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 在投资工作流程和专业性上比通用大模型更强，可以把自己的框架和方法论固化下来，形成真正属于自己的投资工具，且完全免费。
对机构而言，通用大模型有三个结构性问题：
- 没有本机构的数据沉淀和积累
- 项目信息上传第三方有数据安全隐患
- 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
- 专业工作流的习惯依赖 — 真正融入工作流的工具有自己的护城河
- 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，你只是在用 AI，但每次都从头开始，判断不积累、经验不沉淀、工作流割裂。
Aivestor 是在大模型之上搭建的投资专用工作台：项目在这里管理、知识库在这里积累、框架在这里固化，AI 在每个环节都能调用你自己的上下文，而不是通用的、不认识你的回答。
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。