一種全新的創業「邪修」方式
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「僞造」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合夥人Alan Zong告訴虎嗅，在增長和孖展速度飛速的今天，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 ，最後纔是商業化截然相反，Fireflies.ai 用了將近三年的時間反覆試錯、這三年裏，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，產品才完成內測並正式推向市場，引入AI自動化，此後，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。在同行依靠鉅額孖展燒錢時，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，並且在 2021 年之後沒有進行新的主孖展輪（primary raise），只靠既有業務增長支撐估值增長。據第三方諮詢公司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，並一直保持了約 88% 的年增長率。
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「僞AI」人工驗證了產品的PMF，實現了啓動。
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」實幹型 PM」。
看起來背景互補、能力可靠，但他們的創業路一開始並不順利。
烏多通後來回憶，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，兩人前後折騰過六個方向，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 年前後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。
於是，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，並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，戴着耳機從頭聽到尾，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。靠着這些收入，他們好不容易付清了舊金山合租房每月 750 美元的牀位房租。
而他倆則幾乎把全部時間投入到「僞裝 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，而且願意繼續付費。
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，兩位創始人終於得以「活」下去。更重要的是，這樣的「人工模擬」讓他們徹底理解了什麼是好用的會議筆記，也讓他們確信這是值得投入的方向。
於是 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 之後的產品化奠定了基礎。
當然，這種做法後來也引發不少爭議。不過，在他們正式尋求孖展前，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台，在內測後首次向投資人展示。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孖展，並逐步成長為今天估值破十億美元的獨角獸。
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」，變成企業可以反覆使用、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、取捨，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台；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裏的」即時聊天」，而是能被沉澱、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.ai Notetaker」身份出現的Bot，內部暱稱叫 Fred。它像一個虛擬同事，被你拉進 Zoom、Google Meet、Teams 等各種會議裏，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，最後都會流進 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裏，隨時可以搜索、回放、標註、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、團隊協作工具裏，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，是背後的」通喫一切會議場景」的技術架構。
Fireflies 的第一個基本盤叫做」全平台通用捕獲」。它不和任何一家會議平台綁定，堅持做一個」平台中立」的會議記錄層。
用戶只要把自己的 Google 或 Outlook 日曆連上來，Fireflies 就會自動識別日程裏的視頻會議鏈接，按時準點加入，不管用的是 Zoom、Google Meet、Teams，還是 Webex、Skype、RingCentral、Aircall 這種相對小衆的工具，它都能像真人蔘會者一樣撥入，把音頻流接走。
會後，Fireflies 並不會只停留在會議轉錄，而是順着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 裏，變成後續跟進的依據。
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，他最後總結：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麼，它會用 Deepgram 這樣的實時流式轉錄方案。
等到會後要存檔、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裏的聊天窗口。
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：「剛纔客戶提到的預算是多少？」幫我寫一封會後跟進郵件，語氣正式一點。」
關鍵差別在於，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」會後 AI 助手」。
圍繞着」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，這些指標直接關係到」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台內將會議視頻切片，通過郵箱和 Slack 分享出去。
產品層面打磨得這麼細，商業模式卻一點都不花哨，就是非常典型和乾淨的 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）都會在參會名單裏看到 「Fireflies.aiNotetaker」，會後還會收到一份排版精緻的會議摘要郵件。
很多人第一次接觸這個產品不是在廣告裏，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 那種年費很高的採購模式，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於記錄會議數據，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、極高的病毒係數，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、特定工作流裏的理解能力和自動化程度。
對於任何一個想在 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複利，纔是最難被複制的一部分。
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，佔據近一半市場份額，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 等協作平台，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 乾脆推出了 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「跨平台會議助手」。Otter 通過 Otter Assistant 搶佔了大量 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」，孖展金額也相當可觀，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，創業公司羣體並未出現統一贏家，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，導致市面上湧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，它很可能被捲進一場無休止的價格戰裏，被巨頭「順手」解決掉。
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