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datetime: "2026-06-29T09:13:24.000Z"
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author: "[News_Caijian](https://longbridge.com/zh-HK/profiles/13299296.md)"
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# 三個月完成三輪融資，文藝復興聯創管理基金領投 GIM A 輪融資

北京、深圳和香港 2026 年 6 月 29 日 /美通社/ -- AI-native 智能投資公司 GIM（Grace Investment Machine）近日宣佈完成 A 輪數千萬美元融資，由文藝復興科技（Renaissance Technologies）聯合創始人 Howard Morgan 所在的 B Capital，與弘毅投資旗下金湧投資聯合領投，IDG 資本和老股東 Monolith 礪思資本跟投。

全球合夥人 Howard Morgan 先生（右三），B Capital 中國區合夥人 Daisy Cai 女士（左三）與 GIM 同事

![深圳靈感探索私募證券基金管理有限公司](https://pub.pbkrs.com/uploads/2026/e22b5a7f15df5f5377c6f5f2ef85a6b7?x-oss-process=style/lg)

深圳靈感探索私募證券基金管理有限公司

這是 GIM 自去年 7 月成立以來，繼天使輪和天使 + 輪由五源資本及賽富投資基金領投之後，在短短數月內完成的第三輪融資。本輪融資完成後，GIM 將繼續推進金融大模型、AI 驅動的投研系統與資產管理產品的協同建設，進一步拓展 AI 在投資研究、策略開發與資產管理中的應用邊界。

GIM 表示，隨着大模型競爭逐步從通用能力轉向專業場景，金融開始成為少數兼具高價值與高門檻的 AI 落地領域之一。與客服、營銷、辦公等標準化任務不同，資產管理面對的是由數值推理、時序變化、風險約束與動態反饋共同構成的複雜系統。真正能夠進入這一場景的 AI，不能只是整理材料或生成摘要的工具，而需要具備更強的金融建模、研究支持與持續迭代能力。

圍繞這一判斷，GIM 當前正沿着兩條主線推進下一代資產管理基礎設施建設：一條是面向金融場景的垂域大模型，另一條是圍繞投資研究流程構建的 AI 驅動投研系統。前者主要解決金融數據理解、時序建模和推理能力問題，後者則致力於提升研究流程的拆解、協同、評估與優化能力。

在模型側，GIM 正在自研面向金融場景的時序大模型。公司認為，相較於通用模型，這類系統需要更強的數值推理能力、時序感知能力，以及對多市場、多頻率數據的建模能力，才能真正服務於投資研究和收益預測等高要求任務。

在投研系統側，GIM 正通過多智能體協同方式重構傳統投研流程。公司表示，其目標並不是讓模型簡單回答幾個投資問題，而是提升 AI 在信號生成、研究支持、假設修正和流程協同中的能力，使其逐步成為支撐研究與決策的底層基礎設施。GIM 核心論文 CogAlpha 已獲 NLP 頂級會議 ACL 2026 主會收錄，並獲 Oral 推薦。

![CogAlpha自進化信號挖掘流程](https://pub.pbkrs.com/uploads/2026/01cdda6b701725cd256a782a478cd447?x-oss-process=style/lg)

CogAlpha 自進化信號挖掘流程

從投資方背景來看，本輪融資也釋放出鮮明信號。Howard Morgan 是文藝復興科技聯合創始人之一。作為全球量化投資歷史上最具代表性的機構之一，文藝復興長期被視為現代量化投資範式的重要塑造者。GIM 認為，來自這一脈絡的資本選擇投資一家 AI-native 智能投資公司，説明頂級機構正在重新評估：當大模型與 AI 系統進入資產管理，下一代資管平台可能將以不同於傳統路徑的方式被重新定義。

在技術持續迭代的同時，GIM 的商業化落地也在推進。公司已在中國內地設立私募證券基金管理實體，並進入基協備案中。與此同時，公司已與頭部金融機構達成戰略合作，圍繞 AI 驅動的投資策略展開深度協同；首批 AI 驅動的資管產品已完成基金業協會備案並開放募集。從自研模型到產品交付，GIM 已進入資產管理的實戰階段。

![GIM創始人徐嘉浩於香港大學演講](https://pub.pbkrs.com/uploads/2026/f5585bd6ab8ab2c90cb2150dbce5d1e3?x-oss-process=style/lg)

GIM 創始人徐嘉浩於香港大學演講

GIM 創始人徐嘉浩表示，如果説第一代資產管理主要由主觀投資人定義，第二代由量化機構重塑，那麼隨着金融大模型與 AI 驅動系統的成熟，第三代 AI-native 資產管理平台正在開始浮出水面。公司希望推動的，正是這一代新系統的形成：它不是對既有投資流程的局部提效，而是對研究、判斷、執行與迭代方式的系統性升級。

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