AI 替身初創公司 Simile 獲 1 億美元融資：李飛飛、Karpathy 參投

想知道使用者對一個改版到底滿不滿意，傳統的做法是拉焦點小組、發問卷，或者硬著頭皮先上線看資料。整個過程不僅慢，很多時候你甚至根本約不到真正想調研的人。

AI 數字孿生初創公司 Simile 宣佈完成 1 億美元融資。這輪融資由 Index Ventures 領投，Bain Capital Ventures 跟投，投資人名單裡還出現了李飛飛和 Andrej Karpathy 這兩位 AI 圈的重量級人物。

這家公司想做的事說白了很簡單：為你或者你的目標使用者造一個高保真的 AI 替身，用它來預測真人到底會怎麼想、怎麼選。

從「斯坦福小鎮」走出來的創業隊

Simile 的三位聯合創始人 Joon Sung Park、Michael Bernstein 和 Percy Liang，很多人其實並不陌生。他們之前在斯坦福主導過火遍全網的 Smallville 專案，也就是把 25 個 AI 智慧體放進類似 RPG 遊戲的虛擬小鎮裡，觀察它們自發社交、組織派對的實驗。

如今這支團隊把當年的學術實驗變成了商業產品。他們花了七個月時間研發核心模型，訓練資料不是網上抓取的泛化語料，而是直接和數百位真人合作，採集深入訪談記錄、實際交易日誌以及科研論文中的行為心理學資料。

按照 Index Ventures 合夥人 Shardul Shah 的說法，Simile 是在為真實的人構建高保真決策模型。這些數字孿生不僅能回答一個人會做什麼，還能解釋他們為什麼這麼做。

測介面、猜財報問答，大客戶已經用上了

這種數字替身能拿來幹什麼？最直接的場景是產品設計。開發團隊在改動核心 UI 或者調整計費方式前，可以先讓一幫模擬使用者去試用，提前發現哪些改動可能會引起牴觸。

另一個應用場景甚至更接地氣。上市公司的高管在準備季度財報電話會時，可以用它來模擬華爾街分析師的提問。聯合創始人兼 CEO Joon Sung Park 向彭博社透露，在一次模擬電話會測試中，他們的模型精準預測了分析師 10 個問題中的 8 個。

目前 Simile 已經拿下了美國連鎖藥房巨頭 CVS Health 和澳大利亞最大行動通訊運營商 Telstra 這類大客戶。對於這類體量大、試錯成本極高的公司來說，一個哪怕能把不確定性降低兩成的模擬工具，吸引力都不小。

為什麼重要

我們認為，Simile 走的是一條很聰明但也很挑客戶的路線。

對企業和產品經理來說，做使用者調研最大的痛點從來不是「不知道該問什麼」，而是「找不到合適的人」。一家剛起步的 SaaS 公司想找世界 500 強的副總裁做半小時訪談，難度堪比登天。如果 Simile 真能提供這類高門檻人群的靠譜分身，很多前期的盲目試錯就能省下來。

但這裡的隱患也同樣明顯。人類的決策充滿了非理性和偶發情緒，幾百個樣本訓練出來的模型，能不能泛化到複雜的現實商業競爭裡，需要打個大大的問號。另外，一旦預測失誤導致產品策略走偏，這個責任究竟該由產品經理還是數字替身來背，目前誰也說不清。

從行業競爭來看，AI 的角色正在從「替人幹活」演變成「預測人的反應」。過去大家卷的是寫程式碼、做圖的速度，現在像 Simile 這樣的團隊開始把戰場推向行為模擬。如果這條路跑通了，未來的商業決策很可能先在一萬個數字孿生身上打完一仗，贏家才會被推向真實世界。