frontier.

The Next Research Workflow.

AI 让分析平权了，
注意力没有。

人人都有 Claude，谁都能读材料、写分析。稀缺的是最好一批人此刻在看什么、怎么判断。Frontier 聚合了这批人，把他们的注意力变成人和 AI 都能用的金融 context。

一个例子 ↘我们有什么 ↘怎么变成生意 ↘

01 THE SHIFT

分析平权了，注意力没有。

SemiAnalysis 和推特已经证明：注意力和信号，本身就是投研。现在人人都在用 Claude 读材料，分析能力这一代已经平权。

能力平权之后，稀缺的是注意力：先看什么，信什么。

而且，需求正在爆发数据第一次可以被所有人消费。

人的注意力有瓶颈。以前，机构靠雇人扩大消费力：一个 PM 手下 3–5 个分析师，替他覆盖更多公司。一家另类数据供应商往往也只服务 30–40 家机构。

agent 改变了这件事。不会写代码的人也能调用 API，每个人能处理的数据成倍放大。数据不再等人去看，而是自己找到消费者。

数据的消费者从 30–40 家机构扩到每个人和他们的 agent 左侧是过去：少数机构挤在一个封闭的圈里，靠分析师扩大消费力。中间标注 agent 替人调 API。右侧是现在：大量分散的点，代表每个人和他们的 agent。 BEFORE 靠雇人扩大消费力 NOW agent 放大消费力 30–40 家机构 一个 PM · 3–5 个分析师 agent 替人调 API 每个人，和他们的 agent 数据自己找到消费者
FIG. 01消费力放大示意。右侧点数不代表具体数量，只表示消费端不再封闭。
零售 · 线下到线上西安也能买到无印良品。

以前买不到的东西，线上一开，所有人都能买。消费不是被创造出来的，是被放出来的。

数据 · API 到 agent每个人都能用上机构的数据。

以前只有机构消化得了，agent 一开，所有人都能消费。同样的放量，正在数据这边发生。

这扇门正在打开，现在就要占住。

02 THE PROOF

同一个模型，同一条新闻，判断差一截。

模型人人可用，输入 token 人人同价。区别在于调用时，有没有一层对的 context。

一个例子 · 谷歌业绩会同一个模型，同一条新闻
没有这层 context

跟着头条走。

市场都在说 capex 大涨、capex 最重要，模型也跟着这么复述。

有这层 context

知道该看哪里。

群里的从业者很快指出：capex 其实不及预期；云业务也有几个角度没有达到预期。

这个判断的差额，就是值得捕获的价值。

为什么换模型解决不了

模型会越来越聪明，
但它不会知道群里刚刚说了什么。

很多判断说不成 prompt，金融场景里模型能力也已经趋同。所以 context 留在模型外面，模型换了它还在；后训练只训「什么重要」这一个判断，不训全能的金融模型。

03 THE GAP

推特上没有中国的声音，
中国没有推特。

今天，推特是 AI 信息唯一的集散地，但它捕获不了中国的声音。AI 供应链高度集中，中国越来越重要；随着中国 AI 的发展，中国的声音和中国基建的影响力还会继续变大。

国内也没有推特这一层。微博和知乎泛娱乐化、低质化，承载不了；小红书的用户更好，却只能用吃喝玩乐的形式，被迫承担了一部分这个角色。

专业讨论的密度与中国的声音：右上角只有 Frontier 一张两轴草图。横轴是有没有中国的声音，纵轴是专业讨论的密度。推特在左上：专业，但没有中国的声音。微博和知乎在右下：有中国的声音，但泛娱乐。小红书在右侧中间：用户好，形式不对。Frontier 独占右上角。 中国的声音 没有 有 专业讨论的密度 低 高 推特 专业，但没有中国的声音 微博 · 知乎 有中国的声音，但泛娱乐 小红书 用户好，形式不对 Frontier 中国的专业声音 这一格原本是空的
FIG. 02定位示意：推特有专业讨论，但没有中国的声音；国内平台有中国的声音，但装不下专业讨论。位置为示意，不是测量。

04 THE ASSET

最好一批人此刻在看什么，
只有我们知道。

Frontier 从一个公众号开始，把一二级金融机构的从业者聚到了一起。很多人把 Frontier 置顶，重要消息一发生，第一时间进来看、进来讨论。

投研最关键的信息，很多并不发生在金融圈里。最懂美光的人，往往不是买方或卖方，而是美光的员工。Frontier 里既有金融从业者，也有 AI、半导体、互联网产业里做事的人；既有用户自己的讨论，也有专家内容，这些内容不会出现在传统投研平台上。我们主打 AI 和科技前沿，不做股票社群：产业里的人来这里讨论前沿，不是来听荐股。

1.5 万
付费从业者 · 今天
5 万
目标
金融从业者与产业从业者，覆盖主要买方与卖方机构里的个人。
订阅是主干

用户付钱，是因为 Frontier 挑得准。订阅是和用户利益最一致的生意，也是一道筛子：筛出高质量的信息获取者，让我们和这批人直接建立关系，而不是隔着别人的平台。

它如何越转越快我们决定最好一批人先看什么。

讨论留在平台上，变成权重：专业注意力给每条信息打的分。权重让 Frontier 挑得更准；挑得准，就能决定这批人先看什么，这是影响力，也是分发能力。影响力带来更多高质量的用户，更多讨论又让权重更准。

讨论变成权重，权重带来影响力，影响力带来用户，用户产生更多讨论 一个顺时针的循环：左上是讨论，右上是权重，右下是影响力，左下是用户。中间写着影响力等于分发。权重向右分出两个出口：给人，和给 AI。 讨论 金融 · 产业从业者 权重 专业注意力给信息打的分 影响力 挑得准，决定先看什么 用户 最好一批人，越聚越多 影响力 = 分发 决定最好一批人先看什么 给人 筛选 · 找到 · 问答 给 AI 实时金融 context 同一份注意力，给人，也给 AI
FIG. 03飞轮示意：讨论变成权重，权重带来影响力，影响力带来用户，用户产生更多讨论。

05 THE BUSINESS

同一份注意力，卖三次。
主次分明。

捕获只做一次，出口有三个。最值钱的是我们和用户的直接关系，另外两条都长在它上面；顺序不能反，先有人的注意力，才有给 AI 的 context。

一次捕获，三个出口：订阅是主干，agent 调用是放大器，模型厂授权是期权 左侧是专业注意力，捕获只做一次。一根粗的金色主干通向人订阅，今天已有 1.5 万人。主干中段分出一根中等粗细的枝杈，通向 agent 调用。更靠后分出一根虚线细枝，通向模型厂授权，天然买方是中国的模型厂和 agent。 专业注意力 捕获只做一次 agent 调用 放大器 · 用户的 agent 调用 实时金融 context 人订阅 主干 · 今天 1.5 万人 直接拥有用户，定价权的来源 模型厂授权 期权 · 实时 context 与权重 天然买方是中国的模型厂 另外两条，都长在主干上
FIG. 04主次示意：线的粗细代表在生意里的分量，不代表收入金额。
对标 · REDDIT

像 Reddit，但更窄，也更密。

Reddit 把社区讨论授权给谷歌和 OpenAI，OpenAI 拿到的是实时数据接口；据 Reuters 报道，谷歌那一笔每年约 6,000 万美元。训练数据用一次就贬值，持续值钱的是实时的讨论。Frontier 卖的是从业者的实时判断，匿名、聚合，不卖聊天原文。

THE RAISE

AI 让分析平权了，注意力没有。
这一轮，是为了占住注意力这一层。

  1. 01把关系握在自己手里用户关系搬到自己的平台；付费从业者从 1.5 万扩到 5 万。
  2. 02把挑选变成模型能力招算法与后训练人才，千人千面地开放给用户。
  3. 03做到海外推特捕获不了中国的声音，Frontier 可以。

本页只讲概念。1.5 万为当前付费从业者口径，5 万为目标，不是现状。

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