18 個(gè)月，估值飆到 100 億美元，到賬 6.35 億美元現(xiàn)金，年經(jīng)常性收入逼近 1 億美元——放在任何時(shí)代都是 " 火箭 "，在 AI 賽道也屬罕見。

即便是在快速發(fā)展的 AI 創(chuàng)業(yè)時(shí)代，也很少見。

9 月，全球知名互聯(lián)網(wǎng)投資公司 Greenoaks Capital 又添一把火：領(lǐng)投 3.5 億美元，讓 Sierra 正式躋身 " 百億美金俱樂部 "。

這家由前 Salesforce 聯(lián)席 CEO Bret Taylor 與前谷歌高管 Clay Bavor 聯(lián)手創(chuàng)辦的 AI 客服公司，只做一件事：用生成式 AI 替企業(yè) " 包辦 " 客戶體驗(yàn)。成立伊始，它就按下快進(jìn)鍵：產(chǎn)品上線、拿下大客戶、數(shù)據(jù)反哺模型、體驗(yàn)更優(yōu)，飛輪越轉(zhuǎn)越快。

" 需求爆了。" 嘉和資本 CEO 袁子恒一句話點(diǎn)破玄機(jī)，因?yàn)槊绹头侨肆?" 黑洞 "，工資高、流動大；恰好大模型最擅長多輪對話，企業(yè)換 AI 立竿見影。如今語音 AI 又成熟，電話端節(jié)省的人力可量化、可計(jì)算尤其是隨著 AI 語音技術(shù)的發(fā)展，語音客服會進(jìn)一步帶來增長。

如今，與 AI 客服密不可分的語音 AI（Voice AI）正在越來越多的領(lǐng)域發(fā)揮作用。在很多行業(yè)都有大量電話溝通的工作，而 Voice AI 能夠有效節(jié)省人力，工作效果也較好量化。A16Z 的報(bào)告中特別指出，語音交互將成為 AI 應(yīng)用公司最強(qiáng)大的突破口之一，面向消費(fèi)者時(shí)，語音交互將成為人們接觸 AI 的首要方式——甚至可能演變?yōu)樽钪饕慕换シ绞剑@也是 Sierra 得以快速增長的背景原因之一。

鑒于 Voice AI 主導(dǎo)下的 AI 客服，是當(dāng)下 AI 應(yīng)用中最熱門的賽道之一，我們試圖拆解這個(gè)領(lǐng)域的百億獨(dú)角獸 Sierra，從其商業(yè)模式、技術(shù)實(shí)現(xiàn)和增長方式，理解這家公司快速增長的原因。

Sierra 把最燒錢的企業(yè)環(huán)節(jié)做成最省錢的 AI 能力，市場用鈔票給它按下了加速鍵。

明星創(chuàng)始人的 AI 創(chuàng)業(yè)

" 我看到 DALL · E 把鱷梨和椅子拼在一起，畫出世上不存在的‘鱷梨椅子’。那一刻我明白：AI 不只是執(zhí)行，它理解了概念。"Clay Bavor 對紅杉回憶的這個(gè)小片段，就是 Sierra 整條故事線的起點(diǎn)—— " 理解 " 而非 " 執(zhí)行 " 才是新范式——即 AI 不再只是被動執(zhí)行指令的機(jī)器，而是能理解任務(wù)意圖、主動完成請求的智能代理。

兩位創(chuàng)始人，左一為 Clay

從那一刻起，兩位創(chuàng)始人把問題縮到最小、也最值錢的企業(yè)痛點(diǎn)：客戶體驗(yàn)。

幾乎每家公司都要 7 × 24 小時(shí)陪客戶說話，卻永遠(yuǎn)被成本、響應(yīng)速度和滿意度三座大山壓著，門戶導(dǎo)航、關(guān)鍵詞搜索、流程型聊天機(jī)器人這些漸進(jìn)式修補(bǔ)只能減輕人力，卻無法讓機(jī)器像老員工一樣聽懂需求、主動解決。

大語言模型的出現(xiàn)第一次把對話從樹狀流程升級為語義推理，讓 "AI 代理 " 替代 " 人力堆出來的客服 " 成為看得見路徑的目標(biāo)

對話式 AI 的崛起，不僅重新定義了人與機(jī)器的溝通方式，也讓 "AI 重構(gòu)客戶體驗(yàn) " 成為一個(gè)看得見路徑的目標(biāo)。

于是在 2023 年初，當(dāng)時(shí)已經(jīng)分別辭去 Salesforce 聯(lián)席 CEO 和 Google 工作的 Bret Taylor 和 Clay Bavor 開始了關(guān)于 Sierra 的創(chuàng)業(yè)構(gòu)想。

這兩位硅谷老將從一開始就自帶創(chuàng)業(yè)光環(huán)：從 Google Maps 到 Quip，再到 Salesforce 聯(lián)席 CEO，每一次角色變動都讓 Bret Taylor 更加了解市場和用戶需求，這種敏銳一直延續(xù)到 Sierra。Clay Bavor 則多年供職于 Google，長期負(fù)責(zé)產(chǎn)品與前沿實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，主導(dǎo)了 Cardboard、Tilt Brush、Project Starline 等產(chǎn)品，始終游走在感知邊界與未來交互之間，他對品牌氣質(zhì)和互動體驗(yàn)的重視同樣為 Sierra 奠定了產(chǎn)品方向。

明確的賽道判斷和兩位創(chuàng)始人的強(qiáng)大背書使得 Sierra 的創(chuàng)業(yè)并沒有經(jīng)歷漫長的啟動期。

從 2024 年初由 Sequoia Capital 和 Benchmark 領(lǐng)投，融資 1.1 億美元；到 24 年 10 月融資 1.75 億美元；再到 25 年 9 月由 Greenoaks Capital 領(lǐng)投，融資 3.5 億美元，Sierra 在一年半時(shí)間里實(shí)現(xiàn)了從估值 10 億美元到 100 億美元的飛躍，呈現(xiàn)出一條飛速發(fā)展的上升曲線。

Sierra 在 2024 年初正式發(fā)布并快速拿下 WeightWatchers、Sonos、OluKai 等首批客戶，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品落地。

在此之后，Sierra 先后拿到了包括 Brex、Casper、ADT、Chubbies 在內(nèi)的數(shù)百家付費(fèi)客戶，合作客戶跨越了金融、消費(fèi)、通信、醫(yī)療等領(lǐng)域。

到了 2025 年 9 月 Greenoaks Capital 的 3.5 億美元直接鎖定百億美金估值，一年半時(shí)間畫出一條陡峭上升曲線。

瞄準(zhǔn)中大客戶，形成數(shù)據(jù)飛輪

Siera 要證明自己不是又一個(gè)演示級 AI，就必須扎進(jìn)真實(shí)的業(yè)務(wù)流里，用客戶的 KPI 為自己打分。

他們把槍口直接對準(zhǔn)中大型企業(yè)——這個(gè)選擇背后沒有 " 情懷 "，只有三層賬：

首先，大客戶的客單價(jià)和營收潛力更高，更適合 Sierra 這樣需要深度集成和定制化服務(wù)的企業(yè) AI 平臺。

其次，越是規(guī)模龐大的企業(yè)，客戶群體越復(fù)雜、體量越大，其在客戶體驗(yàn)上的維護(hù)和運(yùn)營成本也越高，所以這些企業(yè)會更迫切地需要引入 AI 代理來緩解人力負(fù)擔(dān)成本和提升服務(wù)質(zhì)量。

第三，Sierra 聚焦的是客戶體驗(yàn)，而體驗(yàn)的對象指向了消費(fèi)者。只有當(dāng)一個(gè)企業(yè)擁有足夠多的客戶，AI 提升體驗(yàn)的價(jià)值才能最大程度顯現(xiàn)，數(shù)據(jù)訓(xùn)練的效果才能積累，進(jìn)而充分發(fā)揮 Sierra 的平臺潛力。

而在所有戰(zhàn)略規(guī)劃背后，還有一個(gè)更直白的目標(biāo)：最大化商業(yè)價(jià)值。

Sierra 從一出生就鎖定高附加值賽道：平均合同 15 萬美元起跳，價(jià)格不透明，一單一議，用少數(shù)幾家 " 鯨魚客戶 " 把平臺能力快速拉滿。

袁子恒表示，Sierra2023 年成立，做得相對較早，對 AI 應(yīng)用而已，先發(fā)優(yōu)勢很重要，不僅搶占了客戶心智，而且深度嵌入客戶對工作流，例如 CRM、ERP 的物流系統(tǒng)，和客戶深度綁定，還借此實(shí)現(xiàn)了端到端的交付。不僅是對話，還是先訂單修改和退款處理等操作。

不僅如此，還有飛輪效應(yīng)，某個(gè)細(xì)分行業(yè)的客戶越多，對話越多，輸出的結(jié)果就越精準(zhǔn)，這也形成了 Sierra 的壁壘。

后面發(fā)生的事證明這條路徑賭對了。AI 插進(jìn)后端，7 × 24 小時(shí)多語言在線，咨詢秒回、復(fù)購抬頭，對話數(shù)據(jù)沉淀成企業(yè)自己的私有礦脈。

Sierra 通過嵌入客戶平臺后端提供全天候多語言服務(wù)，極大地促進(jìn)了銷售的轉(zhuǎn)化和用戶復(fù)購；每天 AI 服務(wù)生成的數(shù)據(jù)也讓企業(yè)形成了獨(dú)屬于自己的數(shù)據(jù)庫，真正實(shí)現(xiàn)了服務(wù)的閉環(huán)。

著名床墊品牌 Casper 希望為消費(fèi)者打造貫穿購買全生命周期的智能顧問體驗(yàn)，于是在 2024 年與 Sierra 合作開發(fā)了新一代 AI 客服 Luna 2.0。上線后效果立竿見影：Luna 2.0 在高峰活動期間解決了 74% 顧客咨詢，讓 Casper 的客戶滿意度還提升了 20% 以上。這種全天候工作、多語言服務(wù)的客服模式是此前人工客服團(tuán)隊(duì)難以實(shí)現(xiàn)的，降本增效效益顯著。

金融科技公司 Brex 也是 Sierra 的客戶之一，其運(yùn)營團(tuán)隊(duì)在合作中總結(jié)了三點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)：首先，AI 工具必須讓業(yè)務(wù)和技術(shù)人員都能方便使用管理，才能在全公司落地；其次，無論客服、運(yùn)營還是工程崗位，員工角色都在轉(zhuǎn)變?yōu)?"AI 管理者 "，他們更多是訓(xùn)練、監(jiān)督 AI 完成工作，而不是親自處理所有事務(wù)；第三，過去高質(zhì)量服務(wù)意味著高成本，但有了 AI，企業(yè)可以低成本支持更多客戶互動，省下來的預(yù)算再投入市場，又把更多客戶送進(jìn) AI 客服的閉環(huán)。

如何打造一個(gè)可信任的 AI 客服代理

Sierra 并沒有自研大語言模型，而是搭建了一套模型抽象層，把 OpenAI、Anthropic、Cohere 等主流模型統(tǒng)一納入平臺。企業(yè)可以根據(jù)需求靈活切換，而不被某一個(gè)廠商鎖死。

這樣的策略足夠靈活，卻也伴隨風(fēng)險(xiǎn)：模型越強(qiáng)大，幻覺問題越明顯；一旦升級，行為可能發(fā)生劇烈變化，輕則影響體驗(yàn)，重則破壞業(yè)務(wù)邏輯。

Sierra 的解法是在模型之上再造一個(gè) " 護(hù)欄 "。

Sierra 推出了 Agent OS 工具包作為 AI 代理的基石，內(nèi)置數(shù)據(jù)治理機(jī)制自動檢測、屏蔽、加密個(gè)人身份信息 ( PII ) 以確保客戶數(shù)據(jù)安全，防止泄露。

在此基礎(chǔ)上，Sierra 開發(fā)了 Agent SDK，允許開發(fā)者用聲明式語言定義代理的行為，而不必關(guān)心底層模型的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，簡單來說就是直接告訴 AI Agent 目標(biāo)，而不是每一步怎么做。Agent SDK 大幅降低了企業(yè)落地的技術(shù)門檻，也確保了邏輯的可移植性與可控性。

Talbin 基準(zhǔn)測試也被引入其中，作為驗(yàn)證 AI 輸出真實(shí)性的一把標(biāo)尺。

Clay Bavor 曾提出一個(gè)反直覺的洞察：" 模型擅長的不是一開始就不犯錯(cuò)，而是識別自己哪里出錯(cuò)。" Sierra 正是利用這個(gè)特點(diǎn)，在 Agent 中引入自我監(jiān)督機(jī)制，讓監(jiān)督 Agent 去審查主 Agent 的行為是否有問題。

于是，Sierra 的 Agent 具備了清晰的邊界感：既能靈活完成退貨流程、處理查詢，也能在用戶試圖引導(dǎo)其說出違規(guī)話語時(shí)果斷拒絕。

但要讓 AI 客服真正走向大規(guī)模商用，僅靠 " 聰明 " 還不夠，它還必須像傳統(tǒng)軟件一樣穩(wěn)定、可維護(hù)。

2024 年 6 月，Sierra 發(fā)布了 AI 開發(fā)生命周期框架（ADLC），為代理的設(shè)計(jì)、測試和上線制定了標(biāo)準(zhǔn)化流程：

1. 聲明式編程 + 可組合技能模塊：代理不再寫死邏輯，而是基于過程知識組合多個(gè)功能，既能保持靈活性，又有穩(wěn)定輸出。

2. 不可變快照：系統(tǒng)會保存每個(gè) Agent 版本的 " 行為快照 "，企業(yè)可回滾、A/B 測試，確保性能連續(xù)性。

3. 體驗(yàn)管理器：每天對話采樣、人工反饋、對話審計(jì)，供非技術(shù)團(tuán)隊(duì)參與質(zhì)量管理。

4. 回歸測試體系：保障每次更新不會引發(fā)性能滑坡，提升版本穩(wěn)定性。

Sierra 的 AI Agent 客服

在真正部署階段，Sierra 往往需要 1-2 個(gè)月的前期準(zhǔn)備，深度嵌入客戶的內(nèi)部系統(tǒng)和業(yè)務(wù)邏輯。這一過程不僅包括數(shù)據(jù)訓(xùn)練，還涉及到品牌語氣、業(yè)務(wù)流程和專業(yè)知識的三重校準(zhǔn)。為了持續(xù)優(yōu)化，他們還引入了 " 體驗(yàn)經(jīng)理 " 的崗位，專職負(fù)責(zé)監(jiān)督、訓(xùn)練和調(diào)試，讓 AI 代理真正符合企業(yè)的服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)。

一整套流程下來，Sierra 的 AI 服務(wù)就不再是 " 一鍵安裝 " 的工具，而是企業(yè)與平臺從技術(shù)邏輯到交互體驗(yàn)的共同塑造。也只有這樣，Agent 才能既發(fā)揮創(chuàng)造性，又讓客戶敢于把真實(shí)的服務(wù)交給它。

Sierra 選擇按結(jié)果導(dǎo)向定價(jià)（Outcome-based Pricing）。企業(yè)不再為調(diào)用次數(shù)買單，而是為 " 成功解決一個(gè)客戶問題 " 這樣的實(shí)際成果付費(fèi)。

這種模式讓 Sierra 與客戶的利益緊密綁定：客戶不必為潛力買單，只為成果買單。正如 Sierra 博客所言，在這種機(jī)制下，" 軟件不再躺在貨架上吃灰 "，而成為真正解決問題的生產(chǎn)工具。

結(jié)果導(dǎo)向定價(jià)也倒逼 Sierra 不斷優(yōu)化代理表現(xiàn)，每提升 1% 的執(zhí)行率，意味著客戶體驗(yàn)更順暢，也意味著公司自身收入的直接增長。

AI 客服：大模型時(shí)代最賺錢的賽道之一

到 2025 年，AI 客服行業(yè)已經(jīng)走到一個(gè)拐點(diǎn)。客戶需求正在發(fā)生變化：多數(shù)用戶更愿意依靠自助渠道解決問題，而不是排隊(duì)等待人工客服；企業(yè)也因此迫切需要更高效、更智能的方式來維系關(guān)系。

據(jù) MarketsandMarkets 市場研究預(yù)測，到 2030 年，AI 客服行業(yè)仍將保持高速擴(kuò)張，相關(guān)產(chǎn)品也在不斷延展，從智能代理到知識庫、從流程自動化到客戶旅程分析，構(gòu)成了一個(gè)日益龐雜的生態(tài)。

在這片擁擠的賽道上，Sierra 并不是唯一的參與者。

根據(jù) G2 的統(tǒng)計(jì)，Sierra 的可替代方案依舊很多，例如 Intercom 旗下的 Fin 主打多輪對話；Kore.ai 專注多渠道自然語言交互；Genesys Cloud CX 和 Five9 憑借全平臺整合繼續(xù)把持傳統(tǒng)云聯(lián)絡(luò)中心市場；Dixa、Tidio 以靈活的響應(yīng)能力服務(wù)中小企業(yè)；而 HubSpot、Asana、Qualified 等平臺則在原有的營銷和管理場景中不斷延展 AI 客服功能。

不僅如此，AI 客服行業(yè)的未來仍伴隨諸多不確定性：幻覺和不可預(yù)測性仍未被完全消解，語音克隆詐騙等新風(fēng)險(xiǎn)層出不窮，數(shù)據(jù)隱私與合規(guī)監(jiān)管在全球范圍內(nèi)愈加嚴(yán)格；用戶的期望值也不斷被抬高，一旦失誤，口碑與信任可能頃刻崩塌。

袁子恒指出，因?yàn)槭?Sierra 嚴(yán)重依賴 To B 業(yè)務(wù)，這也取決于客戶的拓展速度和競爭對手的情況。

中國今年也出現(xiàn)了許多 AI 客服公司，袁子恒發(fā)現(xiàn)，這些公司主要以服務(wù)跨境電商商家為主，除了降低成本之外，尤其是 AI 客服的多語種對話和 24 小時(shí)回復(fù)，對于跨境商家是剛需。

來源：虎嗅