Rowspace 募得 5,000 萬美元，致力讓人工智慧真正為私募股權產業發揮作用

私募股權依賴判斷力——而事實證明，判斷力向來極難實現規模化。數十年的交易備忘錄、承銷模型、合夥人筆記及投資組合數據，散落在原本就未設計為相互通訊的各個系統之中。

每當一筆新交易送上公司案頭，分析師便得從頭開始，即使他們最迫切的問題的答案，其實早已埋藏在公司自身的歷史紀錄中某處。

這正是 Rowspace 成立時旨在解決的問題，也是為何這家位於舊金山的初創公司能帶著 5,000 萬美元的融資從隱身模式中浮出水面，並提出一項大膽主張：專為私募股權設計的人工智慧，不僅能輔助決策，更能實際學習公司的思考模式。

該公司公開亮相時，已完成由紅杉資本領投的種子輪融資，以及由紅杉資本與 Emergence Capital 共同領投的 A 輪融資，參與方包括 Stripe、Conviction、Basis Set、Twine 以及一群專注於金融領域的天使投資人。

早期客戶——雖未透露名稱，但據描述為管理數千億至近一兆美元資產的知名私募股權與信貸公司——已進駐該平台，其中約有十家頂尖公司簽訂了年度合約價值達七位數的協議。

兩位麻省理工學院畢業生，一個頑固的問題

Rowspace 由 Michael Manapat 與 Yibo Ling 共同創立，兩人於麻省理工學院（MIT）攻讀研究所時相識，其後卻踏上了截然不同的職業道路。Manapat 後來在 Stripe 負責建置處理數十億筆交易的機器學習系統，隨後以技術長（CTO）身分協助推動 Notion 進軍人工智慧領域。

凌一博則選擇了金融道路——他曾兩度擔任財務長，分別領導過 Uber 和 Binance 的財務團隊，並花了數年時間透過手動整合分散在各系統中的數據來做出投資決策。當 ChatGPT 於 2022 年底推出時，凌一博試著將其應用於盡職調查任務，卻立刻撞上了同樣的壁壘。

「顯然它充滿潛力，但就是行不通，」他告訴《財富》雜誌。「你需要在正確的語境下獲得正確的資訊。」這道鴻溝——介於人工智慧的潛力，與金融業那雜亂無章、專有且因機構而異的數據現實之間——便成了這家公司的創立核心理念。

身為共同創辦人兼營運長（COO）的凌直言：「大多數科技工具對金融業而言不夠全面，也缺乏足夠的細膩度；而大多數金融工具則需要提升技術上限。我們打算同時達成這兩項目標。」

私募股權領域的 AI 實際應用樣貌

Rowspace 的平台整合了公司整個歷史沿革中的結構化與非結構化資料——包括文件庫、投資與會計系統、舊版 PowerPoint 簡報、交易備忘錄等——並運用 Manapat 所稱的「金融原生視角」：這種視角反映了公司實際上如何核對資訊、詮釋差異，以及做出決策。 關鍵在於，所有處理皆在客戶自身的雲端環境內進行。公司的資料絕不會脫離其掌控範圍。

處理結果可透過 Rowspace 專屬介面、Excel 和 Microsoft Teams 等工具存取，或直接整合至企業現有的資料基礎架構中。一名審閱新交易的初級分析師，無需撥打電話或翻遍共享磁碟，即可調閱數十年來的過往決策、可比交易案例，以及內部承銷模式。

「金融業充斥著高風險決策。過去，在快速行動與利用公司所有可用數據做出全面、精準的決策之間，往往存在取捨。 我們的 AI 平台消除了這種取捨，」Rowspace 共同創辦人暨執行長 Michael Manapat 表示。「我們正在打造專業化的智慧系統，能將企業的數據轉化為符合金融業嚴謹要求的可擴展判斷。」

這項雄心壯志體現在馬納帕特在內部常說的一句話中：「想像一家永不遺忘的企業。在那裡，資深投資者的工作流程——以特定方式運用多種不同工具——能夠被編碼化並加以複製。 一旦實現這一點，一名入行第一年的分析師就能汲取數十年的機構知識，而判斷力將隨著公司規模擴大而增強，而非被稀釋。」

為何紅杉資本與 Emergence 押注垂直領域 AI

此次募資背後投資者的信念本身就是一個值得解讀的訊號。主導此次投資的紅杉資本合夥人林阿爾弗雷德（Alfred Lin）將 Rowspace 定位為對「哪些 AI 應用能在大規模基礎模型日益強大之際倖存下來」這個問題的直接解答。

「麥可（Michael）在 Stripe 建置了處理數十億筆交易的機器學習系統，並協助推動 Notion 進軍 AI 領域。 易博曾擔任金融領域領導者與投資人，親身面對過 Rowspace 正致力解決的這些挑戰，」林表示，並補充道麥可與易博皆從雙重視角審視問題，既具備技術深度，又對客戶的實際需求有第一手的理解。

Emergence Capital 普通合夥人傑克·薩珀（Jake Saper）進一步闡述了數據基礎設施的論點：「他們正在進行一項過去無法實現的工作——串聯專有數據，並以極其嚴謹的態度進行整合與推理。若缺乏這項基礎，無論你使用什麼其他 AI 工具都無濟於事。」

這種論點巧妙地顛覆了當前籠罩軟體產業的普遍擔憂：即基礎模型最終將使應用程式商品化。林先生的觀點恰恰相反——建立在深層專有數據層之上的垂直 AI 系統，正是持久競爭優勢得以累積的關鍵所在。

就私募股權領域的 AI 而言，由於「超額報酬（alpha）」本質上具有企業專屬性且無法複製，這套邏輯尤其難以反駁。 投資管理的後台業務，一直以來都是通用人工智慧難以攻克的最後邊疆之一。Rowspace 剛募得 5,000 萬美元資金，其前提正是該公司深知箇中原因——以及該如何應對。

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