Harvey是一家致力于构建面向律师的AI驱动“副驾驶”工具的初创公司。本轮融资由谷歌企业风投部门GV领投，金额达1亿美元；OpenAI、克莱纳珀金斯（Kleiner Perkins）、红杉资本（Sequoia Capital）、Elad Gil及SV Angel等重量级机构与个人亦参与投资。
至此，Harvey累计融资额已达2.06亿美元，估值为15亿美元。
资金用途：聚焦数据、人才与全球化
联合创始人温斯顿·温伯格（Winston Weinberg）和加布里埃尔·佩雷拉（Gabriel Pereyra）在官方博客中表示，新资金将主要用于：
- 收集和处理数据，构建并训练“领域特定”AI模型；
- 扩大员工规模；
- 将付费服务扩展至新的地理区域。
二人强调：“这笔投资将使Harvey能够继续扩展并提升在各业务职能和地理区域的AI驱动技术。我们将投资于工程、数据和领域专业知识——这是构建支持复杂知识工作的AI原生系统的基础。同时，深化与云服务商及模型提供商的合作，整合更多模型并扩大训练合作，以持续提升效能。”
创始人背景：法律与AI的跨界融合
温伯格曾任奥梅尔文尼&迈尔斯律师事务所（O’Melveny & Myers）证券与反垄断诉讼律师；佩雷拉则拥有DeepMind、Google Brain及Meta AI研究科学家经历。两人于2022年在旧金山创立Harvey，契机源于佩雷拉向室友温伯格展示OpenAI GPT-3时，后者意识到其在优化法律工作流程中的潜力。
产品功能：自然语言交互与自动化文书
Harvey基于OpenAI GPT-4模型家族打造，核心能力包括：
- 自然语言问答：如“第四巡回上诉法院中员工与独立承包商的区别”或“租赁条款是否违反加州法律及合规重写建议”；
- 信息提取：自动从庭审记录中提取关键信息；
- 法律检索：自动查找支持法庭论点的法律文件；
- 文书生成：自动生成包含数据库信息与引用的法律文书初稿。
争议与合规：敏感性与准确性挑战
尽管技术强大，但Harvey仍面临双重挑战：
- 数据安全顾虑：鉴于法律纠纷的敏感性，部分律所可能不愿让第三方工具访问案件文件；
- 模型幻觉风险：语言模型输出有害内容或捏造事实的问题，在法庭上可能引发强烈抵制甚至构成伪证。
对此，Harvey明确声明：该工具并非为非律师提供法律建议，必须在持证律师监督下使用。
市场竞争：差异化定位与增长势头
赛道内竞争者各有侧重：Casetext专注案例查找与研究起草；Klarity利用AI简化合同审查；Augrented曾探索用通俗语言总结法律通知以维护租户权益。
相比之下，Harvey发展迅猛。目前已有数万名律师在安理国际（Allen & Overy）、马法拉内斯（Macfarlanes）、阿什urst（Ashurst）、CMS、里德史密斯（Reed Smith）及普华永道（PwC）等机构日常使用。自去年12月以来，其年度经常性收入（ARR）增长至原来的三倍，员工规模也同步扩大两倍。
融资调整：收购计划搁浅致规模缩减
The Information此前报道，Harvey原计划以至少20亿美元估值筹集6亿美元，拟收购法律研究服务商vLex以训练AI产品。因该收购未能达成，本轮C轮融资规模大幅缩减至1亿美元。