2 亿美元 ARR，AI 语音赛道最会赚钱的公司，ElevenLabs 如何做到快速增长？

估值 66 亿美元，首个 1 亿美元 ARR 耗时 20 个月，而第二个 1 亿美元 ARR 仅用 10 个月。

AI 音频独角兽 ElevenLabs 可以说是欧洲发展速度最快的 AI 创企。

随着语音模态正在成为人与技术交互的重要接口，AI 语音赛道的竞争也尤为激烈，Murf.ai、Play.ht、WellSaid Labs......尤其是在 OpenAI、Google、微软这些科技巨头的围攻下，ElevenLabs 能够「跑」出来十分艰难。在初期融资阶段，ElevenLabs 几乎被所有接触的投资人拒绝；在验证市场需求时，挨个给 YouTuber 发了几千封邀请邮件，得到的肯定回复寥寥无几。

ElevenLabs 是如何从一家「小公司」快速成长为 AI 语音领域独角兽的？ElevenLabs 的 CEO  Mati Staniszewski 在一场播客对谈中，回顾了其创业历程以及心得经验：

• 当技术研发到一定阶段，最终都会走向商品化，仅靠研发优势是不够的，必须要靠产品力。11 Labs 一直在做的，是把研发和产品结合起来。

• 公司的每一轮融资，都会和重大产品动态、用户里程碑或核心招聘进展绑定。

• 不建议「持续处于融资状态」，要想清楚「宣布融资是为了什么」，而每次融资的核心逻辑都是「提前布局未来业务」。

• 为什么没被 OpenAI 取代？三点优势：顶尖的研发团队、快速的执行力，以及对语音 AI 应用场景的深度聚焦。

• ElevenLabs 一直坚持「小团队模式」，小团队的核心是「快速执行」。「人多」往往解决不了问题，需要的是精准匹配到对的人。

• 把重点放在「如何获取真实用户」上，而不是只盯着媒体公关（PR）。真正有效的方式是和 AI 领域的行业通讯合作，包括 Discord 社区、Hacker News、Reddit 等。

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01 

早期花了一年寻找 PMF

Harry：你和联合创始人 Piotr 是怎么萌生创办 11 Labs 这个想法的？真的是因为糟糕的电影配音吗？

Mati：我们创办 11 Labs，其实是两个契机巧合之下促成的。

一方面，在创办公司前几年， Piotr 在谷歌工作，我在 Palantir（美国数据分析公司）工作，我们会利用周末的黑客马拉松一起做项目，探索新的技术方向。比如我们曾做过推荐系统相关的项目；在加密货币热潮时，还开发过一个加密货币风险分析工具，但那个工具难度很大，最终效果并不好。后来，我们做了一个音频相关的项目，当时的想法是「能不能通过分析人们的说话方式，给出改进表达的建议」——正是这个项目，让我们看到了音频技术领域的潜力。

时间快进到 2021 年底，在波兰发生的一件事给了我们启发：当时波兰所有电影的配音方式都很落后——不管原版电影里的角色是男是女，都只用一个配音演员来配所有角色。而且配音语气平淡，毫无情感，就像有人在念有声书，体验特别糟糕。结合之前做音频项目的经验，我们意识到「这个问题几年后一定能解决」——随着技术发展，未来电影配音肯定能还原角色原本的情感和语调，听起来会特别棒。这个想法，成了我们创办公司的起点。

当然，之后我们的思路逐渐拓展：要实现这个目标，首先得攻克技术研发层面的难题。所以我们先从 11 Labs 的创意平台入手，后来又扩展到 Agents 平台——因为我们发现，语音正逐渐成为人与技术交互的重要接口，整个交互模式都在发生变化。所以你看，最初我们确实是从解决配音问题出发，但现在已经把业务拓展到了语音相关的各个领域。

Harry：那你们确定这个想法后，下一步是怎么做的？是先投入研发，判断这件事到底能不能实现吗？

Mati：我们当时采取的策略是双管齐下。一方面， Piotr 负责技术：他先尝试用现有的技术拼接组合，看看能不能做出效果更好的电影配音。很快他就发现，这种方式能做出一定效果，但远称不上出色。所以要真正解决问题，就得退一步，先把其中一个核心技术模块打磨到极致。

就在他做研发的同时，我的任务是验证市场需求：到底有没有人需要这种配音产品？我当时找了很多 YouTuber 的邮箱（甚至通过爬虫获取邮箱），然后给他们发消息：「如果我们有一款能让你的视频适配所有语言的配音产品，你会感兴趣吗？」最开始几批邮件，回复率大概只有 15%，而且每封邮件都是我个性化撰写的。我们发了几千封，但得到的反馈大多是「不太确定」——比如「我不太相信这能实现，你能发个样品看看吗？」「想法挺好，但怎么落地呢？YouTube 现在也不支持这种功能啊」。能感觉到他们有一点兴趣，但并没有到「这是我必须解决的迫切问题」的程度。

不过后来情况有了转变。我们开始给他们发产品样品，也和更多 YouTuber 深入交流，发现他们真正需要的帮助其实更简单：比如录制内容时说错了，需要修改；或者想在正式录制前，先听听脚本念出来是什么效果；甚至有些人不想自己配音，希望能有语音旁白。这些需求完全不涉及语言转换，就是很基础的语音生成问题。我的联合创始人 Piotr 深入研究后——他是个非常厉害的研发人员——发现其实可以开发一款全新的文本转语音模型，这款模型能更有情感、语调更自然，用它来做旁白效果会好很多。所以我们就暂时放下了配音的问题，转而聚焦于创作者们的这些核心需求：先解决这个问题，把文本转语音的技术研发做好。

Harry：你们在种子轮融资时就推出了测试版，当时找到 PMF 了吗？

Mati：我们是在 2022 年第三季度左右完成的融资，但直到 2023 年第一季度才对外宣布。我们一直都是这么做的——不会为了宣布融资而宣布融资。我们的理念是：每一轮融资都应该有额外的意义，比如同步推出新产品、让更多用户用上产品，或者通过展示核心客户来证明「我们在这个领域已经站稳脚跟」，再或者发布新的研发模型。所以每一轮融资，我们都会和产品动态绑定在一起。当时我们等了几个月，直到测试版准备好，才在 2023 年 1 月同时宣布了融资和测试版发布。

回应刚才的问题：最开始我们聚焦于配音方向，还发了很多邮件调研，但很明显，当时并没有找到 PMF，人们要么不回复，要么收到样品后也没有进一步互动。所以整个 2022 年，我们其实都处于摸索阶段。直到后来我们把方向从配音转向旁白、语音解说，才开始看到产品市场契合的信号。当时发生了三件关键的事，我至今记得很清楚：

• 第一件事，我们写了一篇博客，主题是「首款能模拟笑声的 AI」，还附上了样品。这篇博客被很多行业通讯转载，大家都觉得「太惊艳了」，第二天我们的等待名单就新增了上千人。

• 第二件事，我们邀请了大约 100 位早期用户来测试 11 Labs 的产品。当时我们的平台功能还很简单，只有一个文本框，只能输入推特长度的文字，然后生成语音。有一位有声书作者用了我们的产品，他把自己整本书的内容复制粘贴了 500 次，每次生成语音后下载，再把这些片段拼接起来，最后把成品发布到了平台上。当时平台还禁止 AI 生成内容，但他的作品完全被当成了人类配音，还收到了不少好评。之后他回来找我们说：「我想让我的其他朋友也用这个工具来做有声书。」那一刻我们就知道，「我们找对方向了」。

• 第三件事，2023 年 1 月测试版公开上线后，我们收到了更多反馈，创作者、旁白演员都很喜欢这个产品。说实话，从那时起，我们就明显感觉到势头起来了：先是欧洲、中东和非洲地区的用户开始关注，之后更多创作者加入。发布那一刻，我们就确定这个产品是有价值的。

不过最后我想说，关于「PMF 点」，我们其实一直没有完全停下探索的脚步。当时我们知道用户喜欢我们的产品，但还不觉得「已经完全达到了 PMF 的状态」。我们一直在想：「如何确保未来 5 到 10 年，这个产品依然能为用户创造价值？」只有当我们确定「这个产品能长期自我迭代、持续创造价值」时，才会认为「真正找到了 PMF」。现在我们离这个目标更近了，但依然觉得还有很多可以优化的地方，还能创造更多价值。

02 

如果重新来，

一开始就会奔着多模态

Harry：要解决配音的这些问题，必须得开发自己的模型才行？

Mati：对，简单来说就是这样。当时市面上的所有模型，你一听就能感觉到问题——都处于「恐怖谷」效应的状态，效果很差，只能勉强模仿人声。

Harry：如何判断一个问题是需要自研模型，还是用现有模型就足够了？

Mati：这个问题的答案，放在现在和 2022 年是完全不同的。2022 年那会儿，还没人真正关注 AI 领域——当时元宇宙和加密货币正处于低谷，公众对 AI 模型的关注度几乎为零。直到 2023 年初 ChatGPT 推出后，AI 才开始火起来。所以在 2022 年那个时间点，其实没什么选择：无论是作为用户还是投资人，你都很清楚市面上现有的技术根本不够用。所以当时更核心的问题是：这个团队能不能研发出更好的技术？

Harry：如果今天创办 11 Labs，你们的架构设计会有什么不同吗？

Mati：我觉得现在要考虑的核心问题是：你要在多大程度上继续专注于单一模态领域？我们当时主要是为语音开发专用模型，或者为图像、视频等单一领域开发专用模型。但现在行业的趋势是多模态融合，把推理能力和语音技术结合起来，打造更优质的语音体验。我们最新一代的模型 Eleven v3 其实就是这么做的。如果当时就有现在的技术理念，我们可能会少走很多弯路，产品体验也会更好。

Harry：直白地说，我有点担心模型的发展会进入平台期。比如 GPT-5 的宣传重点从「新功能」转向了「成本」，这是否意味着技术迭代在放缓？你怎么看？

Mati：我觉得这得看具体的应用场景。拿语音领域的旁白功能来说，我认为确实快进入平台期了，新一代模型不会让有声书旁白的质量发生质的飞跃，整体水平还是会维持在相近的区间。但更核心的点是：无论哪个领域，当技术研发到一定阶段，最终都会走向商品化，届时仅靠研发优势是不够的，必须要靠产品力。所以 11 Labs 一直在做的，就是把研发和产品结合起来。

Harry：那你觉得现在已经到了「scaling laws 不再能带来同等程度性能提升」的阶段了吗？

Mati：从我的角度来说，我觉得技术发展还处于「刚刚起步」的阶段，你看 AI 的应用场景正在不断拓展，渗透率才刚开始提升，而 scaling laws 的扩大趋势还在继续。所以我认为（性能提升的空间）还很大。

Harry：不过「应用渗透」和「技术研发」是两回事。应用渗透方面，我同意你的观点，但技术研发的进展呢？

Mati：我觉得语言模型（LM）领域和语音领域的情况可能不一样。语音领域的发展速度其实还没有放缓，而且未来不同模态技术融合后，会给整个行业带来什么影响，还有很多可能性，比如 AI 对周围事物的理解会更深入。但语言模型领域，我同意你的看法，可能确实有一点进入平台期的迹象了。

03 

为什么没被 OpenAI 取代？

Harry：为什么 OpenAI 做不了你们做的事？

Mati：他们肯定会尝试做类似的事，但我觉得，他们目前还没有我和联合创始人以及团队所具备的那种创新洞察力。不过更深入的原因有三个：首先是专注度。尤其是在早期，AI 领域有太多可做的方向，但我们从一开始就明确：要在语音 AI 的研发和产品领域做到极致、占据领先地位。我们所有的工作都围绕语音展开。

其次，全球真正精通语音技术且水平顶尖的研发人员其实非常少，可能也就 50 到 100 人。而我的联合创始人 Piotr 很擅长组建团队——我们团队里有 5 到 10 人都能跻身这「全球顶尖 100 人」的行列。这支团队的实力真的超出我的预期，每次看到他们的成果我都很惊讶。举个具体的例子：我们的文本转语音技术已经远超行业水平；语音转文本技术在基准测试中击败了 OpenAI 的 Gemini；还有音乐生成技术，这也是目前大公司都还没攻克的领域。所以我们的团队实力是核心优势之一。

第三，就算 OpenAI 真的投入大量资源做语音研发（我觉得他们确实在尝试），产品层面的优势还是在我们这边。比如做创意领域的语音产品（旁白、配音），你需要经过很多额外的优化步骤才能达到完美效果，而我们在这方面做得很好；再比如开发语音 Agents 或对话 Agents ，你需要整合知识库、做好集成、开发功能模块，还要完成部署、测试、评估、监控等一系列工作——这些环节共同构成了一个完整的平台。而 OpenAI 在这些产品落地的细节上，投入的精力可能还不够多。

所以总结来说，我们的优势在于：顶尖的研发团队、快速的执行力，以及对具体应用场景的深度聚焦。

Harry：你提到了顶尖人才，OpenAI、Meta 这些巨头肯定会花大价钱来挖人。你们如何留住他们？

Mati：我觉得，尤其是在研发领域，这些人才在我们公司能创造的影响力，比在其他任何公司都要大，尤其是在公司早期阶段。当然，像 Meta 这样的大公司，他们招聘时看重的不仅是人才本身的能力，还有人才掌握的技术经验，招到这些早期核心人才，就能获取他们掌握的模型技术和架构思路，进而加速自己公司的技术发展。所以在公司早期，这类人才的价值比后期更高。

要知道，在大公司里，做任何事都要走繁琐的企业流程。而且，我们现在有一支规模很小但能力极强的团队，团队成员之间可以互相学习、快速推进工作。我觉得在其他一些公司，未必能有这样的氛围——它们可能更追求团队规模，而不是精准匹配「对的人」。

Harry：外界常说欧洲科技圈缺乏「有大规模运营经验的人才」。你们怎么解决这个问题？从美国招人，还是在欧洲本土培养？

Mati：我们更倾向于本土培养。我们会把现有团队成员和美国投资人网络里的顾问配对，让顾问提供指导，帮助他们成长。我们喜欢「培养人才」这种模式——如果能赌对一个人的成长潜力，比从外部空降更有价值。但我们也清楚，人才成长需要「有经验的人带」，所以会主动对接那些有大规模运营经验的人，让他们给团队做辅导。

Harry：Lovable CEO Anton Osika 最近在我的节目里说：「在欧洲创业，就像在‘困难模式’下闯关」。你同意这个说法吗？

Mati：确实是「困难模式」，但也有不少独特的优势。首先，欧洲的人才质量非常高，关键是要知道怎么找到他们。

Harry：很多人在「找人才」这件事上会犯错，问题出在哪？

Mati：其实欧洲有很多想努力做事、想创造非凡价值的人，但他们缺乏机会——因为之前很少有欧洲本土的公司有「全球化野心」，所以这些人只能去美国公司工作。现在不一样了，像你提到的 Lovable，他们就展现出了这种野心；还有瑞典的 Legora，最近刚完成一轮融资；Synthesia 也是如此。越来越多欧洲公司有了「对标全球」的志向，而这些人才也愿意加入这样的团队，因为他们想参与「能在全球竞争的事业」。

早期我也很担心「在欧洲创业的局限性」，但后来发现：关键是「从欧洲出发，但不只为欧洲市场打造产品」。很多人会混淆这两点——以为「在欧洲创业」就等于「只做欧洲市场」，其实不对，我们依然要有全球化的目标。

现在提到 11 Labs，我会把我们定义为「全球化公司」：我们想在美国市场获胜，想在欧洲市场获胜，也想进入亚洲市场。我们的核心团队大多在欧洲，因为这里的人才太优秀了。

Harry：美国的朋友常说「欧洲人工作没我们拼」，你觉得这种说法对吗？

Mati：不对，这种说法太片面了。你完全能在欧洲找到「愿意拼命干」的人。我们团队里就有这种情况：之前招过一些美国西海岸的员工，对比之下，我们很多中东欧的员工反而更拼。

说真的，团队里有很多「使命感驱动」的人——他们周末也会主动加班，真心在乎公司的成败，而不只是「完成工作」。他们觉得自己是公司的一份子，这种归属感很强。所以我肯定，欧洲有很多非常优秀的人才。

04 

优先追求「实现效果」，

而不是优化成本

Harry：在技术逐渐商品化的今天，「执行速度」是唯一的护城河吗？还是说「研发质量」和「GPU 资源」更关键？

Mati：我觉得两者都重要。我们公司的策略是「研发+产品+生态」三者结合——这里的「生态」包括分销渠道和品牌。对我们来说，研发是「先发优势」：我们一直在研发上投入，未来也会继续投入，目标是成为跨设备语音技术领域的顶尖玩家。但研发能给我们的，其实只是未来 1 到 3 年对竞争对手的优势。

Harry：你觉得目前你们比竞争对手领先多少？

Mati：这要看具体应用场景，但总体来说，应该有 6 到 12 个月的差距，具体取决于我们聚焦的细分领域。

Harry：你觉得这个领先优势算大吗？

Mati：我觉得算大了。这 6 到 12 个月的研发领先期，足够我们做好第二件关键的事——也就是从一开始就打造出色的产品体验。

Harry：你们大概会把营收的百分之多少投入到计算资源（Compute）上？

Mati：我们自己建了用于模型训练的数据中心；至于模型推理（Inference），我们会和一些传统领域的优秀合作伙伴合作。

Harry：你们居然自己建数据中心？大多数公司都会用云服务，为什么要自己建？

Mati：我们算过一笔账：如果按照我们的需求：持续不断地训练大量模型，来规划，再考虑到数据传输的成本，那么从两年的时间维度来看，自建数据中心的成本和租用云服务的成本基本能打平。

当然，这里要假设 GPU 基础设施的技术不会有太大突破。如果技术迭代速度没那么快，自建的性价比就很高。事实也确实如此，现在自建数据中心的投资回报率（ROI）已经体现出来了——我们能更快地开展更多实验。

当然，这种选择也可能出错：如果未来出现颠覆性的技术创新，可能会打破现在的成本平衡。但至少在目前阶段，自建数据中心能让我们更有控制权，性价比也更高。

Harry：很多投资人都在讨论现在很多公司的「单位经济效益（Unit Economics）」很差，比如 Rapid、Lovable 这些公司，其实几乎所有应用类公司都存在这个问题。你觉得这种批评公平吗？还是说，这只是短视的看法？

Mati：你提到的这些公司，很多确实存在单位经济效益差的问题。但它们的策略其实很明确：第一，模型的成本未来会不断优化；第二，先建立用户信任的品牌，再通过品牌积累的数据信号反哺业务。

以 11 Labs 为例，我们的单位经济效益比大多数同类公司健康，因为我们掌控了研发、产品和分销的全链条。但即便如此，如果我们要推出一款新模型，还是会优先追求「快速实现核心效果」，而不是过度优化成本——这样才能比竞争对手更快地把「突破性体验」推向市场，哪怕他们之后也会研发自己的模型。

Harry：这么说，你认为外界对「利润率」的担忧被夸大了，是不合理的？

Mati：这行本身就有风险，不是所有公司都能成功。比如 Lovable 的 Anton Osika 做得很好，Rapid、Vercel、Balt 也都是很优秀的公司，它们的产品都很出色。我相信至少会有一家（甚至更多）公司能做出真正有价值的东西——市场足够大，容得下多家玩家。

但肯定也会有失败者：有些公司当前的利润率结构，长期来看根本不成立，最终会被淘汰。代码类应用公司也面临类似问题。但我觉得这种「竞争博弈」是有意义的——这不只是简单的「应用层创新」，更是一场「野心勃勃的赌注」：它们在试图和谷歌这样的巨头竞争（比如谷歌的 Firebase），而像 Lovable 这样的公司，已经在这场竞争中取得了一些胜利。

Harry：这就回到了你之前说的「品牌」——很多人甚至记不住谷歌那款产品的名字。

Mati：而且 Anton Osika 本身就是个非常厉害的营销者，创始人亲自带队做营销，效果确实很棒。

Harry：你们从一开始就走横向扩张路线，而不是聚焦特定客户。如果给其他创始人建议，你认为创业初期应该横向扩张还是垂直深耕？

Mati：关键看产品属性：如果你的产品非常新颖、与众不同，你还没完全摸清「哪类客户最需要它」，但知道背后有更大的市场，那初期走横向路线完全没问题；但如果你的核心优势很明确，而且瞄准的是某个特定领域，那从一开始就垂直深耕更合适。

05 

语音 Agents 会成为年营收数十亿美元的业务

Harry：你们现在的营收规模是多少？

Mati：两周内，目前我们的营收已经突破 2 亿美元了。

Harry：哇，这个数字太厉害了！2023 年底你们的营收是多少？3500 万左右？

Mati：对，从测试版到 3500 万美元就是那个阶段。之后用了 20 个月营收突破 1 亿美元。之后到 2 亿美元用了大概 10 个月吧，也可能稍长一点，不到 15 个月。

Harry：听着都让人激动，甚至有点羡慕了。

Mati：能有这样的增长，我们当然很开心。但也要清醒——增长快，下滑也可能快。

Harry：你们的营收黏性不是挺高的吗？毕竟有很多大型企业客户。

Mati：我认为是的。企业客户现在是我们业务的核心。目前我们重点打造的是「对话式 Agents 平台」。

Harry：能说说最大客户的规模吗？

Mati：最大的单笔合同大概 200 万美元，客户主要来自呼叫中心、客户支持、个人助理领域。这些公司会整合我们的多项技术——比如语音转文本、自然语音生成，再结合我们开发的各类集成工具来搭建解决方案。

企业端的合作中，思科（Cisco）、Twilio、Epic Games 这些都是我们的重要合作伙伴，虽然刚才说的 200 万合同不是和它们直接签订的，但我们在这些客户那里有大规模的技术部署。另外，我们也很幸运，至今仍有庞大的自助用户群体——创作者和开发者一直在用我们的工具做创新。

Harry：既然你们 10 个月就从 1 亿增长到 2 亿，那到 3 亿需要多久？

Mati：我们是一家有野心的公司，当然希望能尽快突破 3 亿。

Harry：5 个月能做到吗？

Mati：如果能保持健康的营收结构，同时为客户创造真正的价值，我们当然愿意挑战这个速度。

Harry：你们上一轮融资的估值是 33 亿美元对吧？

Mati：几轮融资加起来的总估值除以 11（可能指股权比例），大概是这个数。

Harry：好的，33 亿。当时你们的营收是 1.5 亿美元左右？

Mati：其实比那低一点，当时营收大概在 1 亿到 1.2 亿美元之间。

Harry：那这么算的话，如果 2025 年底营收能到 2.5 亿到 3 亿，上一轮 33 亿的估值就相当划算了——大概是 12 个月营收的 11 到 13 倍。

Mati：你是按 12 个月滚动营收算的吧？其实上一轮融资是在 2024 年底完成的，当时我们收到投资意向书时，营收大概 8000 万美元，签协议时略有增长。

Harry：这么看你们其实不缺钱啊。

Mati：我们每次融资的核心逻辑都是「提前布局未来业务」。比如上一轮融资，资金主要用于三个方向：一是拓展模型能力，比如向多模态模型升级；二是推进国际化，进入更多海外市场；三是深耕 Agents 平台，开发更完善的企业级功能——比如提升系统可靠性、整合 Salesforce 服务、开发中继技术（Subtrunking）等。当时的估值大概是当前营收的 30 倍，这个条件是不错的。

Harry：如何平衡「聚焦核心」和「业务拓展」？有钱可以做更多事，但不一定都是对的事。

Mati：核心判断标准是：「新业务是否会分散核心业务的精力」。我们的思路是：如果能在不影响核心用户体验的前提下，开拓新市场、打造新产品，就会投入资源招人推进；但如果新业务会让团队分心，就要权衡「潜在收益」是否值得——毕竟核心业务才是根基。

Harry：有没有哪个现在还很小、甚至不存在的业务，未来可能成为你们的核心？

Mati：这个问题很有意思。相对而言，我们的「 Agents 业务」现在已经不小了，但其实还只是冰山一角。如果战略得当，单是语音 Agents 这一块，未来就可能成为年营收数十亿美元的业务——潜力非常大。

Harry：你说的「语音 Agents 」，就是卖给企业用来管理客户服务的那种吧？

Mati：没错。而且还能进一步深化：从纯语音 Agents ，拓展到「全渠道对话 Agents 」——比如集成邮件、WhatsApp 等沟通工具，覆盖更传统的客户支持场景。

Harry：那这不就和 Intercom、Drift 直接竞争了吗？

Mati：我们现在和 Drift 有公开合作，短期内还是伙伴关系。但长期来看，竞争与否取决于双方的战略方向：如果 Drift 继续走横向平台路线，而我们向垂直领域深耕，可能会有部分重叠；但目前我们对所有合作伙伴都保持开放态度，优先通过合作创造价值。

Harry：现在很流行「人机协同」，但未来会发展成「纯 AI 替代人类」吗？企业员工会不会抵触 AI Agents？

Mati：抵触情绪确实存在，但我们观察到的趋势是「人类角色更专业化」——AI 会接手那些重复性高、无需专业知识的工作，比如预约安排、退款处理（当然要确保安全和身份验证）。而需要深度专业能力的工作，比如帮助出院患者规划后续流程、分析复杂数据等，依然需要人类负责，甚至这些人类的价值会更突出。

随着 AI 自动化程度加深，人类和 AI 的分工比例会变化，但人类的核心价值不会被替代——反而会因为 AI 分担了基础工作，能更专注于高价值的专业任务。

06

「人多」往往解决不了问题

Harry：拿到 1900 万美元投资之后，很多人会疯狂招人，但你一直坚持「小团队模式」。为什么？

Mati：首先，「人多」往往解决不了问题。要做出有影响力的事，其实不需要那么多人——这是最核心的一点。

其次，保持「轻量化组织架构」能让团队更灵活。现在我们公司有 250 人左右，但实际上是拆成了 20 个小团队，每个团队负责不同的市场或项目，规模在 5 到 10 人之间。这种小团队模式下，成员的「主人翁意识」更强，能快速推进工作，也能更快看到结果、根据实际反馈调整方向——整个迭代效率非常高。当然，这种模式也有其他挑战，但相比优势来说，这些挑战都是可以解决的。

Harry：这 20 个小团队是按「职能」划分（比如研发、销售），还是按「项目」划分？

Mati：主要看情况。比如有一个团队专门负责「工作室界面」，就是用户登录后看到的核心操作界面；有一个团队负责整个「语音 Agents 套件」；还有一个团队专注于企业级产品的核心组件，另一个团队负责自助式（self-serve）产品的功能。所以核心产品团队都是围绕「产品领域」来划分的。其他职能部门（比如人事、行政）也会快速拆分出小团队，每个小团队都有很高的自主权，执行时不用层层汇报，效率很高。

Harry：一般公司发展到一定阶段都会设置头衔，但你们反其道而行之，取消了头衔。为什么这么做？

Mati：确实有不少优秀公司这么做过，比如 Stripe。我们这么做，主要是因为早期团队规模很小——当时团队只有 5 个人，后来陆续有人加入，我们最想优化的是「影响力」：不管是谁，从加入的第一天起，都能在团队里发挥最大价值，而不是被头衔限制「能做什么决策」。

其次，我们拆了很多小团队，如果开始纠结「谁该有头衔、谁不该有」，只会分散大家的精力，小团队的核心是「快速执行」，没必要在头衔上浪费时间。

还有一点，直到现在我们都坚持：如果现在加入 11 Labs，你可以很快转型去带领任何团队、任何职能，头衔会成为这种灵活调整的障碍。比如，有些新人 tenure（任职时间）不长，但能力足够，就能管理比自己资历更深的人；但如果有头衔，大家很容易被「职位等级」束缚。

当然，我们内部有清晰的协作机制——每个小团队都有临时负责人，如果团队对决策有分歧，负责人会拍板。但这个「负责人」不是固定的，随时可能调整；而在其他公司，头衔一旦给了，通常就不会变了。

Harry：招那些「因为公司名气大而加入」的人，是不是不好？

Mati：这个问题很有意思。早期我们没什么名气，几乎没有主动投递的简历，都是我们主动去挖人，反而更容易找到「价值观契合」的人，不用在一堆简历里筛选「谁是真心想来」。

现在不一样了，因为 AI 热潮，也因为公司规模变大，主动投递的人很多，其中确实有不少是冲「名气」来的。但我觉得这没什么问题——不是所有人都愿意冒同样的风险，不能因此否定他们的价值。

Harry：你在招聘上犯过的最大错误是什么？从中学到了什么？

Mati：应该是个很常见的错误：招聘时，因为时间有限，对候选人的判断不够准；等对方入职后，逐渐发现不合适，但没有及时做决策。

其实如果在面试时就有疑虑，或者入职后几周到几个月内，发现对方不契合，就应该立刻止损，而不是反复给机会。之前有几次，我就是因为「想再给对方一点时间」，拖了太久，反而对团队造成了影响。

Harry：创始人应该在什么时候停止「亲自参与每一次招聘」？

Mati：我们希望能一直参与——现在我们还是会面试每一个候选人。

Harry：现在公司有 250 人，你们还在这么做？

Mati：对，而且我们希望能一直坚持下去。亲自面试能帮我们把控「招什么样的人进公司」，还能和新员工建立连接。不过我们对招聘的侧重点也在调整——比如最近 6 到 12 个月，我们比以前更看重「全公司各岗位的技术能力」，所以面试时会加强这方面的考察。

其实「要不要亲自参与」，关键不在于「公司规模多大」，而在于「一段时间内要招多少人」。如果一个月要招 1000 人，肯定不可能亲自面试，因为时间根本不够；但如果是在一年内完成招聘目标，就有可能。

Harry：你们今年的招聘目标是多少人？

Mati：到年底计划招到 400 人。

Harry：这规模不小啊——相当于在现有基础上增加 40%，几乎是半倍增长了。

Mati：现在公司大概有 250 人，已经确定入职的有 30 到 50 人，后续应该还会再招 100 人左右。

Harry：恕我直言，「小而精」是没错，但未来三四个月要新增 150 人，这规模可不算小了。

Mati：依然是「小而精」的思路。现在我们团队已经很国际化了，市场、工程等各个部门都在全球多地布局——比如巴西、日本、印度、墨西哥，我们会在这些地方建立小型分支机构，逐步拓展本地化团队。这样的模式我们认为是可行的。

Harry：你们看重「人均营收」这个指标吗？

Mati：长期来看是看重的，我们希望成为一家高效的公司。目前我们的人均营收表现很不错，这个指标确实能反映公司的运营效率。但如果有明确的长期增长路径，我们会毫不犹豫地招人——哪怕短期可能拉低人均营收。

你作为投资人应该也清楚，客户留存率（Retention）和净收入留存率（NRR）才是更核心的指标。现在招人帮我们在竞争对手之前抢占市场，短期人均营收可能下降，但如果未来 5 年 NRR 持续增长，且不再大规模扩招，人均营收自然会提升。

07 

种子轮曾经被超过 30 位的投资人拒绝

Harry：种子轮融资顺利吗？当时你们两个年轻人是怎么说服投资人的？

Mati：种子轮真的太难了，特别艰难。当时投资人主要问我们三个问题：

• 第一，你们打算怎么攻克研发难题？

• 第二，他们觉得我们要解决的问题对应的市场规模太小——毕竟当时「AI+语音」这个方向，根本没人关注，这一点挺出乎我们意料的。不过我们始终坚持自己的判断，也知道这种质疑很正常。

• 第三，就是产品的护城河问题：你们的技术真的能比那些大公司的现有方案更好吗？长期来看，你们怎么和他们竞争？

这三个问题是当时的核心挑战。我们前前后后接触了不少投资人，数量得有两位数。

Harry：也就是说，两位数的投资人都拒绝了你们？

Mati：对，大概 30 到 50 位吧。那段时间真的很煎熬，因为早在 2022 年初，我们收到过美国一家创业加速器的邀请（不是 Y Combinator）。当时我们还纠结过要不要接受，最后还是决定拒绝，我们觉得自己能做出更有价值的东西，而且当时也不需要那份帮助，所以选择独立发展。

这个决定之后，压力就更大了，我们突然需要自己筹集资金。当时我们在 GPU 上的开销开始增加，还雇了最早的几名员工，这些开支都来自我们之前在谷歌和 Palantir 工作攒下的积蓄，能有这笔积蓄其实已经很幸运了。但我心里很清楚，这样下去风险越来越大，而我们想加大投入、继续推进项目，所以必须得拿到外部投资。

Harry：那你们种子轮最终融了多少钱？200 万对吧？我还记得当时公司的估值。

Mati：估值是 900 万（投后估值）。第一位投资人买了公司 11%的股份，对应的金额就是这么多。之后又有其他投资人跟进，总融资额大概刚过 100 万。

Harry：这是 2023 年的事吧？

Mati：其实是 2022 年。

Harry：原来更早，时间过得真快。很多创业故事都发生在十几年前，但你们这就是最近的事。

Mati：是啊，也就四年前的事。不过最终我们还是找到了早期支持者：有英国本地的投资人，有 Z 世代的创业者，还有 Piotr 在牛津的朋友 Peter Szilagyi，他是加密货币项目 Polkadot（波卡）的联合创始人，也给我们投了钱。所以早期还是有一批信任我们的人，只是整个融资过程比预想的要久一些。

08 

不建议「持续处于融资状态」，

浪费时间

Harry：你刚才提到的「融资宣布时机」和「绑定实质性产品动态」，这一点很有启发。关于如何做产品发布和融资宣布，有什么经验可以分享给其他创业者吗？

Mati：首先一点，也是最重要的一点：我们始终坚持「融资宣布要和重大产品动态、用户里程碑或核心招聘进展绑定」。不要为了庆祝「融到多少钱」而单独宣布融资——某种程度上，这相当于把公司的核心信息浪费在无关紧要的数字上。你得想清楚「宣布融资是为了什么」，要尽可能通过宣布融资，传递更多有价值的信息。这是第一条经验。

第二条经验，得先明确公司的定位——是做面向个人用户、创作者或开发者的自助式（self-serve）产品，还是做面向企业的销售驱动（sales-led）产品？定位不同，策略也完全不同，这点我得先说明白。

具体来说，你要把重点放在「如何获取真实用户」上，而不是只盯着媒体公关（PR）。对于第一次创业的创始人来说，很容易高估媒体公关的价值，但对我们来说，媒体公关远没有看起来那么有用。记得测试版发布时，我们联系了几家大媒体，一家拒绝了我们，另一家同意报道。当时我们觉得这是件大事，为了配合报道，我们暂停了所有其他工作，按媒体要求的时间节点做准备，最后报道也发出来了，但几乎没有任何效果——可能只是让一些投资圈的人知道了我们，但我们当时根本不关心这个，我们满脑子都是「怎么获取更多用户」。

真正有效的方式是什么？是和专注于 AI 领域的行业通讯合作，是让 YouTube 圈子里的朋友在 Discord 上分享「我们的测试版上线了」——我们的 Discord 社区当时帮了大忙；还有 Reddit ，上面的用户比谁都先关注到我们；在 Hacker News 上发帖也很有用。这些渠道的价值远比大媒体高得多。从那以后，我们就一直把更多精力放在「用户真正聚集的平台」上，而不是「用户不在的地方」。

Harry：感觉传统媒体的作用被高估了，草根渠道才更关键。说到这里，你怎么看融资时机？应该在产品发布前还是发布后？

Mati：通常来说，如果产品发布后反响很好，你会获得更多关注——不管是投资人、行业活动，还是媒体。但在这种时候，你更应该专注于产品本身，因为那些外部关注在很大程度上都是干扰。

我们第一次发布产品时就遇到了这种情况：产品火了之后，各种邀约蜂拥而至。现在回想起来，当时肯定犯了错——我接了太多邀约，参加了太多活动，其实那时候最好的选择是「把更多时间花在用户身上」。而且那时候已经有早期企业客户开始关注我们，我们本可以更专注于服务这些客户。

不过从投资人的角度来说，我的建议是「提前和投资人保持联系，但不要急于推进融资」。你可以跟他们说：「我们现在不融资，计划在明年第二季度或第三季度再考虑是否需要更多资金。」先把他们「储备」起来，等你真正需要钱的时候，再重新和他们对接——这时候时机才最合适。

我不建议「持续处于融资状态」，这完全是浪费时间，而且破坏性很大。你需要花大量时间开会、沟通，但这些都没有实际价值。

Harry：在两轮融资之间，你会特意和某些投资人保持联系，还是完全不聊，直到准备好了再说？

Mati：现在我们联系得少了，以前会多一些。这个问题问得好——我们确实会关注一些「目前还没合作，但未来可能很有价值」的投资人，不过目前合作的投资人已经很优秀了，所以暂时没有特别迫切的需求。但说实话，核心原则还是：我们不会主动去联系投资人，不过如果他们先找过来，我们会愿意交流。但这种交流绝对不是「我们可能要融资了」，而是「你能帮我引荐一下某某人吗？」「这个招聘难题你有什么建议吗？」——这种方式非常有效。我发现，只要你找对人，并且有明确的问题，投资人其实很乐意帮忙，而且你也不会过度占用他们的时间。比如你每次只带着一两个具体问题去找他们，他们会觉得「有价值」。同时，他们也清楚，如果你公司发展得好，他们现在提供的帮助，未来也会有回报。我们一直都是这么做的。

Harry：这其实也是一个很好的「试金石」。能看出他们是真的想支持你，还是只是说些场面话。

Mati：对，百分之百是这样。在投资人表达兴趣之后、你接受投资条款之前，这是测试他们「是否真的能提供帮助」的最佳时机。比如你可以问：「你能帮我引荐一些想加入董事会的天使投资人吗？」「能不能帮我对接一下某个资源？」. 这时候就能看出他们的诚意了。

09

选择那些真正能帮助到你的投资人

Harry：那对于早期创始人来说，选择天使投资人有什么建议吗？

Mati：我们当时的思路是这样的：选择风险投资机构（VC）时，会看重他们的人脉网络、品牌影响力，以及能否帮助我们在特定地区打开市场。而选择天使投资人时，主要看两点：

• 第一，他们是否拥有我们不具备的领域 expertise（专业知识）；

• 第二，他们能否帮助我们在「我们无法触及的圈子」里建立信任——比如如果你是 AI 领域的创始人，有几位其他 AI 创始人做你的天使投资人会很有帮助，这样你能参与到他们的活动和交流中。

当然，对我们来说，还有一点很重要：我们当时在自助式（self-serve）产品上有一些经验，但在销售驱动（sales-led）模式上几乎是空白，所以我们也会找有「市场推广和销售经验」的天使投资人，帮我们搭建销售体系。

Harry：在 2023 年 6 月你们完成了 1900 万美元融资，投资方是 a16z 和 Nat Friedman 等。这轮融资是怎么谈成的？

Mati：这轮融资的契机其实从 2023 年 3 月就开始了。之前和我们有过深入沟通的一些投资人，开始重新联系我们，但我们当时还是处于「观望状态」——想先看看产品的发展势头，同时也想筛选出「我们真正想合作的合伙人」。

我们当时的核心诉求有两个：第一，要让全球市场相信「我们已经站稳脚跟」——证明 11 Labs 是一家值得信任、有雄心的公司；第二，要和「我们钦佩的人」合作，一起做有意义的事。而 NFDG（Nat Friedman 旗下的投资机构） 显然属于后者。整个过程其实挺有意思的：是他们先联系我们的。

Harry：是他直接给你发私信吗？他是怎么联系上你的？

Mati：他先给我们发了邮件，之后我在伦敦和他见了面。他特意飞过来的，见面过程还挺曲折——最开始发邮件时，我们都不确定这次会面能不能成，直到最后一刻才敲定。见面地点是他在伦敦入住的一家酒店。

最特别的是，他是唯一一个「 提前测试过我们 API 」的投资人，这是所有投资人里独一份的。见面第一句话他就说：「我测试了你们的 API，有些功能用不了，有些能用；这个语音效果不行，稳定性也有问题，而且参数设置不够清晰。」他不仅亲自测试了产品，还判断出我们做的事有价值，给了我们很多改进建议，然后才说「我有投资意向」。这之后，我们才开始聊公司愿景、未来规划。

他身上最难得的一点是：你不用跟他说太多细节，他就能凭自己的经验补全上下文，还能结合过往案例，提炼出对我们有用的经验——他一下子就懂我们要做什么。所以从第一次聊天开始，他就完全清楚我们的目标，还从一开始就提出了有针对性的问题来挑战我们。之后他推进得非常快，明显很想和我们合作。其实我们也特别想和他合作，只是当时没表现得太明显。

另外，纳特（Nat）和安雅（Anya）当时更多被看作天使投资人。我们一直很欣赏他们——不管是从他们在 GitHub 上的贡献，还是早年的创业经历来看。不过在外界很多人眼里，他们当时仍属于「天使投资人」这个范畴。所以我们知道，这是一个能借助顶级投资人资源、把公司定位成行业头部玩家的机会。当时我们和所有一线基金都聊过，Andreessen Horowitz（a16z）只是其中之一。

Harry：你觉得「决策速度」是不是投资人能否成功争取到项目的关键差异点？

Mati：当然是。不管是从投资人角度，还是从产品角度来看，对我们而言——尤其是现在这个阶段——执行力的速度、投资决策的速度，是唯一能拉开差距的东西。

Harry：我其实很适应「快速决策」的节奏，也有能力投大钱，但现在越来越多创始人会选择「跑融资路演」：花 10 天时间见一圈投资人，再用一周时间决定接受哪个条款。你怎么看这种现象？

Mati：现在 11 Labs 已经投了不少优秀的公司，所以我经常会参与到这些被投公司的融资沟通里。比如最近有一家做医疗语音机器人的公司在融 A 轮，他们的产品能通过对话帮患者平复情绪，效果特别好；还有一家在做医疗领域的客户支持解决方案。我会和这些创始人聊他们的融资进展，过程中发现一个很明显的问题：有些创始人其实没搞清楚自己「真正要优化的是什么」。

这时候就需要好好聊一聊：他们是想优化公司估值？还是想减少股权稀释？是想借助基金的品牌背书？还是看重基金背后的人脉网络？是想和某个特定的投资人合作？还是有其他诉求？他们的目标往往很分散。

所以每次和这些创始人聊天——有时候是我们的投资人请我去跟他们聊——我都会先问：「你这次融资最看重的是什么？有没有遗漏什么关键需求？」聊完之后很快就能判断出：他们跑路演是因为「觉得目前的投资意向还不够有吸引力，想通过竞争抬高估值」，还是「心里已经有倾向的投资人，但想留个备选，所以先跑一遍流程」。其实都是些很常见的融资心态。

Harry：我总觉得「跑路演」这种模式，更像是在「挑商品」，而不是在「找伙伴」。

Mati：但反过来想，很多投资人在没展现出「合作诚意」之前，就想先给条款清单，创始人怎么判断对方是不是好伙伴呢？怎么知道条款是不是合理？尤其是对第一次创业的创始人来说，他们没有经验，不知道自己的公司到底值多少钱，需要一些参照来对比。

这种参照可能来自和其他公司创始人的交流，也可能来自对同行业公司估值的调研，或者通过「跑流程」来获取更多反馈。「路演」听起来好像很繁琐，但本质上是创始人在寻找参照。

我们自己融资时其实也是这样——尤其是早期：先挑一两个「非优先级」的投资人聊一聊，看看我们想传递的信息有没有被正确理解，估值预期是否合理。如果沟通下来没问题，再去找最想合作的那几家顶级基金谈。

Harry：像 a16z 帮你们对接名人，Nat 亲自测试 API。美国的风投和欧洲的风投，是不是玩的根本不是一个游戏？

Mati：我们很喜欢现在的投资伙伴，他们都很优秀，能提供的资源也远超预期。比如 Andrew 所在的 Sakaya 团队，水平完全是顶尖的，能提供的帮助也非常关键；还有其他合作伙伴，也都在主动为我们提供支持。他们都是美国的基金，我觉得他们的「玩法」确实不一样。从我们的经历来看，美国的基金更愿意承担风险——和他们聊天时，聊的都是「怎么把赌注下得更大」，而不是「怎么规避风险」。

我判断一个投资人是否值得合作，有一个固定的考察点：除了资金、人脉、品牌，更要看「如果公司遇到困难，这个合伙人会怎么做」。所以我们会去做背景调查，问其他创始人「这家基金在公司遇到困境时表现如何」。我们合作过的这些美国基金，反馈都非常好——他们在公司不顺的时候，会坚定地站在创始人这边提供帮助，甚至比公司顺的时候更用心。

我也帮其他公司做过类似的背景调查，发现美国很多基金都有这样的特点——可能是因为美国创业环境里，公司「起起落落」太常见了，他们更有应对困境的经验。但我们聊过的一些欧洲基金，在这方面的反馈就没那么好。

Harry：你们现在是行业里的战略资产，肯定收到过收购邀约吧？

Mati：确实收到过。我们会做基础的尽职调查，也会告知投资人「收到了邀约」，但不会深入推进。

Harry：没心动吗？

Mati：有过一点点，但更多是出于「了解流程」的心态。比如第一次收到邀约时，我们正处于 A 轮融资阶段，业务增长很顺利，但对未来曲线还不确定。那时候会想「看看对方的条件」，但不是真的想卖掉公司——很快就发现对方其实不是真心想收购，只是试探。从那以后，再收到类似邀约，我们就更坚定「要独立发展」了。

另外，我们几乎每轮融资都会推出「员工股票二次出售（Secondary）」和「要约收购（Tender Offer）」——只要员工的股票已经归属（Vested），就可以出售部分股票套现。这样能给员工提供流动性，让大家知道「公司的价值是实实在在的，不是纸面财富」。我们在赌一个巨大的未来，但也希望员工能先解决生活基础需求——比如房贷、育儿费，这样大家才能更安心地投入长期奋斗。

Harry：我经常想，过去 20 年里，如果欧洲的创业公司能有这样的「员工股票流动性」机制，多少优秀公司不会被过早收购？很多公司卖掉，就是因为员工需要变现，没有其他选择。

Mati：确实如此。减少「金钱焦虑」，能让团队更专注于「把事做好」，而不是被短期利益裹挟。