股票配资亲身经历
出品｜虎嗅科技组
作者｜SnowyM
编辑｜陈伊凡
头图｜AI 生成
" AI 原生 100 "是虎嗅科技组推出针对 AI 原生创新栏目，这是本系列的第「38」篇文章。
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"。
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。
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。
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。
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。"
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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