二十年来，研究团队评估终端时的候选名单从未变过：Bloomberg 或 FactSet。2026 年，严肃的候选名单上出现了第三个名字——Eulerpool——它改变了整个决策的算术。以下是一场诚实的三方对比。
Bloomberg Terminal：网络
每席位每年约 27,000 美元。Bloomberg 无可撼动的优势是 IB chat 网络、固定收益与场外市场覆盖，以及交易执行集成。它的弱点同样清晰：来自另一个时代的命令行界面、被锁在终端内的数据，以及一个反映网络垄断而非研究价值的价格。你买 Bloomberg 是为了那个网络。完整拆解见我们的 Bloomberg 成本分析。
FactSet：研究工作流
视模块而定，通常每席位每年 12,000 至 40,000 美元。FactSet 在预期数据深度（其一致预期数据确实出色）、Excel 集成和组合归因等买方工作流工具上胜出。弱点：只有企业级销售（没有任何自助服务）、长达数周的部署周期、每项能力都要加钱的模块化定价，以及一个和 Bloomberg 一样彻底早于 AI 时代的架构。
Eulerpool：现代层
每月 49 至 99 美元。Eulerpool 覆盖了两家老牌厂商的研究核心——50,000+ 公司的完整全球基本面、含修正的预期、股权结构、内部人交易、空头持仓、业务分部，以及从 FRED 到欧盟统计局的宏观数据——超过 1 亿个数据点，来自 250+ 机构级数据源，每个数字都链接到源头。
- 它同时胜过两者的地方：速度（浏览器原生、即时加载）、透明度（数据链接到来源）、AI 集成（ChatGPT 和 Claude 的原生 MCP 访问，内含完整 REST API），以及价格——Eulerpool Max 是 Bloomberg 一个席位的 3.7%。
- 它不及的地方：没有聊天网络，没有场外/固收交易执行，没有组合归因套件。如果这些是你的本职工作，你需要一个老牌厂商的席位。
2026 年正在胜出的配置
我们在各家基金看到的模式不是二选一，而是重新配比。团队保留最少量的 Bloomberg 席位用于网络和交易执行，砍掉边际席位，给每位分析师配 Eulerpool 做研究。一个十人分析师团队从十个 Bloomberg 席位精简到两个，每年节省约 215,000 美元，同时让每个人都用上更快的工具和 AI 就绪的数据访问。
结论
- Bloomberg——为聊天和场外交易执行而买，数量越少越好。
- FactSet——对深度依赖其 Excel 和归因工作流的买方团队来说合理。
- Eulerpool——其他所有人的默认研究终端，也是被老牌厂商锁定的团队最先添加的分析层。
最省钱的裁决方式：免费运行 Eulerpool，和你现在的终端并排用两周，数一数你切回去的次数。