We Built an AI CFO to Help You Grow Your Net Worth | Anthony Pompliano

前 Facebook 员工 Anthony 带不到 10 个工程师做出 AI CFO 产品 Silvia，用户平均绑定 250 万美元资产，25% 月活用户付费。

一个不到 10 人的团队，怎么敢跟万亿美金的大模型公司抢同一批用户？Anthony 的答案反直觉：大模型公司只会拿自己的模型回答一切，而高净值人群的税务、遗产、信托问题需要专用智能。他讲了 Silvia 从 ChatGPT 套壳到自建模型路由的 18 个月，也讲了为什么招人从不看简历、只给 2-4 周带薪试用。

Anthony 在 Facebook 待过两年，团队从 3000 人涨到 12000 人，出来后自己创业招人踩了大坑。

• 他专招大公司背景的人，结果全翻车：这些人习惯了资源充足和层层审批，而创业公司是"早上 9 点有想法、10 点半就要上线"，两种节奏像油和水。
• 现在他招人只看一条：给 2-4 周带薪试用，直接进团队干活、开所有系统权限，比 6-8 轮面试加背景调查更快看清一个人。
• 他招过一个工程师做 Silvia 的演示账户，只说了"两周做出来"，对方真做出来了，于是当场录用——不用再猜他能不能干活。

Silvia 的用户平均在平台上绑定 250 万美元资产，他们的问题 ChatGPT 答不了。

• 一个用户问"怎么降税"，Silvia 结合他的收入历史、单一成员公司结构，建议设立专属的 Defined Benefit Plan，一年能省几十万美元税——这需要知道住哪个州、有几个受抚养人、有哪些信托。
• 产品从 ChatGPT 套壳起步，18 个月后自建全套：自研模型路由、工具调用、代号"Silvia Analyst"的编程 Agent，还训练了自有模型，在税务、房贷、信用卡问题上准确率超过现有前沿模型。
• 25% 月活用户是付费会员，每人每周提 20 多个问题；有人还把它当日记写，留下"我死后你该怎么处理这个组合"，靠自建记忆和文件系统跨代传递。

Anthony 说有天早上醒来发现万亿美金公司在跟自己竞争，他的反应是"太好玩了"。

• 他的判断：大模型实验室只会用自己的模型回答所有问题，不可能把查询发给别人的模型，所以做专用工作流加自有智能的公司在垂直领域有结构性优势。
• 他的团队不到 10 个工程师，没有几百亿美金，但他认为现在拼的不是资源多少，而是"用对的模型做对的事"能榨出多少效率。
• 他给团队的唯一衡量标准：用户用了 Silvia 之后，净资产是不是比不用涨得更快。

"现在重要的不是你拥有多少资源，而是你用正确的模型、正确的方法，能榨出多少价值。"

• 做垂直 AI 产品，别把护城河押在"接哪个模型"上，押在专有数据加专用工作流上：Silvia 攒的是高净值人群跟 LLM 谈钱的对话数据集，通用模型拿不到。
• 招人把面试换成 2-4 周带薪试用，直接给系统权限和真实任务，比简历和算法题更能看出一个人能不能在你这套文化里干活。