摘要：北京、深圳和香港2026年6月29日 美通社 －－ AI－native 智能投资公司 GIM（Grace Investment
Machine）近日宣布完成 A 轮数千万美元融资，由文艺复兴科技（Renaissance Technol...
北京、深圳和香港2026年6月29日 美通社 －－ AI－native 智能投资公司 GIM（Grace Investment Machine）近日宣布完成 A 轮数千万美元融资，由文艺复兴科技（Renaissance Technologies）联合创始人 Howard Morgan 所在的 B Capital，与弘毅投资旗下金涌投资联合领投，IDG 资本和老股东 Monolith 砺思资本跟投。
全球合伙人 Howard Morgan 先生（右三），B Capital 中国区合伙人 Daisy Cai 女士（左三）与 GIM 同事
深圳灵感探索私募证券基金管理有限公司
这是 GIM 自去年 7 月成立以来，继天使轮和天使＋轮由五源资本及赛富投资基金领投之后，在短短数月内完成的第三轮融资。本轮融资完成后，GIM 将继续推进金融大模型、AI 驱动的投研系统与资产管理产品的协同建设，进一步拓展 AI 在投资研究、策略开发与资产管理中的应用边界。
GIM 表示，随着大模型竞争逐步从通用能力转向专业场景，金融开始成为少数兼具高价值与高门槛的 AI 落地领域之一。与客服、营销、办公等标准化任务不同，资产管理面对的是由数值推理、时序变化、风险约束与动态反馈共同构成的复杂系统。真正能够进入这一场景的 AI，不能只是整理材料或生成摘要的工具，而需要具备更强的金融建模、研究支持与持续迭代能力。
围绕这一判断，GIM 当前正沿着两条主线推进下一代资产管理基础设施建设：一条是面向金融场景的垂域大模型，另一条是围绕投资研究流程构建的 AI 驱动投研系统。前者主要解决金融数据理解、时序建模和推理能力问题，后者则致力于提升研究流程的拆解、协同、评估与优化能力。
在模型侧，GIM 正在自研面向金融场景的时序大模型。公司认为，相较于通用模型，这类系统需要更强的数值推理能力、时序感知能力，以及对多市场、多频率数据的建模能力，才能真正服务于投资研究和收益预测等高要求任务。
在投研系统侧，GIM 正通过多智能体协同方式重构传统投研流程。公司表示，其目标并不是让模型简单回答几个投资问题，而是提升 AI 在信号生成、研究支持、假设修正和流程协同中的能力，使其逐步成为支撑研究与决策的底层基础设施。GIM 核心论文 CogAlpha 已获 NLP 顶级会议 ACL 2026 主会收录，并获 Oral 推荐。
CogAlpha自进化信号挖掘流程
从投资方背景来看，本轮融资也释放出鲜明信号。Howard Morgan 是文艺复兴科技联合创始人之一。作为全球量化投资历史上最具代表性的机构之一，文艺复兴长期被视为现代量化投资范式的重要塑造者。GIM 认为，来自这一脉络的资本选择投资一家 AI－native 智能投资公司，说明顶级机构正在重新评估：当大模型与 AI 系统进入资产管理，下一代资管平台可能将以不同于传统路径的方式被重新定义。
在技术持续迭代的同时，GIM 的商业化落地也在推进。公司已在中国内地设立私募证券基金管理实体，并进入基协备案中。与此同时，公司已与头部金融机构达成战略合作，围绕 AI 驱动的投资策略展开深度协同；首批 AI 驱动的资管产品已完成基金业协会备案并开放募集。从自研模型到产品交付，GIM 已进入资产管理的实战阶段。
GIM创始人徐嘉浩于香港大学演讲
GIM 创始人徐嘉浩表示，如果说第一代资产管理主要由主观投资人定义，第二代由量化机构重塑，那么随着金融大模型与 AI 驱动系统的成熟，第三代 AI－native 资产管理平台正在开始浮出水面。公司希望推动的，正是这一代新系统的形成：它不是对既有投资流程的局部提效，而是对研究、判断、执行与迭代方式的系统性升级。