Pascal AI 融资 3.1 万美元，推动自主投资研究的前沿发展

Pascal AI实验室专注于自主投资研究工作流程的垂直人工智能平台，已获得 3.1 万美元种子轮融资，用于推动美国业务扩张、深化产品开发以及建立新的数据合作伙伴关系。本轮融资由 卡拉里资本， 来自 诺威斯特, InfoEdge Ventures， 鹿角以及著名的天使投资人。

Pascal AI 成立于 2024 年，秉持着这样的信念：金融领域的下一个重大飞跃并非来自表面的 AI 集成，而是来自真正充当研究合作伙伴的平台。Pascal AI 已在美国和亚太地区部署了超过 25 家公司，其中包括 2 亿美元的私募股权基金和一家资产管理规模超过 1 万亿美元的全球三大资产管理公司，并正在证明这一模式具有市场影响力。凭借新近筹集的 3.1 万美元种子轮融资，该公司计划加速从工作流自动化向真正自主化转型的步伐，在这个阶段，AI 系统不仅可以组织数据，还可以连接数据点、识别风险并提出行动建议。

自主投资研究的真正含义

“自主投资研究”一词不仅仅意味着重复性任务的自动化。它代表着向能够 以投资者的判断力进行推理、学习和行动随着新数据的出现，不断更新见解。

在传统的工作流程中，分析师需要花费大量时间整合公司文件、记录、市场数据和内部记录。这个过程不仅耗费大量人力，而且容易造成碎片化——不同的分析师对同一数据集的解读可能存在差异，而且很多机构记忆最终都无法用于未来的决策。

像 Pascal AI 这样的自主研究系统超越了信息检索的范畴。它们旨在将公司的专有历史和决策模式内化，并利用这些知识生成主动洞察。与初级分析师从头开始起草备忘录不同，Pascal AI 可以根据外部市场数据以及公司自身的过往备忘录、模型和偏好来准备初稿。首席信息官无需等待季度末的审核，而是可以访问实时、持续更新的投资组合敞口、风险和绩效仪表盘。

这并不是要取代人类分析师，而是要扩大他们的工作范围——让他们从数据汇编转向更高层次的判断和战略。

Pascal AI 的工作原理

Pascal AI 的独特之处在于结合 广泛的市场覆盖 能够适应每个客户的内部流程。

• 该平台整合了 16,000个市场的27家上市公司，具有安全的本地连接器，可将外部提要与内部文档融合在一起。

• 它的 专有知识图谱 确保每个洞察都是可追溯和可审计的，从而使公司能够满足金融部门的严格合规标准。

• 企业级安全功能（包括基于角色的权限和本地部署选项）使该系统适用于 高风险的财务决策.

现有平台通常只停留在提供信息层面，而 Pascal AI 则迈出了下一步：它 经验丰富的投资者等原因，不仅捕捉事实，还捕捉公司历史的累积判断。

愿景背后的创始人

Pascal AI 联合创始人 维巴夫·维斯瓦纳坦 和 米通·马杜苏丹， 他们在金融、人工智能和大规模产品开发方面拥有互补的专业知识。

Vibhav 拥有芝加哥大学布斯商学院的 MBA 学位，此前曾在硅谷领导 AWS Inferentia 和 Neuron，并在 Capital Group 和 NEA-IndoUS Ventures 任职期间积累了直接投资经验。Mithun 是印度管理学院班加罗尔分校的校友，曾在 Apna 和 ShareChat 组建并扩展 AI 团队，负责管理覆盖超过 100 亿用户的产品。他们兼具全球金融和 AI 产品扩展的视角，使 Pascal AI 在投资与科技的交汇处占据了独特的地位。

对金融未来的影响

Pascal AI 等平台的出现表明投资研究的本质正在经历结构性转变。

几十年来，金融领域的优势在于渠道——谁拥有更快的终端、更优的数据或更紧密的关系。如今，渠道已经商品化。重要的是 企业能够多快、多聪明地解读这些数据。自主投资研究改变了节奏：分析师不再对季度文件或定期审查做出反应，而是可以持续监控和调整投资组合，并实时获得见解。

这具有深远的意义。小型公司可能会发现，通过利用自主平台扩展其研究能力，它们可以与大型公司竞争。大型公司可能会围绕战略和监督重新调整团队，而人工智能代理则负责数据收集和初步分析。投资机构的结构可能会发生根本性的变化——逐行构建模型的初级分析师数量可能会减少，而高级专业人员将在人工智能驱动的合作伙伴的支持下掌控战略。

监管和道德层面也将变得越来越重要。随着人工智能系统承担更多责任，透明度和可审计性将变得不可妥协。像 Pascal AI 这样的平台优先考虑 可追溯的决策和安全部署，可能有助于为行业如何管理这种平衡设定标准。

展望未来，“完全自主的投资研究公司”的概念将不再遥不可及。如果Pascal AI及其同行取得成功，我们或许会看到这样的公司崛起：AI代理不仅能够协助研究，还能生成投资论文、监测宏观经济变化并持续更新策略——所有这些都在人类的监督下进行，但速度和深度都将大幅提升。

分析师角色的转变

这种转变最持久的影响或许在于它将如何重塑分析师的角色。分析师不再需要花费数天时间拼凑零散的数据，而是可以花更多时间验证洞见、讨论策略，并直接与客户或投资组合公司互动。他们的工作将越来越多地侧重于 审判，而非集会.

从这个意义上讲，自主投资研究并非消除人为因素，而是提升了人为因素。通过减轻研究的机械任务，像 帕斯卡人工智能 可以让人类的专业知识集中在最重要的地方：理解不确定性和塑造投资组合的长期方向。