本期導讀：
2025年春天，AI在國內形成新的科技浪潮，而在充滿非標量的一級市場，那些被演算法定義為誤差的猶豫、試錯與直覺閃光，在數字洪流中倔強存續——這既是科技叢林裡最後的溫度證明，也是智慧化時代人類自我價值的直接體現。
作者丨Eyan
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2025年開年的一級市場，尚未從募資難的泥潭中完全抽身，IR又開始面臨著AI帶來的職業焦慮。
隨著deepseek的爆火，對於AI的應用已經蔓延至各行各業。一級市場的投資機構不僅開始抓緊佈局AI機會，也開始嘗試使用AI。有IR嘗試使用AI生成募資材料，被採納的比例接近一半。儘管初版內容存在“術語堆砌”“邏輯斷層”等缺陷，但效率優勢令人驚歎——一份百頁募資書的框架搭建，從人工40小時壓縮至AI的12分鐘。
一位從業多年的IR感嘆：“leader要求我教會AI模仿我的風格，可當風格能被演算法量化時，我還剩下什麼？”
募資中的AI戰爭
這場顛覆性變革正從寫PPT，向募資全鏈條蔓延。有機構的技術採購清單上，GPT-4企業版介面、LP行為分析系統與情感計算模組成為標配。據傳，某雙幣基金技術投入暴增三倍多，自主研發的“募資大腦”系統已有明顯成效，動態敘事重構功能透過分析LP近五年提問記錄，生成定製化故事線，風險預判矩陣基於NLP技術預測上百個盡調問題。
但技術碾壓的殘酷性在盡調環節暴露無遺。海外有機構LP也利用AI對GP進行盡調識別，15分鐘內解剖300頁材料並標記12處資料矛盾，讓IR團隊的話術修補淪為蒼白修辭。
誠然，大量IR們仍肯定自己職業的價值。他們仍然手握著私密的Excl表格中的LP資料集：地方政府工作報告中標紅的產業關鍵詞、某關鍵人物對茶葉的偏好、LP子女就讀的學校名錄。“這些資料永遠不會進入AI訓練庫，”一位從業多年的IR說，“但正是這些碎片，構成了人類最後的護城河。”
行業的應激反應催生出荒誕的職業圖景：有機構將每日晨會改為“AI生成內容互評會”，把IR的KPI拆解為“提示詞最佳化得分”和“訓練資料標註量”。一位轉型FA的IR苦笑：“我們像是演算法的園丁，每天修剪AI這棵大樹的枝丫。”
AI是否真的能代替IR
替代的威脅與價值的反噬如同硬幣的兩面。某機構將基礎IR崗位用實習生替代，KPI改為“AI訓練資料標註量”，但在另一些場景中，人類的不可替代性愈發凸顯。
某基金IR團隊透過解構某省“十四五”規劃補充檔案，在AI生成的募資書中嵌入多處政策優先順序表述，最終在過會中勝出，也有IR故意保留AI生成材料中的矛盾資料，當LP質疑時順勢展開“人性化解決方案”闡述，反而增強信任度。
“機器能計算IRR，但讀不懂領導的潛臺詞。”某國資平臺負責人的總結，道破了人機博弈的本質。在涉及政府返投、產業協同等非標場景時，多年積累的政商嗅覺仍是演算法難以逾越的屏障，動態資訊的獲取能力，至今仍是AI的盲區。
無論IR會不會被AI完全替代，至少可以確定的是，當AI大幅提高IR的工作效率的時候，一定會降低IR崗位數量的的需求。在新的技術浪潮中，IR也應該用AI工具來助力自己的轉型。
一部分IR開始重新思考自身的價值定位。在AI承擔了募資材料標準化生產後，IR團隊將更多精力放在材料的深度最佳化上。有IR透過積累和整理LP的投資偏好、歷史投資記錄及溝通反饋，為AI系統提供大量的組精細化的資料標籤，有效提升了AI募資材料的精準度和適用性。據該基金內部資料顯示，這一操作讓材料對LP偏好的匹配度提高了超過50%，顯著提升了募資效率。
此外，儘管AI生成的內容邏輯嚴謹，但募資歸根到底是“人與人的溝通”。與LP日常的交流、彙報、溝通仍然是建立信任和體現機構專業性、可靠性印象的重要方式。
同時，對於政策和產業趨勢的理解，目前AI仍然很難代替人類。好的IR應該對產業和機構戰略有著更深刻的理解。在新形勢下，以政府引導基金、國資和產業資本為主導的LP群體對政策敏感度更高，這要求IR必須深度理解地方政策、產業佈局和相關扶持措施。
不少機構也開始在IR崗位招聘時增加技術能力要求。某頭部機構的招聘公告明確指出，高階IR崗位需具備AI工具使用能力。某機構的IR負責人也表示：“雖然計算機技術能力正逐漸成為IR崗位的標準技能之一，但真正頂尖的IR，始終需要在技術和人際溝通兩端都具備出色的能力。畢竟，讓LP感受到AI無法給予的個性化關注和真實的人情溫度，這一點短期內仍然只有人類才能做到。”
面對AI技術的快速普及與應用，IR群體選擇主動適應並融入新的技術生態，藉助AI工具最佳化自身價值，積極拓展與技術融合的新方向。這種主動擁抱變化的姿態，或許才是IR應對職業變革與未來挑戰的真正出路。
結語
2025年春天，AI在國內形成新的科技浪潮，而在充滿非標量的一級市場，那些被演算法定義為誤差的猶豫、試錯與直覺閃光，在數字洪流中倔強存續——這既是科技叢林裡最後的溫度證明，也是智慧化時代人類自我價值的直接體現。
*本文僅代表作者個人觀點。