最近OpenAI的估值狂飙，摩根大通立马出了关于OpenAI的研报，大家看了吗？\n \n表面上，这份研报主要是在分析AI大模型的商业化、算力格局和监管挑战，但从 Quant/金融专业留学生 的角度来看，其实里面埋了很多值得学习和借鉴的“高级建模和投资逻辑”。\n \n✅如何构建“算力与收益的成本敏感性模型”\n研报中多次强调OpenAI在推理模型上的效率优化，比如在不同算力成本假设下对商业化模式的影响：\n👉假设推理成本下降10%、20%、30%\n分别测算：对用户增长、盈利能力、估值的影响\n \n📍Quant/金融学生可以学习：\n👉如何在模型里引入“技术成本下降”这种动态变量\n👉如何做不同情境下的敏感性分析（Scenario / Sensitivity Analysis）\n👉如何把技术参数映射成财务指标，这和投行建模、Quant fundamental research里的思路高度类似\n \n✅“监管 + 技术发展”双因子建投资逻辑\n摩根大通在报告中不仅看财务，还结合了：\n监管框架：AI安全对商业化节奏的影响\n技术趋势：大模型在多模态、推理能力的突破对市场扩张的推动\n \n📍Quant/金融学生可以学什么？\n👉如何把“监管事件”量化成风险因子\n👉如何把“技术进步”映射为Alpha因子（预期收益来源）\n👉如何在研究中引入“宏观+技术变量”的双驱动框架\n \n✅ 总的来说，这份摩根大通研报不仅是科技圈的风向标，也是Quant留学生能借鉴的思维训练手册。\n \n我整理好了中英文完整PDF，有需要的【OP】\n#quant求职 #留学生求职 #quant #大模型 #量化 #openai #研究报告 #摩根大通 #投行 #OpenAI
