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找準PMF,比創(chuàng)意更重要
歐洲今年AI賽道最大的融資出現(xiàn)了。
近日,倫敦人工智能公司Synthesia宣布完成2億美元E輪融資,估值達40億美元。
與多數(shù)追逐通用大模型的初創(chuàng)公司不同,Synthesia專注企業(yè)級AI視頻生成,幫助全球組織將文本知識高效轉化為多語言培訓與溝通視頻。
從早期被近百家風投拒絕,到如今成為歐洲AI應用層的標桿,Synthesia的路徑印證了一個趨勢:在AI狂熱中,真正贏得市場的,不是最炫的技術,而是最深的場景扎根。
完美PMF跑出的獨角獸
2026年初,歐洲AI賽道迎來一個標志性時刻:總部位于倫敦的AI視頻公司Synthesia宣布完成2億美元融資,投后估值高達40億美元。這不僅是歐洲生成式人工智能領域有史以來單輪金額最大的融資,更讓Synthesia一舉超越多數(shù)同行,成為該地區(qū)最值錢的AI應用層獨角獸之一。
本輪融資的領投方是Alphabet旗下的GV(谷歌風投),跟投方包括英偉達的NVentures、Accel、NEA、Kleiner Perkins等一線機構。但比融資數(shù)字更值得關注的,是Synthesia如何在短短幾年內(nèi),從一個被質疑“像做假新聞工具”的邊緣項目,蛻變?yōu)榉粘^半數(shù)全球100強企業(yè)的基礎設施級平臺。其核心答案,藏在一個看似枯燥卻極具商業(yè)價值的場景里:企業(yè)員工培訓。
在全球大型企業(yè)中,知識資產(chǎn)長期以文字形式沉淀——操作手冊、合規(guī)指南、產(chǎn)品文檔、安全規(guī)程。這些內(nèi)容專業(yè)、準確,卻往往枯燥難讀,員工參與度低、轉化率差。據(jù)麥肯錫研究,企業(yè)每年在培訓內(nèi)容制作上的平均支出超過200萬美元,但其中超過60%的文字材料從未被有效轉化為可傳播、可理解的形式,淪為“知識廢料”。
Synthesia的切入點正是于此。它利用自研的生成式AI技術,將一段文本自動轉化為一段由“數(shù)字人”主講的高質量視頻。Synthesia產(chǎn)品操作非常簡單,他們有大量現(xiàn)成的PPT模板,你只需要把內(nèi)容填進去,AI形象會自動對口型、配合動作,精確到每一頁都可以二次編輯。最后生成的就是一個標準的企業(yè)培訓視頻,畫面專業(yè)、節(jié)奏穩(wěn)定、可以批量生產(chǎn)。
換句話說,Synthesia的核心價值在于幫助企業(yè)將已有的文本類知識資產(chǎn)——如操作手冊、合規(guī)指南或培訓材料——高效轉化為視頻形式。對于跨國企業(yè)而言,傳統(tǒng)視頻制作流程復雜,涉及腳本、配音、拍攝與后期,且每增加一種語言往往意味著重復投入。而Synthesia允許用戶通過輸入文本,在短時間內(nèi)生成由數(shù)字人主講的多語言視頻,大幅簡化內(nèi)容生產(chǎn)鏈條。
根據(jù)公司官網(wǎng)披露的信息,其客戶包括可口可樂、輝瑞、埃森哲、摩根大通、聯(lián)合利華和西門子等全球性企業(yè)。這些客戶主要將平臺用于內(nèi)部場景,如員工入職培訓、產(chǎn)品知識傳遞和合規(guī)宣導,而非對外營銷。這種聚焦企業(yè)內(nèi)部溝通的定位,使Synthesia避開了C端AI應用的激烈競爭,轉而深耕高門檻、高留存的市場。
正是這種對企業(yè)決策邏輯的理解,讓Synthesia在生成式AI熱潮中走出了一條差異化路徑:不追求通用內(nèi)容生成,而是嵌入企業(yè)既有的知識管理與學習發(fā)展流程,成為提升信息轉化效率的基礎設施。
被拒絕99次的冷門生意
2017年,倫敦一間狹小的共享辦公室里,Victor Riparbelli和幾位來自劍橋與倫敦大學學院的博士正反復調試一段視頻。畫面中,一個虛擬人物正在用流利的英語講解一段技術文檔。這看起來像是一次普通的AI實驗,卻成了Synthesia創(chuàng)業(yè)故事的起點。當時沒人想到,這個被近百家風投拒之門外的項目,會在不到十年內(nèi)成長為估值40億美元的歐洲AI獨角獸。
創(chuàng)業(yè)初期的Synthesia,方向并不清晰。團隊最初設想打造一個面向消費者的數(shù)字人平臺,用戶可以創(chuàng)建自己的虛擬分身用于社交或娛樂。然而市場反應冷淡。更棘手的是,他們的技術常被外界與“深度偽造”聯(lián)系在一起。在一次早期路演中,一位投資人直接打斷演示,質問道:“你們是不是打算做假新聞?”類似質疑屢見不鮮。彼時正值全球對虛假信息高度敏感的時期,任何涉及人臉合成的技術都容易被貼上倫理風險的標簽。
整整兩年時間,Synthesia幾乎無人問津。創(chuàng)始團隊向99家投資機構發(fā)出過融資請求,得到的回復不是婉拒,就是沉默。有投資人坦言,B2B的AI視頻聽起來太遙遠,企業(yè)根本不會為這種“花哨功能”買單。還有人認為,視頻制作本就是低頻需求,難以支撐一個SaaS產(chǎn)品的長期增長。最艱難的時候,團隊靠兼職咨詢維持運轉,辦公室租金都需分期支付。
聯(lián)合創(chuàng)始人Steffen Tjerrild在絕望中,給美國億萬富翁、NBA達拉斯獨行俠老板Mark Cuban發(fā)了一封郵件。有意思的是,這個郵箱地址是從幾年前索尼被黑客攻擊泄露的數(shù)據(jù)庫里找到的。
Mark Cuban 5分鐘內(nèi)就回復了。接下來是一場持續(xù)14個小時的郵件往返——Cuban不打電話,所有溝通都靠郵件——到英國時間凌晨4點,Cuban同意投資100萬美元。
這筆錢讓Synthesia活了下來,也驗證了創(chuàng)始團隊后來反復強調的一個觀點:最好的投資人是那些本來就認同你愿景的人。與其浪費時間去說服懷疑者,不如找到那些已經(jīng)相信這個方向的人,然后讓他們評估你是否是執(zhí)行這件事的合適人選。
2020年,疫情加速了遠程辦公和數(shù)字化培訓的需求。Synthesia的客戶名單開始出現(xiàn)埃森哲、輝瑞、聯(lián)合利華等名字。這些企業(yè)發(fā)現(xiàn),用AI視頻替代部分真人錄制內(nèi)容,不僅節(jié)省開支,還能顯著提升員工學習完成率。一位制藥公司培訓負責人曾表示,過去合規(guī)課程的平均完成率不足40%,引入Synthesia后躍升至85%以上。
資本市場的態(tài)度也隨之逆轉。2021年,Google母公司Alphabet旗下的GV領投A輪融資;2023年,Kleiner Perkins加入B輪;到2026年C輪,Accel等頂級機構爭相入場。曾經(jīng)被質疑“太早”的技術,如今被視為企業(yè)AI落地的典范。
回望那段被拒絕99次的日子,Synthesia的創(chuàng)始團隊坦言,最大的教訓不是技術不夠好,而是沒有找準價值錨點。當他們從“能做什么”轉向“企業(yè)真正需要什么”,一切才開始順暢起來。AI視頻在消費端或許只是新奇玩具,但在企業(yè)內(nèi)部,它解決了知識傳遞效率低下這一長期頑疾。
更關鍵的是,他們避開了紅海競爭。當無數(shù)初創(chuàng)公司扎堆做AI聊天機器人、圖像生成或短視頻濾鏡時,Synthesia默默深耕一個看似枯燥的垂直領域。正是這種“冷門”選擇,構筑了高壁壘:企業(yè)客戶看重安全性、穩(wěn)定性與集成能力,而非界面是否炫酷。這也解釋了為何后來者即便技術相似,也難以撼動其先發(fā)優(yōu)勢。
AI視頻正在成為企業(yè)的新基礎設施
Synthesia估值達到40億美元,不僅是一家公司的勝利,更標志著一個新產(chǎn)業(yè)拐點的到來。
過去幾年,生成式人工智能從實驗室走向商業(yè)應用,而視頻——這一信息密度最高、情感傳遞最豐富的媒介——正成為AI落地企業(yè)場景的關鍵載體。與圖像生成或文本創(chuàng)作不同,AI視頻的價值不在于“炫技”,而在于解決企業(yè)運營中長期存在的結構性難題:知識沉淀難以激活、內(nèi)容生產(chǎn)效率低下、全球化溝通成本高昂。如今,這些問題正被一套全新的技術范式系統(tǒng)性破解。
企業(yè)對視頻的需求早已超越營銷宣傳。在內(nèi)部運營中,視頻已成為培訓、合規(guī)、客戶服務、產(chǎn)品發(fā)布等核心流程的剛需。然而傳統(tǒng)視頻制作依賴專業(yè)團隊,周期動輒數(shù)周,成本動輒數(shù)萬,且難以本地化適配。麥肯錫一項調研顯示,全球500強企業(yè)平均每年制作超過500小時的內(nèi)部視頻內(nèi)容,但其中70%以上僅使用一次便沉睡在服務器中,無法復用、無法更新、無法追蹤效果。這種“一次性內(nèi)容”的浪費,正是AI視頻要解決的根本問題。
AI視頻平臺的核心能力,在于將靜態(tài)知識資產(chǎn)轉化為動態(tài)、可交互、可規(guī)模化的內(nèi)容單元。用戶只需輸入一段文字腳本,系統(tǒng)即可自動生成由數(shù)字人主講的視頻,支持120種以上語言,口型與語音高度同步,表情自然流暢。更重要的是,這些視頻并非孤立存在,而是可嵌入企業(yè)現(xiàn)有工作流。例如,當HR系統(tǒng)新增一名員工,AI可自動觸發(fā)生成包含崗位介紹、安全須知、文化導覽的個性化入職視頻;當產(chǎn)品文檔更新,相關培訓視頻同步刷新,確保全員信息一致。這種“數(shù)據(jù)驅動內(nèi)容生成”的模式,讓視頻從“成品”變?yōu)椤胺铡保嬲谌肫髽I(yè)數(shù)字神經(jīng)系統(tǒng)。
目前,AI視頻的應用場景正在快速擴展。在金融行業(yè),銀行用它生成反洗錢合規(guī)培訓,確保全球分支機構統(tǒng)一執(zhí)行監(jiān)管要求;在制藥領域,藥企通過多語言AI視頻向醫(yī)生精準傳遞新藥信息,避免人工翻譯誤差;在制造業(yè),工廠將操作規(guī)程轉化為AR疊加的指導視頻,工人佩戴眼鏡即可看到虛擬導師演示設備維修步驟。據(jù)Gartner預測,到2026年底,30%的大型企業(yè)將部署AI生成視頻用于內(nèi)部溝通,這一比例在2023年還不足5%。市場研究機構CB Insights則估算,企業(yè)級AI視頻市場規(guī)模將在2028年突破500億美元。
競爭格局也在加速演變。當前市場參與者大致分為三類。第一類是垂直型SaaS公司,專注B2B場景,強調安全性、集成能力和企業(yè)級服務。這類公司客戶集中于世界500強,客單價高,續(xù)費率強,但銷售周期長,需深度對接IT架構。
第二類是輕量化工具平臺,面向中小企業(yè)或個人創(chuàng)作者,提供自助式視頻生成,價格親民但功能有限,難以滿足復雜合規(guī)需求。
不過,巨頭全面入場仍需時間。企業(yè)級AI視頻并非簡單拼接語音與圖像,而是涉及身份授權、內(nèi)容審計、數(shù)據(jù)隔離、多系統(tǒng)集成等復雜工程。Synthesia之所以能率先贏得頭部客戶,正是因為它在早期就投入大量資源構建合規(guī)體系,獲得SOC 2 Type II、ISO 27001等認證,并支持私有化部署。這些能力短期內(nèi)難以被復制,構成了堅實的護城河。
從全球視角看,歐洲在AI應用層正走出一條差異化路徑。不同于美國聚焦大模型基礎研發(fā),也不同于中國側重C端流量變現(xiàn),歐洲企業(yè)更傾向于在高價值、高合規(guī)的B2B場景中深耕。Synthesia、德國的Deepse、法國的Mistral等公司,雖規(guī)模不及硅谷巨頭,卻在細分領域建立了不可替代性。這種“專精特新”式的創(chuàng)新,或許正是歐洲在全球AI競賽中突圍的關鍵。
展望未來,AI視頻的演進方向清晰可見。首先是智能化升級。當前系統(tǒng)仍需人工輸入腳本,下一步將實現(xiàn)從企業(yè)知識庫自動提取信息、生成結構化內(nèi)容。例如,AI可掃描CRM中的客戶畫像,自動生成個性化的銷售提案視頻。其次是交互化延伸。靜態(tài)視頻將逐步過渡到實時對話式數(shù)字人,員工可隨時提問,系統(tǒng)即時回答并調取相關視頻片段。最后是生態(tài)化整合。AI視頻平臺將不再獨立存在,而是作為模塊嵌入HR、LMS、CRM等主流企業(yè)軟件,成為像郵件、日歷一樣的基礎設施。
當然,挑戰(zhàn)依然存在。倫理風險始終是懸頂之劍。盡管Synthesia嚴格限制數(shù)字人使用需經(jīng)本人授權,并為每段視頻添加不可見水印,但deepfake技術的濫用陰影從未散去。此外,數(shù)字人的情感表達仍有局限,在需要高度共情的場景(如危機溝通、高管致辭)中,真人出鏡仍不可替代。這些邊界決定了AI視頻不會完全取代人類,而是作為增強工具,釋放人的創(chuàng)造力。
Synthesia的故事,本質上是一場關于“效率”與“人性化”的再平衡。它沒有追求通用人工智能的宏大敘事,而是選擇在一個具體痛點上做到極致——讓知識流動起來,讓溝通更高效,讓全球員工無論身處何地,都能獲得一致、清晰、可理解的信息。這或許正是AI商業(yè)化的正道:不為技術而技術,而為解決真實世界的問題。
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