Rowspace 筹集 5000 万美元，致力于让人工智能真正为私募股权行业服务

私募股权依赖于判断力——而事实证明，判断力向来难以实现规模化。数十年来积累的交易备忘录、承销模型、合伙人笔记和投资组合数据，散落在原本就未设计为相互通信的各个系统之中。

每当一笔新交易摆上公司案头，分析师们都不得不从零开始，即便他们最迫切的问题的答案，早已深埋在公司自身的历史记录中。

Rowspace的成立正是为了解决这一问题，这也正是这家旧金山初创公司携5000万美元融资正式亮相的原因，并提出了一个大胆的宣言：面向私募股权的人工智能不仅能辅助决策，更能真正学习公司的思维方式。

该公司公开亮相时，已完成由红杉资本领投的种子轮融资，以及由红杉资本与Emergence Capital联合领投的A轮融资，Stripe、Conviction、Basis Set、Twine以及一群专注于金融领域的天使投资人也参与了投资。

早期客户——虽未透露名称，但据描述均为管理着从数千亿美元到近万亿美元资产的知名私募股权和信贷公司——已入驻该平台，其中约有十家顶尖公司的年度合同金额达七位数。

两位麻省理工学院毕业生，一个棘手难题

Rowspace由迈克尔·马纳帕特（Michael Manapat）和凌一博（Yibo Ling）共同创立。两人在麻省理工学院攻读研究生期间相识，此后却走上了截然不同的职业道路。马纳帕特随后在Stripe构建了处理数十亿笔交易的机器学习系统，随后又作为首席技术官（CTO）推动Notion向人工智能领域拓展。

凌一博则选择了金融道路——他曾两度担任首席财务官，先后领导过优步（Uber）和币安（Binance）的财务团队，并花费数年时间通过手动整合分散系统中的数据来做出投资决策。当ChatGPT于2022年底推出时，凌一博将其应用于尽职调查任务，却立刻遇到了同样的瓶颈。

“显然它前景广阔，但就是行不通，”他告诉《财富》杂志，“你需要在正确的语境下获取正确的信息。”这一差距——即AI的潜力与金融领域混乱、专有且机构特有的数据现实之间的鸿沟——成为了公司的创始理念。

作为联合创始人兼首席运营官，凌直言不讳：“大多数技术工具对于金融领域而言，要么不够全面，要么缺乏足够的细致度。而大多数金融工具则需要提升技术上限。我们打算同时解决这两个问题。”

私募股权领域的人工智能究竟是什么样子的

Rowspace的平台整合了公司整个历史中结构化与非结构化数据——包括文档库、投资和会计系统、旧版PPT以及交易备忘录——并应用了马纳帕特所说的“金融原生视角”：这种视角反映了公司实际如何核对信息、解读差异并做出决策。 关键在于，所有处理都在客户自身的云环境中完成。公司的数据始终处于其控制之下。

处理结果可通过 Rowspace 自身的界面、Excel 和 Microsoft Teams 等工具，或直接接入公司现有的数据基础设施进行访问。一名正在审查新交易的一年级分析师，无需打电话或翻遍共享驱动器，就能调取数十年来之前的决策、可比交易以及内部承销模式。

“金融领域充斥着高风险决策。过去，快速行动与利用公司掌握的所有可用数据做出全面、细致且信息充分的决策之间往往存在权衡。 我们的AI平台消除了这种权衡，”Rowspace联合创始人兼首席执行官迈克尔·马纳帕特（Michael Manapat）表示。“我们正在构建专业智能系统，将企业的数据转化为符合金融行业严谨要求的可扩展判断。”

马纳帕特在公司内部常说的一句话道出了这一愿景：“想象一家永不遗忘的公司。在那里，经验丰富的投资者的工作流程——以特定方式操作多种不同工具——可以被系统化并加以复制。 一旦实现这一点，入职第一年的分析师就能汲取数十年的机构知识，而判断力将随公司规模扩大而增强，而非被稀释。”

红杉资本和Emergence为何押注垂直领域AI

此次融资背后投资者的坚定信念本身就是值得解读的信号。领投本轮融资的红杉资本合伙人林阿尔弗雷德（Alfred Lin）将Rowspace定位为对“哪些AI应用能在日益强大的基础模型崛起中生存下来”这一问题的直接解答。

“迈克尔在Stripe构建了处理数十亿笔交易的机器学习系统，并推动了Notion向AI领域的拓展。 易博曾担任金融领域高管和投资者，他曾直面Rowspace正在解决的这些具体挑战，”林表示，并补充道迈克尔和易博都从双重角度审视过这一问题，既具备深厚的技术功底，又对客户的实际需求有着切身体会。

Emergence Capital 普通合伙人杰克·萨珀（Jake Saper）进一步阐述了数据基础设施这一论点：“他们正在完成此前不可能实现的工作——连接专有数据，并以真正的严谨态度对其进行整合与推理。如果没有这一基础，无论你使用什么其他 AI 工具都无济于事。”

这一论点巧妙地颠覆了当前困扰软件行业大部分领域的担忧：即基础模型最终将使应用程序商品化。林先生的观点恰恰相反——基于深厚、专有数据层构建的垂直AI系统，正是持久竞争优势得以积累的所在。

就私募股权领域的AI而言，由于“阿尔法”（超额收益）的定义就是特定于某家机构且无法复制的，这一逻辑尤其难以反驳。 投资管理的后台业务一直悄然成为通用人工智能难以攻克的最后几块疆域之一。Rowspace公司刚刚完成了5000万美元的融资，其前提正是：他们深知原因所在，也清楚该如何应对。

另请参阅： 桑坦德银行与万事达卡联合开展欧洲首个AI执行支付试点

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