18万字报告之后，金融人也有了自己的Codex时刻。

昨天刚写完 OpenAI 新发的那份 AI 使用渗透报告，转头就在群里看到有人说 Kimi 估计要发 Kimi Work 了。

我去，Big News。Kimi 的客户端终于来了。早上到公司，我第一时间下载了最新版本。

用了半天之后，一个念头越来越强烈。金融圈的 Agent，可能真的来了。

为什么会有这个感觉？

因为我发现，过去一年发生在程序员身上的事情，正在开始向其他行业扩散。

过去大家聊 Agent，聊的几乎都是 Coding。比如Claude Code、Codex、Kimi Code。

但 OpenAI 最新公布的数据里，一个信号特别有意思。Codex 增长最快的人群，已经不只是程序员了。

越来越多的数据分析师、Research 人员和办公室白领开始使用这类 Agent 工具。换句话说，Coding Agent 正在往更广泛的知识工作场景外溢。

而金融，恰恰是其中最典型的一个行业。

过去这一年，不用我多说。AI 已经把整个软件开发深度重构了一遍，每个人写代码的方式都彻底改变了。
昨天有个哥们跟我说，他现在要是 Coding Agent 没额度了，就懒得写代码。

倒不是写不动，是他突然觉得，过去自己一行一行敲的那些代码，意义好像没那么大了。真正重要的，是他的审美和判断。剩下的交给 AI 就好。

其实是这个道理。

但有一个判断我不认同的是，现在好像很多人去分 Agent 的场景，大概会粗略的分为 Coding 和非 Coding。

其实不是，上个月在 AI Maker Summit 深圳的交流晚宴上，我跟几个朋友聊起一个问题，Coding 之外，下一个被 AI 深度影响的领域会是谁。

席间有个招商证券的朋友，他说肯定是金融。

我问他为什么。他回答逻辑很简单。

过去这一年，AI 真正做得最好的事情其实就两件。一件是 Coding。另一件是 Research。

很多人现在只看到了 Coding。因为 Claude Code、Codex 这些产品太火了。

但如果大家回忆一下，其实 Research 这个方向比 Coding 突围得更早。前年 OpenAI 最重要的能力之一，就是 Deep Research。

后来只不过风头被 Coding 盖过了。但 Research 这件事本身非常重要。

因为它本质上是在阅读大量资料，理解大量资料，并从资料里找到信息和信息之间的关系，最后把这些内容整理成一份报告。

金融以及投研本质上是一个巨大的 Research 行业。这是 AI 擅长的。

所以当我打开 Kimi Work 的时候，最让我意外的不是 Agent 集群，而是它对金融场景的重视程度。http://t.cn/AXXizlXz