在当今全球经济格局中，科技创新正以前所未有的速度重塑各行各业。尤其在专业服务领域，人工智能（AI）技术的深度融合正成为一股不可逆转的趋势。法律行业，作为一个对精准性、效率和专业知识要求极高的领域，也正经历着这场由AI驱动的深刻变革。近期，美国一家名为Harvey的法律AI公司，凭借其在技术创新和市场拓展上的卓越表现，引发了业界的广泛关注。其快速成长不仅彰显了AI在法律领域应用的巨大潜力，也为我们观察全球科技前沿与商业模式创新提供了生动案例。

法律AI听起来或许并非硅谷最“性感”的赛道，然而，美国Harvey公司首席执行官温斯顿·温伯格（Winston Weinberg）却成功吸引了几乎所有顶级投资机构的目光。其背后的投资方阵容堪称风险投资界的“星光熠熠”，包括OpenAI创业基金（也是其首个机构投资者）、红杉资本、凯鹏华盈、埃拉德·吉尔、谷歌风投、Coatue，以及近期入场的安德森·霍洛维茨。

这家总部位于旧金山的公司估值在2025年实现了跳跃式增长。从2025年2月的30亿美元，飙升至同年6月的50亿美元，并在10月下旬进一步达到80亿美元。这一增长态势，不仅反映出私人投资者对AI公司赋予的惊人估值，也体现了Harvey赢得大型律师事务所和企业法务部门青睐的能力。据了解，截至目前，Harvey已在全球63个国家拥有235家客户，其中包括美国十大律所中的多数。同时，该公司表示，截至2025年8月，其年度经常性收入（ARR）已突破1亿美元大关。

在最近一次外媒的深度访谈中，温伯格先生分享了他与联合创始人加布·佩雷拉（Gabe Pereyra）一路走来的心路历程。他透露，2023年夏天，一封发给OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼（Sam Altman）的冷邮件，开启了Harvey发展的新篇章。同时，他也强调了AI技术将如何赋能而非取代法律专业人士，并详细阐述了Harvey在构建“多人协作平台”方面所面临的技术挑战，例如如何跨越不同国家的法律和伦理壁垒，确保数据权限和安全，从而让企业内部法务与外部合作方能够安全高效地协同工作。

AI如何重塑法律工作：从初级律师的视角看变革机遇

温伯格先生的职业生涯始于美国奥梅文尼·迈尔斯律师事务所（O'Melveny & Myers）的初级助理律师。他回忆，发现AI能够彻底改变法律工作的“Eureka时刻”，源于一次偶然的经历。

当时，他的联合创始人兼室友正在Meta公司工作，并向他展示了GPT-3模型。起初，温伯格先生坦言，他主要用GPT-3来辅助与朋友进行桌面角色扮演游戏。然而，当他被分配到一个复杂的房东与租客纠纷案件时，他发现自己对该领域的法律知识储备不足。于是，他尝试利用GPT-3来协助案件分析。他和佩雷拉先生共同摸索出了一种“思维链提示”（chain-of-thought prompting）的方法，这在当时还未普及。他们基于加利福尼亚州的房东与租客法规，构建了一个超长的思维链提示。随后，他们从美国知名论坛Reddit的法律咨询板块收集了100个相关问题，并将这些问题输入到他们的模型中进行处理。

接着，他们将模型生成的100对问答，在未提及AI参与的情况下，交给了三位资深房东与租客法律师进行评估。他们提出的问题是：“如果一位潜在客户提出了这些问题，这是系统给出的答案，您会进行修改，还是会原封不动地发送？”结果令人震惊：在100个样本中，有86个得到了至少两位律师的认可，认为可以零修改直接发送。正是那一刻，他们意识到，这项技术有能力彻底改变整个法律行业。

一次冷邮件带来的行业转折

意识到AI在法律领域应用的巨大潜力后，温伯格和佩雷拉迅速行动。他们决定向OpenAI公司首席执行官萨姆·奥特曼和当时的法务总顾问杰森·权（Jason Kwon）发送冷邮件。他们认为，直接联系一位律师至关重要，因为只有律师才能判断AI输出内容的准确性与实用性。温伯格清晰地记得，在2023年7月4日上午10点，这个特殊的美国假日，他们成功地与奥特曼先生以及OpenAI的其他高层进行了电话会议，并详细阐述了他们的愿景。

这次会议取得了关键性进展。OpenAI创业基金当即决定向Harvey提供投资，成为了其第二大投资者。通过OpenAI的引荐，Harvey也结识了当时的几位重要天使投资人，包括萨拉·郭（Sarah Guo）和埃拉德·吉尔。温伯格坦言，在此之前，他既没有技术圈的朋友，也没有在旧金山长大的经历，对于顶级的风险投资机构一无所知，更不清楚如何进行融资。对当时的他们来说，这一切都是全新的探索。

关于高效融资的思考：聚焦业务本身

对于一个对风投圈并不熟悉的人来说，Harvey在短时间内募集了大量资金。温伯格先生对此分享了他的独到见解。他认为，最有效的融资方式是确保公司业务本身表现出色。他直言不讳地指出，外界有许多关于建立人脉的融资建议，但在他看来，最重要的莫过于将几乎所有时间投入到业务发展上。他强调，创业者需要找到少数真正能够长期合作的投资伙伴。将99%的时间专注于业务发展，然后用余下的时间去寻找那些能够与公司风雨同舟、长期支持的合作伙伴，这才是成功的关键。

运营挑战与全球扩张

在谈到运营状况时，温伯格透露，尽管公司在2025年8月达到了1亿美元的年度经常性收入，拥有约400名员工，但在实现盈亏平衡方面，仍然面临一些挑战。他指出，计算成本是Harvey最大的开销之一。公司在全球60多个国家开展业务，每个国家都有严格的数据驻留法规。长期以来，如果产品中使用了多个模型，就必须在每一个国家购买一定量的计算资源，即使当时该国的客户数量不足以支撑这些成本。例如，德国和澳大利亚在数据处理方面有着极其严格的法律规定，禁止将金融数据发送到境外。因此，Harvey不得不在这些国家设立Azure或AWS实例，尽管有时这些实例最初只用于服务三到四家大型客户。温伯格表示，虽然从单个数据处理的角度看，公司的利润率非常可观，但由于前期需要在众多司法管辖区投入大量计算资源，整体利润受到了影响。但他坚信，随着业务的深入和规模效应的显现，这些问题会逐步得到解决。

在销售流程和全球扩张方面，Harvey也展现出清晰的战略。温伯格介绍道，2025年初，公司收入的约4%来自企业客户，96%来自律师事务所。而截至目前，企业客户的收入占比已提升至33%，他预计到2025年底，这一比例将接近40%。

Harvey最初的销售策略颇具创新性。他们会从公共诉讼案卷中获取公开的诉讼摘要，找到撰写这些摘要的律师，然后将摘要输入到Harvey系统中，向律师们演示他们的系统如何能够帮助律师找到对抗自己原有论点的策略。这种方式因为与律师的日常工作高度相关，获得了极大的关注。更有趣的是，一旦Harvey在律师事务所中获得认可，这些律所会主动帮助Harvey向其企业客户进行推荐。例如，像美国伟凯律师事务所（Latham & Watkins）这样的律所，会向客户介绍Harvey，并表示：“嘿，您知道我们如何利用AI来完成XYZ任务吗？”通过这种方式，律师事务所实际上成为了Harvey向企业客户销售的助推器，因为他们也希望能在同一个系统内与企业客户协作。

“多人协作平台”的构建：解决行业核心痛点

温伯格先生强调，“多人协作平台”是Harvey目前日益重要的发展方向，也是行业面临的一大难题。他指出，OpenAI和微软已经发布了关于共享线程和公司记忆的公告，这本身就极具挑战性——需要确保代理程序能够访问正确的系统权限。然而，这些解决方案通常只针对单个实体。Harvey面临的更深层次问题是：如何同时解决一家公司及其所有合作律所之间的协作需求？这需要同时处理好内部和外部的权限管理。

在法律行业中，存在着“伦理防火墙”的概念。以一家在硅谷与20家风险投资公司合作的律师事务所为例：如果该律所正在为红杉资本处理一项交易，同时又在为凯鹏华盈处理另一项交易，一旦不慎将红杉资本的交易数据泄露给凯鹏华盈，这将带来灾难性的后果。因此，Harvey必须解决内部和外部的权限管理问题，以确保AI代理能够正确运作。一旦处理不当，将对整个行业造成毁灭性的影响。温伯格表示，虽然这项工作仍在进行中，但他们正在优先处理安全性和权限设置。这项功能在2025年12月有望推出首个规模化版本。由于Harvey的客户群中已有很高比例的企业客户在使用，在安全审查方面已打下良好基础，这使得安全问题的解决相对容易。

Harvey在法律行业的实际应用

目前，律师们主要通过以下方式使用Harvey，其使用频率依次递减：

1. 起草法律文件： 这是最主要的用途，通过AI的辅助，律师可以更高效地完成各类法律文书的起草工作。
2. 法律研究： 随着与全球知名法律信息服务商律商联讯（LexisNexis）的合作，AI在法律研究方面的应用正在迅速兴起。
3. 分析与审阅： 这指的是在尽职调查或证据开示阶段，对数万甚至数十万份文件进行筛选和分析，找出关键信息。

温伯格介绍，最初，Harvey更多地应用于交易型法律事务，如并购和基金设立等。这些应用场景至今仍非常受欢迎，Harvey也正在为这些特定事务开发专属模块。然而，目前增长最快的领域是诉讼，这在很大程度上得益于数据可得性的提升。

Beyond ChatGPT Wrapper：核心竞争力与差异化

对于一些批评者认为Harvey只是“ChatGPT的包装”的说法，温伯格先生给出了明确回应。他认为，从长远来看，Harvey最大的优势体现在两个方面：

1. 海量工作流程数据积累： Harvey正在收集大量的法律工作流程数据，这有助于他们深入了解这些AI模型在实际应用中最核心的用例。法律服务的质量评估非常复杂，例如，如何评估一份并购协议的质量？这需要建立精密的评估框架和能够自我评估不同步骤的智能系统，而Harvey在这方面的积累构成了强大的护城河。
2. 强大的多人协作平台能力： 法律行业分为法律服务提供者和消费者两大群体，而Harvey致力于构建一个连接这两者的平台。目前，市场上有一些竞争对手专注于为律师事务所提供服务，也有一些专注于企业内部法务，但温伯格表示，他尚未看到有竞争对手真正构建起一个全面的多人协作平台。

关于“ChatGPT包装”的批评，温伯格坦承，在2023年和2024年，Harvey产品的核心力量确实在于底层AI模型加上前端的优化工作，以简化用户界面和用户体验。但他强调，真正的目标是构建一个系统，能够对数据室中的10万份文档、关于并购的5000封电子邮件以及所有相关法规和法典进行高度准确的综合提问和分析。这才是行业的“圣杯”。Harvey已经构建了所有必要的组件，并在过去数月里致力于将这些组件整合起来，以实现这一宏伟目标。

商业模式演进：从席位许可到成果定价

谈到商业模式，温伯格指出，目前Harvey主要采用基于席位（Seat-based）的定价模式。但随着工作流程日益复杂，他们正逐步转向基于成果（Outcome-based）的定价模式。他认为，这两种模式应并存：对于那些能够确保达到或超越人类准确性、并且能以极高速度完成的标准化任务，基于成果的定价模式更为合适。但他也现实地表示，在未来的至少一两年内，律师在许多工作中仍将是不可或缺的一环。因此，Harvey的商业模式将主要是一个以席位为基础，并在律师事务所和其企业内部法务团队之间实现多人协作的生产力套件。随着系统性能和准确性的提升，未来将逐步引入更多基于消耗的计费模式。但他强调，这并非意味着整个并购流程都能被自动化，而是指在尽职调查等特定环节，可以由AI代理完成第一轮筛选，然后由律师介入完成后续工作。

AI时代初级律师的未来与培养模式

温伯格先生对初级律师的未来发展给予了特别关注，他认为这甚至比公司其他任何事情都更重要，因为他自己不久前也曾是一名初级律师。他认为，未来五到十年，律师事务所的核心目标将是如何以最快的速度培养出最优秀的合伙人。他坦言，目前律所的目标一部分是培养合伙人，但另一部分是大量招聘初级律师并收取高额服务费用。他设想，无论是通过基于成果的定价模式，还是因为AI系统无法取代资深合伙人的工作而使其能够收取更高的费用，律所从财务角度最重要的任务是确保能够以最快的速度招聘、培训和发展律师，使其尽快成为合伙人。

如果能构建出可以完成并购流程中第一轮任务的AI工具，它将成为初级律师一对一的“导师”。Harvey目前正与许多法学院合作。可以想象，未来在Harvey系统中进行一次AI辅助的并购实训，系统能实时提供反馈和指导，这将是一个极其高效的培训体系。如果能够构建出真正能够完成大量任务的系统，将其转化为一个卓越的教育平台将指日可待。

未来融资展望：稳健发展，着眼长期

Harvey的估值在不到一年内从30亿美元飙升至80亿美元，引发了对其未来融资计划的疑问。温伯格表示，短期内他们没有进行大规模融资的计划。他透露，公司并不需要大量资金，而且目前的资金消耗也并非处于疯狂状态。他解释，今年之所以进行多轮融资，是为了应对某些需要大量计算资源的研究方向，提前做好准备。关于未来进入公开市场，温伯格表示，这无疑是他们长期关注的目标。虽然无法给出具体的上市时间表，但他明确表达了公司的兴趣。

对中国跨境从业人员的启示

Harvey公司的发展历程和其在法律AI领域的探索，为国内跨境行业的从业者提供了多维度思考的参照。在全球化背景下，法律服务的标准化、智能化需求日益增长，尤其是在数据合规、跨国交易审查等领域。Harvey在数据驻留、伦理防火墙和多人协作平台上的解决方案，值得国内企业在出海过程中，在AI应用和数据安全合规方面深入研究和借鉴。同时，对于国内的法律科技创新企业和关注效率提升的跨境服务机构而言，如何将先进的AI技术与本土市场需求相结合，解决实际痛点，提升服务效率和质量，将是未来竞争的关键。关注此类前沿动态，有助于我们把握全球科技和商业趋势，为中国企业的跨境发展提供更优质的保障。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/legal-ai-valued-8bn-86-pct-tasks-ai-pass.html