海外这么小众的AI赛道,竟然能融1个亿美金

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你有没有想过,为什么制造业能精确到分地计算出生产一辆汽车的成本,零售业能精准追踪每件商品的库存,但律师事务所、会计师事务所和咨询公司却对自己最重要的资源——人力时间——一无所知?这个问题困扰了我很久,直到我了解到 Laurel 刚刚完成的 1 亿美元 C 轮融资。这家公司正在用 AI 解决一个价值数万亿美元的行业痛点:让知识工作者的时间变得可见、可衡量、可优化。我深入研究后发现,Laurel 不


海外这么小众的AI赛道,竟然能融1个亿美金


你有没有想过,为什么制造业能精确到分地计算出生产一辆汽车的成本,零售业能精准追踪每件商品的库存,但律师事务所、会计师事务所和咨询公司却对自己最重要的资源——人力时间——一无所知?这个问题困扰了我很久,直到我了解到 Laurel 刚刚完成的 1 亿美元 C 轮融资。这家公司正在用 AI 解决一个价值数万亿美元的行业痛点:让知识工作者的时间变得可见、可衡量、可优化。


我深入研究后发现,Laurel 不只是在做时间追踪这么简单的事情。他们正在构建全球首个 AI 时间平台,试图解决创始人 Ryan Alshak 所说的"时间智能挑战"——知识型行业无法准确地将时间投入与业务结果联系起来。在 AI 时代,量化和理解人力资本已经从"锦上添花"变成了"生死攸关"的企业需求。这轮融资由 IVP 领投,GV(Google Ventures)和 01A 参与,新投资者还包括 DST Global、OpenAI 的 Kevin Weil、Alexis Ohanian、GitHub CTO Vladimir Fedorov 等知名人士。


六分钟记账的痛苦与觉醒


问题的根源可以追溯到专业服务行业几十年来一直沿用的工作方式。律师、会计师和咨询师需要以六分钟为单位记录自己的工作时间,这样客户才能按小时付费。Ryan Alshak 在做律师时深刻体验了这种痛苦:"就像在繁忙的周六晚上,我是个厨师要为 500 位顾客做菜,但同时还要求我记录下使用的每一种配料,这种工作流程既让人分心又缺乏人性化。"

我能理解这种挫败感。想象一下,你刚刚完成一个复杂的法律分析,思路正处在最清晰的状态,但接下来你必须停下来回忆:我刚才花了多长时间查阅资料?写这个备忘录用了几分钟?和客户通话谈了什么内容?这种被迫中断的工作状态不仅影响效率,更让专业人士感到自己像是被监控的工厂工人,而不是提供智力服务的专家。


Alshak 的顿悟时刻来得很简单:"为什么我要告诉机器我在工作中做了什么,而不是让机器提醒我做了什么?"这个看似简单的问题背后,隐藏着一个反直觉的洞察:律师、会计师和咨询师实际上存在计费不足的问题,因为他们会忘记很多已经完成的工作。如果能让买方(企业)获得更多利润,同时为用户(专业人士)节省时间,这就是构建公司的完美基础。

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这种痛点远比我想象的普遍。据 Laurel 的数据显示,专业人士平均每天能找回 28 分钟以上的可计费时间,这些时间此前都因为记录疏漏而丢失了。按照平均每小时 375 美元的收费标准计算,这意味着每个专业人士每天能为公司多创造 175 美元的收入。对于拥有数百名专业人士的大型事务所来说,这个数字相当惊人。


AI 重新定义时间追踪的四个关键


Laurel 的解决方案听起来很直观,但实际构建起来却是一个极其复杂的技术挑战。我了解到,要真正实现端到端的时间表自动化,需要解决四个关键技术问题,每一个都有相当高的技术门槛。


第一个挑战是数字足迹追踪。Laurel 必须能够与用户使用的每一个数字程序集成,包括 Slack、Microsoft Outlook、Zoom 等各种工作工具。只有当 AI 能够"看到"专业人士在各个平台上的所有工作活动时,它才能准确重构他们的工作轨迹。这就像在用户的数字工作环境中安装一个无处不在但完全无感的监控系统,能够记录下每一次点击、每一份文档编辑、每一通电话。


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第二个层面是 AI 应用的深度整合。Laurel 使用多种 AI 技术来处理这些数字足迹:数据聚类算法将相关工作归类,机器学习模型将工作分配给相关的客户和项目,生成式 AI 创建工作描述,最后通过机器学习对工作进行编码分类。这不是简单地应用一个 ChatGPT 接口,而是构建了一套专门针对专业服务工作流程优化的 AI 系统。


第三个环节是人机协作的精妙平衡。系统会为用户生成一份草稿时间表,用户可以添加、删除或编辑内容。这个"人在回路"的设计既保证了准确性,又让 AI 能够持续学习和改进。用户的每一次交互都在让系统变得更智能,这形成了一个正向循环。


第四个步骤是与现有计费系统的无缝集成。一旦用户确认了时间表,系统就会自动将数据推送到事务所的计费系统中,让后台管理工作保持不变。这样,专业人士的工作体验从"填写时间表"转变为"审核时间表",大大降低了心理负担。


整个过程的巧妙之处在于,它没有强迫用户改变工作习惯,而是在背景中默默工作,最后只需要用户进行最终确认。这种设计哲学体现了深刻的产品思维:最好的技术应该是看不见的,它应该让复杂的事情变简单,而不是给用户增加新的学习负担。


从法律科技失败者到 AI 时代的先行者


Laurel 的成功并非一帆风顺,实际上它经历了一次彻底的重生。公司最初在 2016 年以"Time by Ping"的名字创立,但在最初几年举步维艰。Alshak 坦诚地承认了两个主要问题:过度专注于法律行业单一市场,以及当时的自然语言处理技术还不够成熟。


转机出现在 2022 年,当 Alshak 获得 OpenAI GPT-3 的早期访问权限时,他做出了一个大胆的决定:暂停所有工作,彻底重构产品。这在创业圈是极其罕见的举动,大多数人都会告诉你"永远不要重建,要持续迭代"。但 Alshak 选择了违背传统智慧的路径,我认为这体现了真正的创业者精神——愿意为了更大的愿景而承担巨大风险。


当 ChatGPT 在 2022 年 11 月推出时,整个市场对 AI 的认知发生了翻天覆地的变化。Alshak 描述这种转变:"我从被人当作疯子,变成了企业主动打电话寻求帮助的人。"这种戏剧性的转变创造了公司在过去 24 个月内从零增长到 2600 万美元合同价值的爆发式发展。

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更名为 Laurel 不仅仅是品牌重塑,更代表着公司文化和核心价值观的全面更新。这个名字的选择也颇有深意:Alshak 希望选择一个感觉永恒的名字,不是那种典型的创业公司名称,而是一个可能在 1600 年代、2000 年代或 4000 年代都适用的名字。"Laurel"(月桂)在古希腊时代象征着在诗歌和体育方面的成就,他希望人们在看到自己的时间表时能感到自豪,而不是恐惧或压抑。


这种重生的故事让我深受触动。它说明了在快速变化的技术环境中,有时候最勇敢的选择不是坚持既定路线,而是承认错误并彻底改变方向。Laurel 的例子证明,真正的创新往往需要这种"推倒重来"的决心和勇气。


为什么现在是 AI 时间管理爆发的完美时机


我一直在思考为什么 Laurel 能在这个时间点获得如此大的成功,我认为这涉及三个关键因素的完美结合:技术成熟度、市场教育和商业紧迫性。


技术层面的突破是基础。过去几年,大语言模型的能力已经达到了能够准确理解复杂工作上下文的水平。这不仅仅是语言理解,更重要的是这些模型能够将高层意图分解为具体的可执行步骤。当我说"为客户 ABC 的并购项目准备尽职调查清单"时,AI 需要理解这涉及哪些法律领域、应该包含哪些文档类型、需要多长时间完成等等。这种细粒度的理解能力在几年前根本不可能实现。

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市场教育的转变同样关键。ChatGPT 的广泛普及让即使是最保守的专业服务机构也开始接受 AI 技术。我发现一个有趣的现象:过去当 Alshak 在 2018 年和 2019 年向律师事务所推销 AI 时,对方会说"我们还不确定云计算是否是未来,更不知道 AI 是什么"。但现在,同样的企业主动打电话询问如何部署 AI 解决方案。这种市场心态的转变为 Laurel 这样的公司创造了前所未有的机会窗口。


商业紧迫性则来自于经济环境的变化。在经济收紧的背景下,专业服务机构面临着前所未有的效率压力。客户不再愿意为低效率买单,固定费用定价模式越来越普遍,这要求事务所必须精确了解每项服务的真实成本。正如 IVP 的 Ajay Vashee 所说:"当你在紧缩经济中销售金钱时,你会切破很多噪音。"Laurel 不是在卖功能,而是在卖实实在在的利润增长,这在任何经济环境下都有说服力。


还有一个我认为很重要但被忽视的因素:AI 投资回报率的衡量需求。企业在未来五年计划在 AI 上投入超过 1 万亿美元,但如何衡量这些投资的效果仍然是一个黑盒子。大多数公司依赖调查或使用率作为代理指标,但这些都不够准确。Laurel 的时间数据平台能够提供量化的、可验证的 AI 效果测量,这对于那些需要向股东证明 AI 投资价值的企业来说极其宝贵。


这种多重因素的汇聚创造了 Laurel 快速增长的完美条件。从数据来看,他们过去 12 个月的年化经常性收入增长了 300%,使用量增加了 500%,目前与美国、英国、欧盟、澳大利亚和加拿大的 100 多家顶级法律、会计和咨询公司合作。这些数字背后反映的是一个行业在根本性变革压力下的集体觉醒。


客户成功案例背后的深层价值


我一直认为,最好的产品验证来自客户的真实反馈,而 Laurel 在这方面的表现令人印象深刻。据投资方 IVP 透露,这是他们评估过的唯一一家从每个客户那里都获得满分 10 分客户满意度评分的公司。但我更感兴趣的是这些数字背后的故事。


Ernst & Young 的合伙人兼税务转型负责人 Matt Newnes 的反馈特别有说服力:"我亲身体验了 Laurel 如何转变我们的时间智能方法。过去手动的时间记录和录入过程现在已经大大技术化了。Laurel 不仅帮助我们的员工更全面地记录工作时间,还帮助我们更深入地了解团队的工作方式,让我们能够识别最佳实践,确保为客户提供最好的结果。这已经证明是我们最有影响力的 AI 投资之一。"

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这段话让我思考到一个更深层的问题:时间追踪的价值不仅仅在于计费的准确性,更在于对工作模式的洞察。当企业能够清楚地看到高效工作和低效工作的差异时,他们就能将最佳实践标准化,提升整个团队的表现。这种组织学习的价值可能比直接的收入增长更重要。


Reed Smith 全球律师事务所的首席创新官 David Cunningham 的观点也很有启发性:"随着律师事务所评估 AI 和固定费用的影响,以更少的努力获得精细化的智能对于重新定义事务所内部及其客户的价值至关重要。"这里的关键词是"精细化的智能"——不是粗糙的时间统计,而是能够指导战略决策的深度洞察。


会计师事务所 GHJ 的管理合伙人 Tom Barry 的话让我印象深刻:"你知道我们能从这个平台获得多少商业洞察吗?我们现在看到的是长远的游戏:这不仅仅是帮助追踪时间的工具。"这种从工具思维向平台思维的转变,我认为是 Laurel 真正的竞争优势所在。


从财务数据来看,使用 Laurel 的客户报告利润增长了 4-11%,这主要来自每位专业人士每天额外的 28 分钟可计费时间,以及实现率提高 1-4%。这些数字已经通过四大会计师事务所的独立审计验证。更重要的是,专业人士在手动时间录入上节省了 80% 的时间,这让他们能够专注于高价值的工作,比如业务开发、关系管理和战略思考。

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这些成功案例让我看到了一个更大的图景:Laurel 不只是在解决时间追踪问题,而是在重新定义专业服务的工作方式。当时间变得可见和可优化时,整个行业的效率和价值创造能力都会得到根本性提升。


从时间追踪到时间智能的三阶段愿景


在研究 Laurel 的过程中,我发现 Alshak 有一个清晰的三阶段战略愿景,这种长远思考让我印象深刻。这不是一个简单的产品路线图,而是对整个知识工作未来的深度思考。


第一阶段是证明机器可以比人类更有效、更准确地记录时间。这个阶段的关键是选择正确的目标市场——那些必须记录时间才能赚钱的行业,比如法律、会计和咨询。这些行业有现有的工作流程、高度的执行压力(不记时间就无法保住工作),以及当自动化实现时非常明显的投资回报率。这就是为什么 Laurel 选择从专业服务开始,而不是直接面向所有知识工作者。


第二阶段更加雄心勃勃:利用机器优先生成的时间数据,让这些行业停止按时间计费,开始按结果计费。Alshak 引用查理·芒格的话:"告诉我激励机制,我就能告诉你行为。"他相信可以重新设计占美国 GDP 20% 的行业激励机制,让它们停止制造活动,开始制造高效的结果。这种从投入导向向产出导向的转变,可能会彻底改变整个专业服务行业的商业模式。


第三阶段是最具野心的:即使在基于结果的世界中,人们仍然需要了解时间投入,以问自己"我是否在有杠杆作用的事情上花费时间?"这个阶段的目标是将时间数据的价值扩展到所有企业组织,帮助每个知识工作者理解和优化他们的时间分配。


这个愿景的核心统计数据让人深思:平均知识工作者每天工作 9 小时,但只有 3 小时在创造杠杆价值。这意味着有 6 小时被浪费了——3 小时在做应该由 AI agent 完成的工作,另外 3 小时在做根本不应该有人做的工作。按照全球知识工作者的数量计算,这相当于 64 亿年的时间被浪费在人类不再需要做的任务上。这就是 Laurel 的机会空间。


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我觉得这种思考方式很有启发性。很多创业公司专注于解决当前存在的问题,但 Laurel 在解决现有问题的同时,也在创造未来可能性的基础设施。时间数据不仅仅是为了更好的计费,它是理解和优化人类工作的基础。在 AI 时代,这种理解变得更加重要,因为我们需要知道哪些工作应该交给机器,哪些工作需要人类的独特价值。


AI 时代专业服务的供应链革命


在深入了解 Laurel 的过程中,我发现了一个非常有趣的类比:他们实际上是在为知识工作构建"供应链可视性"。这个概念让我对整个行业有了全新的认识。

Alshak 提出了一个引人深思的观点:"没有人真正将时间投入与结果产出进行过映射。法律和会计等行业最擅长理解他们的投入(时间),但在定价价值方面仍有困难。另一方面,咨询和金融服务等行业理解价值,但对创造的真实成本一无所知。"这种认知盲区在其他行业早就被解决了,但在代表全球 GDP 超过 50% 的知识工作领域,供应链从未被真正揭示过。


这个类比让我想到制造业的转变历程。丰田的精益生产系统revolutionized了制造业,因为它让每个环节的效率和浪费都变得可见。但在知识工作中,我们仍然处在工业革命前的状态——大量的"库存"(未完成的任务)、"等待时间"(无效的会议和流程)和"缺陷"(需要返工的文档)都隐藏在日常工作中,无法被量化和优化。


Laurel 的时间智能平台实际上是在为知识工作创建第一个真正的"供应链管理系统"。它不仅追踪时间,还分析工作流程、识别瓶颈、预测资源需求,并提供优化建议。这种能力在 AI 大规模部署的背景下变得尤其重要,因为企业需要知道 AI 工具的真实投资回报率,而不是依赖模糊的满意度调查。


我认为这种供应链思维的转变会带来深远影响。当专业服务机构开始像制造商管理生产线一样管理知识工作时,他们将能够:精确预测项目成本和时间,识别哪些类型的工作最适合自动化,优化团队配置和工作分配,实时监控项目健康状况并及时调整。

这也解释了为什么 Laurel 能够帮助客户实现 4-11% 的利润增长。这不仅仅是因为更准确的时间记录,更重要的是通过供应链优化实现的系统性效率提升。当你能看到整个知识工作的"生产过程"时,优化的机会就变得清晰可见。


从投资角度来看,这种供应链革命的市场机会是巨大的。IVP 的 Ajay Vashee 指出:"专业服务代表着数万亿美元的全球经济活动,但这些公司在运营时对其核心资源——时间——缺乏基本的可见性。通过解决时间智能挑战,Laurel 为更广泛的 AI 转型创建了平台。"这不仅仅是一个软件工具,而是整个行业数字化转型的基础设施。


创始人的时间哲学与使命驱动


了解 Alshak 的个人故事让我对 Laurel 的使命有了更深层的理解。这不仅仅是一个商业项目,更是一个深深植根于个人经历的使命驱动型企业。


Alshak 经常思考死亡这个话题,这听起来可能有些沉重,但正是这种对时间有限性的深刻认识塑造了 Laurel 的核心理念。公司的 AI 聊天界面甚至被命名为"Mori",这是对拉丁短语"memento mori"(记住你必死)的致敬。这种对死亡的思考不是消极的,而是提醒人们珍惜每一分钟的价值。


最触动我的是 Alshak 分享的关于母亲的故事。Laurel 的成立与他母亲生命的结束紧密相连——她在 2018 年公司获得种子轮融资几周后因癌症去世。Alshak 说:"在生命的最后时刻,与她在一起的一分钟胜过做任何其他事情的一百万分钟。我意识到我不是在建立一个时间记录公司,而是在建立一个帮助人们理解"我是否在按照自己想要的方式度过时间?"的公司。"


这种个人使命感转化为了公司的核心价值观。Alshak 希望成为世界的"镜子",教给世界这样一个道理:"我们如此关心自己的金钱,但对自己的时间却如此随意。这是一个根本性颠倒的框架。"他希望活得好像自己有 78 年的生命,4000 周的时间,让每一分钟都有意义。


我发现这种时间哲学深深影响了 Laurel 的产品设计。公司的希腊语双关语很有意思:Alshak 提到希腊语中有两个表示时间的词——"chronos"(时钟时间)和"kairos"(感知时间)。Laurel 不仅仅是在追踪 chronos,更是在帮助人们优化 kairos——让人们在有意义的工作上感受到时间的充实,而不是在无效的任务上感受到时间的流逝。


这种使命驱动的方法也体现在公司的长期愿景中。Alshak 希望 Laurel 能够负责从英语词汇中消除"周一到周五朝九晚五"这个概念。他相信未来的世界是人类每天工作三到四小时,但创造比现在多两到三倍的价值。这不是乌托邦式的幻想,而是基于 AI 技术发展的合理预期。


我认为这种使命感是 Laurel 真正的竞争优势。在一个越来越同质化的科技行业中,真正的差异化往往来自创始人的深层动机和价值观。当你的公司不仅仅是为了赚钱,而是为了解决一个你深深关心的问题时,这种passionate会传导到产品、团队和客户体验的每个环节。


重新定义工作与价值创造的未来


在研究 Laurel 的过程中,我不断思考一个更大的问题:这种时间智能革命对整个社会意味着什么?我相信我们正处在工作方式根本性变革的前夜。


从历史角度看,每一次重大技术革命都会重新定义工作的性质。工业革命让人们从农业转向制造业,信息革命创造了知识工作的概念。现在,AI 革命正在重新定义什么是真正有价值的人类工作。Laurel 提供的数据洞察将帮助我们理解这种转变:哪些工作应该被自动化,哪些工作需要人类的独特价值。


我想象中的未来工作场景可能是这样的:专业人士不再需要花时间在重复性任务上,比如起草标准合同、整理财务报表或准备常规报告。相反,他们会专注于需要创造性思维、情感智能和战略判断的高价值工作。AI 会处理信息收集和初步分析,人类则专注于解释、决策和关系建设。


这种转变对整个专业服务行业的商业模式也会产生深远影响。固定费用定价将取代小时计费成为主流,因为客户更关心结果而不是过程。Laurel 的时间数据将帮助事务所准确预测不同类型项目的真实成本,从而能够更自信地提供固定价格服务。


我也看到了这种变革的社会意义。当工作变得更高效时,人们将有更多时间用于个人发展、家庭关系和社区参与。这不仅仅是工作效率的提升,更是生活质量的改善。正如 Alshak 所说,目标是让人们能够用更少的时间创造更多价值,然后将节省的时间用于真正重要的事情。

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当然,这种转变也会带来挑战。一些传统的工作岗位可能会被自动化取代,这要求整个行业重新思考人才培养和职业发展路径。但我相信,这种转变最终会创造出更多有意义、更有价值的工作机会。关键是要主动适应这种变化,而不是被动等待被颠覆。


从投资角度来看,Laurel 代表的不仅仅是一个成功的软件公司,更是整个知识工作数字化转型的先锋。他们构建的时间智能基础设施将成为未来 AI 时代企业运营的必需品。正如 GV 的 Frederique Dame 所说:"Laurel 正在为知识工作创建企业智能层,利用时间记录作为产品楔入点。通过捕获和组织专业人士如何度过时间的完整生命周期,Laurel 解锁了一类新的数据,使工作本身变得可衡量、可优化和可自动化。"


这种基础设施的价值将随着 AI 技术的进一步发展而持续增长。当越来越多的企业开始部署 AI agent 和自动化工具时,Laurel 的时间数据将成为衡量这些投资效果的黄金标准。这不仅仅是一个产品机会,更是一个平台机会。


我对 Laurel 的未来充满期待,不仅因为它们解决了一个真实存在的巨大市场需求,更因为它们提出了一个关于时间、工作和人生价值的深刻思考。在这个越来越快节奏的世界中,帮助人们更好地理解和利用时间的公司,将会创造出超越财务回报的社会价值。


最终,Laurel 的故事告诉我们,最好的创业项目往往来自创始人的切身痛点和深层使命感。当技术进步与个人passion相结合时,就有可能创造出真正改变世界的公司。在 AI 重塑一切的时代,像 Laurel 这样既有技术深度又有人文关怀的公司,可能正是我们需要的那种创新力量。


结尾最后交个朋友,我自己是一个连续创业者,并在过去两年担任了25+产品的海外增长顾问,现在准备全职All-In入场创业,我给自己定位是COO的角色,希望能够找到合适的CEO和CTO,感兴趣一块合作的朋友欢迎加我微信(公众号后台回复【微信】)一块交流!


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文章来自公众号“深思圈”,作者“Leo

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