AI测试引爆 AI 会议工具潮流，Granola 打造 2.5 亿美元估值产品的秘密丨 Voice Agent 学习笔记

RTE开发者社区 · 2025年07月31日 · 215 次阅读

以下文章来源于 yikai 的摸鱼笔记，作者 yikai

大家好～这是 Voice Agent 学习笔记系列的第 36 篇。我是课代表十三👩🏻‍💻。

本期学习笔记的内容来自小宇宙播客节目《跨国串门儿计划》。这是一档使用 AI 技术将英文播客翻译成中文播客，并保留嘉宾原有声线的节目。用中文听英文播客，扫码感受神奇体验！

Granola 是一款利用 AI 整理和总结会议纪要的工具，凭借其新颖的交互方式在短时间内迅速成为科技、销售、招聘等多个领域专业人士的必备应用。今年 5 月，Granola 宣布完成 4300 万美元的 B 轮融资，估值达 2.5 亿美元。

近期，Granola 的两位联合创始人 Chris Pedregal 和 Sam Stephenson 作为嘉宾参与了播客光速创投（Lightspeed Venture Partners）的录制。在访谈中，他们分享了他们从线上论坛相识到共同创业的经历，并阐述了 Granola 成功的核心秘诀：为高压工作状态下的用户设计极致简洁的「蜥蜴脑」产品。

所谓「蜥蜴脑」，是指人在高压、疲惫或分心状态下，大脑只能进行最基本、最直接的反应。Granola 正是聚焦于这一用户痛点，在产品设计上专注于满足用户最基本的需求。

他们还详细阐述了在技术飞速迭代时「有所为，有所不为」的战略智慧，以及 Granola 如何从一个会议工具，逐步演变为整合所有工作信息的「超级工作空间」的宏大蓝图。

期待这篇文章能对你有所启发！Enjoy~

使用 Granola 打造高效的会议体验

Making Meetings More Effective with Granola

主持人：Michael Mignano，Lightspeed 合伙人嘉宾： Chris Pedregal & Sam Stephenson， Granola 联合创始人

创业源起：从「思维工具」到解决真实痛点

Michael Mignano： 能否请你们先介绍一下 Granola 这款产品和公司？你们俩是如何开始合作，并走到今天这一步的？

**Chris Pedregal：** 故事要从三年前说起。我刚从 Google 辞职，一心想在伦敦创业。当时 GPT-3 的指令微调版刚推出，我立刻被它的能力震撼到了。我一边研究，一边寻找合伙人。我明确了两点：第一，我需要一个懂模型训练的技术合伙人；第二，我需要一个对 AI 原生产品用户界面有深度思考的设计合伙人。

于是我开始逛一些「思维工具」（Tools for Thought）论坛。所谓思维工具，是指那些能扩展人类思考能力的工具，从语言、书写到数学符号。每一次工具的进步都极大地扩展了人类的能力，而 我认为 AI 就是思维工具的终极加速器 。就在一个线上交流会中，我发现了 Sam 的资料，给他发了邮件，我们就这样联系上了。

Sam Stephenson： 我们都认为，要想在这个赛道成功，关键在于能否打造出真正优秀的产品体验 。而要做到这一点，就 必须围绕一个非常具体、非常痛的用户问题来设计 。所以我们花了很多时间与各行各业的人交流，了解他们的日常工作和痛点。

我们发现，有一个问题被反复提及，就是那些工作离不开开会和沟通的人。每次会议后都会产生大量后续工作，从简单的整理纪要、发送邮件，到复杂的在 CRM 系统里更新多个字段、触发工作流等等。这正是我们想要解决的问题。

有所为，有所不为：Granola 的 AI 应用层生存法则

Michael Mignano： 大约一年半前，很多人认为在 AI 应用层创业只是给 GPT-4 套个壳。现在大家的热情却空前高涨。你们觉得是什么改变了大家的看法？

Chris Pedregal： 首先，模型本身变得越来越好、越来越快。大家很快意识到，直接使用最前沿的模型远比自己训练更明智。其次，当你的应用场景是专业的生产力工具时，性能和针对特定场景的优化至关重要，这时定制化的工具就比通用工具更有优势。我们现在做的就是有持久价值的事，因为专业的生产力工具永远有其存在的价值。

**Sam Stephenson：我们必须非常谨慎地选择要解决的挑战，清楚在哪些地方该下功夫创新，又在哪些地方只需要等着技术自己变好就行。** 比如 AI 输出的质量、速度和成本，这些我们不做任何事，它自己也会改善。但有些东西，比如用户体验，如果我们不努力，它就永远不会变好。

Michael Mignano： 能举些例子吗？哪些是你们刻意决定不做的，又有哪些是你们认为必须由 Granola 来解决的？

Sam Stephenson： 最典型的例子是多语言支持。产品上线后这是用户呼声最高的需求。但当时的技术现状意味着，做一个好的多语言切换界面需要投入数周甚至一个月。我们判断，市面上有几十家公司都在全力解决多语言实时转录模型的问题。我们选择等待，因为未来的解决方案会比我们当时能做的任何临时方案都好得多。

Chris Pedregal： 另一个例子是上下文窗口的长度。早期产品只能处理三十分钟的会议。我们本可以花大力气做切分处理，但我们选择了等待，结果上下文窗口很快就变大了。还有一个是 RAG（检索增强生成）。

RAG 的基本概念是，当你的信息库（比如所有会议记录）远超模型单次能处理的上下文容量时，你需要通过搜索来挑选一部分信息喂给模型。做一个基础版的 RAG 很容易，但做好很难。然而，随着上下文窗口不断变大，一个反直觉但有效的方法是：把所有相关信息都塞进去。这在工程上似乎很「粗暴」，但 AI 模型比我们想象的要聪明得多，它能发现我们用 RAG 无法捕捉到的深层关联。

商业模式与产品发布：在「跑马圈地」时代实现 PMF

Michael Mignano： 你们是如何考虑 Granola 的商业模式的？在模型之上，应用层有多大机会建立起一个庞大的商业帝国？

Sam Stephenson： 我们思考这个问题的方式和 AI 出现前没有太大区别。归根结底，我们是想做一个有价值的工具，让公司愿意为它付费 。如果我们能在 Granola 里实现网络效应，让团队里用的人越多，产品就越好用，那它本身就会成为一个有价值的信息库。公司愿意为此付费，这和 AI 本身是两码事。

Chris Pedregal： 我们正处在一个「跑马圈地」的时代。很多新产品成为可能，但运营成本高昂。我们清楚，两年后运营这些产品的成本会便宜得多。所以，你必须为未来而构建，然后想办法让公司能撑到那个时候。 如果只为今天优化，那你做的所有决策都会是错的。

Michael Mignano： 你们的发布非常成功，几乎是瞬间就实现了产品市场契合（PMF）。为了那个完美的发布日，你们是如何打造第一个版本的？

Sam Stephenson： 我们花了六到九个月的时间不断实验，寻找一种自然、毫不费力的方式，让用户从会议中提取信息。最终，我们聚焦到一个核心交互上：会议结束时，你输入笔记要点，Granola 会在同一界面上帮你扩充成完整的纪要。找到这个点后，我们砍掉了所有其他功能，只保留这一个核心特性去发布。

在内测阶段，我们用一个叫「点阵图」（dot plot）的图表来观察每个用户每天的使用情况，这帮助我们坦诚地面对现实，确保用户是真的在稳定地使用产品，而不是偶尔尝鲜。

Chris Pedregal： 我们封闭内测了一年，发布时大约有 150 个用户。有趣的是，发布时我其实没觉得产品准备好了，眼里看到的都是问题。但一旦推向世界，它确实触动了很多人的心弦，直到那时我们才真正意识到它的价值深度。

Granola 的「蜥蜴脑」设计：关注用户真正需求，打造极致简洁的产品体验

Michael Mignano： Sam，我听你提到过「蜥蜴脑」这个概念，你能否详细解释一下，你们是如何在产品设计中，关注用户真正需要的功能，而非仅仅是他们认为自己需要的功能？

Sam Stephenson： 在软件开发过程中，很容易陷入纸上谈兵的误区。特别是当会议安排密集时，压力会非常大。刚结束一个会议，又要匆忙赶往下一个，在这种高压状态下，你分给一个软件的脑力空间是极其有限的。

我们能支配的，可能只有你大脑的百分之一的空间。这是我们作为产品设计者需要记住的。 我们把那个「压力山大、连续开会」的瞬间牢记在脑中进行设计，这帮助我们保持清醒。很多人称赞 Granola 的简洁易用，正是因为我们深知，在这种情境下，用户根本没有足够的精力去应对一个布满复杂按钮的界面。我们称之为「为蜥蜴脑设计」。

Chris Pedregal： 我们努力判断什么是「单向门」决策，什么是「双向门」决策。如果是双向门，我们可以快速发布，观察反应。但我们必须保持产品的灵魂。大家喜欢 Granola 就是因为它简洁、克制。如果你为了加功能而破坏了这一点，就等于杀鸡取卵了。

全球化野心：在伦敦打造「硅谷式」公司

Michael Mignano： 你们在伦敦建立团队，但产品在美国非常受欢迎。感觉像是在伦敦打造一家硅谷式的创业公司，这是刻意为之的吗？

Chris Pedregal： 是的，这是刻意为之的。我们团队的每个人都渴望那种雄心勃勃的经典创业经历。我们的基因确实来自硅谷，但伦敦有非常优秀和多元的人才。我们有一个巨大的机会，就是用这里的人才，在伦敦建立一家「硅谷式」的创业公司。

在应用层，伦敦的热门 AI 公司不像硅谷那么多，我们算是「小池塘里的大鱼」，这对吸引特定类型的人才非常有优势。当然，任何事都有取舍，我们需要时刻保持与硅谷的同步。

在 AI 这个竞争如此激烈的领域，你必须在美国市场有竞争力。 否则，别人会赢下美国市场，然后你迟早要在欧洲和他们对抗。所以我们从一开始就抱着全球化的视野。大多数用户并不知道 Granola 在哪，他们也不在乎。

Granola 的未来：从会议纪要到智能工作空间

Sam Stephenson： 工程师有像 VS Code 这样的集成开发环境，设计师有 Figma。但直到现在，那些从事与人打交道工作的人，比如销售、管理或投资，一直没有属于自己的这类工作空间。因为他们工作的基本单位是自然语言和对话，这对传统软件来说太「软」了。

现在，计算机终于能够理解和组织自然语言了。我们认为，我们有机会为这些「与人打交道的人」创造出那样一个工作空间，让他们能沉浸其中，放大他们的能力，让他们工作得更好、更快。

Chris Pedregal：我完全同意。AI 就像是给思想装上了一个喷气背包。会议只是一个开始，因为它蕴含了惊人的数据量。未来，我们必须加入邮件、Slack 等所有上下文信息，才能让你做真正有用的事情。

我希望世界上每一个风险投资人都在 Granola 里撰写他们投资备忘录的初稿，因为我们拥有所有的信息，理应是做这件事最好的工具。我们内部已经做了一个能自我编写的内部维基，它可以根据所有会议记录自动生成和更新内容，比如回答「我们公司的居家办公政策是什么？」.这是一个疯狂的新世界。

观众问答：早期迭代与数据隐私

观众提问： 在创业早期，你们是如何处理反馈循环和早期迭代的？如何知道何时收集到了足够的数据可以继续前进？

Chris Pedregal： 我的看法是，在早期，这完全 是定性的，要靠你的直觉 。当然，你需要每天和用户交流，观察他们，但这并不是问他们想要什么。而是通过观察，为你的大脑提供所有相关的背景信息，这样你的直觉就会被打磨得更敏锐。如果你自己从内心深处感受不到这个产品或需求，那问题就大了。

观众提问： 我们发现有些客户不希望会议被录音。你们在与用户互动中，对于信息存储和转录的偏好有什么发现？

Chris Pedregal： 像 Granola 这样的工具未来会成为工作场合的标配。Granola 从一开始就从不存储音频，只存储转录稿，这降低了侵入性。未来的讨论焦点会从「是否转录」，转移到「谁有权访问这份转录稿」。 是只有我自己？我的团队？还是整个公司？公司在设计这些默认设置时，会产生很多下游影响。我们必须以一种深思熟虑的方式，建立良好的规范来使用这些强大的工具，在最小化风险的同时最大化其益处。

原播客链接：https：//www.youtube.com/watch?v=2eajeT9WU4k