常见问题 — 与通用 AI 的比较

我已经在用 ChatGPT，为什么还需要 Aivestor？

ChatGPT 对长期使用的用户确实会越来越了解，这个感受是真实的。

但有一个维度值得考虑：个人使用和专业工作台是两件事。

对个人而言，Aivestor 把通用大模型放进连续的投资工作流：项目管线、材料、判断、正式投资节点、IC Memo、投后指标与历史知识都围绕同一项目持续积累。

对机构而言，通用大模型有三个结构性问题：

1. 没有本机构的数据沉淀和积累
2. 项目信息上传第三方有数据安全隐患
3. 每个人各用各的，无法形成机构级协作

通用大模型升级很快，你们的优势还能保持多久？

我们判断通用大模型做不好的，不是功能层面的事，而是三个结构性的东西：

• 用户私有数据的积累效应 — 你在 Aivestor 沉淀的 3 年判断历史，大模型给不了你
• 专业工作流的连续性 — 从项目初筛、尽调、IC 到投后和退出，材料、判断、行动与结果能够互相验证
• 开源保障 — 我们选择开源，让用户始终掌握自己的数据，不依赖我们的平台存续

你们和 AlphaEngine（熵简科技）有什么区别？

主要区别是用户群和定位：

	AlphaEngine	Aivestor
目标用户	二级市场（基金经理、研究员）	一级市场（VC/PE/CVC）
核心优势	海量公开研报数据库 + 平台代付	用户私有数据沉淀与管理
数据特点	公开数据驱动	私有判断驱动

两个产品解决的是完全不同赛道的问题，不存在直接竞争关系。

我直接用 DeepSeek / Claude 不就够了？

直接用大模型适合即时问答和单次内容生成；当工作进入项目阶段管理、多人决策、投后跟踪和历史回溯时，还需要一个持续保存业务状态的工作台。

Aivestor 是在大模型之上搭建的投资专用工作台：项目在这里推进，材料和判断在这里留痕，IC 与投后动作在这里衔接，知识和框架在需要时回到当前工作上下文。

打个比方：直接用大模型，就像每次做饭都要现买食材。Aivestor 是你的厨房——食材（知识库）备好了，锅具（SKILL框架）趁手了，每次做饭快得多，味道也更像你自己的风格。