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。