第一家法律AI公司，死于不夠AI

最近，AI圈炸了鍋，又一家明星AI公司倒了。

這次故事的主角叫Robin AI。

在最熱的那兩年里，Robin AI 也站過高光時刻。2024 年，它相繼拿下瑞銀、輝瑞、百事、GE 等 13 家世界 500 強客戶，年收入一度做到 1000 萬美元。它的增長速度甚至讓《星期日泰晤士報》將其列入 英國增長最快的前十家科技企業。

但如今，這個明星公司卻面臨被公開掛牌出售。

Robin AI的失敗，歸結于其特殊的商業模式。Robin AI盯上的是合同審查這一環節，與大部分法律AI公司不同，Robin AI走的是一條“AI 參與，但人力兜底”的路子。

也就是說，它交付的并不是一個傳統意義上的SaaS產品，而是由律師團隊、合同分析師、運營人員共同組成的一套“準服務體系”。

這種模式差異的背后，暴露了一個事實：

與其說，Robin AI是一家通過AI技術重塑合同流程的科技公司，倒不如說它更像是一家借AI做提效的法律服務外包公司。

在融資鏈條收緊、資本開始重新審視“AI 的真實自動化深度”時，這一關鍵差異就成了壓死Robin的最后一根稻草。

明星AI法律項目倒臺的真相

在人們的認知里，AI和法律，那就是天造地設的一對。

你們想啊，律師干的是啥？大部分時間都花了處理文字工作上：審稿、摳字眼、比對條款。大模型最擅長啥？不就是處理文本內容。

所以，當Robin AI橫空出世的時候，整個歐洲創投圈都沸騰了。

比起Robin AI要做的事，更讓投資人興奮的是它的豪華團隊。

公司CEO Richard Robinson來自全球頭部律所高偉紳，做了七年并購律師，操盤多筆數十億美元交易；CTO James Clough則是帝國理工機器學習博士，在合同理解和NLG領域有多篇頂會論文。

產品也確實"看起來很美"。從2022年深度整合Anthropic Claude，到2024年推出Robin AI Reports，號稱能"同時分析幾千份合同并給操作建議"，承諾把審查時間砍80%、成本降75%。

靠著這套敘事，Robin AI拿下了13家世界500強客戶，瑞銀、輝瑞、GE、百事、藍色起源，全是硬角色。2024年，公司美國業務漲6倍，總收入干到1000萬美元。

在2024這一年里，公司迅速擴張至新加坡，融資更是連續不斷。2024年1月，Robin AI獲得2600萬美元B輪融資，之后由PayPal、劍橋大學支持的B+輪追加融資達2500萬美元，投資人包括淡馬錫、軟銀、谷歌早期基金等一線機構。

在AI熱潮下，Robin AI被普遍視為“法律AI的行業早鳥”，估值邏輯參照VC眼中的AI軟件公司，預期是典型的高毛利、高增速、強擴展性模型。

但光鮮背后，Robin AI藏著個致命傷：不夠AI，是"SaaS+人力服務"的混血。

公司內部養著幾十名持證律師，在印度建外包團隊。持證律師負責合規審核簽字，外包團隊則承擔掃描合同、拆條、分類、標注等大規模重復性工作。AI生成的初稿必須經過人工復核才能交付，AI更像個辦公工具。

2025年財報一曝光，1400萬美元凈虧損直接把底褲扒了，虧損比收入還高。

投資機構這才發現：這哪是AI公司？分明是技術包裝的法律外包。人家要的是年增長3-5倍、毛利80%以上的軟件生意，結果你給的是人力密集型服務。

這也成為計劃中C輪5000萬美元融資流產的關鍵轉折點，隨即引發連鎖反應。

CTO James Clough被降職后走人，新CTO Karina Negreanu接手爛攤子；傳播主管、戰略高管接連跑路；2025年2月，公司員工規模多達200多人，到了今年10月只剩下100人。

10月，Robin AI被發現在破產交易網站IP-BID.com上掛牌出售。如果無人接盤，破產就只是時間問題

Harvey向上，Robin AI向下

Robin AI失敗，絲毫沒有影響法律行業對AI的熱情。

法律科技公司Juro與ChatGPT達成深度合作，把合同分析能力直接嵌入律師工作流；AI新秀Harvey、Legora正在搶占內部法務市場，在合同起草、批量審查、自動化流程上快速擴張；Eudia收購ALSP，嘗試從底層重構“AI律所”的交付模式。

它們的估值都高得驚人。Harvey在2025年完成1.5億美元融資，估值高達80億美元；Legora估值則突破18億美元；Eudia在2025年2月的A輪就獲得超億美元投資。

那么問題來了：為什么Harvey能扛住，Robin卻倒了？

答案是，Harvey最終找到了“技術復利”的路徑，而Robin沒有。

Robin AI一直在技術與業務之間徘徊。它的SaaS/服務混合模式傳統又沉重。每新增一個客戶，就要新增人；每提高一點質量，就要堆更多人。

其成本結構從一開始就被“線性增長”鎖死。規模越大，業務越重，商業模型完全不像一家AI公司。融資一旦收緊，現金流立即爆裂——這種商業模式從出現的第一天起就注定會失敗。

Harvey的差異點，在于它找到了更好的模式。它不是把AI填到律師流程里，而是把整個流程本身“交給模型”重寫一遍。

合同起草、條款引用、批量審查、盡調結構化……當這些被重新抽象成可調用的AI工作流后，模型每提升10%，可覆蓋的場景就成倍擴張，對人工審核的依賴被不斷削弱，產品價值開始呈指數級跳躍。

結果是，一個能沖上80億美元估值，另一個卻走上破產頁面。

資本真正愿意押注的，始終是能跑出“軟件曲線”的模式。Robin AI未能清晰界定人機邊界，堅持“lawyer in the loop”的人力復核模式，用人工填補技術短板，結果模式過重、人力依賴度高、毛利結構偏弱、可擴展性有限。

它本質上更像“帶一點自動化的外包服務”，而不是可高倍數放大的SaaS

在融資環境收緊的當下，這類偽軟件模型最先暴露問題也就不難理解了。一旦資本鏈條中斷，它缺乏自我造血能力，自然成為本輪AI法務潮里率先被淘汰的對象。

文/朗朗