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  • Airbnb二季度营收涨17%:Chesky说我们把公司重造成了AI原生

    Airbnb AI 原生改造:AI 重塑旅行预订平台
    爱彼迎 CEO 切斯基称,公司已从底层重造成一家”AI 原生”公司

    爱彼迎(Airbnb)刚交出的二季度成绩单有点吓人:营收 36 亿美元,同比增长 17%;总预订金额 272 亿美元,涨 16%;调整后 EBITDA 利润率 35%,还顺手回购了 11 亿美元股票。CEO 布莱恩·切斯基(Brian Chesky)在电话会上把功劳归到一个词上——AI。他原话是:”我们从头把 Airbnb 重建成了一家 AI 原生公司,AI 是这家公司成立以来碰到的最好的事。”

    不是玩具,是盖楼的速度

    切斯基讲得很直白:AI 没有让某款单品变神奇,而是把整个公司推出新功能的速度拉满了。他说关键项目从想法到上线,时间最多砍掉 60%;跟去年上半年比,上线的功能和改进数量多了将近 80%。这些改动叠起来,把更多访问变成了真金白银的订单。他特意强调,这成绩不是某一个产品、某次合作能解释的,是执行力、团队和”被 AI 加速的创新”三件事凑一块的结果。

    客服先被 AI 接管

    爱彼迎的 AI 不是先搞花哨的对话机器人,而是从最脏最累的客服入手。财报里两个数字很说明问题:每次预订的客服成本一年降了 16%,而 AI 助理现在能在不叫真人的情况下,自己解决大约 45% 的用户问题。对一家连接几百万房东和房客的平台来说,这意味着大量重复纠纷和咨询被机器消化掉,真人客服腾出手处理真正棘手的个案。

    “AI 不是来颠覆我们的,它是加速器。它最大的特点就是速度,把每件事都推得更快。”切斯基这么概括他们的 AI 哲学——先动漏斗底部(客服),再动中间(搜索和房源页),顶部(自然语言搜索)还在研发。

    你看到的房源,正在被 AI 重写

    对普通用户来说,变化更隐蔽也更实在。重新设计的首页会按你的偏好推内容,搜索结果更”懂你”,地图里会标出附近的餐厅和地标。房源页上,AI 会把几十条评价压缩成一段摘要,今年晚些时候还会上线一个并排比较不同房源的工具。有意思的是,切斯基说推理成本”微乎其微”——因为一笔高客单价的住宿订单,只要转化率稍微涨一点,就足够 cover 掉那些 token 费用。

    酒店成了意外增长点

    财报里另一个彩蛋是酒店业务:它的住宿夜数增速大概是普通房源的三倍,虽然占整体比重还只是个位数,但问询的酒店方比预期踊跃得多。切斯基承认”这比我想的还要好”。在 AI 把运营效率推上去的同时,爱彼迎正悄悄从”短租平台”往”一整条旅行生态”挪。

    • 二季度营收 36 亿美元(+17%),预订金额 272 亿美元(+16%),自由现金流 48 亿美元
    • 新功能上线提速最多 60%,上线改动数量同比增近 80%
    • AI 助理自助解决约 45% 客服问题,单次预订客服成本年降 16%
    • 酒店业务夜数增速约为房源业务三倍,成为新增长引擎

  • AI客服一开口就露馅,这家公司想用小模型让你分不清人机

    打客服电话,对面接起来的是个AI,大部分人三秒钟就能听出来。露馅的地方往往不是音色——现在的合成语音已经足够干净了——而是节奏。你说完一句,它要顿一下才回;你想插一句,它照着自己的稿子往下念。那种”轮到你了、现在轮到我了”的机械感,一下就把幻觉戳破。

    Smallest.ai 联合创始人团队
    Smallest.ai 创始团队,左一为创始人兼CEO Sudarshan Kamath|图片来源:TechCrunch

    一家叫 Smallest.ai 的公司,正是冲着这半秒钟的尴尬去的。它2024年底才成立,刚刚拿到1300万美元A轮,由 Seligman Ventures 领投,Sierra Ventures 和 3one4 Capital 跟投,累计融资超过2100万美元。

    它赌的不是大模型跑得更快,而是换一条路

    行业里解决语音延迟的主流思路,是想办法把大语言模型的推理压得更短。Smallest.ai 的判断反过来:下一跳不会来自把大模型加速,而是来自专门为人类对话造的小模型。

    创始人兼CEO Sudarshan Kamath 解释他们的模型是怎么设计的时,用了一个特别日常的比方。

    我跟你说话的时候,你其实已经在想了,如果我讲太久,你甚至会打断我。

    听、想、说这三件事,人是同时干的。而大模型不是。Kamath 说,大模型的工作方式是你把一整段提示词交给它,它才开始思考。这点延迟放在文字聊天里没人在意,放到语音对话里,哪怕一小段静默都显得不自然——”你想想我们现在怎么讲话的,我不会把一大段音频剪好丢给你,你再开始想。”

    小模型顶前台,大模型在后面待命

    Smallest.ai 的产品结构是这样的:小语音模型充当实时智能层,负责在特定话题范围内跟客户自然对话,响应几乎没有延迟。一旦碰到超出它知识边界的问题,就把这个问题移交给大型基础模型,同时礼貌地请客户稍等,说自己去”查一下”——跟真人客服的处理方式一模一样。

    Kamath 相信这会变成所有语音智能体的标准架构:一个负责实时交互的小语音模型,加一个按需唤起、解决复杂问题的”离线”大模型。

    因为只做语音,它优化的东西也跟通用大模型不一样,全是些细碎但要命的场景:

    • 各种口音都能听懂,不挑发音标准的用户;
    • 支持几十种语言;
    • 在有背景噪音的环境里照样工作。

    客户名单里已经有 RingCentral 和 Truecaller

    目前 Smallest.ai 的客户主要是语音领域的公司,包括 RingCentral 和 Truecaller。Kamath 认为,任何做客服的公司都是潜在客户,包括 Sierra、Decagon 这类新兴的AI客服创业公司。

    有人会问:这些公司自己融了那么多钱,为什么不顺手把语音模型也做了?Kamath 的回答挺实在——对客服创业公司来说,把语音这一件事做到极致,是对主业的分心。

    它要面对的对手也不轻松。语音AI这条赛道上,ElevenLabs 是公认的头部,另外还有 Cartesia,以及像 Sarvam 这样专注本地语言的区域玩家。不同之处在于,一些对手把语音AI用在配音、播客这类内容生产场景上,而 Smallest.ai 只盯着面向企业的实时对话智能体,别的一概不碰。

    我们想让模型打破图灵测试。你跟它说话,应该分不出对面是人还是AI。这是公司唯一的目标。

    这条路走不走得通

    把话说回来,语音交互的瓶颈从来就不是知识储备。一个客服机器人需要懂的东西其实很有限,它输就输在反应的时间差和对话的节奏感上。行业主流还在往参数上加码,而 Smallest.ai 挑的是另一个维度——谁能先把那零点几秒的空白抹平,谁就先摸到这块市场的门。

    风险当然也在这里。小模型意味着能力边界明确,一旦频繁触发”请稍等我查一下”,那种真人感照样会碎掉。移交给大模型的那个瞬间处理得够不够顺滑,可能才是这家公司真正的技术门槛。

  • 让AI偷师金牌销售:Encore AI靠“交互挖掘”拿下3000万美元A轮

    做AI客服的公司满大街都是,但Encore AI的思路有点不一样:别的厂商忙着让AI学产品手册,它让AI直接去”偷师”公司里最会聊的那批销售和客服。7月29日,这家公司宣布拿下3000万美元A轮融资,由以色列风投Team8领投。

    Encore AI团队
    Encore AI团队 | 图源:TechCrunch / Encore AI

    “交互挖掘”:把金牌销售的话术拆开揉碎

    Encore AI的CEO德维尔·金茨堡(Dvir Ginzburg)给这套方法起了个名字,叫”交互挖掘”(interaction mining)。平台把公司的通话录音、邮件、短信全收进来,再和CRM系统打通,把每一次客户互动切成一个个阶段,逐段分析:哪句话推动了成交,哪句话把客户聊跑了。

    分析完之后,AI智能体就照着”验证有效”的剧本来。有意思的是,学得相当彻底——

    “有时候我们的智能体连客户经理爱讲的段子都会讲,他们举的例子、说的轶事也会原样用上,因为我们跑的就是那些被证明有效的剧本。我们做出来的智能体,本质上是一堆成功打法的合集。”——Encore AI CEO 德维尔·金茨堡

    这背后有个很实际的洞察:同一家公司里,有人擅长开场破冰,有人擅长临门一脚。把每个人最强的那段拼起来,就是一个不存在于现实中的”全能选手”。这些智能体既能直接用语音或文字跟客户对话,也能当员工的副驾驶,在通话过程中实时递话术。

    18个月ARR翻5倍,金融机构是主力买家

    这家公司2022年成立时叫Insait IO,最早给理财顾问做推荐软件,后来改名转型才有了现在的样子。目前全球企业客户超过40家,大部分是金融机构。距离种子轮不到18个月,年经常性收入涨了5倍多——具体数字和估值,金茨堡没肯透露。

    这轮融资还有个细节值得玩味:跟投方里除了Planven、Lukatz和Garage,还有几家银行和保险公司,其中一些是先用了产品觉得好,才决定掏钱入股的。客户变股东,对一家to B创业公司来说算是相当硬的背书。


    大厂追上来怎么办

    这个赛道的隐忧也明摆着:Salesforce、SAP、Zoho、HubSpot这些CRM巨头手里攥着海量客户数据,随时可能做出类似功能。金茨堡的回应是,光有数据没用,关键看架构——

    • 大厂的产品体系里,历史对话从来不是核心数据资产,只是附属记录;
    • 要把客户对话变成智能体的地基,它们得把整个实施和技术栈推倒重来;
    • 而Encore从第一天起就是围着对话数据长出来的,这是先发的结构性优势。

    这套说辞能撑多久,要看巨头的动作有多快。至于这3000万美元怎么花:扩建美国销售团队,把平台铺进更多大型金融机构。

  • 外卖电话不用人接了:Yelp的语音AI开始替餐厅收单、订位

    周五晚上的餐厅后厨有多忙,接过电话的服务员都懂:一边是堂食客人排着队,一边是电话里的外卖单要记菜名、记忌口、还要收钱。Yelp觉得这活儿不该人干了——7月28日,它给自家的AI电话接线员Yelp Host上了一次大更新,外卖点单和OpenTable订位全都交给AI,店员从头到尾不用碰电话。

    上线不到一年,Yelp Host已经替餐厅接了超过100万通电话,相当于近两年不间断的通话时长,月均增速38%。光母亲节那个周末,它就接了4万多通。

    打电话点外卖,全程AI搞定

    这次最大的变化是AI能直接收外卖单了。通过餐饮集成平台Stream,Yelp Host接上了Toast、Square、Clover这些主流收银系统,把整份菜单装进了脑子。顾客打电话进来,AI能对话式地帮你选菜、改配料、记特殊要求,还能约定取餐时间;付款可以到店再付,也可以发个短信链接提前支付。订单确认后自动流进收银系统和后厨屏幕,没有任何人工转录。

    更关键的一点:不抽佣金。相比动辄抽走两三成的第三方外卖平台,这对本来利润就薄的小餐馆来说是实打实的诱惑。这也是Yelp Host第一次把非堂食的快餐店、外带店纳入服务范围,等于打开了一个全新的市场。

    Yelp Host语音AI演示电话外卖点单
    Yelp Host在演示视频里完整接下了一单电话外卖 图源:The Verge

    订位这件事也顺手包了

    另一条主线是和OpenTable的打通。美国和加拿大用OpenTable的餐厅,现在可以让Yelp Host全天候接订位电话——预订、改期、取消都行,结果实时同步到OpenTable后台。更聪明的是,它还能调用店里的实际空位:网上显示订满的时段,只要店内还有桌子,AI照样能帮你订上。

    细节堆得很足

    这次一起放出来的还有一堆实用更新:

    • 新增16种语言,包括中文普通话、日语、韩语、西班牙语等,AI自动识别来电语言切换应答;
    • 8种新音色可选,还支持给餐厅定制专属声音;
    • 供应商来电转经理、宴会咨询转活动负责人,不同类型的电话自动分流;
    • 后台报表能看到接听质量、下班后来电量、订位转化率这些经营数据。

    定价方面,Yelp Host每月249美元起,Yelp Guest Manager的老客户优惠到199美元。今年夏天还会加上”推荐加购”功能——AI替你多卖一份薯条的日子不远了。

    有意思的是餐厅老板的反馈。一位美式餐厅老板说,有客人专门走进店里,夸他们电话接得好——对方压根没听出来那是AI。当然,The Verge也不忘提醒一句:希望它比麦当劳、温迪家那些闹过笑话的AI点餐机靠谱一些。电话那头的AI能不能一直稳住,得让周五晚高峰来检验。


  • OpenAI 推出 Presence:把“靠谱”的 AI 智能体塞进企业客服和电话里

    企业用 AI 智能体,早就不缺”能不能跑起来”的证明了,缺的是”能不能放心让它干正事”。OpenAI 今天拿出的 Presence,瞄准的就是这个缺口——一套帮企业把可信智能体真正部署到生产和内部流程里的产品。

    从”能答”到”能办事”

    Presence 支持的智能体可以回答问题、解决工单、调用公司系统、在授权范围内直接动手操作,必要时再转给真人。关键设计是每个部署只盯一个具体活儿:处理账单纠纷、理赔保险索赔、解决员工 IT 求助都行。智能体只拿到这件事需要的知识和权限,企业自己定规则——什么它能做、什么要审批、什么必须人工接手。

    上线不是终点。真实会话和转人工的记录会暴露智能体的盲区,Presence 用 Codex 去分析这些信号、提出改动建议,团队先在和生产版本对照的环境里测过,再批准小范围推送。模型在变,业务在变,智能体也得跟着变,但方向盘始终在企业手里。

    已经替 OpenAI 自己接电话了

    这套东西不是 PPT。它现在就跑在 OpenAI 自己的英文电话客服线上(1-888-GPT-0090):接开放式提问、核验来电人身份、调取账户信息、执行授权操作。几周内,它的质量评分就追平甚至超过了一线人工客服的标准,目前 75% 的进线问题能自己搞定;靠 Codex 驱动的提升循环,十天里把人工转接率又压低了 15 个百分点。

    OpenAI Presence 平台示意
    OpenAI Presence 将语音、聊天、策略与人工转接工作流整合到企业智能体平台中。

    外部客户也在试:BBVA 在墨西哥探索用语音智能体做日常银行服务,软银在测自然的日语客户对话,IAG 想在大风大浪等极端天气时段提供及时支援。BBVA 的人说,他们就是把 Presence 当设计伙伴,一起把金融客服的语音体验打磨得更顺、更个性化。

    不是自助,是”陪跑”

    上线前,团队会用模拟和评分器把常见请求、边界情况、高风险场景先跑一遍,护栏在互动越界时介入。目前 Presence 还是限量开放,由 OpenAI 的现场部署工程师和少数全球集成商带着企业落地,暂时不卖自助版。


    对企业来说,最难的从来不是”上 AI”,而是”上完之后不出事”。Presence 的思路不性感,但很实在:把权限、策略、护栏、评估、改写全捆在一起,让智能体在受控的框里慢慢变聪明。

    📎 原文来源:Introducing OpenAI Presence
  • Salesforce 36亿美元收购Fin,AI客服赛道打响了整合第一枪

    Salesforce 36亿美元收购Fin,AI客服赛道打响了整合第一枪

    AI客服这个赛道,之前还在讲”颠覆传统客服”的故事,现在突然就变成了”大鱼吃小鱼”的并购戏。Salesforce这周宣布,要以36亿美元收购AI客服平台Fin。价格不便宜,但放在今年AI企业服务的估值环境里看,这个数还算克制。

    Salesforce收购Fin
    Salesforce以36亿美元收购AI客服平台Fin(图源:AI生成)

    Fin是什么来头

    Fin这个名字,业内人可能更熟悉它的前身——Intercom。这家公司最早做的是在线客服聊天工具,后来转向做AI客服代理(AI agent),能跨渠道处理客户咨询:实时聊天、WhatsApp、短信、电话、Slack,全都接得住。

    Fin的联合创始人兼CEO是Eoghan McCabe,这人在SaaS圈是个有点争议的人物。他最早是Intercom的联合创始人,2020年从CEO位置上退下来,后来又重新回来掌舵。这次Fin其实就是他带着原班人马重新做了一次、但这次All-in AI的产物。

    Fin最近放出来的几个产品——比如Apex模型、内部智能体Operator——在AI客服这个细分里算是跑得靠前的。

    Salesforce要拿Fin来干什么

    Salesforce自己有一套企业AI平台叫Agentforce,让企业可以搭建自己的AI智能体来自动化任务。买Fin进来,明显是想把Fin的AI客服能力直接嵌进Agentforce里。

    Salesforce的CEO Marc Benioff在声明里说了一套场面话,大意是”Fin带来了成熟的智能体技术和对客户成功的深度承诺,会跟Agentforce形成互补”。翻译成人话就是:我们想让Agentforce更能打,Fin的团队和技术正好能用上。

    交易细节:不影响运营

    这笔交易预计在Salesforce2027财年的第四季度完成——按Salesforce的财年算法,其实就是2027年初。

    Fin这边,McCabe在X上发了一条帖子安抚用户和客户:事情基本不会变,他继续当CEO,联合创始人Des继续管研发,团队还会继续在这个品类里领跑。这话半是真、半是稳定军心——被大公司收购之后的独立运营承诺,历史上兑现的概率参差不齐。

    AI企业服务正在进入整合期

    36亿美元这个价位,放在2026年的AI并购市场里值得品一品。上半年我们看到的是Anthropic估值冲到9650亿美元、SpaceX IPO估值2.1万亿美元这种”天上的故事”,但企业服务这边的AI公司,估值逻辑完全是另一套——看的是ARR(年度经常性收入)、客户留存、赛道位置。

    Fin之前没有公开披露过ARR数字,但能从Salesforce手里拿36亿,说明收入规模已经到了一定量级。对比一下:今年AI客服这个垂直里,竞争对手包括Ada、Intercom(是的,Fin的前身现在还是竞争对手)、Zendesk的AI功能,格局还没定型。


    Salesforce买Fin,不一定意味着AI客服战争结束了,但至少说明了一件事:巨头们不再自己从头搭AI客服能力了,他们开始花钱买现成的。这对创业公司来说是个信号——做出来、跑通、卖个好价钱,这条路径正在变清晰。

  • Salesforce砸36亿美元买下Fin,AI客服大战打响了

    36亿美元,这不是一笔小收购。Salesforce周一宣布将AI客服平台Fin收入囊中,创下近年来企业服务软件领域最大的AI并购记录。Fin的前身是Intercom——那个你可能在无数网站右下角见过的在线聊天插件。但今天的Fin已经不是当年的Intercom了。

    Salesforce收购Fin AI客服平台
    Salesforce以36亿美元收购AI客服平台Fin,加码Agentforce战略

    从聊天插件到AI代理,Fin走了十年

    Fin的创始人Eoghan McCabe是个有意思的人。他曾经离开自己创立的Intercom,又在2020年杀回来重掌CEO大位。这次收购完成后,他发了一条X(Twitter)帖子,语气很稳——”我还会继续当CEO,Des继续管研发,事实上没什么会改变”。

    但实质上改变已经发生了。Fin最核心的产品是一个AI代理,能同时处理实时聊天、WhatsApp、短信、电话、Slack等多个渠道的客户询问。它不只是回答问题,而是真正”解决”问题——查订单、办退款、改地址,这些以前需要人类客服出面的事,Fin的AI代理现在可以自己搞定。

    Salesforce为什么现在出手

    答案藏在Agentforce里。这是Salesforce去年推出的企业AI代理平台,让企业可以搭建自己的自定义AI代理来自动执行任务。但Agentforce更多是”平台”定位——你得懂怎么用它。Fin的价值在于,它已经把”平台能力”包装成了”开箱即用的客服解决方案”。

    Salesforce CEO Marc Benioff在声明里说:”Fin带来了经过验证的代理技术,对客户成功的深度承诺,以及一个不可思议的AI团队,他们将用强大的服务代理能力来补充Agentforce。”

    说白了,Salesforce买Fin不是为了技术——Fin的技术他们自己也能做。真正买的是Fin已经跑通的客户场景、已经建立的品牌认知,以及那批真正懂AI客服的工程师和产品人。

    36亿值不值

    这个数字让很多人倒吸一口凉气。但换个角度看,企业AI客服市场的盘子正在以每年30%以上的速度扩张。Fin的竞争对手包括Zendesk的AI助手、Ada、甚至Salesforce自己平台上的第三方插件。收购Fin等于直接消灭了一个有威胁的竞争对手,同时把它的客户群一把捞过来。

    交易预计在Salesforce 2027财年第四季度完成——按他们的财报周期算,其实就是2027年初。时间还早,但消息一出,业界已经在猜测:是不是更多AI客服初创公司要被盯上了?


    Fin最近还憋了两个大招

    McCabe在收购声明之外的X帖子裡透露,Fin recently shipped了两个重要产品:一个叫Apex的新模型,还有一个叫Operator的”内部代理”——这个词值得玩味,”internal agent”可能意味着Fin的AI不只是对外服务客户,还可以帮企业内部员工处理工作流程。

    有了Salesforce的资源,这些产品的迭代速度只会更快。对小客户来说可能是好事——大平台的补贴能让先进的AI客服能力降价普及。但对Zendesk、Ada这些独立玩家来说,压力是实实在在的。