须保持敬畏。」徐嘉浩告诉硬氪，GIM 将坚持以科学的方法和严苛的严谨性，利用 AI 将量化投资的极致数据能力与基本面研究的逻辑推理深度整合，为全球投资者创造长期价值。」
Monolith 创始合伙人曹曦表示：「GIM 最打动我们的，是团队对 AI 原生投资平台这件事想得很清楚，而且推进得非常快。团队既有顶尖的 AI 研究能力，另一方面也真正懂金融和资产管理的复杂性。大模型带来的机会不应该只停留在投研提效，而是有机会重构整个资产管理流程，相信他们有机会参与定义 AGI 时代资产管理的新范式。」
