Citibank and Bank of America are both clients.
文章作者、來源：量子位
兩位三十歲出頭的年輕人，正透過 AI 向華爾街收取每節課 2.5 萬美元的學費，合人民幣 17 萬。
他們在紐約一家風險投資基金的辦公室裡設置了展台，先演示了一套使用 AI 分析創業公司創始人路演影片的方法。
接下來是第二套方法，他們將財報電話會議的錄音記錄輸入AI，從數萬字中提取出最可能影響股價的幾句話，並將管理層含糊其辭的措辭拆解為可填入財務模型的具體數字。
圖片由 AI 生成
兩套演示做完後，這 2.5 萬美元就被他們收走了。
為這25,000美元付款的，是花旗、美國銀行、T. Rowe Price 等頂級金融機構。
這些機構在 AI 上砸了幾十億，買了一堆工具，卻發現員工根本不知道怎麼用。
於是他們請來這兩個人，為自己的人補上這一課。
一堂 AI 課，到手 17 萬
這家一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 歲時隨父母移民美國。
他大學畢業後去 Facebook 做工程師，辦公桌離扎克伯格只有 6 米，後來轉行進入高盛和美國銀行，再後來加入 SoftBank 拉美基金擔任 fintech 負責人，經手的投資超過 15 億美元。
Wang 在紐約出生，8 歲搬去俄亥俄州。
他在哈佛上學時，為一家網約車公司進行校園推廣，自行編寫腳本爬取周邊高校學生的郵箱，群發定向優惠碼，並透過推薦佣金賺出了學費。
畢業後，Wang 加入摩根士丹利，後來加入軟銀的同一隻基金，主導加密貨幣投資；離開後自創數位資產基金，為投資人賺了一筆，隨後賣掉基金離場。
兩人於軟銀共事期間，各自開發出一套使用 AI 進行投資決策的工作流程。Wang 後來表示，那是他職業生涯中回報最高的一年，認為自己應該將 100% 的時間都投入在這上面。
2025 年夏天，兩人飛往舊金山，合租了一間公寓，並在附近共享辦公室裡撰寫電子報和發帖。
他們原本想做數據生意，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興趣，反而期望兩人教他們如何使用 AI。
「我們有工具，但就是不知道怎麼用。」這句話，從不同的人嘴裡說過太多次了。
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，第一個大客戶就主動上門了。
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、宏觀三個團隊全到齊了，正在等著他們開講。
That day, after the talk, the other party immediately asked if we could schedule another meeting.
後來花旗和美國銀行也邀請他們為外部基金客戶舉辦專場，T. Rowe Price 更是將他們請進來培訓自己的投資團隊。
In short, almost all customers who attended their classes became repeat customers.
華爾街員工深陷AI焦慮
華爾街對 AI 的態度，其實是近兩年才徹底翻轉的。
當 2022 年 ChatGPT 剛推出時，各大金融機構的第一反應是封鎖，禁止訪問內網，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 裏砸錢。
摩根大通已為幾乎全體員工推出其AI工具LLM Suite，高盛正與Anthropic合作開發AI Agent，美國銀行則宣稱其旗下18,000名開發者在使用AI後生產力提升了20%至25%。
Money has been poured in, but the cracks have also been exposed.
普通銀行員工的 AI 能力遠遠落後，要麼根本不會使用，要麼還停留在一年前的舊版本中摸索。
一邊是高層拼命推動，一邊是基層員工跟不上，這種落差讓銀行陷入了一種集體焦慮。
圖片由 AI 生成
這種焦慮在裁員數字中體現得更赤裸。
花旗、富國銀行、美國銀行在2026年第一季度合計裁員超過5000人，而同期三家銀行的業績均創下歷史新高。
賺的錢越來越多，但職位卻在同步消失。
這個訊號對每一個在銀行上班的人來說都足夠清晰，強勁的資產負債表已經不再是保住工作的護身符。
對身處這場風暴中的人來說，學習 AI 的目的已不再是追求進步，而是為了不被淘汰，必須學習。
正是這種瀰漫在整個行業裡的焦慮，給了 Sinisterra 和 Wang 最肥沃的土壤。
銀行買了工具，員工不會用；員工知道自己必須學習，卻不知道從哪裡開始學；高層想推動轉型，卻找不到足夠懂金融業務又懂AI的人來帶頭。
Sinisterra 和 Wang 恰好兩頭都佔著，他們既有多年的一線投資經驗，又真正在實戰裡跑通了 AI 工作流。
因此，他們的課程成了這個行業焦慮的出口。
AI 培訓賽道，正在變擁擠
這塊市場飄來的香味，旁人當然也聞到了。
Multiverse 是一家總部位於倫敦的職業技能培訓平台，它承諾在兩年內培訓 15,000 名 AI 學徒，客戶包括花旗、微軟和畢馬威；
Rogo Technologies 是一家位於紐約的初創公司，創始團隊包括前拉扎德和摩根大通的銀行家，專注於開發自動化分析師研究與盡職調查的軟體，今年完成 D 輪融資，獲取 1.6 億美元，估值達 20 億美元。
In short, more and more people are focusing on the same issue, and this赛道 is becoming crowded.
Sinisterra 和 Wang 的應對方式，是把自己的護城河往更深處挖。
他們建立了一套專門理解金融機構思維方式的 AI Agent 庫，目標是讓 AI 承擔 90% 的事務性和技術性工作，將人類從這些工作中解放出來，專注於判斷、維護關係，以及做出真正影響回報的決策。
同時，他們也將課程從線下轉移到線上，為那些覺得自己對AI的學習不足、又負擔不起企業課程學費的個人金融從業者，開發定價約1,500美元/人的直播課程。
兩人甚至在考慮搬去新加坡，在那個AI焦慮更為熾烈的地方，將生意再推進一步。