Legal AI 或许听起来不是硅谷最性感的类别，但 Harvey 的 CEO Winston Weinberg 已经吸引了硅谷几乎所有顶级投资者的关注。该公司的股东名单宛如风险投资界的名人录：OpenAI Startup Fund（其首个机构投资者）、Sequoia Capital、Kleiner Perkins、Elad Gil、Google Ventures、Coatue，以及最近的 Andreessen Horowitz。
这家总部位于旧金山的公司的估值在2025年2月从30亿美元飙升至6月的50亿美元，并在10月底达到80亿美元——这一增长既反映了AI公司获得的疯狂高价标签，也体现了Harvey赢得大型律师事务所和企业法务部门青睐的能力。
事实上，这家初创公司现在声称拥有遍布63个国家的700家客户，其中包括美国前十大律师事务所中的大多数。该公司还表示，截至8月，其年度经常性收入已超过1亿美元。
TechCrunch本周与Weinberg进行了对话，录制了StrictlyVC Download播客节目，询问他和联合创始人Gabe Pereyra迄今为止经历的这段跌宕起伏的旅程。在那次聊天中，他分享了几年前一封发给Sam Altman的冷邮件如何改变了一切；为什么他认为律师将从AI中受益而非受损；以及Harvey如何应对构建真正多用户平台的复杂技术挑战，该平台需要在数十个国家跨越伦理壁垒和数据权限管理。
本次采访已略作删减以控制篇幅。如需完整内容，请收听该播客。
你最初是作为初级律师加入O’Melveny & Myers律所的。你是何时意识到AI能够改变法律工作的？
当时我的联合创始人正在Meta工作；他也是我的室友。他向我展示了GPT-3，起初我发誓说，我对它的主要使用场景是在洛杉矶和朋友一起玩龙与地下城游戏。后来我在O’Melveny被分配到一个房东与租客纠纷的案件，而我对此类法律一无所知。我开始使用GPT-3来处理这个案件。
我的联合创始人Gabe和我在“思维链提示”（chain-of-thought prompting）成为主流之前就已经掌握了这种方法。我们针对加州房东与租客法规创建了一个超长的思维链提示。我们从Reddit上的r/legaladvice板块抓取了100个问题，并将这些提示应用于这些问题，然后将问答对交给三位房东与租客领域的律师，且未提及任何关于AI的信息。
我们只是说：“潜在客户问了这个问题，这是答案——你会做任何修改还是直接发送？”在100个样本中，有86个样本显示，三分之二的律师或更多表示他们会原样发送，不做任何修改。那一刻我们心想：哇，整个行业都可以被这项技术所改变。
接下来发生了什么？
我们给Sam Altman和OpenAI的首席法律顾问Jason Kwon发了冷邮件。我们认为必须联系一位律师，否则对方无法判断输出结果是否正确。7月4日上午10点——我记得很清楚是因为那天是7月4日——我们与Sam、Jason以及OpenAI的其他高管团队进行了通话，并进行了我们的项目推介。
他们立刻开了支票吗？
是的。这是 OpenAI 初创基金（他们是 Harvey 的第二大投资者）。OpenAI 当时为我们介绍了天使投资人 Sarah Guo 和 Elad Gil，之后的其他事情都是我们自己做的。我实际上没有任何在科技行业工作的朋友。我不是在旧金山长大的。我不认识顶级风投机构的人。我也不懂该如何进行融资。这一切对我来说都是全新的。
对于不熟悉风投圈的人来说，你融到了很多资金。是什么让你能够融到这么多钱？
我可能会说一些风投社区不太喜欢听的话，但我坚信，融资的最佳方式就是确保你的公司运营得非常出色。市面上有很多关于人脉拓展的建议，但在我看来，最重要的是把几乎全部时间都花在业务上，然后寻找那些愿意与你并肩作战的风投机构。
你需要找到几位你认为会与你长期同行的合伙人。因此，99% 的时间应专注于让业务顺利发展，然后再花时间寻找那些你真正认为可以合作、并能长期支持你的伙伴。
你在八月实现了 1 亿美元的年度经常性收入（ARR）。在拥有约 400 名员工的情况下，你距离盈亏平衡点还有多远？
对我们来说，计算成本比许多其他支出都要高。我们在 60 多个国家开展业务，而所有这些国家都有数据本地化法律。很长一段时间里，如果你的产品使用了多个模型，你就必须在每个国家购买一定数量的计算资源——即达到最低门槛——即使当时的客户数量还不足以支撑这些成本。
德国和澳大利亚的数据处理法律极其严格。你不能将财务数据发送到这些国家之外。我们曾在每个这样的国家设立 Azure 或 AWS 实例，但我们只利用它们来签约三四个大客户。从单个 token 的角度来看，我们的利润率看起来很不错，但由于需要在众多司法管辖区投入大量前期计算资源，整体利润率受到了影响。这个问题会随着时间逐步得到解决。
请介绍一下你们的销售流程。你们是如何实现全球扩张的？
今年初，我们约 4% 的收入来自企业客户，96% 来自律师事务所。目前，33% 的收入来自企业客户，我的直觉告诉我，到年底这一比例将更接近 40%。
起初，我们会从 Pacer 获取公开诉讼摘要，找到撰写该摘要的合伙人，将其输入 Harvey，并展示他们如何反驳自己的摘要。这引起了巨大关注，因为它与他们刚刚完成的工作高度相关。
但有趣的是，一旦我们在律师事务所获得了采用率，律所本身就会帮助我们向企业客户推销。像 Latham 这样的律所会向客户介绍 Harvey，并说：“嘿，你知道我们可以用 AI 来做 XYZ 吗？”于是，律所开始实际上帮助我们向企业客户销售，因为他们希望在这个系统中进行协作。
你将此称为“多人模式”（multiplayer）。能否就此展开说明，将其作为一个日益关注的领域？
这是一个巨大的问题。你已经看到了 OpenAI 和微软关于共享线程和公司记忆的宣布。这很难做到——你必须正确设置权限，以便智能体能够访问正确的系统。但你目前只是为单一实体解决这个问题。
我们面临的第二个问题是：如何为公司及其所有律师事务所解决这个问题？你需要在内部和外部都正确设置权限。法律界有一个概念叫“道德墙”。想象一下，硅谷的一家律所与20家风险投资机构合作。如果你正在为红杉资本处理一笔交易，同时也为凯鹏华盈处理另一笔交易，万一你不小心把红杉资本交易的所有数据泄露给了凯鹏华盈怎么办？这将是一个巨大且天文数字般的问题。我们必须解决内部和外部权限问题，以便智能体能够正确工作；如果出错，将对整个行业产生灾难性的影响。
你们解决这个问题了吗？
这肯定正在进行中。我们首先专注于安全和权限设置。这种规模化应用的第一版可能在12月完成。一个有利因素是，由于我们客户群中有极高比例的企业用户已经在使用Harvey，安全问题就更容易解决，因为他们已经通过了安全审查。
律师们今天主要如何使用 Harvey？
第一是起草。第二是研究——这得益于我们与LexisNexis的合作伙伴关系。第三是分析。我所说的分析是指在尽职调查或证据开示过程中，对10万份文档运行10个问题这样的操作。
起初，我们的用例更多集中在交易方面——并购和基金设立。这些仍然非常受欢迎，我们正在为这些事项专门构建模块。增长更快的领域是诉讼，这在很大程度上是因为在进行此类工作之前需要获取数据。
一些批评者称Harvey只是ChatGPT的一个包装器。你如何回应？
随着时间推移，我们最大的优势有两点。第一，我们收集了大量的工作流数据——这些模型实际上能完成哪些主要用例？评估成为一道相当坚固的护城河，因为如何评估合并协议的质量？这变得非常困难。你必须建立评估框架和智能体系统，使其能够对各个不同步骤进行自我评估。
第二道最坚固的护城河是我们的产品正变得高度支持多方协作。这个行业有两方参与者——法律服务提供者和消费者。你需要构建一个介于两者之间的平台。到目前为止，我没有看到竞争对手这样做。我们有竞争对手为我们律所客户做类似的事情，也有竞争对手为我们企业法务团队做类似的事情，但我还没有看到有人构建一个真正支持多方协作的平台。
关于对“ChatGPT 包装器”的批评，2023 年和 2024 年，产品背后的很大一部分力量确实来自模型本身，以及使 UI 和 UX 更易于使用的界面层工作。但如果你试图构建这样一个系统：数据室中有 10 万份文件、5,000 封关于某项并购（M&A）的邮件，以及各种不同的法规和法典，而你希望有一个系统能够以高准确率对这些材料进行综合提问——这才是圣杯。我们已经创建了所有必要的组件，过去几个月我们一直在努力将这些部分整合在一起。
你们的商业模式是什么？
目前主要是按席位收费，但随着工作流程变得更加复杂，我们正在转向更多基于结果的定价模式。你希望两者兼得。对于非常小的任务，你想要基于结果的定价，确保其准确性与人类相当甚至更高，同时速度极快。但现实是，在许多工作中，你仍然需要律师参与。
至少在未来一两年内，它是一套按席位销售的生产力套件，支持律师事务所与其内部团队之间的多人协作。随着时间的推移，随着系统在某些领域变得比人类更好、更准确，我们将逐步构建更多基于使用量的工作流程。但这并不意味着你会自动化整个并购过程——而是针对尽职调查中的特定环节，例如由披露代理自动完成初稿，然后由律师介入完成其余部分。
你之前提到法律行业的渗透率非常低。到底有多低？
目前全球有多少比例的律师在使用 Harvey？这是一个非常低的百分比。地球上大约有 800 万到 900 万律师。但更有趣的观点是，我们在这些系统能够处理多么复杂的工作方面仍处于极其早期的阶段。它们非常有帮助，人们获得了极高的投资回报率，但如果对比今天这些系统能完成的法律工作比例与我预计五年后能完成的比例，差距非常大。
可以将用例理解为每个 token 的价值。一次并购的法律费用可能高达数千万美元。并购完成后产生的成果是一份并购协议和一份股权购买协议（SPA），总共大约 200 页。那么，这份花费了 2,000 万或 3,000 万美元法律费用生成的文档，其每 token 的价值是多少？这就是我所指的“渗透率极低”的用例类型——我们尚未达到可以处理此类工作的水平。而能够准确完成这类工作的价值极高。
那些不再像过去那样获得学徒式培训的初级律师会怎样？
我可能比以往任何时候都更关心这个问题，因为我最近才是一名初级律师。未来五到十年，律师事务所的目标是：你能多快地培养出最优秀的合伙人？
我认为，目前这在一定程度上是目标，但另一部分目标是雇佣大量的助理律师并让他们大量计费。无论是由于定价方式转向基于结果，还是因为如果AI系统无法完成某些工作，合伙人可以收取更高的费用，对律师事务所而言最重要的财务事项是确保招聘、培训和发展律师，使他们能够以尽可能快的速度成为合伙人。
如果你能构建出能够完成并购（M&A）初步工作的工具，那它就可以成为初级助理律师的一对一导师。我们与许多法学院合作。你可以想象，未来你会在Harvey系统中进行一场AI主导的合并交易——该系统正在教你，并提供实时反馈。这是一个极其出色的培训系统。如果你能构建出实际上能够完成大量任务的系统，就没有理由不能将其打造成最优质的教育平台之一。
随着你的估值在不到一年的时间内从30亿美元跃升至80亿美元，你未来的融资计划是什么？
大规模融资并不是我们近期计划的事情。我们不需要那么多钱，也没有疯狂地烧钱。我今年进行了大量融资的原因是，有一些研究方向将需要大量的计算资源，我们希望为此做好准备。就公开市场而言，这确实是我们长期感兴趣的方向。我无法给出任何接近的时间表，但我们对此持开放态度。