Jack Kokko - Building AlphaSense - [Invest Like the Best, EP.404]
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作为投资者，我一直在寻找能够真正改变我们业务运作方式的工具。AlphaSense 通过尖端的 AI 技术和海量的一流可靠商业内容，彻底改变了研究流程。自从我开始使用它以来，它彻底改变了我的市场研究。我现在每天都依赖 AlphaSense 来发现见解并做出更明智的决策。

随着最近收购 Tegas，AlphaSense 继续成为一流的研究平台，提供更强大的工具来帮助用户更快地做出明智的决策。真正让 AlphaSense 脱颖而出的是其尖端的 AI 技术。想象一下，搜索能够以五到十倍的速度完成您的研究，并提供最相关的结果，帮助您充满信心地做出高确定性的决策。

AlphaSense 提供超过 3 亿份高级文档，包括来自上市公司和非上市公司的公司文件、收益报告、新闻稿等等。您甚至可以上传和管理您自己的专有文档，以实现无缝集成。凭借超过 10,000 个高级内容来源和来自高盛和摩根士丹利等公司的顶级经纪商研究，AlphaSense 为您提供了充满信心地做出高确定性决策的工具。

最棒的是，Invest like the best 的听众现在可以获得免费试用。只需访问 alpha-sense.com/invest，亲身体验 AlphaSense 和 Tegus 如何帮助您更快地做出更明智的决策。相信我，一旦您尝试过，您就会明白为什么它是市场研究的必备工具。

每个投资专业人士都知道这个挑战。您热爱投资的核心工作，但运营的复杂性却占据了宝贵的时间和精力。这就是 Ridgeline 的用武之地，它是一个专为投资经理设计的全合一操作系统。Ridgeline 创建了一个全面的云平台，可以实时处理所有事务，从交易和投资组合管理到合规和客户报告。过去需要同时处理多个遗留系统，

并花费无尽的季度末时间来编制报告的日子已经一去不复返了。值得联系 Ridgeline 来了解使用单一平台的体验。访问 RidgelineApps.com 安排演示，我们将直接听到从切换到该平台的人那里听到他们的经验。您将听到我与 Katie Ellenberg 的对话片段，她负责日内瓦资本管理公司的投资运营和投资组合管理。她的团队在短短六个月内就实施了 Ridgeline，在本集之后，她将分享她的完整经验以及他们看到的关键好处。

我们使用了之前的供应商超过 30 年。我们拥有从投资组合会计到交易订单管理的整套产品，

报告、对账功能。我认为我们永远无法切换到其他任何东西。Andy，我们的首席交易员，建议我和 Ridgeline 见面。他们一开始并没有介绍他们的公司，而是介绍他们正在招聘的人。这引起了我的注意。他们几乎是在组建一个由技术专家组成的梦幻团队。然后他们开始谈论这个单一数据源。我想，这是什么？我

我甚至无法想象，因为我已经习惯了所有这些不同的系统和彼此叠加的不同模块。所以我想要了解更多关于这方面的信息。当我查看其他公司时，他们只能解决我们拥有的部分内容和我们所需的部分内容。

Ridgeline 是整个软件包，而且他们是专家。我们不再只是一个数字。当我们打电话给服务部门时，他们知道我们是谁。他们完全支持我们。我知道他们不会让我们在这个转型过程中失败。大家好，欢迎大家。我是 Patrick O'Shaughnessy，这是 Invest Like the Best。本节目是对市场、理念、故事和策略的开放式探索，将帮助您更好地投资您的时间和金钱。

Invest Like the Best 是 Colossus 系列播客的一部分，您可以访问我们所有的播客，包括编辑后的文字记录、节目说明和其他资源，以便在 joincolossus.com 上继续学习。Patrick O'Shaughnessy 是 Positive Sum 的首席执行官。Patrick 和播客嘉宾表达的所有观点仅代表他们自己的观点，并不反映 Positive Sum 的观点。

本播客仅供信息参考，不应作为投资决策的依据。Positive Sum 的客户可能会持有本播客中讨论的证券的头寸。

要了解更多信息，请访问 psum.vc。我今天的嘉宾是 Jack Coco。Jack 是 AlphaSense 的首席执行官兼创始人，我和 Positive Sum 是该公司的投资者，AlphaSense 是一款用于市场情报的 AI 驱动的搜索引擎。他分享了 AlphaSense 如何从聚合分散的财务数据源开始，并随着大型语言模型的出现而发展，从而彻底改变了投资者的研究体验。

他谈到了今年早些时候对 Tegas 的收购，这重塑了业务，并进一步支持了他们的扩张，以服务所有类型的公司，而不是仅仅服务投资公司。Jack 从 AI 革命的早期就开始参与其中，当他谈论未来时，您可以感受到他的兴奋之情。

我们讨论了构建敏捷平台、管理文化融合的重要性、平衡 AI 能力与用户信任以及这项技术的未来。请欣赏我和 Jack Coco 的对话。Jack，你处于一个非常独特的地位，你是在

在每个人都在谈论 AI 之前很多年前就有效地构建 AI 产品的少数企业家之一，并且使用数据、搜索和这些工具的时间可能比几乎任何人都长。我认为你处于独特的地位，可以告诉我们你在应用这项技术来构建优秀产品方面学到了什么。

在 2024 年年末。也许这是开始的最佳地点，那就是你对 AI 为试图服务客户的产品构建者带来了哪些东西的联盟国情咨文，它解锁了什么。我还将询问当今的局限性是什么。但由于你已经做了这么长时间，那就给我们一些切身的感受，然后我们将讨论未来。好吧，也许我先从我们使用前几代 AI 和机器学习构建的内容开始。

我们想要构建一个语义搜索引擎，它能够理解财务和商业内容，逐行阅读，几乎就像人类分析师一样，理解所有这些数十亿个数据点、数百万份文档，并连接它们之间的点。然后将其映射到用户的搜索查询，并向他们提供正确的数据点和正确的见解。

这很难做到，因为所有这些内容都被隔离在数千个孤岛和某种程度上受到付费墙保护的数据源中

它不像互联网，谷歌和其他公司拥有数十亿个网页以及它们之间的链接。这些链接会告诉您这些页面的权威性。数十亿消费者点击页面，这也告诉您哪些是好内容，哪些是不好的内容，以及哪些内容与特定查询最相关。在我们需要的这些分散的独立数据库中，这些都不存在，我们需要访问这些数据库，然后语义索引并帮助用户搜索。这是一个非常困难的问题。即使是谷歌和……

该领域的其他人也

尝试构建企业搜索，并不得不从该市场撤出，因为如果没有您在公共网络中拥有的那些好处，这很难做到。因此，我们使用早期版本的机器学习对信息进行分类，并语义地尝试理解单词和句子的上下文，然后组织这些信息，以便我们可以将其映射到每个用户的查询。后来，您获得了更简单的早期语言模型，例如谷歌的 BERT 和理解水平的扩展。

您不再对事物进行分类或查看小的局部上下文。您开始更好地理解更长的句子和段落，并且能够更准确地理解主题、KPI 和公司在说什么？它是看涨的吗？它是看跌的吗？所有这些都一直在改进分类、对话之间的联系。但真正的重大突破当然是大型语言模型和生成模型。

现在您有了大量的上下文，您可以拥有一个能够阅读整本书的模型，无论您给它什么。显然，不同的模型具有不同的功能，但上下文理解令人难以置信。该模型现在拥有世界知识，并且能够以统计的方式得出自己的结论，但对我们人类来说，它仍然以非常聪明的方式出现。因此，这现在使您能够

做一些以前不可能的事情。您可以从用户那里获取自然语言查询并真正理解它，获取一个句子并真正、真正可靠、良好、精确地理解用户正在寻找什么，这现在告诉机器更多关于您正在寻找的真正意图的信息。

以关键字无法表达的方式。同样，我们对所有底层文本有了更深入的理解，因为系统在非常广泛的层面上理解了上下文。所以它需要

这些功能，又向前迈进了一大步，使对用户需求的映射以及从海量信息中查找正确的上下文见解变得更加容易。所以这是一个非常令人兴奋的领域。现在，借助 LLM，理解信息变得更加容易和强大。当然，它的发展如此迅速，以至于答案会发生变化

就可能性而言，几乎每个月或每两个月都会发生变化。为了让听众了解上下文，请大致了解 AlphaSense 在 ChatGPT 之前、LLM 之前、GPT 模型之前拥有的数据集、文档集。您的用户来到您这里是为了在这些数据集中查找哪些关键信息？

基本上是投资分析师在其研究过程中或公司战略或竞争情报专业人员或财务专业人员在其关于竞争格局、推出新产品等的研究中使用的所有内容。所以基本上是公司信息、公司文件。

收益电话和其他会议记录，公司根据美国证券交易委员会的规定发布的任何内容。公司会发布很多信息，因此收集所有这些信息，然后收集卖方所说的所有信息。所以你有大量的

银行及其研究部门正在制作大量高质量的研究，但这在过去一直是分散的。因此，将所有这些整合在一起，并根据谁有权访问什么来提供这些信息。因此，弄清楚所有这些并将其提供给用户。在那些日子里，这就是数据集，主要是您可能从作为投资分析师或公司使用的财务数据终端获得的信息，通常对

一些更私有的专有来源（如银行研究）的访问权限较少，但这些仍然是这些类型的内容。从那时起，我们显然在这些内容之上添加了更多真正有见地的专有内容。是的。所以如果我想想

过度简化，我确定，但从概念上讲，产品的早期版本是所有这些相关数据，它们位于不同的地方、不同的孤岛，以及最好的搜索工具，可以根据我的要求尽可能快地为我提供我想要的信息片段。对。这是隐藏在显眼处的资料。你如何在干草堆里找到针？是的。

每个人或多或少都有干草堆，但这需要大量的工作，如此多的工作，以至于你通常没有时间投入其中。所以你必须猜测并希望你已经涵盖了足够的内容。你总是担心自己可能会错过一些东西，因为浏览这些信息真的非常低效。所以这让我可以问一个我非常感兴趣的问题，那就是，好吧，你一直在做这个。你一直在使用机器学习模型，我相信你已经投入了大量的脑力、资金和人力到……

一个惊人的快速搜索体验。带我回到 ChatGPT 发布的那一天，或者 GPT-3 发布的那一天，或者对你来说是相关的里程碑。这如何改变你的世界？产品发生了什么变化？你如何利用这种新能力？它是否取代了你积累的大部分优势？你是否觉得这些通用模型使其他人更容易在其文档数据库中进行出色的语义搜索以进行企业搜索？你的世界是如何改变的，你又是如何应对的？

到这项第一项技术以及随后出现的技术。所以同样，它是从这些较小的语言模型开始的，这些模型具有更强的预测能力或语言理解能力，但没有生成能力。因此，大型生成模型提供了更多能力，更多您可以部署的通用能力。对我们来说，这只是一个令人难以置信的游乐场和机会，可以像我喜欢的那样将这些“盒子里的大脑”应用于许多不同的方式。

它们确实是通用的工具，我们花了前几个月的时间来考虑构建的第一批非常明显的事情，例如文档摘要和跨行业的见解摘要等等，例如让用户访问

获得了跨公司的见解，这在过去过于繁琐，现在突然变得非常可行，并弄清楚如何控制这些 LLM 以及如何

控制、构建防护措施以防止幻觉，并保留搜索引擎的一些功能，其中一些优点确实在于用户体验，能够真正看到产生见解的单个句子和文本片段，并快速验证并获得源上下文并阅读底层文档，真正了解所有信息片段的来源。

弄清楚我们如何以保留所有这些优点的方式来部署它，在这个新世界中，您现在可以使用 LLM 以更智能的方式来做到这一点。现在，这是否为市场上的其他人提供了新的工具？是的。

我认为在某些方面，它提供了一些具有欺骗性的有趣工具，即使您看到，我前面提到过，即使谷歌也有一种企业搜索产品，他们将其从市场中撤出，因为它不可行。现在，您会看到一些大型公司和大型金融公司在摆弄。他们的 IT 团队已获得首席执行官的预算，他们说，嘿，去想办法用 Gen AI 做点什么。最明显的事情似乎总是出现，

那就是，嘿，我们所有这些内部内容都隐藏在各种不同的地方。我们已经做了所有这些工作来制作所有这些见解、备忘录等等。但是当我们需要它时，我们找不到它。那么，我们可以解决这个问题吗？突然之间，Gen AI 为这些 IT 团队提供了一些工具，使他们能够尝试做一些非常有趣的演示，然后通常会获得资金。因此，人们开始尝试构建即使谷歌在过去也已经放弃构建的东西。

所以是的，它肯定提供了以前不存在的功能。但是当人们开始称之为 RAG 时，

检索增强生成，并开始查看创建健壮软件系统的所有组件。现实情况仍然是，好吧，您现在已经取得了一些新的飞跃，但您也遇到了一些新的困难。这项技术带来的飞跃，我们感觉我们是一家已经花了十多年时间来真正擅长这项技术的公司。因此，我们很快取得了这些进步。

您拥有提供其解决方案的大型前沿模型公司。这些公司正在快速发展，并紧跟这项技术，开发出用户现在已经通过使用类似 JET GPT 的东西而期望的东西。由于发展速度非常快，它实际上现在变得更加热门了。

当你认为你已经构建了一些很棒的东西时，一些新的伟大模型，其能力得到了提升，并且消费者可以使用它。现在，这些消费者期望您在您的专业解决方案中也拥有它。因此，我觉得这实际上为我们的路线图提供了更大的优势，作为一家能够快速行动并部署这些能力的初创公司，它拥有一个真正智能的搜索引擎，该引擎为顶部的 Gen AI 提供支持，现在正在与用户进行对话。

在这个真正强大的搜索引擎之上，该引擎在语义上找到了所有正确的信息，以便它可以将其提供给 Gen AI 进行总结。所以我觉得这实际上极大地加快了我们的路线图，

并创造了市场上更高的需求，因为我们更接近我们最初对可以与之交谈并从中获得答案的机器的设想。我一直认为它还差得很远。当您实际上能够交付它时。现在我们突然能够做到，我可以拿起我的手机，拿起 AlphaSense 应用程序并提出一个问题，任何商业问题，都能得到答案。我认为那需要几十年时间，但我们现在做到了，这是可能的。对我们这样的公司来说，这是一个奇迹。

到目前为止，你从用户行为中学到了什么？每个人都可以想象所有这些很酷的想法，然后你把它们放在人们面前，也许你永远不知道他们会使用什么。这些模型是否让你对他们使用或不使用的东西感到惊讶，无论是合成、总结、压缩还是更好的搜索？或者你从你的用户应用这项技术中了解到的揭示偏好是什么？大部分都没有。

这相当符合预期。它只是建立了更好的联系，总结了公司、行业，与用户的自然语言对话比基于关键字的语义更好。也许让我感到惊讶的是你在消费者方面看到的东西，人们在日常生活中使用 ChatGPT 或 Perplexity 或 Gemini 等，他们……

在我看来，他们过于信任这些 LLM。我也发现自己这样做。你没有无限的时间。如果你没有引文，你只需要一个看起来可信的基于 LLM 的答案，你可以阅读并感觉真实。让我继续使用它，并根据我的回忆检查它是否有意义。

这太费事了。他们并没有让验证变得容易，即使这是可能的。无论算法从其庞大的内存中提取什么，它甚至都不知道它来自哪里。在这个消费者世界中，人们对它非常信任。让我们感到有点惊讶的是，我们偶尔会看到和听到专业人士使用相同的工具，并默认过于信任

他们，在我看来，太多了。大多数人没有，但这有点令人惊讶，我们一直与进行深入研究的认真研究人员合作，我们的功能是将他们带到正确的内容，但他们想真正阅读它并获得完整的上下文，看看是谁写的分析师，并在信任之前真正了解事情的底细，在根据这些信息进行七位数或更大的赌注之前。但也许最大的惊喜是，你也会看到

专业用户经常过于信任这些公共 LLM。如果您考虑区分的事物以及工具和数据的常规类别，则有两件简单的事情。你提到你已经迁移到很多你拥有的专有内容。你是专有内容的早期聚合者，你可以直接从许多银行获得卖方研究，但没有在一个地方聚合。

你认为在所谓的企业金融搜索中，赢家和输家之间的区别会有多少是由工具决定的，而又有多少是由数据决定的？因为你看，现在你可以通过 Perplexity 搜索财务文件，ICC 文件等等。我很想知道你认为解决这个问题的提供商之间的竞争是如何进行的，有多少是工具，有多少是越来越有用的数据？这是一个很好的问题。我认为……

对我们来说，根本问题一直是碎片化。我作为投资银行分析师经历过这种情况，当时我第一次了解到这个行业需要解决的问题，当时我登录了数十个不同的系统，并要求图书馆去更多的地方尝试收集信息。因此，碎片化一直是一个巨大的痛点。那时是……

如此分散，以至于你一次在一个 PDF 中使用一个关键字进行关键字搜索，并在许多 PDF 中执行此操作，并尝试聚合这些信息。即使有更多聚合，这也是一个令人不满意的解决方案，除非您拥有一个可以从一个系统中提出一个问题的系统。所以从这个意义上说，它是……

既是技术之战，即在顶部拥有一个真正出色的解决方案层，以最智能的方式应用最智能的 LLM，并以正确的方式排序，您可以创建一个值得信赖的答案，也是用户体验，这有助于用户仍然感到舒适和信任，但要验证和验证并获得上下文并阅读。

但是底层内容，你希望它在一个地方。如果你可以在一个地方做所有事情，你不想在不同的系统中进行多次搜索并学习每个系统的复杂性。因此，从第一天起，我们的策略就是，嘿，我们希望成为一个地方，一次搜索即可完成。您可以真正期望，如果您没有在我们的平台上找到它，那么它就不存在。我们经常听到客户告诉我们，他们就是这样考虑的，这让他们感到舒适，他们不必去

20 个不同的系统才能获得这种舒适感，他们可以进入一个系统。是的，我也很好奇，如果你考虑为一个技术环境规划像你这样的业务，这个环境似乎正在爆炸式发展，你将如何做到这一点？如果你不知道 GPT-6 会是什么样子，或者类似的东西，你如何在不知道技术本身会在产品工具方面允许什么的情况下进行有效的规划？

好吧，在我看来，你必须尝试组织你的团队和组织结构以使其变得敏捷，因为你必须预料到意外。这将会发生，而且会频繁发生。因此，您必须能够对新的发展做出反应，而您不知道它们会是什么。没有人真正知道。即使是前沿模型开发人员，LLM 开发人员也不知道当您跨越某个扩展阈值或新的算法开发时，下一个突破可能是什么。

对我们来说，解决方案是首先尝试创建一个相当不可知的系统，该系统可以使用任何现有的 LLM，并使用不同的系统来加速其性能或构建方法，以便您可以非常快速地改变您为特定任务使用的模型，如果突然某个模型在多模式方面更好或在更大的上下文窗口方面更好，则

能够更快地完成这些事情等等。因此，您可以实际做到，您拥有更低的延迟，更多时间将更多情报输入系统。因此，无论这些是什么，您都希望您的系统更模块化，以便您可以以更灵活和敏捷的方式来协调所有这些。然后拥有一个更敏捷的组织来跟踪正在发生的事情并掌握这些新的发展。

即使它们只是作为研究论文出现，您也会阅读来自可靠来源的所有内容，并尝试掌握什么是真正的发展，什么实际上可以今天部署，什么还没有到位，但什么正在给我们一些关于接下来可能发生什么的提示。所以我发现自己现在花更多的时间来进行产品开发，自己阅读所有内容。我想我会从公司那里获得更多过滤后的信息

阅读所有内容的团队，然后每 10 件真正有影响的事情中有一件会出现在我的屏幕上，许多其他人也会这样做。不同程度的深入研究和筛选这些信息，但你必须始终掌握它，并愿意并且能够做出改变。我知道你不能确切地告诉我投资者五年后的工作方式与今天不同，因为未来很难预测。

但我相信你可以说一些关于他们可能做到而今天做不到的事情。这是一种巧妙的方式，只是从产品的角度来看，你希望在五年后为客户提供什么，因为所有这些。戴上你的梦想家帽子。你希望五年后能够为客户做些什么，而你今天做不到？

我们试图消除所有摩擦和障碍，并试图使获取信息和见解的成本非常低，以便您可以突然扩展它，做更多工作，做更多尽职调查，并让机器为您组织和完成。

因此，过去需要几周时间才能完成的事情，你身边没有实习生说，去研究这个三个星期。但如果只需要三分钟，因为机器可以组织这些信息并从 500 份文档中提出相同的五个问题，并说，这是你真正应该阅读的最重要的文档集，也许还有一些你可以得出的初步结论。很难真正看到这将持续多久以及会走多远。但我喜欢把它想象成

计算机系统和其中的大型语言模型正在完成大量工作，并充当越来越聪明的大型超人类分析师团队。也许有一大群

实习生现在正在处理过去需要很长时间才能完成的工作，而这些工作没有完成。现在可以完成了。因此，尽职调查的水平、研究的水平迅速提高。然后系统变得更聪明，它们可以开始得出一些初步结论。您可以开始评估机器生成的这五个结论中的其他五个场景，现在您可以开始将它们用作投资者。

是的，想象一下，你也许能够说，为我构建一个关于 XYZ 行业的入门指南，并在两到三分钟内完成，这真是令人兴奋。对。这些事情在今天非常可行。但是你用它做什么呢？也许你让机器对该行业采取不同的观点，并尝试模拟它可能走向何方？它将无法告诉你它将走向何方，但它可以告诉你它可能走向何方的不同路径。

哪些数据集最让你兴奋？关于 AlphaSense 故事的一件事很清楚，我们是 Tegas 的大投资者，显然你收购了 Tegas。这是一个非常有价值的数据集。我有一些关于并购及其在构建业务中所扮演的角色的问题。首先，你如何知道你正在研究一个有趣、不同、有用的数据集？我相信你已经研究过所有可以想象到的数据集。哪些数据集的特征使其具有价值？

对我来说，这是已经存在的信息量方面的净增加，就这些见解的影响而言。它们是否与已经存在的内容重叠，或者它们是对某些内容的全新视角？你很少能得到这种新的视角。

专家访谈内容绝对是最让我兴奋的部分，因为它为公司、行业和私人市场带来了全新的视角，而这些市场一直缺乏透明度，在信息获取方面也处于黑暗之中。在公开市场，这部分占比越来越小，

美国证券交易委员会会明确告知公司需要发布哪些信息以及发布频率。卖方也会撰写关于这些公司的研究报告。因此，关于上市公司的信息还是比较全面的。但即使是这样，信息也是经过筛选的。公司会尽力展现业务的最佳方面，并呈现最佳故事，积极的故事。

因此，采访这些专家，与即将投资某家公司的投资分析师进行买方访谈，采访公司内部专家、前高管、客户、合作伙伴和竞争对手，并就商业模式、竞争环境、公司需求环境等方面提出最重要的问题，并从那些没有既得利益来改变观点的真实人士那里获得真实的答案。这非常有价值。即使你不是真正的投资者，

也能为上市公司增加大量价值，因为你拥有来自一线运营人员的这一组独立的额外视角。但现在，你看到的是为私人公司提供新的洞察力来源的相同新能力，而那里几乎没有任何信息，因为没有监管要求发布信息。

所以，这现在填补了一个更大的空白。私人市场变得越来越重要，但除了专家访谈之外，你几乎找不到任何可以系统获取的信息。所以，这让我对这个领域如此兴奋。我仍然认为这是最令人兴奋的领域。我获得了关于公司和行业的新内容和新见解。因此，我们在业务中加倍努力。随着Tegus的收购相对较近，谈谈

并购在构建具有特定愿景的业务中可以发挥的作用，以及你从并购中学到的经验教训。没有多少人能够进行大量的、大规模的并购。你对做好并购有什么经验？你犯过什么错误？它们教会了你什么教训。我只是对业务故事的这一部分感到好奇。它……

实际上很有趣，我职业生涯的开始是在投资银行担任分析师，从事并购工作，我认为我对并购略知一二。但几年前，当我们考虑第一次收购时，我仍然在想，好吧，这将是什么？我需要知道什么？

我找不到任何规则手册或操作指南。令人震惊的是，外面真的没有什么东西。一些播客，你的一些嘉宾非常聪明。布拉德·雅各布斯，你有一些做过很多并购的人，你试图阅读它，但你必须在这里和那里收集它。在MBA课程中，你不会学习这个。你如何去收购一家公司，然后将其整合，并在你的业务中真正利用它？所以你必须自己学习。

所以一开始有点令人望而生畏，但在Tegus之前，这有点像朝着专家访谈库方法的相同方向迈进了一步。

尽管有这些担忧，但战略逻辑如此令人难以置信，以至于感觉像是一件放弃一切的事情。所以我们说，好吧，我们必须去做，学习它，并弄清楚如何去做。然后你感觉，好吧，我们完成了这个，而且它实际上进展得非常好。战略逻辑在世界上是有道理的。投资者对结果非常兴奋。好吧，这实际上是，是的，你沿途会遇到地雷，但如果你小心谨慎，也许你甚至可以在没有学习过这门课程的情况下避免它们。

然后我们又做了一些，然后今年早些时候获得了Tegus这个非常幸运、令人难以置信的机会，在那里，我们一直是该领域的第二名，但却是遥远的第二名，Tegus在那里真正进行了创新，并创造了这个令人难以置信的商业模式。

并创造了一种我们远远落后的巨大规模。这是一个更大的挑战，并与我们的董事会、投资者一起思考，我们能否完成这样的事情？对于一家价值数十亿美元的初创公司来说，接近十亿美元，我们能否在一个需要快速行动的过程中非常快速地筹集大量现金？

一个经验教训是，耐心地建立一个拥有雄厚财力的投资者基础是值得的，在那里你不需要资金，但当你需要资金时，资金就在那里。突然间，每个人都能参与进来，并说，我对人们愿意如此迅速地支持它感到震惊和兴奋，因为他们说，是的，这完全说得通。

如果你有战略逻辑和两个真正属于一起的产品，并且一加一将等于四或五，那么，是的，绝对的。人们会很快地，无需进行太多额外的研究，他们就知道这两种产品，并说：“是的，这两种产品属于一起。”所以这也是一个重要的经验教训，即使是更大的事情，投资者也可能会整合战略逻辑。当然不是为了收购而进行收购。我也永远不会那样做。

只是试图购买规模，但构建真正有价值的东西的战略逻辑非常令人兴奋。让投资者如此迅速地支持它也很令人兴奋。感觉你突然可以在拥有资金支持的情况下在更大的联盟中发挥作用。知道布拉德·雅各布斯和其他一些人已经为如何做好这件事留下了许多线索，但知道这个课程不存在，现在已经做了几次并且必须具有增值性，

如果你要教那些想要进行并购的企业家一门课程，你的教学大纲会是什么？你将如何指导他们？显然，确保你的收购具有战略一致性，并且有一些战略洞察力。这有助于你更快或更好地完成你的任务。如果你必须编写它，你还会编写该策略手册的哪些其他组成部分？

我发现最少的是，当然，你有一些关于交易谈判和结构的教科书，但我认为那不是难题所在。更重要的是，一旦你将两个组织结合在一起，你如何确定文化是否兼容，或者你需要做哪些工作来确保人们能够快速相互信任？当你试图想象自己被收购的另一面时，第一天他们需要听到什么才能感到自信

很好，嘿，我们生活中刚刚出现的新公司，一切都变了。我们能否对他们在这里的计划和意图充满信心，并且真的打算发展壮大并加倍努力？当他们突然害怕收购带来的所有自然恐惧时，你如何让他们对未来感到兴奋？所以那些

那些软件因素并识别所有优秀人才及其能力。据我所知，没有任何系统可以做到这一点。到目前为止，这仍然是非常人工的工作。到目前为止，什么有效？是早期过度沟通吗？是什么？你所做的哪些因素在这方面确实有效？

我认为尝试预测对方心中所想，然后迅速解决他们的担忧非常重要。在几次收购之后，我正在制定自己的策略手册，试图第一天就出现在那里

回答人们真正关心的问题。试图诚实地说我们不知道一切，但我们对你的业务和你的团队以及这里的所有人才都非常兴奋。我们规模更大。今天我们将变得更大。我们将一起变得更大，我们将发展得更快。这将为每个人创造许多职业机会。我们无法准确地告诉你它们对你们所有人来说会是什么，但它们将会很棒，因为我们是一家高增长公司。这就是令人兴奋的地方。所以试图思考如何……

平息人们在阅读并购信息时自然会在脑海中产生的恐惧。尝试预测并解决这些问题，但也尝试弄清楚如何将突然为他们出现的新故事变成一个令人兴奋的故事，让他们认为，嘿，如果我驾驭这股浪潮，这将非常棒。也许有一天我会成为一家上市公司，在那里我能够产生重大影响。你对……学到了什么

向投资者销售工具，特别是作为买家的投资者。我也对公司感到好奇。也许是同一个问题。向他们作为买方群体销售东西的关键是什么？这绝对是一个有趣的买方群体。这就是我们开始的地方，即使我已经从我自己的经验中从投资银行家的角度弄清楚了需求。

认为向这些大银行销售这些产品将非常困难。他们很保守。你甚至如何确定在这些大型部门中谁可以为谁购买？但我们发现，小型对冲基金实际上是非常好的客户。如果你能增加价值，人们就有能力花钱，因为他们工作非常努力。

并且存在巨大的压力来寻找一些优势和优势。如果你能给他们，如果你能证明这种优势，他们会很乐意为此付费。你需要继续证明你对他们有这种优势和优势。但如果你这样做，那么你很快就会在市场上获得一些很好的采用率。不过，让我对他们感到惊讶的是，他们经常，尤其是在早期和几年里，他们……

经常想把它作为他们自己的秘密武器。我们认为，嘿，现在这个消息会传开，每个人都会知道。不是一个高口碑群体。不，不，完全正确。也可能有一些心理学方面的因素。例如，如果你要成为一名投资分析师，你可能不会经常发推文，尽管今天这种情况很常见，但感觉他们并没有像公司买家那样在营销方面帮助我们很多。

但仍然是一些优秀、敏捷、积极进取、雄心勃勃的小企业。如果你这样看待对冲基金，那么它们就是一个很好的客户群。从那里，你可以跳到拥有更成熟购买流程的公司。是的。向公司销售与向投资者销售的最大区别是什么？只是正常的采购流程较慢还是价值主张。我很好奇价值主张的框架是否必须有所不同。很难定义这些人。

当你在一家大型公司销售时，通常很难弄清楚正在进行我们试图进行或倡导数百万美元或数十亿美元的决策、收购和产品发布等研究的人员的头衔是什么。

各种头衔非常广泛，以至于很难找到这些人。你通常需要在公司内部找到一些向导来带你四处走动，并告诉你谁将是你的下一个买家。因为它们规模很大，所以很难驾驭。所以这花费了很多年，我们仍在继续寻找新的角色，

我们从投资者关系开始，投资者关系将我们带到了公司战略、财务规划、竞争情报，然后是公司发展收购。

然后是战略营销和产品开发、产品营销、甚至销售、销售工程。这些新角色有很多头衔，具体取决于你销售的公司。你必须在这些组织内部全球范围内找到这些角落和缝隙才能找到这些人。这绝对与对冲基金大相径庭，在对冲基金中，你可以走进一个楼层并找到那里的大多数人。你为什么关心这个业务？就像你自己的经验中，

客户，构成业务的各种因素。你内心的原因是什么？显然，你有一个客户，你为他们做了一些事情。这就是使命。但如果我问你五次，你个人，你为什么开始做这件事？你为什么想继续经营它？你为什么雄心勃勃地想让它比现在更大？对于任何企业家来说，这是一个很好的问题。你为什么会在很长一段时间内继续这样做？对我来说，原因开始注视着我

在我学习电气工程和金融期间进行的第一次创业中，我认为我会将技术和金融结合起来，在我学习期间在布鲁塞尔的一家创业型证券交易所Eastac工作。它试图建立欧洲的纳斯达克。我对这样一个想法很感兴趣，嘿，你可以建立一家初创公司，你可以将其上市，并快速发展壮大，并通过初创公司找到所有这些资源。

公开市场投资者。我看到我的父亲在芬兰（我的家乡）建立了一家生物技术公司，这非常困难。以一种在美国拥有更发达的资本市场的方式寻找投资者和获得资金非常困难。因此，ESAC试图在欧洲建立它，并说，这是欧洲公司上市的途径。我跳了进去，帮助筹集资金，与首席执行官一起联系所有这些大型投资银行，并说，你会投资这个吗？我们将创建一个新的生态系统。我对……很着迷

所有这些上市的公司，它们变得更专业，以及它们发布的所有披露信息。这就像快乐地、兴奋地阅读招股说明书。我认为很少有人，当然很少有技术人员会对此感到兴奋。所以也许这方面有一些东西。另一件让我非常兴奋的事情是建立一家初创公司。所以时机并不合适。欧洲没有足够的令人兴奋的技术公司来维持欧洲的纳斯达克。所以

我最终进入投资银行，然后找到通往硅谷的路，与技术公司和投资银行合作，并继续对这些公司如何从不起眼的开始迅速发展壮大，成为非常重要的企业，以及金融如何帮助它们，以及你如何拥有这个发达的资本市场系统感到非常兴奋，

信息在那里，正在被生产和研究。所以我觉得，嘿，这里有一些事情我可以做来真正增加价值。作为一名分析师，我深深地感受到了这一点，我仍然记得走进客户董事会会议，

害怕我能够在我只有两天时间来研究他们的业务时获得的信息，我将被曝光。该公司的首席执行官或董事会将看到这位分析师，他们只是不知道他们需要知道什么。这是因为获取信息的过程非常手动且效率低下。所以对我来说，这仍然是灵感的源泉，因为我知道在金融和商业领域还有数百万人仍在努力应对

它的低效率。我觉得如果我能将我的热情、我们的技术和我们的能力以最佳方式结合起来，帮助整个商业和投资领域在获取信息、做出更好的决策、更好地部署资本方面提高效率，那么我就做出了贡献。

有点像史蒂夫·乔布斯所说的那样，想要在宇宙中留下印记。你想找到一些你独一无二的事情，而其他人并没有尝试去做。不知何故，它被忽视了，感觉这是我的一个方面，我的对财务披露的书呆子般的兴趣给了我优势，也许吧。过去几天里，有一张图表在流传，自从我不记得哪一年以来，美国和欧洲的技术业务和市值由气泡的大小显示。

这就像你想象的那样。这是美国与欧洲的巨大优势。许多人对此进行了论述。你认为这是为什么？欧洲缺乏哪些条件？欧洲至少在过去20到25年中拥有许多令人难以置信的企业，但无法生产出在美国蓬勃发展的技术企业。所以首先，我想说，

现在，欧洲正在生产一些，当然数量远不及美国。他们经常被美国公司收购，所以他们飞得不高。对于欧洲企业家来说，这真的很难开始，因为

筹集资金更难。如果你想找到资金来扩大规模，你可能必须去美国。至少你必须去伦敦，但你可能必须去美国。你很难找到经验丰富的创始人、联合创始人。

和员工。文化有点不同。美国文化更乐于加班加点，而欧洲则不然。你更有风险规避意识。有时很难找到愿意加入早期创业公司的人。他们宁愿为一些，比如说，为软件咨询公司工作的开发人员工作，这让我大吃一惊，但这通常是人们更害怕创业风险的地方，而在美国，人们是

钦佩并对创造新事物感到兴奋，并且对风险感到满意。企业家更能承受风险。失败被认为只是通往成功的步骤，而在欧洲，它可能是一种最终状态。是的，没错。这是一个很大的鸡生蛋问题。飞轮一直在运转，并且正在取得一些成功，但当它是一个鸡生蛋问题时，这很难。

拥有企业家、生态系统、投资者以及所有滋养自身的东西，需要很长时间才能建立起来。因此，我们对Eastac的尝试太早了。我不知道这今天是否会更成功，但它可能仍然为时过早。如果你考虑一下迄今为止整个业务的历史，你认为你犯过的最大错误是什么？回顾一下，你从中吸取了什么具体的教训？我一直对学习人们的错误很感兴趣。

作为一名企业家，作为一家规模不断壮大的公司的首席执行官，你总是认为我做错了什么。我应该更快地扩大规模。

现在这一切都显得如此明显，当然，这是成功的。就像现在，每个人都看看十年前你嘲笑的东西。是的，你看，如果你当时更相信它，如果你早些时候投资更多，那么我看着自己，为什么我没有早些时候让他们相信这个更大的故事？所以也许这就是我缺乏足够的信心来告诉他们这将取得惊人成功的一个错误或失败。不要问我更多里程碑。让我们走吧。

如果你考虑一下，我请你真正关注某个时刻。你认为AlphaSense迄今为止最具决定性的一刻是什么？也许最关键的时刻是打入企业市场。如果只向金融服务业销售，那么可寻址市场有多大？这个问题一直存在，并且

之前没有人真正做过这件事，建立一个金融服务、金融研究平台并将其带入企业市场。每个人都谈论它，并说，好吧，那不是很好吗？这是我们的公司故事。每个人都有这个故事，但没有人真正证明过它。因此，当我们设法证明我们实际上拥有一个面向专业人士、商业专业人士（而不仅仅是金融专业人士）的搜索引擎时，这一突破证明可寻址市场大了十倍，

涵盖了每一种类型的业务。我认为这是最具决定性的一刻，我们可以说，好吧，我们不再是一家利基业务。我们实际上是一个具有巨大规模机会的水平解决方案。你能告诉我这个故事吗？你是怎么做到的？关键因素是什么？我们假设我们必须以某种方式改变产品，但我们只是首先尝试将其销售给企业用户，

我们只是与他们接触。投资者关系已经是处理投资者的职能。我们了解到，他们需要对投资者在评估是否购买其股票时所关注和研究的内容保持警惕。他们想了解这一点，对这一点更了解，甚至试图复制买方正在进行的分析，并讲述一个更好的故事、更聪明的故事，以投资者看待的方式来理解竞争格局。

我们发现我们可以快速扩张。我们可以让他们与公司间的同行交谈。口碑传播得很快。突然间，我们开始有大量的投资者关系部门加入。我们加倍努力，并说，让我们雇佣更多的人来向公司销售，并真正努力使其壮大。它奏效了。一个良好的滩头阵地。是的，完全正确。然后说，好吧，这有效。我们不必改变产品。让我们走吧。让我们扩大规模。

有没有你最密切关注或从中学习最多的同行、创始人、首席执行官或公司？我饶有兴致地关注着基础模型的开发者，以及他们被采用的速度之快

坦率地说，我很难相信，在一个似乎正在商品化的业务中，LLM 正在开源。从用户的角度来看，你突然可以获得这个令人难以置信的产品，几个月前它贵了 100 倍。有人真的让它以几分钱的价格进入市场。而且仍然……

他们只是继续非常积极地发展壮大，并找到比以往任何人都快的方式来扩大规模。这与时尚有关，当然！我认为很多人可能都会这样做。你对模型本身的哪些方面最兴奋能够改进？

当然，推理能力是有价值的。现在，我们正在我们自己的系统中构建它，正在规划从系统中提出研究问题。就像你会问分析师一样，比如说，司美格鲁肽的市场格局如何？系统会将其分解，并说，好吧，这意味着我需要了解市场规模、参与者和增长率等等所有这些事情。但是

也许 LLM 能够在推理方面变得非常聪明，并能够原生地完成这类工作。这将是令人兴奋的。或者能够在保持速度快和成本低的同时真正扩展上下文窗口，并能够进行多模式分析、视频、音频，只需在线快速准确地处理事物。

这已经成为可能，但你必须以足够准确的方式完成所有事情，以便你原生依赖模型，而不是将多层验证和验证检查组合在一起。现在，你必须构建许多防护栏

围绕 LLM，并拥有一个这样的模型序列，其中一个模型正在解释需要完成哪些工作并规划工作，然后完成工作。然后另一个模型正在检查工作，另一个模型正在为用户清理工作。所以这是一个很大的序列。如果你有一个非常聪明的模型，你也许可以一次完成许多这些事情。当然，这就是人们试图用他们所谓的 AGI 来构建的东西。

一个能够自己思考的更智能的系统。但现在你将这些东西组合在一起，创建一个序列，创建一个系统来协调。你可以做得很好，但更强的智能更好。作为 Tegus 和 AlphaSense 的用户和投资者，我从与这些工具的多次互动中得出的结论是，如果你是一名投资者或分析师，你最好不要依赖仅仅去查找和综合信息的能力。这些工具正在改进它

这是一件好事，因为它可能使市场更有效率，并更好地分配资本。你所说的你内心的原因正是如此。所以我觉得你正在构建的东西以及你构建的方式非常酷。我很感激你和我一起做这件事。每次我进行这样的采访时，我都会问同样的传统结束问题。别人对你做过最善良的事情是什么？首先想到的是一个书呆子气的青少年，对电子产品非常兴奋，

在芬兰北部一个中产阶级家庭长大。不知何故，我的父母允许我沉迷于电子产品，并从世界各地订购组件。我觉得他们这样做很善良，让我追求我的书呆子般的热情。我觉得我从中受益匪浅。所以感觉他们认为这种书呆子般的热情值得支持。所以我想到了这一点。检查。

杰克，非常感谢你的时间。谢谢。如果你喜欢这一集，请查看joincolossus.com。在那里，你会发现这个播客的每一集，包括完整的文字记录、节目说明和学习资源。你还可以注册我们的时事通讯 Colossus Weekly，我们会在其中将剧集浓缩成重要的想法、引言等等，并分享我们每周在互联网上找到的最佳内容。

希望你喜欢这一集。接下来，敬请期待我与日内瓦资本管理公司投资运营和投资组合管理主管凯蒂·埃伦伯格的对话。凯蒂详细介绍了她使用 Ridgeline 的经验以及她从他们的产品中获得的最大收益。要了解更多关于 Ridgeline 的信息，请务必点击节目说明中的链接。

凯蒂，首先描述一下你在日内瓦关注的内容，以便在投资方面尽可能好地运作。我是日内瓦资本的投资运营和投资组合管理主管。我的重点是为公司、为投资团队提供最佳支持。你能描述一下日内瓦的工作吗？

我们是一家独立的投资顾问，目前管理的资产超过 60 亿美元。我们专门从事美国小型和中型成长型股票。所以你有一些高端投资者想要买卖东西，而且你肯定以各种方式收集了所有投资者的资金。介于两者之间，我很感兴趣。你解决构建投资者基础设施这一挑战的方法有哪些时代？

我们使用了之前的供应商超过30年。他们为我们做得很好。我们使用了他们从投资组合会计到交易订单管理、报告、对账功能的整套产品。使用了现有的系统30年后，我认为我们永远无法切换到其他任何东西。所以这甚至不在我的考虑范围内。我们的首席交易员Andy建议我和Ridgeline的人见面。他接到了Nick Shea的电话。

他与Ridgeline合作。Andy和我都不知道Ridgeline。我这么做更多的是为了帮Andy一个忙，而不是因为我真的很想见他们。我们刚搬进办公室。我们没有任何家具，因为我们刚搬家。所以我同意在楼下的自助餐厅与他们会面。我想，好吧，这将是一个简短的会议。老实说，Patrick，我甚至没有盛装打扮。我穿着牛仔裤。我的头发蓬松地扎了起来。我完全是这么做的。

作为一种帮忙。我下楼到自助餐厅，我想我会和Nick见面，然后另外两个人和他一起走了进来，Jack和Allie。我就像……

现在有三个了。我这是给自己找麻烦吗？说真的，我的目的是快速解决问题。他们一开始就介绍了他们的公司，以及他们正在招聘的人。这引起了我的注意。他们几乎组建了一个由技术专家组成的梦幻团队来开发这个完整的软件系统，从Charles River和Faxit、Bloomberg引进人才。我想，把最好的人才聚集在一起，这有多么聪明？

然后他们开始谈论这个单一数据源。我当时想，这是什么？我甚至无法想象，因为我太习惯于所有这些不同的系统和彼此叠加的不同模块了。所以我想要了解更多关于这方面的信息。当我与许多其他供应商会面时，他们总是给我一个非常高级别的推销。哦，切换到我们的公司，这将非常容易，等等。好吧，

好吧，我知道30年的数据不会很容易迁移。所以我喜欢立即向他们提出具有挑战性的问题，这在大多数情况下，其他供应商甚至无法回答这些细节。所以

所以我认为，好吧，我要尝试对Ridgeline采用同样的方法。我问他们关于我们的证券主文件的问题。Allie立即以专业的知识回答了我的问题。她立即知道我在谈论这些旧证券，并告诉我他们将如何解决这个问题。所以当我第一次遇到Ridgeline时，这是我第一次回到办公室，我做了一个笔记，我说，现在这是一家值得关注的公司。

所以我们确实继续与我们的供应商续签了两年的合同。当他们与一家更大的公司合并后，我们注意到我们的服务有所下降。我知道我们需要更好的服务。

与此同时，Nick一直与我保持联系，并告诉我Ridgeline的最新情况。所以他们邀请我参加Basecamp。我会告诉你，那是我真正下定决心要走哪个方向的地方。在那次会议结束后，我感到很舒服，并且知道，好吧，我认为这些人……

真的可以解决未来的问题。他们解决了所有我需要的关键任务，我对他们提供的一切都感到非常好奇和印象深刻。我最喜欢的三个方面，显然是单一数据源。我还必须提到即将推出的AI功能。客户门户，这是我们以前没有的东西。这将进一步提高我们季度末处理的效率

但另一方面，是我们与Ridgeline团队建立了这些关系。我的意思是，他们是专家。我们不再只是一个数字。当我们打电话给服务部门时，他们知道我们是谁。他们完全支持我们。

我知道他们不会让我们在这个转型过程中失败。我们现在能够比以往任何时候都更进一步。现在我们可以真正开始跳出框框思考，我们可以把它带到哪里去？Ridgeline是整个包。所以当我查看其他公司时，他们只能解决我们拥有的部分内容和我们需要的部分内容。

Ridgeline是整个包。而且不仅仅是这些，再次强调，它是为整个公司构建的，而不仅仅是运营方面。Ridgeline团队已经成为我们的家人。