谁能想到，一个已经完成自动造血功能的AI应用，在最初的几年，靠两个人“伪造”AI，跑通了产品市场验证，理解产品的真正痛点，还获得了收入，这种传奇般的故事，让人不禁感叹创业的精神和智慧。

《Fireflies》

如果把目光放在 AI 会议这个细分领域，Fireflies.ai 是一家相当特殊的初创企业。

从今天的产品形态来看，Fireflies.ai 显然是典型的一家 AI SaaS 公司：会议自动记录、转录、总结和搜索功能的完美结合，再加上 Agent 能力，准确地捕捉了 ZOOM 远程办公和大模型快速迭代的双重红利。

北美投资机构UpscaleX合伙人Alan Zong向虎嗅透露，在今日增长和融资速度飞速的环境中，初创公司的成长速度变得尤为关键。在美国市场，如果初创公司不能提供进一步的业务数字证明其Product-Market Fit（PMF），就很难获得下一轮的机构投资。

与绝大多数 AI 创业故事——先有模型突破，再有产品形态，然后才是商业化截然相反，Fireflies.ai 竞技了将近三年的时间，反复试错和探索。三年中，每一份 Fireflies 会议纪要，都被两位创始人通宵达旦地人肉整理，直到 2019 年底，产品才能完成内测和正式推向市场，引入 AI 自动化后，产品的增长便迅速进入加速期。

2025 年中，Fireflies.ai 跻身估值十亿美元的独角兽行列，服务用户逾 2000 万，遍及全球约 75% 的《财富》500 强企业。

相比规模，市场更是被它罕见的资本效率所吸引。在同行依靠巨额融资烧钱时，Fireflies.ai几乎完全靠“自我造血”支撑了近三位数的年增长。2025 年 6 月，Fireflies.ai发布了一篇官方博客，透露它自 2023 年起一直保持盈利状态，并且在 2021 年之后没有进行新的主融资轮，只靠既有业务增长支撑估值增长。据第三方咨询公司Latka的一份数据指出，Fireflies.ai 的年收入从 2021 年的 420万美元增长到 2024 年约 1090万美元，并一直保持了约 88% 的年增长率。

坦诚“作弊”经历反而赢得投资，曾经的一位天才企业家在交往中坦率地承认自己曾经的不良行为，结果获得了投资者的信任和支持。

在硅谷的AI会议助手创业项目饱受关注，但Fireflies.ai的传奇之处在于其创始人故事——前期，两位创始人使用“伪AI”人工验证了产品的产品市场-fit（PMF），从而实现了有力的启动。

两位创始人也非常“传奇”。

两位创始人：左为克里什·拉米内尼，右为萨姆·乌多通

克里什·拉米内尼（Krish Ramineni）和萨姆·乌多通（Sam Udotong），两人在2016年7月正式创办了Fireflies.ai，但他们的合作关系实际上要早于这年份。

他们在宾夕法尼亚大学相识，并且一同前往麻省理工学院深造；一个是拥有航空航天和计算机科学背景的美籍尼日利亚裔工程师，一名来自印度的产品经理，曾在微软任职，并被誉为“实干型 PM”。

看起来背景互补、能力可靠，但他们的创业路一开始并未如意。

乌多通后来回忆，在创立之初，几乎可以用“连续失败”四个字概括。在找寻会议笔记这个灵感之前，两人前后折腾过六个方向，从各种看似新奇又完全不靠谱的点子开始，比如“加密货币+外卖”这种戏剧化的组合。

资金越烧越少，2017年前后的他们已经濒于破产，连房租都快付不起，只能寄居在朋友家的沙发上，靠廉价披萨度日。那种“下一次失败可能就真撑不下去了”的压力，让他们必须想出一个反常规的办法来自救。

于是，一个充满传奇色彩的决定诞生了：在产品尚未开发出来之前，先假装它已经做出来了。

乌多通最近在领英上自曝了这段经历，把这段往事推上了新闻热榜：最初，Fireflies 给客户的，并不是一个真正自动化运行的“AI 会议纪要服务”。所谓的智能助理 Fred，实际上只是乌多通和他的同事两人。

乌通多的领英，绽放出浓郁的城市气息，绽放出绚丽的都市魅力。

在客户的眼中，一个名为“Fireflies Notetaker”的AI会自动加入会议做记录；然而，实际情况却是，每当客户举行会议时，两位创始人便会悄悄拨入电话，戴着耳机从头到尾一字一句地手动记录。

会议一结束，他们立即整理好内容，然后以“AI 自动生成”的名义立即将其返还给客户。

为了维持现金流，他们向早期用户收取每月100美元的订阅费。靠着这些收入，他们勉强地付清了旧金山合租房每月750美元的床位房租。

然而，他俩却将所有时间投入到了“伪装 AI”项目中，一个月来回参加了上百场线上会议，有时疲惫不堪，中途打盹。听起来荒谬，但这段经历Ultimately 成为了创业的转折点：即便他们没有向客户坦诚地revealed「Fred」其实是一个人，大部分客户仍然对笔记的质量感到非常满意，并愿意继续付费。

这意外证明了一个关键结论：市场真正需要这个东西。

拥有数千美元的救命现金流，两位创始人终于能够“度过难关”。更重要的是，这种“人工模拟”让他们彻底理解了什么是高效的会议笔记，也让他们确信这是值得投入的发展方向。

于是，2017 年下半年，他们突然停止了所有手写服务，集中精力投入真正的自动化产品开发，这也为 Fireflies 之后的产品化奠定了坚实的基础。

虽然这种做法后来引发了不少争议，但是在他们正式寻求融资前，这种方式已经被停止，团队已经转入了快速研发真正AI产品的阶段。

到了2019年底，Fireflies.ai终于完成了可用的自动会议记录平台，经过内测后首次向投资人展现。然而，投资者们被告知了早期的“人工扮演 AI”经历，却并没有退缩，而是因为团队的务实心态，即“先验证需求，然后进行自动化”而对团队的信任大大增加。

Fireflies因此顺利拿到了种子轮融资，接着逐步成长为今天估值破十亿美元的独角兽。

产品驱动的增长，通过不断完善产品，满足用户需求，提高产品的竞争力和用户 stickiness，从而实现业务的高速增长。

Fireflies的主要功能可以概括为：将讲话转化为数据，不仅记住会议的结果，也保留了决策的始末过程，这正是许多企业一直渴望、却找不到合适方法的关键所在。

如果只把 Fireflies.ai 当作是一款自动转录会议的 AI 工具，那么其实很容易低估它。

真正让 Fireflies 与其他 AI 会议助手拉开差距的，不是转录准不准、总结好不好，而是它从第一天起，就在解决一个更底层的问题：如何将“说过的话”转化为企业可以反复使用、持续产生价值的数据资产。

许多 AI 会议助手，基本上只执行一项任务：将会议内容简化为总结。但 Fireflies旨在实现会议数据工作流的闭环，让讨论的上下文、分歧、取舍都能被回溯、被查询、被再利用。为此，Fireflies内置了AI Agent等一系列功能。

这正是Fireflies最大的差异点。

一端，它能够为用户提供全自动的记录、转录、搜索和分析会议内容的平台；另一端，却又潜力变身为企业内部的对话式知识库，让所有人的对话不再只是瞬间的空气交流，而是能被沉淀、被提取价值的资产。

为了实现这种差异化优势，Fireflies 设计了3层产品形态作为支撑，组合得非常紧密。

首先，是“Fireflies.ai Notetaker”身份出现在的Bot，内部昵称为Fred。它如同一个虚拟同事，能够被你邀请加入Zoom、Google Meet、Teams等多种会议平台，自动加入、自动录音、自动转录，成为你的虚拟助手。

请提供段落内容，我将对其进行语言润色。

所有录下来的东西，最后都会流进 Web 端的 Dashboard，能被理解为一个“会议收件箱”或“Meeting Notebook”，用户可以在这里存储所有开过的会议，随时便捷地搜索、回放、标注和协作。

为了更好地整合会议数据，Fireflies 会深入挖掘，通过 Chrome 插件、API 和 Zapier 等方式，主动将自己嵌入 CRM、项目管理软件和团队协作工具中，让会议数据流向 Salesforce、HubSpot、Notion 和 Asana 等系统，转换为可执行的任务和可查询的记录。

支撑这一切的是背后的"通吃一切会议场景"技术架构。

Fireflies 的第一个基本盘称为“全平台通用捕获”，它保持中立，不与任何会议平台绑定，而是坚持做一个“平台中立”的会议记录层。

用户只要将自己的 Google 或 Outlook 日历与 Fireflies 连接上，Fireflies 就能够自动识别日程中的视频会议链接，并准时准点地加入会议，无论是 Zoom、Google Meet、Teams 还是 Webex、Skype、RingCentral、Aircall 等各种工具，它都能像真人参会者一样准确地拨入，并将音频流实时接收。

会后，Fireflies 不会止步于会议记录，而是顺势扩展到各个集成点，展开一场会议的全面效果。一场会结束，纪要可以自动推送到 Slack 频道，实时分享给相关同事，待办事项则可以直接推送到 Asana 或 Microsoft To Do，转化为任务清单。通话记录和关键要点则自动落入 CRM 中，变成后续跟进的依据。

有真实用户分享自己一个月开了30多场客户会，Fireflies默默把20多场会议纪要同步到了Slack和Notion，他最后总结：最喜欢的不是转录本身，而是“我根本不用再操心这堆东西该去哪”，他感受到的是一种轻松和自由的感受，能够专心于真正重要的事情，而不是被会议纪要的管理所困扰。

在语音识别的这一层，Fireflies 并未将重心全部倾斜在单一供应商上，而是采取了一个“混合 ASR”策略，平衡成本、速度和准确率。在实时场景下，如需要边开会边查看字幕，或者在销售通话中希望立即了解对方的发言，它将使用 Deepgram 等实时流式转录方案。

等到会后要存档、要高精度版本的时候，则会换成 OpenAI 的 Whisper 做离线转录，这个模型在多语种、不同口音、专业术语上的表现更稳定，更适合生成可以直接拷进文档的转录稿。

真正让 Fireflies 从工具升级到 AI 队友的是 AskFred，这个内置在会议记录页面里的聊天窗口。

以下是润色后的单段内容： 它是一个由 AI 大模型驱动的对话框，你可以像和 ChatGPT 聊天一样问它问题：“刚才客户提到的预算是多少？”帮我写一封会后跟进邮件，语气正式一点。

AskFred在了解整场会议的上下文基础上，回答问题，既能回顾会议的内容、检索和摘要， 又能生成新的内容，具有推理能力的特点。

对许多用户来说，这已经不再是简单的“转录+搜索”，而是一个深入理解业务背景的“会后 AI 助手”。

围绕着“会说话”这件事，Fireflies 还推出了“对话智能”和“智能搜索”。前者能够将会议过程转变为可量化的指标，例如发言比例、语速、情绪、填充词使用频率等等，对销售团队来说，这些指标直接影响着“话是不是说多了、是否好好听客户讲”。

除此之外，Fireflies 还允许用户直接在平台内将会议视频进行切片，通过电子邮件和 Slack 等渠道分享出去。

产品层面打磨得这么细，商业模式却一点都不花哨，反而展现出典型和干净的SaaS订阅制，再次叠加一层PLG（产品驱动增长）的病毒式扩散。

它的增长飞轮几乎是肉眼可见的：当一个用户首先购买单元，把 Fireflies Bot 拉进会议时，同场的其他 5——10 个人（包括外部客户）都会在参会名单里看到“Fireflies.aiNotetaker”，会议后还会收到一份排版精致的会议摘要电子邮件。

很多人第一次接触这个产品不是在广告中，而是在一封邮件或一场会晤中，这就是典型的「Product as Marketing」：产品本身就是最好的广告。

相比 Google 那种年费高昂的采购模式，Fireflies 把商业版价格压缩到每月 19 美元，使硅谷的单个员工能够轻松地使用公司信用卡，从而极度缩短决策链条，也自然提高了渗透效率。

作为 OpenAI 早期投资方，Vinod Khosla 一直强调“所有软件都会被 AI 重写”，因此像 Khosla Ventures 这样的机构押注 Fireflies 不难理解了。Khosla认为，2021 年时间点下的 Fireflies 是 AI 在 B2B 协作领域的一个标本级案例：它改变了人们开会、记录和执行的方式。Fireflies 率先展示出了企业智能协作助理的潜力，它的功能远不仅仅限于记录会议数据，从自动化整合数据到企业现有工作流、结构化输出，再到智能协作助理，Fireflies 呈现的是一个 AI 会议助理的全景。

同时，他们也非常看重 Fireflies 的 PLG（产品驱动增长）效率：极低的获客成本、极高的病毒系数，让这家公司有机会长成下一个 Slack 或 Dropbox。

更重要的是，那一整座正在不断累积的「数据护城河」：在用户授权的前提下，Fireflies 已经掌握了数十亿分钟的会议数据，这些数据未来完全有可能用来训练垂直领域的小模型（SLM），从而进一步强化它在特定行业、特定工作流里的理解能力和自动化程度。

对于任何一个想在 AI 时代保持差异化竞争力的 SaaS 来说，这种数据和算力结合起来形成的复利，才是最难被复制的一部分。

在激烈的市场竞争中，企业需要找到自己的定位和优势，避免被淹没在竞争红海中。

火flies的赛道正以令人瞠目的速度膨胀，同时也在快速变得拥挤。

它几乎横跨 Conversational AI（对话式 AI）、Meeting Solutions（会议解决方案）和 Sales Intelligence（销售智能）三个高增长领域，这让它一开始就踏入了一个规模可观、竞争同样激烈的市场。

根据多家研究机构的预测，全球 AI 会议助理市场在 2025 年的规模将接近 320亿美元，未来十年内还将继续保持高速增长，到 2035 年有望突破 730亿美元，预计的复合增长率(CAGR)将达到 25%到35% 的高速区间。

美国在这个领域占据着明显的优势，控制着近一半的市场份额，而在亚太地区，特别是印度和日本，因为远程外包的需求旺盛、跨语言沟通的频率频繁，也正在成为增长最快的区域之一。

然而，AI 会议工具的增长速度之所以如此迅猛，也正是它已经进入了典型的红海。

巨头的动手速度远比想象中更快。微软、谷歌、Zoom 等协作平台，不约而同地将会议记录 AI 转化为内置功能：Microsoft Teams 的 Copilot 可以自动生成摘要、提炼待办事项；Google Meet 的 Duet AI 能实时翻译、转录；Zoom 则推出了 AI Companion，将自动摘要、关键点提炼作为默认配置。

对用户来说，这些功能几乎是一种“随手即用”的体验，不需要额外安装的麻烦，也不需要学习成本的投入，更不需要额外付费的支出。

它们直接被打包在已有的订阅中。

从商业层面看，大公司的庞大用户基数和原生整合能力确实在挤压独立产品的生存空间。

在创业公司战场上，竞争的激烈程度丝毫不亚于战争的激战。

Fireflies 的最大对手是 Otter.ai：一个功能上非常相似的“跨平台会议助手”。Otter.ai通过Otter Assistant抢占了大量Zoom会议用户，用户数一度突破2.5亿，ARR在2025年初已超过10亿美元。

相比之下，同期 Fireflies ARR 约为 1500 万美元，用户规模在 1600 万左右，两者在数量级上仍存在一定的差距。

此外，还有 MeetGeek、Avoma、Fathom 等定位各异的产品，有些专注于中小团队、有的专注于销售会话、有的深耕 CRM 同步。部分公司因其能够讲出“生产力故事”，融资金额也相对可观，例如 Grain.ai 累计融资了 2000 万美元，专门致力于视频会议剪辑内容。

从整体角度来看，创业公司群体未能找到统一的胜利者，但产品形态却日益趋同，差异化不断稀释。与此同时，技术门槛也在快速下降。OpenAI 的 Whisper 等模型性能越来越强，Deepgram、AssemblyAI 等 ASR API 的价格不断下降，转录和摘要本身正在快速“商品化”。

谁都能做、大家都差不多、成本还越来越低，这导致了市面上涌现了成百上千个会议助手工具（MeetGeek、Airgram 等只是一小部分）。在这种情况下，Fireflies 想要保持溢价，就必须证明自己在AskFred、Agent能力、跨系统自动化、深度集成上的价值，不仅好用、而且不可替代。否则，它可能会被卷进一场无休止的价格战中，被巨头“顺手”解决掉。