2 年涨 100 倍 Clay ARR 突破 1 亿美金，16 岁创始人用 AI 做预测 1 年多估值 10 亿美金

Clay 可能代表了大部分创业公司的经历，早期苦苦寻找 PMF 到快关闭公司，花了 7 年时间终于找到用 AI 寻找销售线索这个 PMF，找到 PMF 后快速起飞。

再到创造了一个全新的 AI 原生职业赛道 GTM 工程，估值迅速攀升到 31 亿美金《》。今天，Clay 宣布其 ARR 突破了 1 亿美金，2 年时间增长了 100 倍。

其企业客户的净收入留存率 >200%，这个指标可以说非常出色了（通常超过 100% 就被视作优秀），意味着现有企业客户不仅全部续约，而且平均花费金额还增长了一倍以上。

而且 Clay 声称从未流失过任何一家企业客户，在其平台上每投入 1 美金能带来 15 倍的回报。Clay 财务负责人说，它绝非一夜成名，而是建立在多年的努力之上，而这些努力是大多数人从未见过的。

我在之前的文章里曾详细分享了 Clay 寻找 PMF 的过程《》，可以说是非常经典的一个案例。

早期它与其它产品不同的是，它面临的问题不是没有目标市场，而是目标市场太多了，产品在不同领域都有需求，HR 表示产品非常有用、销售说很有需求、产品工程师也说很有价值。

产品看起来应用场景非常广，让大家觉得找到了一个 PMF 金矿，但是正是这种广泛覆盖让他们在一直在横向和纵向选择特定领域之间犹豫不决，导致其错失了大量时间。

经历了整整快 7 年时间不断缩小自己的理想客户范围，才最终确定在了销售这个领域。创始人 Kareem Amin 曾说，在通常情况下，并不是你不知道客户是谁，而是你没有进行选择。这就是造成产品是什么、功能集是什么样子、甚至你在产品中使用的语言是什么的混乱的原因。

因为 Clay 一开始拥有那么多的所谓应用场景，让他们对缩小到更聚焦的垂直领域产生了恐惧。Amin 说，当我们可以做更大的事情时，为什么我们要做更小的事情？不过最终，我们意识到，通过缩小范围，我们实际上增加了我们的价值。

通过用 AI 寻找销售线索找到 PMF 后，Clay 通过将数据、AI 与自动化工作流深度融合，重新定义了 Go-to-Market, GTM，并开创了“GTM 工程（GTM Engineering）”这一新职业赛道。

Sequoia 之前在投资 Clay 时曾说，销售和营销是关于寻找潜在客户、了解他们并接触他们，Clay 在每一步都改进和自动化这个过程。

通过整合大量外部数据和自己的工具，现在 Clay 的 Agent 可以替换之前的手动研究工作流程，而其 AI 网络爬虫工具还可以帮助自动化手动的非结构化 SDR 研究。

因此它从数据获取、数据整合、再到基于数据来做整个 GTM 的营销和销售，基本上在一个产品里全部实现了。所以我一直觉得 Clay 的 AI 自动化也是其成功的一个核心因素之一。

与此同时，Kalshi 和 Polymarket 的爆火，算是彻底点燃了预测市场（Prediction Market）《》。

现在，又一个预测领域的产品火了，一年多估值就达到了 10 亿美金，而且其中一位创始人还是一名 16 岁的高中生。和 Kalshi 和 Polymarket 完全不同的是，它不做金融市场，而且完全是用 AI Agent 来做预测，构建了一整套……

全 文 共2890 字

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