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AI法律创企融资21亿,4个月估值涨近1倍,OpenAI和红杉连续两轮押注

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智东西AI前瞻6月24日消息,昨日,法律大模型初创公司Harvey宣布完成3亿美元E轮融资(约合人民币21亿元),最新估值达到50亿美元(约合人民币350亿元)。此轮由Kleiner Perkins(凯鹏华盈,KPCB)与Coatue Management(蔻图资本)共同领投。

其参投方还包括红杉资本、 GV(原Google Ventures)、DST Global(数字天空科技)、Conviction、Elad Gil(硅谷著名天使投资人)、OpenAI Startup Fund(OpenAI创业基金)、Elemental、SV Angel、Kris Fredrickson(Coatue合伙人)和REV(RELX Group投资部门,LexisNexis母公司)。

据外媒报道,这笔融资距离Harvey上一轮D轮仅过去四个月。2025年2月,Harvey宣布完成由红杉资本领投的3亿美元D轮融资(约合人民币21亿元),估值为30亿美元(约合人民币210亿元),短期内估值涨幅接近67%

一、三年成长为53国落地、337家客户,Harvey定位为“法律行业的合伙人”

Harvey创立于2022年,总部位于纽约曼哈顿Park Avenue,由律师出身的Winston Weinberg联合创立。

在其官方定义中,Harvey不是替代律师的工具,而是作为“律师的AI合作伙伴”存在。

目前,该公司员工总数已超340人,计划通过此次融资将人数扩大一倍,以扩大其全球业务,并拓展到税务会计等新的专业服务领域。虽然Harvey全球员工中只有约18%是执业律师,但其纽约总部集中了大量法律从业背景人才。

CEO Winston Weinberg称,正是这部分人员在产品设计与客户沟通中发挥关键作用,帮助Harvey与律师行业更紧密地融合。Harvey目前服务的客户包括:

  • 美国顶级律所Paul, Weiss, Rifkind, Wharton & Garrison LLP(保罗·韦斯律所)
  • 私募股权公司KKR & Co. Inc.
  • 四大会计师事务所之一PwC(PricewaterhouseCoopers,普华永道)
二、法律流程从“几周缩成几分钟”,Harvey年化营收已达7500万美元

Harvey的技术架构建立在主流大型语言模型之上,包括OpenAI GPT-4和Anthropic Claude。

同时,该公司在法律场景中构建了专属工作流,并支持客户将律所专有数据导入Harvey平台进行私域微调(fine-tuning),所有上传内容均不被平台或第三方用于训练其他模型。

在隐私保护方面,Harvey方面称,其平台符合行业安全标准,定期进行外部安全检查,目前公司内部超过10%的员工为信息安全相关岗位。

Harvey业务拓展负责人Juan Pablo Sandoval Celis称,已有客户将原本需数周完成的法律工作压缩至几分钟,大幅提升办案效率。

据路透社5月报道,Harvey年初的年化营收约为5000万美元(约合人民币3.5亿元),到了2025年4月已增长至7500万美元(约合人民币5.25亿元),增速显著。

关于律所是否会因AI“减少可计费工时”,CEO Weinberg表示:“部分业务确实开始转向固定费用计费(fixed fee),但高价值专业事务仍将维持小时计费(billable hours)机制。而AI带来的效率,反而可能提升服务能力,吸引更多客户。”

他强调:“在未来,不使用AI工具的律所,或将难以为大型企业客户提供支持。”

三、Harvey估值领先,挑战Ironclad和Clio等老牌玩家

目前,Harvey已成为AI法律领域估值最高的创业公司,其主要竞争者包括:

  • Ironclad:成立于2014年的法律科技公司,主打合同流程自动化(合同起草、审批、归档等环节),被称为“合同生命周期管理平台”(Contract Lifecycle Management, CLM)。
  • Clio:律所管理软件平台,成立于2008年,2024年F轮融资估值30亿美元(约合人民币210亿元)。

早在OpenAI推出其首个版本ChatGPT后,就有一批创业者试图打造AI律师,这些公司大多未能成功。但据其投资者介绍,Harvey发展良好。

其投资方Kleiner Perkins合伙人Ilya Fushman称,“Harvey的执行表现远超预期,是垂直AI公司中典型的样板。从B轮起我们就持续支持,C轮和D轮也有参与。这家公司展现了一个AI企业如何精准进入行业、形成产品闭环并快速商业化。”

结语:Harvey是突破,但仍需寻找更多可能

Harvey的成长打破了“AI律师难以落地”的旧共识,在短时间内实现客户数、营收和估值的快速跃升,也成为垂直AI公司中少数短期内多轮融资的案例。

对其他AI创业者来说,真正的挑战是如何在一个具体行业中,找到刚好适合AI介入的那类任务,并将其转化为可靠、可持续的产品。

Harvey的故事还在继续。但它留下的问题,已经值得被所有AI公司重新思考:下一代AI应用,不只是拼模型,而是理解谁在真正用它、为什么需要它。

来源:Fortune、Reuters

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