他当时的身份是：入职不到一年的初级证券诉讼律师。他前一份工作是在GitHub上研究大语言模型能不能读懂法律文件。
他找了Google DeepMind的研究员Gabe Pereyra一起干。两个人没什么资源，只有一台电脑和一个想法——让AI替律师干活。
Altman回了邮件。OpenAI Startup Fund给了他们早期投资和GPT-4的优先使用权。
三年后的2026年3月，这家叫Harvey的公司完成2亿美元融资，估值110亿美元。折合人民币大概750亿。
领投方是新加坡GIC和红杉资本。红杉已经连续三次领投Harvey的融资——红杉合伙人Pat Grady自己都承认，这在红杉的历史上"极为罕见"。
12个月内，Harvey的估值从30亿跳到50亿，到80亿，再到110亿。翻了近4倍。
这速度不只是靠故事撑起来的。
2024年底，Harvey的年经常性收入（ARR）是5000万美元。2025年8月，1亿美元。2026年1月，1.9亿美元。
八个月翻一倍，五个月再翻一倍。290%的同比增长。
14万律师在用，1500多家机构客户，覆盖60个国家。绝大多数美国AmLaw 100顶级律所都在名单上。
更值得注意的数字：25000个自定义AI代理。
这不是25000个聊天机器人。这些代理人能自主完成从基金设立到并购尽调到监管合规的多步骤工作流。
律所可以在Harvey平台上自己搭建代理，不用写代码。比如做一笔跨境并购，代理会自动拉取相关法规、扫描目标公司的合同库、标记风险条款、生成尽调报告初稿。
以前十几个初级律师干两周的活，现在一个代理跑通宵。
当然，这事没那么简单。
Harvey的平台上跑着大量前律师——不是用AI的律师，是跳槽过来帮客户搭建AI代理的律师。
公司大约10%的员工做这类"嵌入式法律工程"，直接入驻客户办公室，帮他们设计工作流。
这种做法很像当年Salesforce——卖的不只是软件，是一整套怎么用的方法论。
但Harvey面对的麻烦也很现实。
它不拥有自己的底层模型。它用的是OpenAI、Anthropic、Mistral的API。
Harvey估值750亿，但OpenAI和Anthropic一招"法律插件"，理论上就能让用户直接在通用模型上做法律工作。
Anthropic已经在2026年2月推出了法律插件。
传统巨头也没闲着。Thomson Reuters 2023年花6.5亿美元收购了Casetext，正在往Westlaw里塞AI。
LexisNexis也在把自己的法律数据库和生成式AI拼在一起。这些公司手里的判例库和法规数据库，是几十年的积累——Harvey没这个东西。
还有一个瑞典对手Legora，估值已经到了55亿美元，欧洲起家，开始往美国打。
但Harvey确实占了一个好位置。法律是AI最肥的市场之一：按小时计费的巨额预算、纯文本的工作内容、极低的容错要求。
律所一旦把工作流建在Harvey上，迁移成本不低。而且目前全球只有21%的律所完成了全所级别的GenAI部署——渗透率才刚起步。
Winston Weinberg说了一句话："AI不只是在协助律师。它正在成为法律工作得以完成的系统。"
是不是这样，看那25000个代理接下来跑出的结果。
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