金融AI"脏活"成垂直公司生存空间，Rogo CEO：壁垒在场景咬合
nashnova research
大模型厂商为什么不做金融"脏活"？
OpenAI、Anthropic的战略目标指向千亿乃至万亿美元量级营收，金融合规审计、数据室、工作流这类细碎需求，斯滕格尔形容为"路边捡一美分"。
这意味着→ 这两家公司的资源和注意力集中在通用能力和最大规模市场，金融垂直场景不在其核心优先级之内。
用大白话说＝ 对大模型公司来说，做金融细活赚的钱太少、太琐碎，不值得专门投入。
这给谁留出了机会？
斯滕格尔认为，这一战略空白恰恰构成了垂直AI公司的生存空间——专注金融场景的公司可以在大厂不愿下沉的领域扎根。
关键词是"场景咬合"：把AI模型与金融行业特有的基础设施（合规系统、数据管道、审批工作流）深度整合。
这反映出一个更深层的判断：金融AI不是"谁的模型更聪明"的比赛，而是"谁能把模型嵌进真实工作流"的比赛。
壁垒到底在哪里？
斯滕格尔的核心观点：真正的竞争壁垒不在底层模型能力，而在场景适配深度。
这意味着→ 即使通用大模型持续进步，垂直公司靠整合能力建起的护城河难以被快速复制——因为这类整合涉及行业know-how、数据管道和流程定制，不是换一个更强的模型就能解决的。
用大白话说＝ 模型是"发动机"，但金融场景需要的是整辆车——底盘、变速箱、仪表盘都得配好，光换发动机跑不了。
市场有风险，内容仅供研究参考，不构成投资建议。