年入千萬美元的獨角獸，竟靠創始人假扮AI接活起步

出品｜虎嗅科技組

作者｜SnowyM

編輯｜陳伊凡

頭圖｜AI生成

“AI原生100”是虎嗅科技組推出針對AI原生創新欄目，這是本系列的第「38」篇文章。

有誰能想到，一個已經完成自動造血功能的AI應用，在最初的幾年，靠兩個人“偽造”AI，跑通了產品市場驗證，理解產品的真正痛點，還獲得了收入。

它就是Fireflies。

如果把目光放在AI會議這個細分領域，Fireflies.ai是一家相當特殊的初創企業。

僅從今天的產品形態來看，很容易把Fireflies.ai歸類為一家“典型的AI SaaS公司”： 會議自動記錄、轉錄、總結、搜索，再疊加一點Agent能力，踩中了ZOOM遠程辦公和大模型快速迭代的雙重紅利。

北美投資機構UpscaleX合伙人Alan Zong告訴虎嗅，在增長和融資速度飛速的今天，初創公司的成長速度顯得格外重要，在美國市場，如果沒有進一步的業務數字證明其PMF，很難能拿到下一輪的機構的錢。

與絕大多數AI創業敘事——先有模型突破，再有產品形態 ，最后才是商業化截然相反，Fireflies.ai用了將近三年的時間反復試錯、這三年里，每一份Fireflies的會議紀要，都有兩位創始人的通宵達旦人肉整理，直到2019年底，產品才完成內測并正式推向市場，引入AI自動化，此后，產品的增長便迅速進入加速期。

2025年中，Fireflies.ai已躋身估值十億美元的獨角獸行列，服務用戶超過2000萬，覆蓋全球約75%的《財富》500強企業。

比起規模，更令市場側目的是它罕見的資本效率。在同行依靠巨額融資燒錢時，Fireflies.ai幾乎完全靠“自我造血”支撐了近三位數的年增長。2025年6月，Fireflies.ai發布了一篇官方博客，透露它自2023年起一直保持盈利狀態，并且在2021年之后沒有進行新的主融資輪（primary raise），只靠既有業務增長支撐估值增長。據第三方咨詢公司Latka的一份數據指出，Fireflies.ai的年收入從2021年的420萬美元增長到2024年約1090萬美元，并一直保持了約88%的年增長率。

坦誠”作弊”經歷反而贏得投資

AI會議助手的創業項目在硅谷屢見不鮮，但Fireflies.ai最具戲劇性的，是其創建故事——兩位創始人在前期用“偽AI”人工驗證了產品的PMF，實現了啟動。

兩位創始人也非常”傳奇”。

兩位創始人，左為克里什·拉米內尼，右為薩姆·烏多通

克里什·拉米內尼（Krish Ramineni）和薩姆·烏多通（Sam Udotong），在2016年7月正式創辦Fireflies.ai，但兩人的緣分其實要更早。

他們在賓夕法尼亞大學相識，又一起去MIT深造；一個是擁有航空航天與計算機科學背景的美籍尼日利亞裔工程男，一個是來自印度、在微軟做過產品經理的”實干型PM”。

看起來背景互補、能力可靠，但他們的創業路一開始并不順利。

烏多通后來回憶，在創立之初，幾乎可以用”連續失敗”四個字概括。在找到會議筆記這個靈感之前，兩人前后折騰過六個方向，從各種看似新奇又完全不靠譜的點子開始，比如“加密貨幣+外賣”這種戲劇化的組合。

資金越燒越少，2017年前后的他們已經窮到連房租都快付不起，只能寄居在朋友家的沙發上，靠廉價披薩度日。那種”下一次失敗可能就真撐不下去了”的壓力，讓他們必須想出一個反常規的辦法來自救。

于是，一個頗具傳奇色彩的決定誕生了：在產品尚未開發出來之前，先假裝它已經做出來了。

烏多通最近在領英上的自曝了這段經歷，把這段往事推上了新聞熱榜：最初Fireflies賣給客戶的，并不是一個真正自動化運行的”AI會議紀要服務”。所謂的智能助理Fred，其實就是他們倆。

烏通多的領英

在客戶看來，一個名為“Fireflies Notetaker”的AI會自動加入會議做記錄；但實際情況是，每當客戶開會，兩位創始人就會悄悄撥入電話，戴著耳機從頭聽到尾，一字一句手動做筆記。

會議一結束，他們立刻整理好內容，再以“AI自動生成”的名義發回給客戶。

為了維持現金流，他們向早期用戶收每月100美元訂閱費。靠著這些收入，他們好不容易付清了舊金山合租房每月750美元的床位房租。

而他倆則幾乎把全部時間投入到“偽裝AI”上，一個月連軸參加上百場線上會議，有時累到中途打盹。聽起來荒誕，但這段經歷成了創業轉折點：即便他們沒有告訴客戶“Fred其實是人”，大部分客戶仍對筆記質量非常滿意，而且愿意繼續付費。

這意外證明了一個關鍵結論：市場真的需要這個東西。

有了這幾千美元的救命現金流，兩位創始人終于得以“活”下去。更重要的是，這樣的“人工模擬”讓他們徹底理解了什么是好用的會議筆記，也讓他們確信這是值得投入的方向。

于是2017年下半年，他們停掉所有手寫服務，把所有精力轉向真正的自動化產品開發，這也為Fireflies之后的產品化奠定了基礎。

當然，這種做法后來也引發不少爭議。不過，在他們正式尋求融資前，這種方式已經被停止，團隊已經進入快速研發真正AI產品的階段。

到了2019年底，Fireflies.ai完成了可用的自動會議記錄平臺，在內測后首次向投資人展示。令人意外的是，當他們坦誠講述早期“人工扮演AI”這段經歷時，投資人非但沒有退縮，反而因為這種“先驗證需求，再進行自動化”的務實心態而增加了對團隊的信任。

Fireflies因此順利拿到了種子輪融資，并逐步成長為今天估值破十億美元的獨角獸。

產品驅動的增長

首先，Fireflies做的事，用一句話概括，就是把說話變成數據，不僅記住了開會的結果，也留下了決策的來龍去脈，而這正是很多企業一直想要、卻遲遲沒找到好方法的東西。

如果只把Fireflies.ai當成一款自動轉錄會議的AI工具，其實很容易低估它。

真正讓Fireflies與其他AI會議助手拉開差距的，不是轉錄準不準、總結好不好，而是它從第一天起，就在解決一個更底層的問題：如何把“說過的話”，變成企業可以反復使用、持續產生價值的數據資產。

很多AI會議助手，本質上只做一件事：把會議內容壓縮成一份總結。但Fireflies是為了實現會議數據工作流的閉環，讓討論的上下文、分歧、取舍，都能被回溯、被查詢、被再利用。為此Fireflies嵌入了AI Agent等一系列功能。

這正是Fireflies最大的差異點。

一端，它能夠幫用戶全自動記錄、轉錄、搜索和分析會議內容的平臺；另一端，它又盡力變成企業內部的對話式知識庫，讓所有人說過的話不再只是飄在空氣里的”即時聊天”，而是能被沉淀、被提取價值的資產。

為了實現這種差異化優勢，Fireflies設計了3層產品形態作為支撐，配合得非常緊密。

首先，是那個以”Fireflies.aiNotetaker”身份出現的Bot，內部昵稱叫Fred。它像一個虛擬同事，被你拉進Zoom、Google Meet、Teams等各種會議里，自動撥入、自動錄音、自動轉錄。

來自Fireflies官網

所有錄下來的東西，最后都會流進Web端的Dashboard，可以把它理解成一個”會議收件箱”或者”Meeting Notebook”：用戶所有開過的會都放在這里，隨時可以搜索、回放、標注、協作。

再往下挖一層，是插件和集成層，通過Chrome插件、API、Zapier等方式，Fireflies會主動把自己塞進CRM、項目管理軟件、團隊協作工具里，讓會議數據流向Salesforce、HubSpot、Notion、Asana之類的系統，變成可執行的任務和可查詢的記錄。

支撐這一切的，是背后的”通吃一切會議場景”的技術架構。

Fireflies的第一個基本盤叫做”全平臺通用捕獲”。它不和任何一家會議平臺綁定，堅持做一個”平臺中立”的會議記錄層。

用戶只要把自己的Google或Outlook日歷連上來，Fireflies就會自動識別日程里的視頻會議鏈接，按時準點加入，不管用的是Zoom、Google Meet、Teams，還是Webex、Skype、RingCentral、Aircall這種相對小眾的工具，它都能像真人參會者一樣撥入，把音頻流接走。

會后，Fireflies并不會只停留在會議轉錄，而是順著用戶連好的各種集成往外擴散。一場會結束，紀要可以自動丟到Slack頻道里給所有相關同事看，待辦事項可以直接推到Asana或Microsoft To Do，通話記錄和關鍵要點則自動落在CRM里，變成后續跟進的依據。

有真實用戶分享自己一個月開了30多場客戶會，Fireflies就默默把20多場會議紀要同步到了Slack和Notion，他最后總結：最喜歡的不是轉錄本身，而是”我根本不用再操心這堆東西該去哪”。

在語音識別這一層，Fireflies也沒有把寶全壓在一個供應商身上，而是做了一個“混合ASR ”，在成本、速度和準確率之間找平衡。實時場景下，比如需要邊開會邊看字幕，或者在銷售通話中希望馬上看到對方說了什么，它會用Deepgram這樣的實時流式轉錄方案。

等到會后要存檔、要高精度版本的時候，則會換成OpenAI的Whisper做離線轉錄，這個模型在多語種、不同口音、專業術語上的表現更穩定，更適合生成可以直接拷進文檔的轉錄稿。

真正讓Fireflies從工具往AI隊友升級的，是AskFred這個內置在會議記錄頁面里的聊天窗口。

它是一個由AI大模型驅動的對話框，你可以像和ChatGPT聊天一樣問它問題：“剛才客戶提到的預算是多少？”幫我寫一封會后跟進郵件，語氣正式一點。”

關鍵差別在于，AskFred是在了解整場會議上下文的前提下回答問題，它既能回顧（檢索和摘要），也能生成新的內容，還具備一定的推理能力。

對很多用戶來說，這已經不只是”轉錄+搜索”，而是一個懂業務背景的”會后AI助手”。

圍繞著”會說話”這件事，Fireflies還做了一層”對話智能”和”智能搜索”。前者會把會議過程變成可量化的指標，比如發言比例、語速、情緒、填充詞使用頻率等等，對銷售團隊來說，這些指標直接關系到”話是不是說多了、有沒有好好聽客戶講”。

除此之外，Fireflies還允許用戶直接在平臺內將會議視頻切片，通過郵箱和Slack分享出去。

產品層面打磨得這么細，商業模式卻一點都不花哨，就是非常典型和干凈的SaaS訂閱制，再疊加一層PLG（產品驅動增長）的病毒式擴散。

它的增長飛輪幾乎是肉眼可見的：當一個用戶先買單，把Fireflies Bot拉進會議時，同場的其他5——10個人（包括外部客戶）都會在參會名單里看到“Fireflies.aiNotetaker”，會后還會收到一份排版精致的會議摘要郵件。

很多人第一次接觸這個產品不是在廣告里，而是在一封郵件或一場會中，這就是典型的“Product as Marketing”：產品本身就是最好的廣告。

相比Google那種年費很高的采購模式，Fireflies把商業版價格壓在每月19美元，硅谷的單個員工刷個公司信用卡就能用，決策鏈條極度縮短，也就自然提高了滲透效率。

將以上所有價值點結合來看，像Khosla Ventures這樣的機構會押注Fireflies就不難理解了。作為OpenAI的早期投資方，Vinod Khosla一直強調”所有軟件都會被AI重寫”，在他看來，2021年時間點下的Fireflies就是AI在B2B協作領域的一個標本級案例：它改變了人們開會、記錄和執行的方式。Fireflies率先展示出了企業智能協作助理的潛力，它的功能遠不僅僅限于記錄會議數據，從自動化整合數據到企業現有工作流、結構化輸出，再到智能協作助理，Fireflies呈現的是一個AI會議助理的全景。

同時，他們也非常看重Fireflies的PLG（產品驅動增長）效率：極低的獲客成本、極高的病毒系數，讓這家公司有機會長成下一個Slack或Dropbox。

更重要的是，那一整座正在不斷累積的”數據護城河”：在用戶授權的前提下，Fireflies已經掌握了數十億分鐘的會議數據，這些數據未來完全有可能用來訓練垂直領域的小模型（SLM），進一步強化它在特定行業、特定工作流里的理解能力和自動化程度。

對于任何一個想在AI時代保持差異化競爭力的SaaS來說，這種數據和算力結合起來形成的復利，才是最難被復制的一部分。

競爭紅海

Fireflies的賽道正在飛快膨脹，也在迅速變得擁擠。

它幾乎橫跨Conversational AI（對話式AI）、Meeting Solutions（會議解決方案） 和Sales Intelligence（銷售智能） 三個高增長領域，這讓它一開始就踏進了一個規模可觀、但競爭同樣激烈的市場。

據多家研究機構預測，全球AI會議助理市場在2025年規模約為32億美元，未來十年還會繼續狂奔，到2035年有望突破73億美元，CAGR甚至達到25%–35%的高速區間。

美國在這個領域遙遙領先，占據近一半市場份額，而亞太地區，尤其是印度和日本，因為遠程外包旺盛、跨語言溝通頻繁，也正在成為增速最快的區域。

但也正因為增長迅猛，AI會議工具現在已經進入典型的紅海。

巨頭的動手速度遠比想象中更快。微軟、谷歌、Zoom等協作平臺，不約而同把會議紀要AI做成了內置功能：Microsoft Teams的Copilot可以自動生成摘要、提煉待辦事項；Google Meet的Duet AI能實時翻譯、轉錄；Zoom干脆推出了AI Companion，把自動摘要、關鍵點提煉做成默認配置。

對用戶來說，這些功能幾乎是“順手就能用”的體驗，不需要額外安裝，也不需要學習成本，更不需要額外付費。

它們直接打包在已有的訂閱中。

從商業層面看，大公司動用龐大用戶基數和原生整合能力，的確在擠壓獨立產品的生存空間。

在創業公司戰場上，競爭也同樣激烈。

Fireflies的最大對手是Otter.ai：一個在功能上非常相似的“跨平臺會議助手”。Otter通過Otter Assistant搶占了大量Zoom會議用戶，用戶數一度突破2500萬，ARR在2025年初已超過1億美元。

相比之下，同期Fireflies ARR約為1500萬美元，用戶規模在1600萬左右，兩者在數量級上還存在一定差距。

此外，還有MeetGeek、Avoma、Fathom等定位各異的產品，有的專注中小團隊、有的專注銷售會話、有的深耕CRM同步。部分公司因為講得出“生產力故事”，融資金額也相當可觀，例如Grain.ai累計融了2000萬美元專做視頻會議剪輯內容。

整體來看，創業公司群體并未出現統一贏家，但產品形態越來越像，差異化被不斷稀釋。與此同時，技術門檻也正在迅速降低。OpenAI的Whisper等模型性能越做越強，Deepgram、AssemblyAI等ASR API的價格一路下降，轉錄和摘要本身正在快速“商品化”。

誰都能做、大家都差不多、成本還越來越低，導致市面上涌現了成百上千個會議助手工具（MeetGeek、Airgram等只是一小部分）。當核心能力變成了門檻如此低的商品，Fireflies想保住溢價，就必須證明自己在AskFred、Agent能力、跨系統自動化、深度集成上的價值不僅好用、而且不可替代，且不斷迭代自己的產品功能。否則，它很可能被卷進一場無休止的價格戰里，被巨頭“順手”解決掉。

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