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年入千万美元的独角兽 竟靠创始人假扮AI接活起步

有谁能想到,一个已经完成自动造血功能的AI应用,在最初的几年,靠两个人“伪造”AI,跑通了产品市场验证,理解产品的真正痛点,还获得了收入。 它就是Fireflies。 如果把目光放…

有谁能想到,一个已经完成自动造血功能的AI应用,在最初的几年,靠两个人“伪造”AI,跑通了产品市场验证,理解产品的真正痛点,还获得了收入。

它就是Fireflies。

如果把目光放在 AI 会议这个细分领域,Fireflies.ai 是一家相当特殊的初创企业。

仅从今天的产品形态来看,很容易把 Fireflies.ai 归类为一家“典型的 AI SaaS 公司”: 会议自动记录、转录、总结、搜索,再叠加一点 Agent 能力,踩中了 ZOOM远程办公和大模型快速迭代的双重红利。 

北美投资机构UpscaleX合伙人Alan Zong告诉虎嗅,在增长和融资速度飞速的今天,初创公司的成长速度显得格外重要,在美国市场,如果没有进一步的业务数字证明其PMF,很难能拿到下一轮的机构的钱。

与绝大多数 AI 创业叙事——先有模型突破,再有产品形态 ,最后才是商业化截然相反,Fireflies.ai 用了将近三年的时间反复试错、这三年里,每一份Fireflies的会议纪要,都有两位创始人的通宵达旦人肉整理,直到 2019 年底,产品才完成内测并正式推向市场,引入AI自动化,此后,产品的增长便迅速进入加速期。

2025 年中,Fireflies.ai 已跻身估值十亿美元的独角兽行列,服务用户超过 2000 万,覆盖全球约 75% 的《财富》500 强企业。

比起规模,更令市场侧目的是它罕见的资本效率。在同行依靠巨额融资烧钱时,Fireflies.ai几乎完全靠“自我造血”支撑了近三位数的年增长。2025 年 6 月,Fireflies.ai 发布了一篇官方博客,透露它自 2023 年起一直保持盈利状态,并且在 2021 年之后没有进行新的主融资轮(primary raise),只靠既有业务增长支撑估值增长。据第三方咨询公司Latka的一份数据指出,Fireflies.ai 的年收入从 2021 年的 420 万美元增长到 2024 年约 1090 万美元,并一直保持了约 88% 的年增长率。

坦诚”作弊”经历反而赢得投资

AI会议助手的创业项目在硅谷屡见不鲜,但Fireflies.ai最具戏剧性的,是其创建故事——两位创始人在前期用“伪AI”人工验证了产品的PMF,实现了启动。

两位创始人也非常”传奇”。

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两位创始人,左为克里什·拉米内尼,右为萨姆·乌多通

克里什·拉米内尼(Krish Ramineni)和萨姆·乌多通(Sam Udotong),在 2016 年7月正式创办 Fireflies.ai,但两人的缘分其实要更早。

他们在宾夕法尼亚大学相识,又一起去 MIT 深造;一个是拥有航空航天与计算机科学背景的美籍尼日利亚裔工程男,一个是来自印度、在微软做过产品经理的”实干型 PM”。

看起来背景互补、能力可靠,但他们的创业路一开始并不顺利。

乌多通后来回忆,在创立之初,几乎可以用”连续失败”四个字概括。在找到会议笔记这个灵感之前,两人前后折腾过六个方向,从各种看似新奇又完全不靠谱的点子开始,比如“加密货币+外卖”这种戏剧化的组合。

资金越烧越少,2017 年前后的他们已经穷到连房租都快付不起,只能寄居在朋友家的沙发上,靠廉价披萨度日。那种”下一次失败可能就真撑不下去了”的压力,让他们必须想出一个反常规的办法来自救。

于是,一个颇具传奇色彩的决定诞生了:在产品尚未开发出来之前,先假装它已经做出来了。

乌多通最近在领英上的自曝了这段经历,把这段往事推上了新闻热榜:最初 Fireflies 卖给客户的,并不是一个真正自动化运行的”AI 会议纪要服务”。所谓的智能助理 Fred,其实就是他们俩。

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乌通多的领英

在客户看来,一个名为“Fireflies Notetaker”的 AI 会自动加入会议做记录;但实际情况是,每当客户开会,两位创始人就会悄悄拨入电话,戴着耳机从头听到尾,一字一句手动做笔记。

会议一结束,他们立刻整理好内容,再以“AI 自动生成”的名义发回给客户。

为了维持现金流,他们向早期用户收每月 100 美元订阅费。靠着这些收入,他们好不容易付清了旧金山合租房每月 750 美元的床位房租。

而他俩则几乎把全部时间投入到“伪装 AI”上,一个月连轴参加上百场线上会议,有时累到中途打盹。听起来荒诞,但这段经历成了创业转折点:即便他们没有告诉客户“Fred 其实是人”,大部分客户仍对笔记质量非常满意,而且愿意继续付费。

这意外证明了一个关键结论:市场真的需要这个东西。

有了这几千美元的救命现金流,两位创始人终于得以“活”下去。更重要的是,这样的“人工模拟”让他们彻底理解了什么是好用的会议笔记,也让他们确信这是值得投入的方向。

于是 2017 年下半年,他们停掉所有手写服务,把所有精力转向真正的自动化产品开发,这也为 Fireflies 之后的产品化奠定了基础。

当然,这种做法后来也引发不少争议。不过,在他们正式寻求融资前,这种方式已经被停止,团队已经进入快速研发真正AI 产品的阶段。

到了 2019 年底,Fireflies.ai 完成了可用的自动会议记录平台,在内测后首次向投资人展示。令人意外的是,当他们坦诚讲述早期“人工扮演 AI”这段经历时,投资人非但没有退缩,反而因为这种“先验证需求,再进行自动化”的务实心态而增加了对团队的信任。

Fireflies 因此顺利拿到了种子轮融资,并逐步成长为今天估值破十亿美元的独角兽。

产品驱动的增长

首先,Fireflies 做的事,用一句话概括,就是把说话变成数据,不仅记住了开会的结果,也留下了决策的来龙去脉,而这正是很多企业一直想要、却迟迟没找到好方法的东西。

如果只把 Fireflies.ai 当成一款自动转录会议的 AI 工具,其实很容易低估它。

真正让 Fireflies 与其他 AI 会议助手拉开差距的,不是转录准不准、总结好不好,而是它从第一天起,就在解决一个更底层的问题:如何把“说过的话”,变成企业可以反复使用、持续产生价值的数据资产。

很多 AI 会议助手,本质上只做一件事:把会议内容压缩成一份总结。但 Fireflies 是为了实现会议数据工作流的闭环,让讨论的上下文、分歧、取舍,都能被回溯、被查询、被再利用。为此 Fireflies 嵌入了 AI Agent 等一系列功能。

这正是 Fireflies 最大的差异点。

一端,它能够帮用户全自动记录、转录、搜索和分析会议内容的平台;另一端,它又尽力变成企业内部的对话式知识库,让所有人说过的话不再只是飘在空气里的”即时聊天”,而是能被沉淀、被提取价值的资产。

为了实现这种差异化优势,Fireflies 设计了 3 层产品形态作为支撑,配合得非常紧密。

首先,是那个以”Fireflies.ai  Notetaker”身份出现的Bot,内部昵称叫 Fred。它像一个虚拟同事,被你拉进 Zoom、Google Meet、Teams 等各种会议里,自动拨入、自动录音、自动转录。

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来自Fireflies官网

所有录下来的东西,最后都会流进 Web 端的 Dashboard,可以把它理解成一个”会议收件箱”或者”Meeting Notebook”:用户所有开过的会都放在这里,随时可以搜索、回放、标注、协作。

再往下挖一层,是插件和集成层,通过 Chrome 插件、API、Zapier 等方式,Fireflies 会主动把自己塞进 CRM、项目管理软件、团队协作工具里,让会议数据流向 Salesforce、HubSpot、Notion、Asana 之类的系统,变成可执行的任务和可查询的记录。

支撑这一切的,是背后的”通吃一切会议场景”的技术架构。

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Fireflies 的第一个基本盘叫做”全平台通用捕获”。它不和任何一家会议平台绑定,坚持做一个”平台中立”的会议记录层。

用户只要把自己的 Google 或 Outlook 日历连上来,Fireflies 就会自动识别日程里的视频会议链接,按时准点加入,不管用的是 Zoom、Google Meet、Teams,还是 Webex、Skype、RingCentral、Aircall 这种相对小众的工具,它都能像真人参会者一样拨入,把音频流接走。

会后,Fireflies 并不会只停留在会议转录,而是顺着用户连好的各种集成往外扩散。一场会结束,纪要可以自动丢到 Slack 频道里给所有相关同事看,待办事项可以直接推到 Asana 或 Microsoft To Do,通话记录和关键要点则自动落在 CRM 里,变成后续跟进的依据。

有真实用户分享自己一个月开了 30 多场客户会,Fireflies 就默默把 20 多场会议纪要同步到了 Slack 和 Notion,他最后总结:最喜欢的不是转录本身,而是”我根本不用再操心这堆东西该去哪”。

在语音识别这一层,Fireflies 也没有把宝全压在一个供应商身上,而是做了一个“混合 ASR ”,在成本、速度和准确率之间找平衡。实时场景下,比如需要边开会边看字幕,或者在销售通话中希望马上看到对方说了什么,它会用 Deepgram 这样的实时流式转录方案。

等到会后要存档、要高精度版本的时候,则会换成 OpenAI 的 Whisper 做离线转录,这个模型在多语种、不同口音、专业术语上的表现更稳定,更适合生成可以直接拷进文档的转录稿。

真正让 Fireflies 从工具往AI 队友升级的,是 AskFred 这个内置在会议记录页面里的聊天窗口。

它是一个由 AI 大模型驱动的对话框,你可以像和 ChatGPT 聊天一样问它问题:“刚才客户提到的预算是多少?”帮我写一封会后跟进邮件,语气正式一点。”

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关键差别在于,AskFred 是在了解整场会议上下文的前提下回答问题,它既能回顾(检索和摘要),也能生成新的内容,还具备一定的推理能力。

对很多用户来说,这已经不只是”转录+搜索”,而是一个懂业务背景的”会后 AI 助手”。

围绕着”会说话”这件事,Fireflies 还做了一层”对话智能”和”智能搜索”。前者会把会议过程变成可量化的指标,比如发言比例、语速、情绪、填充词使用频率等等,对销售团队来说,这些指标直接关系到”话是不是说多了、有没有好好听客户讲”。

除此之外,Fireflies 还允许用户直接在平台内将会议视频切片,通过邮箱和 Slack 分享出去。

产品层面打磨得这么细,商业模式却一点都不花哨,就是非常典型和干净的 SaaS 订阅制,再叠加一层 PLG(产品驱动增长)的病毒式扩散。

它的增长飞轮几乎是肉眼可见的:当一个用户先买单,把 Fireflies Bot 拉进会议时,同场的其他 5——10 个人(包括外部客户)都会在参会名单里看到 “Fireflies.aiNotetaker”,会后还会收到一份排版精致的会议摘要邮件。

很多人第一次接触这个产品不是在广告里,而是在一封邮件或一场会中,这就是典型的 “Product as Marketing”:产品本身就是最好的广告。

相比 Google 那种年费很高的采购模式,Fireflies 把商业版价格压在每月 19 美元,硅谷的单个员工刷个公司信用卡就能用,决策链条极度缩短,也就自然提高了渗透效率。

将以上所有价值点结合来看,像 Khosla Ventures 这样的机构会押注 Fireflies 就不难理解了。作为 OpenAI 的早期投资方,Vinod Khosla 一直强调”所有软件都会被 AI 重写”,在他看来,2021 年时间点下的Fireflies 就是 AI 在 B2B 协作领域的一个标本级案例:它改变了人们开会、记录和执行的方式。Fireflies 率先展示出了企业智能协作助理的潜力,它的功能远不仅仅限于记录会议数据,从自动化整合数据到企业现有工作流、结构化输出,再到智能协作助理,Fireflies 呈现的是一个 AI 会议助理的全景。

同时,他们也非常看重 Fireflies 的 PLG (产品驱动增长)效率:极低的获客成本、极高的病毒系数,让这家公司有机会长成下一个 Slack 或 Dropbox。

更重要的是,那一整座正在不断累积的”数据护城河”:在用户授权的前提下,Fireflies 已经掌握了数十亿分钟的会议数据,这些数据未来完全有可能用来训练垂直领域的小模型(SLM),进一步强化它在特定行业、特定工作流里的理解能力和自动化程度。

对于任何一个想在 AI 时代保持差异化竞争力的 SaaS 来说,这种数据和算力结合起来形成的复利,才是最难被复制的一部分。

竞争红海

Fireflies 的赛道正在飞快膨胀,也在迅速变得拥挤。

它几乎横跨 Conversational AI(对话式 AI)、Meeting Solutions(会议解决方案) 和 Sales Intelligence(销售智能) 三个高增长领域,这让它一开始就踏进了一个规模可观、但竞争同样激烈的市场。

据多家研究机构预测,全球 AI 会议助理市场在 2025 年规模约为 32 亿美元,未来十年还会继续狂奔,到 2035 年有望突破73 亿美元,CAGR 甚至达到 25%–35% 的高速区间。

美国在这个领域遥遥领先,占据近一半市场份额,而亚太地区,尤其是印度和日本,因为远程外包旺盛、跨语言沟通频繁,也正在成为增速最快的区域。

但也正因为增长迅猛,AI 会议工具现在已经进入典型的红海。

巨头的动手速度远比想象中更快。微软、谷歌、Zoom 等协作平台,不约而同把会议纪要 AI 做成了内置功能:Microsoft Teams 的 Copilot 可以自动生成摘要、提炼待办事项;Google Meet 的 Duet AI 能实时翻译、转录;Zoom 干脆推出了 AI Companion,把自动摘要、关键点提炼做成默认配置。

对用户来说,这些功能几乎是“顺手就能用”的体验,不需要额外安装,也不需要学习成本,更不需要额外付费。

它们直接打包在已有的订阅中。

从商业层面看,大公司动用庞大用户基数和原生整合能力,的确在挤压独立产品的生存空间。

在创业公司战场上,竞争也同样激烈。

Fireflies 的最大对手是 Otter.ai:一个在功能上非常相似的“跨平台会议助手”。Otter 通过 Otter Assistant 抢占了大量 Zoom 会议用户,用户数一度突破 2500 万,ARR 在 2025 年初已超过 1 亿美元。

相比之下,同期 Fireflies ARR 约为 1500 万美元,用户规模在 1600 万左右,两者在数量级上还存在一定差距。

此外,还有 MeetGeek、Avoma、Fathom 等定位各异的产品,有的专注中小团队、有的专注销售会话、有的深耕 CRM 同步。部分公司因为讲得出“生产力故事”,融资金额也相当可观,例如 Grain.ai 累计融了 2000 万美元专做视频会议剪辑内容。

整体来看,创业公司群体并未出现统一赢家,但产品形态越来越像,差异化被不断稀释。与此同时,技术门槛也正在迅速降低。OpenAI 的 Whisper 等模型性能越做越强,Deepgram、AssemblyAI 等 ASR API 的价格一路下降,转录和摘要本身正在快速“商品化”。

谁都能做、大家都差不多、成本还越来越低,导致市面上涌现了成百上千个会议助手工具(MeetGeek、Airgram 等只是一小部分)。当核心能力变成了门槛如此低的商品,Fireflies 想保住溢价,就必须证明自己在 AskFred、Agent 能力、跨系统自动化、深度集成上的价值不仅好用、而且不可替代,且不断迭代自己的产品功能。否则,它很可能被卷进一场无休止的价格战里,被巨头“顺手”解决掉。

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