反思AI理财第一股：算法退场，“吃息”上市

2011年，“占领华尔街”运动兴起。这场抗议华尔街的贪婪和不平等的运动始于纽约，并迅速蔓延至整个欧洲。

正是在这种对传统金融机构深感不信任的背景下，首批智能投顾应运而生。它们将民众对传统金融体系的不满情绪转化为行动，它们抨击经纪人和顾问，声称他们收费过高，却很少为投资者创造价值。它们能以约0.25%的佣金提供更好、更便宜的投资组合。

这些新锐平台宣称“算法战胜人性”，要用代码打破华尔街的贪婪垄断，让普通人、尤其新一代投资者也能享受到高效廉价的理财服务。

Wealthfront通常被认为是第一家智能投顾公司。它于2008年成立，最初是一个面向散户投资者的社交投资平台。最终在2011年入局智能投顾。

近15年后，当Wealthfront终于实现IPO，翻开其招股书，我们看到的并不是智能投顾的果实，而是一个略显尴尬、甚至有些黑色幽默的现实：

这家科技独角兽，真正赖以生存的救命稻草，竟然是全世界最古老、最传统的银行生意——吃利息。

当一家AI公司的命运，不再取决于算法的迭代，而是主要取决于美联储主席的脸色，这本身就是一种技术理想主义的溃败。

画皮褪去

在智能投顾最理想的模型里，收入应该来源于“技术溢价”——即用户为算法支付的顾问费（Investmentadvisory），这部分收入本应是其核心商业逻辑的基石。

但现实是，近年来支撑Wealthfront估值与现金流的主力，早已从“顾问费”悄然切换为“现金管理收入（Cashmanagement）”。

何为现金管理业务？Wealthfront没有银行牌照，并不能吸收存款。按照其招股书的解释，它是将大众用户手中的零散现金聚拢在一起，形成一个巨大的资金池，再利用软件系统，自动把这些钱“转手”存入像汇丰、花旗等几十家真正的银行。

这带来的几点好处，一个是极高的存款保险额度，普通银行倒闭只赔25万美元（FDIC保险）。Wealthfront因为把你的钱拆开存到了几十家银行，所以它能提供高达800万美元甚至更多的保险额度。

第二是可以将蛋糕做大，Wealthfront拿着巨大的资金量去和合作银行谈判。因为钱多，银行愿意给出一个相对高的批发利率（通常是基准利率+协商加点）。

可见，所谓现金管理业务，实际上是一种“资金的团购与分发”，它不承担贷款不还的风险（信贷风险），它只负责“搬运资金”。它的利润主要取决于规模和息差。存的人越多，它和银行谈判的筹码就越大。只要联邦基金利率足够高，它能切下的那块“蛋糕”就足够大。

显然，这种模式对利率极其敏感。而美联储从2022年开启了加息周期终于“拯救”了这家公司。

2024年，该公司在创立16年之后终于获得盈利，此时，现金管理业务带来的息差收入，已经占据全部营收的约四分之三。

来源：Wealthfront招股书

“虽然我们最近实现了盈利，但我们过去一直处于净亏损状态，因此无法保证我们将来能够保持盈利。”Wealthfront在招股书里提到。

陷在低价泥潭

为什么会变成这样？这背后是“获客成本”与“用户生命周期价值”的悖论。

在发展早期，为了从传统投顾手中抢占份额，独立智投平台不得不烧钱获客。然而，他们吸引的是一群最难“伺候”的客户——千禧一代。这群年轻人虽拥抱科技，但并不富裕，且随时可能因为更好的UI或更低的费率倒戈。在金融决策上，并没有多少人敢把全部身家托付给一个“黑箱算法”。

由此，智能投顾产品的客单价极低。虽然AI节省了人类投顾的佣金，但单纯靠0.25%的管理费，根本无法覆盖硅谷工程师高昂的薪水和昂贵的流量购买费用。

成立于2014年的中国智能投顾平台理财魔方创始人袁雨来向巴伦中文网表示，0.25%的管理费过低是Wealthfront商业模型中的最大问题。由于核心投顾业务的收费过低，完全无法维持一家科技公司的运营开支，这就导致了战略上的偏移：当现金管理业务展现出更强的变现能力时，公司不得不弱化对智能投顾业务的投入。

而之所以Wealthfront陷在低价泥潭里，袁雨来认为，本质上是因为它没有通过技术创造出不可替代的差异化。

一方面是技术投入与附加值的“错位”。Wealthfront将AI和量化算法等技术应用在了金融行业中附加值极低的环节——被动投资的管理费。

其次是智能投顾的商业模式缺乏正向激励。Wealthfront的收费模式是固定的，无论算法帮客户多赚了多少钱，Wealthfront都只能收取那0.25%的资产管理费。因为没有业绩分成，公司缺乏动力投入巨资持续迭代更强的算法。相反，为了生存，公司的核心精力被迫从“优化投资业绩”转向了“扩大资产规模”。

在种种压力之下，独立智能投顾平台还遭遇着Vanguard、嘉信理财、富达基金等巨头“降维打击”。

比如，Vanguard的智能投顾服务的最低投资额仅100美元，综合费用仅0.20%；富达基金的FidelityGo为账户余额低于25,000美元的投资者直接免费。

这种降维打击让独立智投平台发现自己陷入了一个身份悖论：作为工具，它的护城河不够厚；作为平台，它的规模又不够大。

商业逻辑走不通，摆在Wealthfront们面前的只有两条路：要么，像Nutmeg那样被巨头（摩根大通）收购，成为大银行App里的一个“功能按钮”；要么，自己另寻出路。最后Wealthfront选择后者并坚持至上市。

事实上，2022年Wealthfront曾一度接近被瑞银收购。瑞银集团主席后续曾做过解释，决定放弃收购是为了专注于服务更富裕的高净值客户群，而Wealthfront的业务更侧重于年轻、散户投资者。

中国的故事

视角转回国内，中国智能投顾市场的发展同样坎坷，同样面临获客成本高与费率模式缺乏正向激励的结构性问题。

不过，中国市场还存在着一些本土困境。

与美国相比，中国市场最核心的区别在于底层资产的“赚钱效应”与投资工具的匮乏。美国智投的崛起很大程度上是美股几十年长牛的产物，其底层逻辑建立在极其丰富且低成本的ETF生态之上。

与之相对，中国市场的被动化工具依然稀缺，ETF品类和规模的局限使得智投平台在构建组合时面临“巧妇难为无米之炊”的窘境。在波动剧烈且缺乏稳定向上Beta的A股市场，单纯靠稀缺的被动工具做“资产配置”，很难在短时间内让用户产生获得感。

而这些本土困境，是哪怕巨头入场也难以根本解决的。

此前，招行早在2016年就开始布局“摩羯智投”，直到2022年，多家大行集体下架智能投顾产品。这背后当然有监管方面的冲突因素——银行系智能投顾面临主体（银保监会）、业务（证监会）的双重监管。另一方面，智能投顾是高投入、长周期的业务，银行往往没有耐心在没有短期回报的情况下做长时间的大量投入。

袁雨来在采访中援引美银案例时指出，“人机耦合”模式或许是行业的未来路径——理财经理可以拿着平板电脑收集用户需求，总部的算法系统实时生成方案。这个过程中，算法确保了决策的专业性和全球视野，而理财经理则通过面对面的沟通，抹平了用户对算法的恐惧和认知鸿沟，建立用户信任。

借用医疗行业的逻辑：AI负责生成“化验单”（精准的数据决策），而人类顾问负责扮演“医生”（信任的解释接口）。毕竟投顾服务的本质是“数据决策+情感链接”。

至于Wealthfront，其上市后的具体表现已经很难反应智能投顾的发展走向了。如何应对降息周期，可能才是他关系的最大问题。 （作者｜蔡鹏程，编辑｜刘洋雪）