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原文作者：Connie Loizos
法律AI（Legal AI）在硅谷可能听起来不是最性感的领域，但 Harvey 的首席执行官温斯顿·温伯格（Winston Weinberg）成功吸引了几乎所有顶级投资者的目光。该公司的股权结构堪称风险投资界的“名人堂”：OpenAI 初创基金（其首个机构投资者）、红杉资本（Sequoia Capital）、KPCB（Kleiner Perkins）、埃拉德·吉尔（Elad Gil）、谷歌风投（Google Ventures）、Coatue，以及 最近的 Andreessen Horowitz。
这家总部位于旧金山的公司估值从2025年2月的30亿美元飙升至6月的50亿美元，再到10月底的80亿美元——这一增长反映了AI公司获得的疯狂估值，也体现了Harvey赢得主要律师事务所和企业法务部门青睐的能力。
事实上，这家初创公司目前声称在63个国家拥有235个客户，其中包括美国排名前10位的律所的大多数。它还表示，截至8月，年经常性收入（ARR）已超过1亿美元。
TechCrunch 在本周的 StrictlyVC Download 播客中采访了温伯格，询问了他和联合创始人加布·佩雷拉（Gabe Pereyra）迄今为止这段狂野的经历。在交谈中，他分享了几个夏天前发送给山姆·阿尔特曼（Sam Altman）的一封冷邮件如何改变了一切；他为何相信律师将从AI中受益而非受损；以及Harvey如何应对构建真正多人协作平台的技术复杂性，该平台需要跨越数十个国家的伦理壁垒和数据权限。
本次采访为篇幅已做轻微编辑。如需完整内容，请收听播客。
TechCrunch：你最初在 O’Melveny & Myers 担任一年级的助理律师。你何时意识到AI可以彻底改变法律工作？
温斯顿·温伯格：我的联合创始人当时在Meta工作；他也是我的室友。他给我展示了GPT-3，起初，我发誓，我主要用它来为洛杉矶的朋友们玩龙与地下城（Dungeons and Dragons）游戏。然后我在O’Melveny被分配到一桩关于房东和租户的案子，我对房东租户法一无所知。我开始使用GPT-3来处理它。
我的联合创始人Gabe和我发现，在我们“思维链提示”（chain-of-thought prompting）成为主流之前，我们就掌握了这项技术。我们针对加州房东租户法规创建了一个超长的思维链提示。我们从Reddit的r/legaladvice板块抓取了100个问题，用那个提示运行它们，然后将问答对提供给三位房东租户律师，但没有提及任何关于AI的事情。
我们只是说，“一位潜在客户问了这个问题，这是答案——你会做任何修改，还是会照原样发送？”在100个样本中，有86个样本中，三分之二的律师表示他们会照原样发送，不做任何修改。那一刻我们意识到，哇，整个行业都可以被这项技术改变。
TC：接下来发生了什么？
温伯格：我们给山姆·阿尔特曼和时任OpenAI总法律顾问的杰森·权（Jason Kwon）发了冷邮件。我们认为必须给一位律师发邮件，否则对方不会知道输出结果是否正确。在7月4日的上午10点——我记得很清楚，因为那是7月4日——我们与他们以及OpenAI的其他高管进行了通话，并进行了推介。
TC：他们马上就投资了吗？
温伯格：是的。OpenAI初创基金（他们是Harvey的第二大投资者）投资了我们。OpenAI向我们引荐了我们当时的Angel投资人，Sarah Guo和Elad Gil，从那时起，剩下的事情都是我们自己做的。我实际上在科技界没有朋友。我不是在旧金山长大的。我不知道顶级的风险投资人是谁。我不明白应该如何进行融资。这一切对我来说都是全新的。
TC：对于一个不熟悉风险投资圈的人来说，你已经筹集了大量资金。是什么让你能筹集到这么多资金的？
温伯格：我可能会说一些风险投资界不太喜欢的话，但我坚信筹集资金的最好方法就是确保你的公司运营得非常出色。我认为有很多关于建立人脉网络的建议，但对我来说，最重要的事情是把几乎所有时间都花在你的业务上，然后寻找愿意与你一起做这件事的风险投资人。
你需要找到几个你认为可以长期合作的伙伴。所以，99%的时间，专注于业务发展顺利，然后花时间去寻找你真正认为可以合作并且会长期支持你的几个人。
TC：你们在8月份达到了1亿美元的ARR。拥有大约400名员工，距离盈亏平衡还有多远？
温伯格：计算成本对我们来说比很多其他公司都要高。我们在60多个国家运营，每个国家都有数据驻留法。很长一段时间以来，如果你在产品中使用了多种模型，你就必须在每个国家购买一定量的计算资源——一个最低门槛——即使你还没有足够的客户来分摊这笔成本。
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。我们不得不在每一个国家都设置了Azure或AWS的实例，但我们只用它们来签约三四个大客户。虽然从Token层面看，我们的利润率非常好，但由于必须在众多司法管辖区支付大量的预付计算费用，我们的利润率反而变差了。随着时间推移，这种情况会得到解决。
TC：谈谈你们的销售流程。你们是如何全球扩张的？
温伯格：今年年初，我们大约4%的收入来自企业，96%来自律师事务所。目前，我们33%的收入来自企业，我估计到今年年底，这个比例将接近40%。
一开始，我们会从Pacer（美国诉讼文件系统）获取公开的诉讼简报，找到撰写简报的合伙人，将他们输入Harvey，并向他们展示如何对他们自己的简报提出反驳意见。这引起了巨大的关注，因为这与他们刚刚完成的工作息息相关。
但有趣的是，一旦我们在律所获得了采用，律所本身就会帮助我们向企业推销。像Latham这样的律所会向客户推荐Harvey，并说，“嘿，你知道我们如何利用AI做XYZ吗？”所以发生的情况是，律所实际上帮助我们向企业销售，因为他们希望在系统中进行协作。
TC：你将此称为“多人协作”（multiplayer）。你能详细说明一下这个日益关注的领域吗？
温伯格：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公告。这很难——你必须正确设置权限，以便智能体（agents）可以访问正确的系统。但你一次只解决一个实体的权限问题。
我们面临的第二个问题是：如何为一家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正确设置权限。法律中有一个概念叫做“伦理墙”（ethical walls）。想象一下旧金山湾区的一家律所，它为20家风险投资公司工作。如果你正在为Sequoia处理一笔交易，同时也为Kleiner Perkins处理另一笔交易，如果你不小心将Sequoia交易的所有数据提供给了Kleiner Perkins，会发生什么？这是一个巨大、灾难性的问题。我们必须解决内部权限和外部权限问题，以确保智能体能够正确工作，如果出错，将对该行业产生灾难性的影响。
TC：你们解决这个问题了吗？
温伯格：这肯定在进行中。我们首先要处理所有的安全和权限设置。这个系统规模化应用的第一个版本可能在12月完成。好处是，由于我们很大一部分客户已经是使用Harvey的企业，所以安全问题更容易解决，因为他们已经通过了安全审查。
TC：如今律师主要如何使用Harvey？
温伯格：第一是起草。第二是研究——这正在兴起，因为我们刚刚与LexisNexis建立了合作伙伴关系。第三是分析。我所说的分析是指对10万份文件运行10个问题，就像你在尽职调查或取证中做的那样。
一开始，我们有更多的交易性用例——并购和基金成立。这些仍然非常受欢迎，我们正在为这些事务构建专门的模块。增长最快的是诉讼领域，这在很大程度上是因为你必须先拥有数据才能进行处理。
TC：一些批评者说Harvey只是ChatGPT的包装器（wrapper）。你如何回应？
温伯格：我们随着时间推移最大的优势在于两点。第一，我们正在收集大量的工作流程数据——这些模型实际能做什么主要用例是什么？评估将成为一个非常强大的护城河，因为你如何评估一份并购协议的质量？这变得非常困难。你需要建立评估框架和智能体系统，使其能够自我评估所有不同的步骤。
第二大护城河是我们的产品正变得非常强大的多人协作性。这个行业有两面——法律服务的提供者和消费者。你需要建立一个位于两者之间的平台。到目前为止，我还没有看到一家竞争对手在做这件事。我们在为律所做的事情上有竞争对手，在为内部团队做的事情上有竞争对手，但我还没有看到有人构建一个真正多人协作的平台。
关于“ChatGPT包装器”的批评，对于2023年和2024年来说，产品背后的很大一部分力量诚实地说就是模型，加上使UI和UX更简单的前端工作。但是，如果你试图构建一个我可以从这个数据室中获取10万份文件，关于这次并购的5000封邮件，所有这些不同的法规和守则，并且我想要一个可以综合所有这些部分并以高准确度提问的系统——那就是圣杯。我们已经创建了所有这些部件，过去几个月我们一直在做的是将它们整合在一起。
TC：你们的商业模式是什么？
温伯格：目前主要是按席位收费，但随着工作流程变得越来越复杂，我们正转向更多基于结果的定价。你想两者兼顾。对于非常小的、你可以确保其准确度与人类相同或更好的事情，并且速度非常快，你想采用基于结果的定价。但现实是，在很多工作中，你仍然需要律师在循环中。
在接下来的一两年里，它是一个按席位销售的生产力套件，在律所和他们的内部团队之间实现多人协作。随着系统变得更好、在某些领域的准确性超过人类，我们会慢慢构建更多基于消费的工作流程。但这不会像你自动化整个并购那样——它将是尽职调查中的特定部分，你可以让披露代理（disclosure agents）完成第一遍工作，然后让律师介入完成其余的工作。
TC：你之前提到，法律领域的渗透率真的很低。到底有多低？
温伯格：地球上使用Harvey的律师占多少百分比？这是一个极低的百分比。地球上有800万到900万律师。但更有趣的一点是，在这些系统能处理的复杂工作方面，我们仍处于极其早期的阶段。它们非常有帮助，人们正在获得惊人的投资回报率，但如果你想想今天这些系统能处理的法律工作量与我认为未来五年它能处理的工作量相比，那简直是小巫见大巫了。
想想用例的价值是多少/Token。一次合并的法律费用可能轻易达到数千万美元。这次合并后留下的产物是并购协议和SPA——总共可能200页。那份需要2000万或3000万美元法律费用才能生成的文档，其每个Token的价值是多少？这些就是我们所说的渗透率极低的情况下，我们还未达到可以做那种事情的阶段的用例。而能够准确地做到这一点所带来的价值是极其高的。
TC：对于那些可能无法获得过去那种学徒期机会的初级律师，会发生什么？
温伯格：我比公司里其他任何事情都更关心这个问题，因为我本人就是一名初级律师。未来五到十年，律所的目标是：培养最优秀合伙人的速度有多快？
我认为目前，这部分是目标，但另一部分目标是，我们雇佣大量的助理律师并让他们大量计费。无论是因为事情变得基于结果的定价，还是因为AI系统无法做到合伙人所做的事情，合伙人可以收取更高的费用，对律所来说，在财务上最重要的事情是确保你雇佣、培训和培养的律师能够尽快成为合伙人。
如果你能构建工具来完成并购的第一遍工作，那对初级助理律师来说就像一对一的导师。我们与许多法学院合作。你可以想象，将来你在Harvey中做了一个AI并购——系统正在教你，实时给你反馈。这是一个了不起的培训系统。如果你能构建能够完成大量任务的系统，就没有理由不能将其变成最好的教育平台之一。
TC：鉴于你们的估值在不到一年的时间里从30亿美元飙升至80亿美元，你们未来的融资计划是什么？
温伯格：我们暂时不打算进行大额融资。我们不需要那么多钱，我们的烧钱速度也不是疯狂的。我今年进行大量融资的原因是，有些研究方向需要大量的计算资源，我们希望为此做好准备。至于公开市场，我们长期来看肯定对此感兴趣。我无法给出任何时间表，但我们对此很感兴趣。
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