Legora CEO Max Junestrand：法律AI赢家通吃，第二名就是输
对话 Legora 联创兼 CEO Max Junestrand：从只用 OpenAI 到死忠 Anthropic、单日 700 万美元 ARR、六个月不卖产品的反共识打法，以及法律 AI 为什么赢家通吃。
本文译自播客20VC（The Twenty Minute VC），发布于 2026 年 1 月 26 日；主持人哈里·斯泰宾斯（Harry Stebbings），对话 Legora 联合创始人兼 CEO 马克斯·朱内斯特兰德（Max Junestrand）。
上周 Harvey 做客 20VC 创下收视纪录，这周它的头号对手登场，而 Max 的判断毫不含糊：法律 AI 是赢家通吃的市场，“没有第二名这个位置”。他解释了为什么公司从只用 OpenAI 转向死忠 Anthropic、为什么席位制定价注定让位给用量定价、为什么他敢在第一次董事会上宣布六个月不卖产品——以及 2025 年 12 月那个单日纪录如何改写了增长坐标系。
▍嘉宾：马克斯·朱内斯特兰德 (Max Junestrand)
瑞典创业者，Legora 联合创始人兼 CEO，YC（Y Combinator）出身：
- 早期经历：商学院出身，2023 年与联合创始人在斯德哥尔摩创立 Leya（2025 年更名 Legora），同年入选 YC。
- 工程师底色：创业初期团队只有三名工程师、5 万欧元天使资金；早期亲自写代码，最后一次提交代码是 2024 年 10 月。
- 工作强度：去年一整年飞了 200 天，自称“事实上住在飞机上”；至今亲自面试每一位候选人。
▍关于 Legora
Legora（前身 Leya）是总部位于斯德哥尔摩的法律 AI 平台，自我定位是“承载法律工作的平台”：
- 核心模式：把智能体、表格化审阅、Word 插件等能力打包成统一套件，服务律所与企业法务团队，按席位订阅收费；以“前置部署”的法律工程师团队负责实施与激活。
- 增长与融资：客户从约 50 家增至 750 家律所，员工 12 个月内从 30 人扩到 300 人；Benchmark 领投 1000 万美元种子轮后，Redpoint 以 1.5 亿美元估值快速跟进 2500 万美元，累计融资超 2 亿美元，投资方还包括 General Catalyst、ICONIQ。
- 最新进展（截至 2026 年 9 月）：2026 年 3 月完成 5.5 亿美元 D 轮（Accel 领投，估值 55.5 亿美元），4 月追加 5000 万美元（NVentures、Atlassian 等参投，投后约 56 亿美元），期间 ARR 突破 1 亿美元，客户超过 1000 家律所与法务团队、覆盖 50 个市场；9 月又传出以 85 亿美元估值再融资 3 亿美元的谈判。
开场：法律工作发生的平台
Harry： 这里是 20VC，我是 Harry Stebbings。今天这期节目太有料了。上周我们请了 Harvey 上节目，几乎打破了所有纪录。这周，我们请来了他们最大的竞争对手——Legora。坐在我对面的是 Max Junestrand，Legora 的联合创始人兼 CEO。这家法律 AI 公司在短短两年内拿下了全球 750 家顶级律所客户，员工超过 300 人。
融资超过 2 亿美元，投资方包括 Benchmark、General Catalyst、Redpoint 和 ICONIQ 等一线机构。
Harry： 您已到达目的地。兄弟，我们上一期节目播出后，说实话我特别惊讶——这话听着可能有点不客气，但管他呢——我没想到它在创始人圈子里反响那么好，大概有三四百个创始人给我发消息，比平时多得多。
Max： 这数字听起来可不小。
Harry： 确实挺夸张的，不过平时找我的大多是 VC。非常感谢你答应再跟我做一期节目。
Max： 随时都行。
Harry： 在我往死里拷问你之前，先用 60 秒说说 Legora 是做什么的，给不了解的听众铺个底？
Max： Legora 是承载法律工作的平台。我觉得这个提法比我上次那个推介好。越来越明显的趋势是，AI 正在接管法律工作中越来越多的环节，而这必须发生在一个统一的平台上。我们最开始做的是简单的助手类场景，但它扩张得非常快，现在在为不同类型的律师解决不同类型的任务。
比如你是交易律师，在尽职调查（due diligence）中要审阅资料室（data room）、找出数据里的风险点，Legora 能做。比如你是诉讼律师，在 Word 里起草法律文书，Legora 能帮你做。越来越多这类任务正被打包进平台。我们观察到，律师一天中花在 Legora 上的时间占比越来越大，这是我最喜欢的数据点。
Harry： 这是你最看重的头号产品指标吗？
Max： 是的。平台使用时长，加上消息数、查询数、执行动作数，我认为是最好的 KPI。
Harvey 与 Legora：谁先到不重要，谁最好才重要
Harry： 大家一提到 AI 法律，这个赛道和各个垂直方向上都挤满了玩家。但说到底就是你和 Harvey。说得直白点，人们第一个想到的名字是 Harvey。你怎么看这件事？
Max： 我不认为现在还是这样了。理由是，我几周前上彭博（Bloomberg）的节目时看到一份报告，里面有张很大的信息图：在英国 200 强律所中，除微软 Copilot 之外部署最广的生成式 AI 工具是 Legora，第二名才是 Harvey。我们和整个品类的演进速度太快了，谁先到根本不重要，重要的是谁最好，重要的是客户真正回头找谁、想跟谁做更多生意。
常见的情况是，律所会把好几家供应商拉进一场对比测试（bake-off）——他们的位置很优越，基本上是在玩 VC 的游戏：把所有供应商都叫进来，说“我们要做一场比测”。而在比测中，供应商要证明自己为什么是对方的优选合作伙伴。说是优选合作伙伴，是因为我认为这些律所和大型企业法务团队买的不只是一个解决方案：他们买的是今天的结果，也是明天的结果，他们是在为一种“AI 赋能的法律团队长什么样”的愿景下注。所以当他们横向比较所有这些公司时，会做出有判断的下注。而越来越多的律所把这一注押在了 Legora 身上。
就拿今年来说，我来这儿之前刚查过我们的人力资源系统：员工人数在整整 12 个月里从 30 人涨到 300 人；去年同期我们服务的客户大约 50 家，现在是 750 家。一个名字可能会和一个品类绑定——当年 AltaVista 称霸搜索时，没人会想到谷歌这个名字，但如今谷歌就是网络搜索的代名词。
Harry： 我想拆开几个点聊。你刚才说到“伙伴关系”，说这在他们的思考和选择中非常核心。我采访过 Invisible 的 CEO 马特·菲茨帕特里克（Matt Fitzpatrick）——Invisible 大体相当于麦肯锡或 Turing 的竞争对手——他说本质上不向企业派驻前置部署工程师（FDE，forward deployed engineer），就没法把产品卖给大企业。你同意吗？你们实际观察到的是这样吗？
Max： 我们有一支很大的法律工程师（legal engineer）团队，成员都是来自顶级律所的前执业律师。他们不是完全驻场的，但确实是“前置部署”的——主要职责就是让客户成功。
举个例子，刚签约 Legora 的大所伟凯（White & Case）现在就面临一个挑战：在全所范围内落地 AI。这是家大所，要让所有业务领域、所有办公室、从初级律师到资深律师再到合伙人等所有层级的律师都具备 AI 素养，是极其庞大的变革管理工程。我们必须让他们成功——如果他们用 Legora 用得不好，一年两年后的那次对话会很难堪。
所以我们在实施和激活环节投入大量前期的人力、时间和精力。对于要改变工作方式的企业客户，我认为这确实必要。
对比一个简单流程你就明白了。还拿法律行业说：如果你做的是 AI 合同审查，本质上就是一套合同生命周期管理系统——把文档发过去、生成修订红线、再放回来。这很简单，不需要前置部署工程或法律工程团队，部署完就完事。
但我们的情况不一样。我更愿意把它类比成会计师学 Excel、建筑师学 CAD（计算机辅助设计）的过程。以前建筑师要实地勘察、画图、回办公室做各种计算；现在只要一张现场照片，丢进 CAD，输入想要的建筑图纸，系统就能生成，你再审视背后的计算，然后注入品味和设计。建筑师当年学 CAD 时，我认为也经历了巨大的变革管理。老建筑师会对年轻人说：“Harry，我们准备用那套计算机系统帮你干重活。”年轻人会说：“好啊，我很懂行，这样我就能花更多时间做设计，用更有创意的方式解决客户的建筑问题。”今天正在发生的事，与此如出一辙。
Harry： 你刚才提到，价值不在先发优势里，反而来自后发。说得越具体越好：Harvey 哪些地方做得不好，让你们学到了东西？
Max： 我们观察到的一点是，他们花了大量精力微调（fine-tune）模型。至少回到 2023 年，在我看来这就是浪费时间，因为通用模型的进步速度太快了。我们的想法是造船——等潮水涨起来，我们所有产品自然水涨船高。而且坦率说，我最初的团队就三个人、三个工程师，这个判断和团队结构是相辅相成的。我们当时只有 5 万欧元天使轮，根本不存在“要不要花 300 万美元微调一个模型”这种问题，但事后看它恰好也是对的。我们始终相信，这个品类的大部分价值会来自应用层。
芒格式的第一性原理在这里很清晰：不要与大趋势对赌。2023 年花 300 万美元微调一个注定半年后被通用模型追平的模型，是在建一项会快速贬值的资产；而把筹码押在应用层，等于让自己的产品随每一代基础模型自动升值——潮水替你工作。巴菲特偏爱“即使平庸管理层也毁不掉的好生意”，Max 的版本是“即使我们不做什么、也在变好的产品”。值得注意的是，这个正确判断一半来自洞察，一半来自只有 5 万欧元的资源约束——约束逼出的纪律，事后看成了战略远见。
从只用 OpenAI 到死忠 Anthropic
Harry： 所以你认为，微调模型并不能带来内在优势？
Max： 2023 年那会儿，它作为起手策略没有带来优势。我怀疑今天它也不会是决定胜负的变量。
Harry： 你觉得今天模型的性能已经见顶了吗？
Max： 没有，我觉得 Opus 4.5 非常强。它真的太好了，而且还在持续变好，说真的。
Harry： 好到什么程度？
Max： 要看任务。在编程上，我觉得已经到了一个临界点——你干脆直接把 AGI 这个称号颁给它得了，然后把精力转到优化成本上。
Harry： 基本同意。你为什么这么说？不好意思，我这方面是外行。
Max： 因为它对我意图的理解、以及在现有工具条件下把意图执行出来的能力，实在太强了。不像用 GPT-3.5 的时候，你感觉自己在跟一个基本被切除了脑叶的系统对话——现在回头看简直烂得离谱，而那不过是两年前。你得一遍又一遍给它下无数指令，感觉像在管理一个不太聪明的员工。而 Opus 4.5 像一位 VP：你告诉它“我要这个东西，去执行”，它就真的做到了。这种体验太惊艳了。
“而 Opus 4.5 像一位 VP：你告诉它‘我要的东西在这，去执行’，它就真的做到了。” "Whereas Opus 4.5 feels like a VP. You give it, here's the thing I want, go execute. And it just does it."
▍点拨：这是全期对“AI 能力拐点”最直白的一次刻画。从 GPT-3.5 时代的“管理一个不太聪明的员工”到“交代一位 VP”，变化的本质不是模型更聪明，而是委托粒度变了：你不再需要把任务拆成一步步指令，而是直接交代意图。Max 由此推出“编程领域可以直接发 AGI 牌照、转而优化成本”——当能力不再是瓶颈，成本结构就成了下一个战场，这也埋下了后文他对席位制定价的否定。
Harry： Anthropic 已经赢了 Claude Code 这场仗吗？你们团队有人用 Cursor 吗？我今天状态正佳，就爱问这种问题。
Max： 问得好。我们两个都用。
Harry： 两个都用？
Max： 对，两个都用。我不太确定全团队的具体比例，但我知道两个都用得很多。不过在部署到系统里的模型上，我们公司现在相当“死忠 Anthropic”。最初我们只用 OpenAI——2023 年、2024 年的大部分时间都只用 OpenAI——现在则以 Anthropic 为主。
Harry： 是什么促成了转变？就因为 4.5？
Max： 不是 4.5，在那之前就转了，大概是 Sonnet 3 或 3.5 的时候换的。另一个背景是，你开始得用很不一样的方式给模型写提示词。于是问题来了：我们的精力到底该往哪儿放？不如挑一个好模型、全力押注，围绕它建整个应用。因为坦率说，如果你想象一座价值金字塔：底层是基础模型和框架；Legora 的职责是构建这些模型的“法律解释层”——怎么让它们在法律场景里最有用。其中一部分来自模型本身，但八成来自围绕模型构建的普通软件，也就是企业级软件：所有的脚手架、所有用户与系统交互的方式。
而在金字塔最顶端，我们要让合作伙伴和客户能做出差异化的东西。我们的客户——那些律所和法务团队——野心都很大。他们内部在 vibe coding（用自然语言指挥 AI 写代码）做工具，在开发 MCP 服务器。他们已经明白：律所之间的竞争，过去拼的是专业度、市场品牌、招聘能力、小时费率；但越来越多地拼的是技术，技术成了客户区别于同行的主杠杆。所以他们会用 Legora 这样的平台把全员拉上“二垒”（译者注：棒球习语，喻指达到相当的水平线），然后自己内部再开发一些东西，争取比同行领先半个身位。
Harry： 你一口气拆了很多东西，我按时间顺序来问。你觉得未来你们在模型使用上会有多“花心”？你说现在几乎全押 Anthropic。未来 12 到 36 个月，随着各家模型效率此消彼长，你们会来回切换吗？还是会一直忠于 Anthropic？
Max： 我们会非常花心。
Harry： 这可是金句，真能剪进预告片。不过你真会这么干？
Max： 我认为这是我们的责任。客户把“AI 合作伙伴”这个角色托付给我们，要我们交付他们需要的、AI 能做的一切结果。我们必须动用所有可用的工具，以尽可能好的质量和价格交付。所以如果 Gemini 更好，我们立刻切；OpenAI 更好，立刻切；出了新模型更好，也立刻切——当然要先证明评测确实更好。另外在具体工作流里也可以让用户自己选模型。比如他们要跑一个非常确定性的任务，想永远固定在某个特定模型上以免破坏系统，这也可以支持。
Harry： 24 个月后，给我排一下模型格局的名次。
Max： 我基于过去三六个月看到的东西下个注：就我们这类工作而言，头名不是 Claude 就是 Gemini。胜负手在于上下文窗口是不是关键因素——目前不是，因为我们围绕“上下文窗口不足”建了太多架构，所以仍偏好 Claude 系、也就是 Anthropic 的模型。而 OpenAI 在我看来正在走“让用户微调模型”那条路，至少目前我没什么理由相信那条路。
Max 在节目中下注：24 个月后，适合法律工作的头部模型“不是 Claude 就是 Gemini”，OpenAI 正滑向“让用户自己微调”的路线。截至 2026 年 9 月，这个判断的前半段大体兑现：Claude 系在编程与企业级场景持续占据开发者心智，Anthropic 甚至亲自下场推出 Claude 法律插件——消息一出，多家上市法律软件公司股价应声下跌。这既是 Max 判断正确的证据，也给他的“价值在应用层”论点添了真实的变数：模型厂商随时可能向上吃一层。OpenAI 则在消费端与企业端之间双线作战，其在企业市场的存在感确实相对走弱。
Harry： 好，那就是 Anthropic 或 Gemini，然后才是 OpenAI。
Max： 我是这么看的。
Harry： Grok 完全不考虑？
Max： 完全不考虑。
Harry： 埃隆·马斯克（Elon Musk），这话是他说的，别找我麻烦。
Max： 不是我说的。
Harry： 我还觉得，解决企业级需求和解决 C 端需求是两回事。至少从我的观察点看，存在一个肉眼可见的分化：Anthropic 越来越偏企业，OpenAI 越来越偏 C 端。
Max： 百分之百同意。我们是企业级系统，理应从 Anthropic 的模型中受益更多。
Harry： 杰森·莱姆金（Jason Lemkin，SaaStr 创始人）是我的老朋友，他最近在一期节目里说，知识工作者经济中有一部分将让推理（inference）7×24 小时不间断运行，他认为这将是今年的决定性主题。你同意吗？如果同意，你觉得这意味着什么？也就是任务全天候不间断地跑。
Max： 没错。律师下班离开办公室后，他们的项目仍会有推理在跑。不过说句公道话，我们还没到那一步——还没有哪个任务要跑那么久，Legora 里还没有一个任务要跑 12 小时。但当你能把模型放进循环里、每多跑一圈结果就更好一点时，这种玩法自然会出现。我确实认为我们会进入这样一个世界：睡前启动一堆任务，早上醒来活已经干完了，肯定会的。Deep Research 刚出来的时候我就这么用了，跑一次要二三十分钟，当时觉得太酷了。但人对新玩具的习惯速度快得惊人。
Harry： 你觉得今天的模型格局里，有什么东西大家谈论得不够、或没看到，而值得更多人关注和讨论？
Max： Claude Code 有个地方让我印象非常深——他们管那个新东西叫什么来着，CoWork？
Harry： 对，CoWork。
Max： 关键不在于那个工具本身，而在于它展示的范式被证明有用、方向正确。我们工程团队用 Claude Code 和 Cursor 越多，就越想：不如把同样的原则应用到 Legora 的工作方式上——让 Legora 的智能体（agent）访问我们生态里的所有其他工具，以及客户接入的任何 MCP 服务器，然后基本上放手让它去跑。你只给它一个统揽全局的大任务，它交回一份计划，你说“看着不错，去执行吧”。
这基本上就是合伙人与资深律师、资深律师与初级律师的协作方式，等于在这个层级结构底部再加一层 AI，而它 7×24 小时对所有人可用。我注意到一个趋势：合作律所的合伙人们开始觉得这项技术已经足够好，他们把任务布置给团队成员的同时，也会把同一个任务丢给 Legora。而很多时候拿回来的质量相当不错。这带来的影响是实打实的。
打进美国：先赢两家 AmLaw 200，再建团队
Harry： 律所的未来结构我们一会儿聊。你刚才还说了句我不想漏掉的话——你说你待在美国的时间越来越多。我跟美国 VC 聊的时候有种普遍观感：Harvey 赢下了美国，你们赢下了欧洲。
Max： 嗯，这句话里有一半是对的。
Harry： 我对你最大的担忧就是自信心不足，朋友。为什么说那句话不对？他们在美国的顶级律所圈子里似乎很有地位。
Max： 那不是事实。年初我们在美国一个人都没有，现在已经有 50 人；本周我们在曼哈顿的新办公室开张，会坐到 150 人；今年内美国还会再开三个办公室。按收入算，美国已经成了我们最大的市场。
Harry： 哇。收入上，美国已经超过其他市场了？
Max： 它是我们收入最高的单一国家市场。
Harry： 明白。那美国比整个欧洲多吗？
Max： 加总起来还没有，我们在北欧的业务量太大了——基本上所有大所都是我们的客户。但到今年一季度末，美国会超过。
Harry： 太有意思了。也就是说一季度末美国就会超过欧洲。
Max： 对。还有个很妙的点：看 AmLaw 200（译者注：《美国律师》杂志的美国 200 强律所榜单）——顺便说，我们在美国合作的这些客户可不是夫妻小店，我们做的是企业级。进美国时我有个判断法则：如果我们能从欧洲签下并服务好两家 AmLaw 200 律所，就说明我们准备好开拓美国了。
佳利（Cleary Gottlieb），白鞋（white-shoe）华尔街律所；古德温（Goodwin Procter），全球最好的 VC 法律服务律所之一——两家都在美国前 20。我们同时服务好了这两家，让他们相信我们比任何人都能支持他们，这给了我赴美组建团队的信心。
而在美国建团队有个巨大的好处：员工离职只要两周交接。美欧差异可以单聊，但我认为美国的离职通知期跟瑞典比起来，其实是在美国设大办公室的结构性优势之一。
AmLaw 200 是《美国律师》（The American Lawyer）杂志每年按营收发布的美国律所排名，业界用 AmLaw 100 / 200 作为律所分层的通用口径。“白鞋律所”（white-shoe firm）原指那些历史悠久、服务东海岸老牌精英客户的华尔街大所（如 Cravath、Sullivan & Cromwell），现泛指顶级律所；英国对应的顶级所圈子则叫“魔术圈”（Magic Circle）。Max 的打法本质是用榜单做“资格认证”：先在欧洲远程服务好两家 AmLaw 200（佳利、古德温），把案例变成进军美国的通行证——企业级销售里，头部客户的名字本身就是最有效的营销资产。
Harry： 对比一下，美国离职只要两周？
Max： 瑞典是三个月，人人都是三个月。对创始人来说，这在爬坡速度上是天差地别。我们每个季度人员翻倍，我一旦确定需要某个人，如果他还要等一个季度才能到岗，那时候我们已经是一家不同的公司了。
Harry： 太夸张了。
Max： 所以你必须——这么说吧，首先，在欧洲我得比在美国勤奋得多地预测人员编制计划；而在美国，特别厉害的人两周就能出现在你面前。
Harry： 那么你给创始人的最大建议——在不投入重资源的情况下做美国市场——就是可以先在欧洲用免费增值（freemium）模式试水？
Max： 当然。我们能做到，你为什么不能？不过我们是非常企业级的生意，情况可能不一样。我们不需要在美国砸很多钱做营销或 C 端内容。我只要飞几趟、上演示、跑几个试点——永远是竞争性的试点——然后在伙伴关系层面证明，我们愿意配合这些律所的野心，他们的野心非常大。跟我们合作的律所都不把 AI 当“打勾任务”，不是“买一套、铺下去、完事”；他们想的是：我们要成为统治市场的律所，因为我们比任何律所都更懂 AI 和技术。
六个月不卖产品
Harry： 回到美国扩张的时机。你后悔等了那么久吗？
Max： 不后悔。我跟你说过吗，我曾经拍板六个月不卖产品？
Harry： 没有。
Max： 那是我们的第一次董事会。背景是：我们进了 YC（Y Combinator），从 Benchmark 融了 1000 万美元；一个月后，又从 Redpoint 融了 2500 万美元。第一次董事会时我们大概 12 个人，参会的是 Benchmark、Redpoint 和三位创始人。大家坐下，我告诉他们：接下来六个月我们完全不卖产品。Redpoint 那边看着我，我觉得他们有点慌——毕竟他们基本只跟我谈了一小时四十五分钟，就给了我……
Harry： 一张天价支票。
Max： 然后我人来了，说“我们不卖了”。
Harry： Redpoint 那轮的估值是多少？
Max： 1.5 亿美元。
Harry： 有意思。我不是特指 Redpoint——你后悔做那一轮吗？
Max： 不后悔。
Harry： 那可是一大笔稀释。Benchmark 之后两个月，在并不需要钱的情况下，以 1.5 亿估值拿了 2500 万。
Max： 是，但当时你不可能知道自己不需要这笔钱。而且我没记错的话，我们一个竞争对手随后很快也做了一轮。所以巩固“市场对 Legora 的股权有兴趣”这个事实是好事。而现在，投资人主动发来的邮件多到我只能直接归档。
Harry： 所以我才给你发 WhatsApp。
Max： 哈哈。不过说回当年，那确实是好事。当时我转身说“我们不卖了”，是因为我们必须做到位——我们只有一次机会。对这些律师只有一次机会，他们非常没耐心：产品不好用，他们永远不会回来。这就是为什么激活、为什么“价值实现时间”（time to value）对产品如此重要。
那六个月我们掐着表算时间：不卖产品，先解决基础设施、可靠性和可扩展性，大量重构重写——之前的代码都是临时拼凑的。我们对所有客户的说法是——运气好，正好赶上夏天——“欧洲放暑假，我们不上班，夏天之后再给你们开通”。而且需求多到“九月已经排满，实在上不了新客户，只能等到十月”。到 2024 年 10 月 1 日，我们的产品已经能从容地每天让一千名律师完成入驻。到达那个状态后，我们才开始狂飙。我很骄傲自己当时有胆子告诉投资人那才是对的计划。如果继续硬推销售，我们只会把所有客户都流失掉。
刚融完两轮 3500 万美元、转身告诉董事会“六个月不卖”，这是典型的用短期收入换长期企业价值的资本配置决策。逻辑链条是：律所客户“只有一次机会”，产品没准备好就硬推，换来的是不可挽回的流失——芒格所谓“避免愚蠢”比“追求聪明”重要。半年后产品能每天从容入驻一千名律师，需求积压到“九月排满、十月再上”，反而制造了稀缺感。这个决策的真正难点不在判断，在于当着 Benchmark 和 Redpoint 的面说出来——而事后看，纪律本身成了融资故事的一部分。
单日 700 万美元 ARR 与席位制的黄昏
Harry： 那么回头看美国扩张的时机，你不觉得其实可以更早去、不至于让出那么多地盘吗？
Max： 说句公道话，我不认为我们让出了多少地盘；而且按你的说法，我们正在把大量地盘赢回来。
Harry： 所以客户并不忠诚？
Max： 不，我认为所有人都还把这当成一个“延长的试点”、一张 AI 的看涨期权（call option）。他们不签五年合同，只签一到三年。以律所的时间尺度，那只是一眨眼——很多律所已经存在 200 年了，两年是我们公司历史的一半，对他们却很短。所以当我们看数字，留存……
Harry： Harvey 的留存是 98% 的客户留存率（logo retention）、178% 的净收入留存（NRR）。你们的数字有这么好吗？
Max： 这两个数字我们都有。但 NRR 我觉得不适合拿来评论，因为我们的增长大头根本不是 2024 年合同的续约。2025 年 12 月的一天，我们单日新增 700 万美元 ARR——24 小时之内。那一天比我们 2023 和 2024 两年加起来还多。NRR 和客户留存的真实水平，要等 2026 年来判定。
另外值得一说的是，这类产品能铺得特别宽，这会很有意思：最初你瞄准的是 AI 能解决的初始场景；跟客户相处越久，看到的问题和机会越多，产品因此长得非常大。我认为最终的形态会是一个套件、一个平台级的玩法，越来越成为他们工作的中枢系统。
“2025 年 12 月的一天，我们单日新增 700 万美元 ARR——24 小时之内。那一天比我们 2023 和 2024 两年加起来还多。” "In a single day in 2025, in December, we added 7 million of ARR, one day in 24 hours. And that was more than what we did in 2023 and 2024 combined."
▍点拨：“单日超过此前两年总和”是复利曲线进入陡峭段的标志性画面，也解释了为什么 Max 拒绝评论 NRR——当增长主力是新客户而非老客户扩张时，净收入留存这个 SaaS 黄金指标反而失真。他的潜台词是：这套指标体系是为稳态 SaaS 设计的，而法律 AI 还不处于稳态。对读者而言，这也是读 AI 公司财务叙事时的通用提醒：先问增长结构，再看留存指标。
Harry： 从 NRR 的角度说，你们是按席位（per seat）收费，还是按任务、按任务量收费？
Max： 按席位。
Harry： 那是最优的吗？
Max： 对买方是最优，对我们不是。
Harry： 这算不算是在迁就历史惯例，而不是为未来优化？
Max： 是，确实如此。我其实不认为这是正确的定价模型，应该按用量（consumption-based）定价——单个用户堆出来的 LLM 成本可以高到让按席位收费完全不可持续。之所以还按席位，是因为必须让买方好算账：他们不知道怎么管理按用量的定价模型，你就没法那么收。我认为这迟早会变，具体时间说不准——更多取决于客户什么时候准备好，而不是我们什么时候准备好。所以任务扩张对留存极其有用，但对收入优化没用。换句话说，他们用得越多越可能续约……
不，实际上是成本更高。
Harry： 等于说多用产品反倒是坏事。那……你们毛利怎么样？
Max： 毛利还过得去。
Harry： 我敬这份诚实。
Max： 不是 SaaS 级别的毛利，而且要走到那一步需要时间。
Harry： 你觉得走得到吗？还是说……
Max： 走得到。而且我不只认为毛利走得到，我还认为我们相对传统 SaaS 产品的定价能力会高得离谱。过去律师用一堆产品各干一小段活，彼此完全不通。给你描一下律师的日常：这个产品用来比对两份合同，那个产品用来从合同里抽数据，再来一个产品用来查判例——全都割裂，你作为人得坐在那儿，在一堆系统里翻找、自己汇总。
但现在，就像 Opus 4.5 那样，你直接把任务丢给 Legora，任务可以相当任意，让它自己去想办法。它会自己把活全干了——或者至少干完大头——时间短得多得多，质量还非常高。当你做到这一点时，你的对标价格就不再是其他 SaaS 产品，而是“我付多少钱才能让一个律师真的把这件事做完”。
席位制（per-seat pricing）统治 SaaS 二十年，因为它对买卖双方都可预测、好做预算。AI 产品改变了成本结构：每多一次调用都有真实的推理成本，重度用户能让“按人头包月”变成亏本买卖，于是用量定价（usage-based / consumption-based pricing）兴起——AWS 的云服务、OpenAI 的 API、Cursor 的额度包都是这个范式。2025 年以来，企业软件的主流折中是混合模式：席位底价加用量超额。Max 的坦率少见之处在于承认现状是“对买方最优、对我们不是”，并把切换时点押在客户成熟度上——定价权的前提是买方会算账。
Harry： 三年后你们还会按席位收费吗？
Max： 绝对不会。
Harry： 什么时候变？
Max： 等客户准备好按用量付费的时候。
Harry： 恕我直言，你为什么这么自信三年之内会变？
Max： 因为 Cursor 就是按用量收费，很多其他企业级工具也是。我只是觉得法律行业会慢半拍。但三年内——你得理解我的坐标系：三年比我当 Legora CEO 的总时长还长。对我来说，三年是非常遥远的未来。
Harry： 毛利优化这边，是不是有点像——我们投的 Lovable 就是这样——按任务选择模型，从而优化毛利？
Max： 当然可以这么做，我们也在一定程度上这么做。但我觉得现在还没到优化毛利的阶段。
Harry： 你们还在圈地阶段。
Max： 对，这个说法准确。
Harry： 圈地阶段，你面对的最大挑战是什么？
Max： 眼下最大的挑战是：从 30 人长到 300 人，接下来两个季度还要再翻一倍到 600 人——在团队翻倍的同时，保住把我们带到今天的野心、正直、协作和那股纯粹的狠劲。我们刚在美国招的两个人就特别惊讶：大家下班都好晚。他们说“我上一家公司——另一家法律科技公司——六点人就走光了”，而我们八点还在办公室吃晚饭。当整个全球团队都以这种强度、这种节奏、奔着同一个目标运转时，那种感觉棒极了。但我非常在意能不能保住它。
传教士而非雇佣兵：竞争作为燃料
Harry： 怎么保住？
Max： 我现在还亲自面试每一个人。我会问很犀利的问题：为什么要干一份苦差事？你完全可以去别处。我要招的是传教士（missionaries），不是雇佣兵（mercenaries），我觉得我们做到了。我还觉得人是会被卷进去的：当你看到身边所有人都这样拼，你自然会觉得“我当然也得这样”。势头会生势头。
我们跨年夜还在签单。圣诞大餐上——我们瑞典有热红酒（glögg）——餐前喝酒的时候，销售大屏就挂在那儿，所有人都忍不住盯着看。因为人人都想要势头，人人都想赢。我觉得真正让人倦怠的不是高强度，而是在一家你感觉不到自己在赢的公司里干活。
Harry： 你觉得竞争对营造这种氛围有帮助吗？
Max： 百分之百有。
Harry： 你会亲自点火、煽风吗？
Max： 会，而且我其实很擅长。竞争可以在宏观层面打——“我们对他们”；也可以在微观层面打：我们的市场团队想赢过对方的市场团队，我们的工程师想把文档上传速度做得比对方更快。在所有这些微观层面竞争，然后疯狂地庆祝胜利。我今年学到的：我以前特别不会庆祝。商学院时我的梦中情司是麦肯锡——我以为牛人都在那儿，后来发现未必——拿到 offer 电话那天我在杂货店，我的庆祝方式是买了一袋花生。
Harry： 哇。
Max： 是有点夸张。我以前真的、真的很不会庆祝。
Harry： 难怪你这么瘦。
Max： 但今年我们学会了庆祝，这太棒了。你要狠狠地庆祝胜利，因为这样你才会真切地感到失败。我觉得人很容易被蒙蔽——如果你一路势头、一路成功，你更需要看清世界的本来面目。
Harry： 我从你们一些投资人那里听说，Harvey 内部管你叫他们的 CPO（首席产品官）。
Max： 说到团队对比——这个你得去问他们。挺逗的。
Harry： 那我问你：他们抄你们产品了吗？
Max： 我们对自己的产品研发速度和品质非常自豪。我们的产品研发有两条主线：一是改进已有的模块，二是做新的、有判断的押注。我觉得我们有“押得大胆且押得对”的历史。很多法律科技产品表面上长得都差不多，甚至有一个产品连我们的功能名都抄了——我们的“表格化审阅”（tabular review），在他们产品里就叫 tabular review。这都没关系。真正见分晓的时刻，是你进入那些竞争性试点、用户开始把产品拆开蹂躏的时候——那时你会看出，一个产品是劳斯莱斯（或者沃尔沃），另一个可能只是便宜版。
Max 用“劳斯莱斯对便宜版”回应抄袭质疑，但反过来想：连功能名“tabular review”都能被原样搬走，说明表层产品差异化的半衰期很短。如果竞争对手在体验上追平，法律 AI 的护城河最终只能落在数据积累、工作流嵌入深度和品牌上——而这三样 Harvey 同样在重金投入，且估值更高。另一个被乐观叙事盖住的事实是：Max 自己承认毛利“不是 SaaS 级别”，圈地期的翻倍增长数字，掩盖了单位经济模型尚未被验证的风险——“用得越多成本越高”的定价结构，本身就是一颗定时炸弹。
删代码的艺术：两次产品纠错
Harry： 你们做过哪个产品决策，事后看是错的？学到了什么？
Max： 2023 年夏天 Legora 的第一版产品，方向完全错了。我们围绕几个核心场景建产品，却没有一个能在这些任务上操作的智能体或聊天入口——就是个点点点的场景工具，方向明显错了。所以被 YC 录取后，我们把那些代码全删了。另一个正确决策是动手很早：当时 LangChain 实在太差，于是我们自己建了智能体架构，而且动手非常早，我很自豪，那是正确的方向。
Harry： 那套架构今天还在用吗？
Max： 不了，已经整体重写过好多轮。我最后一次提交代码是 2024 年 10 月。
Harry： 我很好奇你怎么看这件事：我们眼看着越来越多像 Deel、像 Revolut 那样的公司自建整套垂直软件。
Max： 是的，但我们没有 Revolut 或 Deel 的体量，自建对我们大概不划算。而且 LangChain 和它周边的工具已经好太多了。所以我认为我们工程团队的职责是挑最好的第三方组件。另一个或好或坏的产品决策是：我们一度同时做太多东西。2024 年我们只有 12 个工程师，却试图同时做六七件事。这造成了大量混乱——当时我深度参与产品决策，而我人又基本在外跑销售，于是很多产品决策在我不知情的情况下就定了，产品看上去越来越像科学怪人（Frankenstein）。
我们有一份挺好玩的文档，2024 年 10 月还是 11 月写的，叫《Leya 产品宣言》——Leya 是 Legora 的前身名。
Harry： 哦，我记得。
Max： 对，2025 年我们还叫 Leya。那份宣言的大意是：我们只做三件事，但把这三件事做到极致，让我们的套件成为市面上用钱能买到的最好组合。这三件事是：智能体助手、表格化审阅、Word 插件。
当时这三件事各自都在跟单点产品竞争：Word 插件对上一堆只做 Word 插件的法律科技公司；表格化审阅对上 Hebbia 这类只做表格审阅——他们叫“矩阵”（matrix）——的公司；然后是我们的智能体。
我们的判断是：如果这三件事都有，并且以极其友好的方式组合在一起，这个套件会比分开买三样更好。这就是平台玩法、套件玩法。这一步完全走对了。我们把正在做的另外五六件事全部砍掉、代码直接删了，然后在这三件事上死磕。
赢家通吃：没有第二名
Harry： 看今天的格局，再想你们对“打包还是拆散”的思考——三到五年后这个格局会是什么样？这是赢家通吃吗？不对，有个更好的问法：这是 Uber 和 Lyft 的格局，还是谷歌云、AWS、Azure 的格局？
Max： 我不认为是 Uber 和 Lyft，是因为那两家没有产品差异化，产品基本一样，而且……
Harry： 那是战略差异化，全球化对全球化。
Max： 对，而且很难做出不一样的东西。说句公道话，Uber 的产品到今天长得也基本一样——加了些花里胡哨的东西，但根本没变。我们的故事不同在于：产品差异化真的重要，而且你能去建的东西多到浩瀚——整个法律技术宇宙里大片东西从来没人建过。我有个理论：生成式 AI 之前，法律科技里可能就没那么多激动人心的东西可建，好公司也很难长大——收入刚到几百万美元，收购邀约就来了，那对创始人是改变一生的钱，但没有独角兽结局。所以产品战略会极大影响我们这条垂直赛道里每一家公司的走向。
我认为这就是赢家通吃。全 SaaS 行业都这样，你懂的：第一名拿走 90%，第二到第十名分剩下的 10%。这对我们意味着：必须玩命跑，必须赢。没有第二名这个位置，只有第一名，只有赢，其余全是输。在 Legora 工作的，就是一群这么想问题的人。有两个细分方向我觉得很有意思——
“第一名会拿走 90%，第二名到第十名分剩下的 10%。” "Number one will grab 90%, and number two to number 10 will share the remaining 10%."
▍点拨：这句断言是整个访谈的题眼，也解释了 Max 的全部行为逻辑：六个月不卖产品、跨年夜签单、把竞争当燃料烧到微观层面——如果真是 90/10 格局，那么“保持第二名”就不是保守策略而是死刑缓期。值得追问的是他引用的类比：传统 SaaS 的头部集中确实常见（如 CRM、设计工具），但法律行业的采购分散、区域割裂、关系驱动，是否服从同样的分布，至少在 2026 年仍是开放问题。
Harry： 一个是垂直化。比如我们投了 Solve（Solve Intelligence），专做专利律师的 AI，我们很喜欢他们，做得极好。这是一种垂直化。还有一种垂直化是“吃下整个垂直”：直接做一家 AI 原生律所——“别用你的律所了，用我们的”。这两种你怎么看？
Max： 我不认为同时占有服务层和软件层是赢的策略，也就是自建 AI 原生律所。原因是：天底下善于利用软件的才华律师太多了，我不想跟他们抢生意。切进去做低复杂度任务确实容易——从保密协议（NDA）、主服务协议（MSA）这类做起，很快能做起来——但那本身会成为一个极其拥挤的市场。
我宁愿做“卖铲子的人”，服务全世界所有想把律所变成软件驱动组织的才华律师。低复杂度工作里不会有太多利润：AI 一旦能做某个任务，它就会去做，唯一的问题是这单生意在哪儿成交。
大律所本来就免费给客户做 NDA——他们要赢的是昂贵的私募股权业务。所以你作为 Crosby（AI 原生律所）或别的什么冒出来，说“嘿，付我 50 美元做个 NDA”？我不确定这成立。
Harry： 好，这条路我们不看好。那垂直化呢？
Max： 垂直化能更快做出大量价值，但我不确定每个垂直里的 TAM（可及市场规模）有多大。拿专利来说，那是个 4850 亿美元的市场——
Harry： 对，市场巨大。所以你赢下专利，也很了不起。
Max： 或者专利变成一个更大版图的一部分，不好说。我认为生态的不同层级里会诞生很多赢家。还有一个角色是“中央枢纽”：比如有人上 Legora 想写一份专利，那我们为什么不直接呼叫 Solve Intelligence——“来，帮我们写这份专利”，然后它写完返回。也许这正是 Copilot 想做的。这里面有很多维恩图、很多重叠。眼下我认为胜负更多取决于执行，而不是对市场的精明选择。
纽约在燃烧
Harry： 你们现在在美国招了 150 人，还是 50 人？
Max： 没有，现在 50 人左右。夏天之前会到 150。
Harry： 那也不少了。说到这个，你怎么看那种经典论调——美国人更拼命、更狼性、更重交易但更有冲劲、加班到深夜，而我们欧洲人就喜欢躺平？你招了 50 个人之后，觉得这说法公道吗？
Max： 我觉得不公道。我们很擅长把 Legora 的文化播种到美国——几个欧洲最强的员工去了美国，在那边泡了很久。所以“我们美国人都是拼命三郎、我们最牛”这套说法，说实话有点扯淡。我们美国办公室现在的文化，好到我都想多待在美国。那里电流四射——纽约在燃烧。我在纽约待久了再回斯德哥尔摩会不适应：纽约永远醒着，永远向上，那是我的节奏；而斯德哥尔摩——我是说走上街头，不是说办公室里——有点昏昏欲睡。
Harry： 那你为什么不住在纽约、不住在美国？
Max： 我实际上住在飞机上，去年一共飞了 200 天。去年我在产品上投入了大量时间，而我们全部工程团队都在斯德哥尔摩。我们工程、产品和设计团队里有 10% 是 YC 创始人出身。
Harry： 哇。
Max： 我觉得这个比例很高。有两位 YC 同届同学真的加入了我们。
Harry： 他们和普通 YC 工程师有什么不同？
Max： 妙处在于我们的结构。我的管理风格是大量放权，绝不 micromanage（微观管理），就是“这事儿给你，拿去跑”，创始人型的人在这种风格下干得特别好。我们的平台被拆成一个个 pod（小组），一个团队负责这块产品、一个团队负责那块，每块都由一位 YC 创始人领衔，然后他们在自己的一亩三分地上玩命跑，还互相较劲——要比其他模块、要比竞品里的对应模块做得更好。我也认为，YC 这个渠道本身就擅长吸引想赢的、野心极大的人。
收入到哪儿了
Harry： 聊律所的未来和快问快答之前，我必须问你——我问过 Harvey 这个问题，你也知道——他们的收入。你们的收入到哪儿了？
Max： 这个季度晚些时候我会告诉你。但 12 月我们单日新增 700 万美元 ARR，而且过去六个季度基本每季翻倍。
Harry： 年底能到 2 亿吗？
Max： 肯定能。做不到我就回来谢罪。
Harry： 拉伸目标呢？
Max： 做不到的话，你可以羞辱我。
Harry： 拉伸目标到底是多少？
Max： 那你得问我们的 CRO Patrick。
Harry： 如果做到 3 亿，你会开心吗？
Max： 我不孤立地看数字。到今年底，如果我们兑现了对客户的全部承诺，我就开心。到那时甚至不需要竞争性试点了：如果你是律师、做严肃的法律工作，你就在 Legora 上——就像 Figma，如果你是靠设计挣钱的设计师，你就在 Figma 上。我要让这成为事实。做到了，3 亿自然就是那个数，甚至更多。
节目中 Max 不肯报具体收入，只给出“单日新增 700 万美元 ARR”和“连续六个季度翻倍”。公开信息补上了后半段：Legora 于 2026 年 3 月完成 5.5 亿美元 D 轮融资（Accel 领投，投后估值 55.5 亿美元），4 月再追加 5000 万美元，期间 ARR 突破 1 亿美元，客户数超过 1000 家；2026 年 9 月又传出以 85 亿美元估值再融资 3 亿美元的谈判。对手 Harvey 在 2026 年 3 月估值已达 110 亿美元（Sequoia 加注），宣称覆盖 1300 家机构、10 万名律师。两家的竞争还延伸到了营销端：Harvey 签下《金装律师》（Suits）主演加布里埃尔·马赫特（Gabriel Macht）做品牌合作，Legora 则请来裘德·洛（Jude Law）喊出“Law just got more attractive”。截至 2026 年 9 月，“赢家通吃”尚未兑现——双雄仍在互攻对方的本土市场。
律所的未来：整合、缩编与不死的计时收费
Harry： 好，聊聊律所的结构。律所该谢谢你们：他们不用再干的活，你们包了。但你们会让律所需要的实习生和初级律师大幅减少——你同意吗？未来的律所结构是什么样的？
Max： 我认为律所会经历一段相当显著的整合期。此前律所没什么整合的动力，但现在私募股权（PE）真想进场了——他们想出资支持那些想变得“AI 驱动”的律所。又回到那个问题：你想占有整个技术栈，还是只想跟最好的服务层合作？
Harry： 所以你看到的是一场整合 AI 的并购滚动（roll-up）玩法？
Max： 绝对如此。听着，我不认为以后还会有 AmLaw 200，我觉得会变成 AmLaw 20，甚至 AmLaw 12。不会变成“四大”，因为监管挡着，而且需要时间，但整合是确定的。说到底，Legora 和我关心的是跟这场整合的赢家合作，因为技术杠杆将成为律所竞争中最重要——即便不是唯一最重要——的杠杆。不同业务领域、不同档次情况不同。
拿一单家常便饭的并购交易说：律所在里面干的法律工作基本无差异化，找哪家做都差不多——就看尽调和那些活。价格会达到一个均衡，比如 10 万英镑。一旦场上有一家能用更低价格——比如 8 万——提供同等质量、或更快的速度、或别的什么诱人之处，均衡就被打破了，所有人都得向新均衡移动。所以这是一场市场份额游戏：谁在技术上跑得最快，同时还能把律所运营的其他方面都做到位，谁就能吃下并守住最大的市场。守住之后，你就能交付那些竞争不那么惨烈领域里的增量服务。
Harry： 初级律师和实习生会变少吗？律所会变小吗？
Max： 我倒认为律所会变大，因为它们会整合。但同一笔交易需要的律师人数会比今天少。“资料室”为什么叫 room？以前真的要派人去那个房间，打开所有箱子、读完所有文件、写下所有批注；后来才变成虚拟资料室。但你得假设未来的交易总量会更多——对，更多交易，每笔交易的人更少，但每个人借助技术能跑更多交易；因为技术，交易也更多。
Harry： 说清楚：你确实认为实习生和初级律师会减少？
Max： 我确实认为初级律师和实习生可能会减少，因为执行律所现有工作量不再需要那么多人。另外，大多数律所是合伙制，对吧？利润——
Harry： 利润归合伙人，对。
Max： 所以如果可以裁掉——我已经看到苗头了：跟我们合作的律所里，有人离职后不再补员，而收入比去年还高，也就是利润更高。我认为这还可能造就一个机会格局：大律所会过得很好，他们有护城河、有品牌、有数据；小律所也能过得很好，因为他们做的是极度人际化的生意。难受的可能是中型律所：竞争已经激烈、价格战凶猛，再把 AI 扔进去，只会更卷。不过拿工程行业对照一下：我们还在招更多工程师，尽管他们写代码更快了——因为有更多事情可做。所以律所的出路是把饼做大。
Max 的组合判断——律所会变得更大、但初级律师和实习生会减少——藏着一个他没回答的悖论：合伙人是从初级律师成长起来的，尽调、审资料室这些“脏活”历来是律师的训练场。如果 AI 把底层练兵场整个吃掉，十年后的资深律师从哪来？行业可能在收获效率之后面对高级人才断层。此外“把饼做大”假设交易总量会因技术而增长，若总量不涨，单个律所层面的乐观（用更少人做更多单）就无法外推到行业总量——所有人都跑得更快时，均衡价格只会更低。
Harry： 所以你认为两年后工程师会更多？
Max： 我这么认为。因为能做的事情变多了——两年后写代码、做东西、开新项目的人会比今天多。
Harry： 你挺乐观的，这很好。
Max： 是的。但我认为劳动力被取代的规模会比人们预期的大，而且未来 12 到 24 个月就会看到。
Harry： 又是杰森·莱姆金——也是我朋友——他说今年我们会看到 AI 大规模取代知识工作，而且会体现在就业数据里。你觉得这说法太早了吗？
Max： 我认为在这个时间框架内，AI 在我们这个垂直领域会非常擅长确定性地端到端完成任务。所以除非律所里这些人能找到别的事做——律所内部别的事，或者把饼做大——否则是的，会被取代。但这里有个很妙的点：如果你用技术完成了更多现有工作，接下来要琢磨的就是怎么从其他律所手里赢来更多工作。不过你说的是总量层面——我说的是单个律所层面。总量层面的话，是的，大概会。
Harry： 你担心自己被妖魔化吗——作为取代劳动力的技术领袖？
Max： 不，我不担心这个。也许我应该担心。假以时日，我觉得这迟早会变成一个问题。
Harry： 问你个事：工时表（timesheet）占了律师大量时间，每两天就得填一次，你知道吧？
Max： 知道，简直疯了。我们的产品 VP Adrian，他当年的 YC 公司做的就是 AI 计时。真的疯了。
Harry： 按小时计费（billable hour）要终结了吗？
Max： 我不认为。计费的变迁会比你我想的都慢得多——因为很多时候这是客户要求的：他们要看律师实际做的每件事的明细。它会在不同业务领域、不同任务类型上开始被固定费用取代，但在那之上，你仍会有一种幽灵般悬着的按小时计费。
按小时计费（billable hour）在 20 世纪中叶由美国律所普及，行业惯例以 6 分钟（0.1 小时）为最小记账单位，律师需频繁填写工时表（timesheet）记录每项工作的耗时——这正是节目中“每两天填一次”的由来。替代方案早已有之：固定费用（fixed fee）、按成果计费（value billing）等讨论了几十年，却始终没能取代小时制，核心阻力恰如 Max 所说——客户自己要求看明细，小时账单本质上是委托人对代理人的监督工具。AI 把单任务耗时压缩到原来的零头后，这套监督工具的计价基础才真正开始动摇。
快问快答：融资、偶像与最好的建议
Harry： 老兄，快问快答环节，行吗？
Max： 放马过来。
Harry： 三轮融资、不用 BP。融资上最大的建议是什么？
Max： 我在 YC 得到的建议是：把生意做好，融资自然容易。我一直照此践行。我绝不认为自己是什么融资大师。
Harry： 但我是。恕我直言，我要逼你一下，抱歉。你很早拿到 Benchmark，然后引来了 Redpoint。你觉得 Benchmark 是不是一个巨大的信号，才带来了那轮否则不会有的快速追加？
Max： 不是。Redpoint 不是第一家想抢投我们的基金。另一家机构想抢在我们 A 轮之前出手（preempt），给我们的种子轮开了一份非常有竞争力的条款书——价格比 Benchmark 高得多。Benchmark 我觉得是所有种子基金里出价最低的。
Harry： 但你那么看重他们，宁可吃折扣。
Max： 对，我看重的是 Chetan（Chetan Puttagunta，Benchmark 合伙人）。
Harry： 是 Chetan，不是 Benchmark？
Max： 是。
Harry： 有意思。
Max： 我是按合伙人挑的。
Harry： 我听说 Benchmark 不错。
Max： 这个研究我做得起。两周内我大概见了 80 个合伙人，没有人比他更懂我的赛道。我觉得这太值了。他带三家公司上过市，而那正是我想做的事——跟这样的人同行，我会走得更远。
Harry： 设想一个不可能的场景：你再创一家公司，只能带一位投资人。你带谁？
Max： Chetan。
Harry： 真的？
Max： 真的。这题太简单了。
Harry： 好。你可以从股东名册（cap table）上删掉一位投资人。删谁？
Max： 我想我会删 YC。
Harry： 你后悔进 YC 吗？
Max： 不后悔，我爱 YC。但其他投资人都在我董事会里，删谁都很无礼。
Harry： 那董事会场面可就尴尬了。
Max： 会非常尴尬。不过说真的，因为他们没那么……
Harry： 我觉得这不公平。
Max： 他们至今依然极其帮忙，YC 万岁。我到现在还每季度和 Gustaf（Gustaf Alströmer，YC 合伙人）通话。但其他投资人要么是董事、要么是董事会观察员，所以我不能……
Harry： 行吧。关于 AI 的走向，你最反共识的信念是什么？
Max： 我是真的相信平台化（platformization）。市面上的单点解决方案太多了，它们熬不过寒冬——泡沫，随你怎么叫——而作为更大生态的一部分，它们能交付的价值反而更大。
Harry： 有什么事是你现在知道、而当初创立 Leya 时希望自己就知道的？
Max： 我希望自己当时知道，这种强度——除了公司什么都不做、什么都不想——会怎样影响一个人的心智和性格。过去两年半，我基本没干过别的，脑子里只有 Leya、Legora、这门生意。上大学和更早的时候，我同时做很多不同的事，那很美好：有很多不同的语境、不同类型的活动，厌倦了一件就换一件。创业不是这样，它像马拉松里夹着一场巨型冲刺，而我热爱它。但我想，如果能带着这个预期重来一次，我在面对其他失望时——面对那些我没法投入那么多精力的人生部分——会处理得更好。
“创业不是这样——它像马拉松里夹着一场巨型冲刺，而我热爱它。” "It is like running a mega sprint as part of a marathon and I love it."
▍点拨：这段是全期罕见的创始人心理剖白。Max 的诚实之处在于不美化代价：两年半只做一件事对心智和性格的磨损是真实的，他希望自己“带着这个预期重来一次”。Harry 随即点破风险投资的行业秘密——找到这种“执念到近乎失控”的创始人，剩下的工作就没那么难了。这段话也回应了前文 Legora 文化的来源：跨年夜签单、盯着销售大屏的团队，首先是因为创始人本人就在冲刺。
Harry： 我觉得我们风险投资人的工作比我们自己承认的容易得多。当你遇到那种执念深沉、近乎失控、“病态”的创始人——说实话，我把你归入这一类。
Max： 说实话，我自己也把自己归入这一类。
Harry： 但遇到这种人时，真的显而易见。我跟 Fuse Energy 的艾伦·张（Alan Chang）坐下来聊的时候问他：“你做天使投资吗？”他说：“你蠢吗？”我说：“可能吧，我妈是这么觉得的，不过说说为什么。”他说：“要做天使投资，我就得卖掉 Revolut 的股票或者 Fuse Energy 的股票，两者都是烂得不能再烂的决定。所以不，我不做天使投资。”
Max： 没错，因为做那个就没法专注，做不出好决策。当然，朋友的公司投个一万块意思一下可以，但你没法认真做。
Harry： 倒数第二题：你最尊重、最仰望的创始人是谁？
Max： 我不太会崇拜偶像，真希望自己擅长一点。第一次见 Spotify 的丹尼尔·埃克（Daniel Ek）时我紧张坏了——那是 2024 年，他主动联系我们，说“嘿，很喜欢你们做的东西”。
Daniel 太了不起了。成长过程中看着 Niklas（Niklas Zennström）、Daniel 和 Sebastian（Sebastian Siemiatkowski）这些瑞典科技创业者走向成功，那感觉太棒了，是巨大的激励。现在还见到了接 Daniel 班的 Alex（Alex Norström）和 Gustav（Gustav Söderström），他们也非常出色。
但我不会每天想着“我仰望某某、我想成为他”。我看到好的东西就汲取，然后朝它狂奔。
Harry： Max，最后一题：你收到过的最好的建议是什么？
Max： 我收到过最好的建议大概来自 YC 和 Sana Labs 的 Joel（Joel Hellermark）：无论如何都接 Benchmark 的支票。
Harry： Max，太感谢你来做这期节目了。能面对面做真好。我很珍惜我们的友谊。也谢谢你没让我上股东名册。
Max： 我每天都在想这件事。没事的。
Harry： 我已经放下了，你个混蛋。我赌你会成为英雄，朋友。
Max： 太感谢了，Harry。走起。
这期对话收敛出五个关键判断：
- 品类早期，“谁最好”比“谁先到”重要得多。 客户把采购当成“延长的试点”和看涨期权，只签一到三年短约——先发者的地盘随时可以被翻盘。行动含义：买方用竞争性试点逼供应商证明自己，别被“品类第一名”的声量锁死；卖方把价值实现时间当生命线，因为客户不会给第二次机会。
- 应用层的价值来自造船，而不是造潮。 微调模型是在建会贬值的资产，围绕最强通用模型建应用层才能水涨船高。行动含义：评估 AI 公司时，先问它的价值有多少来自模型本身、多少来自模型之外的企业级工程——Max 的答案是后者占八成。
- 赢家通吃的市场里，第二名就是输。 如果头部集中是终局，那么唯一的策略就是玩命跑，并且把竞争刻意用作组织燃料——从宏观的“我们对他们”烧到微观的“文档上传速度要比对手快”。行动含义：进入头部集中型市场前先想清楚自己是冲着第一名去的，否则不如不进。
- 席位制定价是过渡形态，定价终将对齐被替代的人力成本。 当产品的对标物从“其他软件”变成“律师的小时费率”，定价能力的天花板就完全不同了。行动含义：AI 卖家尽早实验用量或混合定价，别等成本结构倒逼；买方则要为“从席位到用量”的谈判做好准备。
- AI 时代稀缺的组织资产是文化和节奏。 六个月不卖产品的纪律、传教士而非雇佣兵的招聘、狠狠庆祝胜利的习惯——这些软要素决定了公司能否在六个季度连续翻倍中不散架。行动含义：增长飞轮需要情绪燃料，势头本身就是管理工具。