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Inside Harvey：一位初級法律助理如何創立矽谷最炙手可熱的初創企業之一
法律人工智能（AI）聽起來可能不是矽谷最吸睛的領域，但Harvey的CEO Winston Weinberg已吸引了幾乎所有頂尖風投的目光。這間總部設於舊金山的公司，其股東名單猶如風投界的名人錄：OpenAI創業基金（首位機構投資者）、紅杉資本、Kleiner Perkins、Elad Gil、Google Ventures、Coatue，最近更獲得Andreessen Horowitz的投資。
Harvey的估值從2025年2月的30億美元，迅速飆升至6月的50億，再到10月底的80億美元。這不僅反映了AI公司瘋狂的估值，也顯示Harvey成功贏得大型律所及企業法務部門的青睞。
目前，Harvey聲稱擁有來自63個國家共235個客戶，包括美國十大頂尖律所的多數，並於今年8月突破1億美元年度經常性收入（ARR）。
TechCrunch於本週的StrictlyVC Download播客訪問了Weinberg，了解他與聯合創辦人Gabe Pereyra的創業歷程。他分享了幾年前一封寄給Sam Altman的冷郵件如何改變一切；為何他相信律師會因AI受益而非受害；以及Harvey如何應對建構真正多人協作平台的技術挑戰，該平台需跨越數十國的倫理防火牆和數據權限問題。
以下為經過編輯的訪問內容。
TechCrunch：你當初是O’Melveny & Myers的初級法律助理，何時意識到AI可以改變法律工作？
Winston Weinberg：我的合夥人當時在Meta工作，也是我的室友。他向我展示GPT-3，一開始我主要用它來跟朋友玩《龍與地下城》。後來我被分派處理一宗房東與租客的案件，當時對該領域一無所知，便開始用GPT-3協助工作。
我和Gabe發現我們能運用「思考鏈提示」（chain-of-thought prompting），當時這還未普及。我們製作了一個涵蓋加州房東租客法規的長提示，從Reddit的r/legaladvice收集了100條問題，將提示套用在這些問題上，再將問答結果交給三位房東租客律師，卻沒透露是AI產出的。
結果86個問題中，有超過三分之二的律師表示會直接用這些答案，完全不需修改。那刻我們明白，這技術將徹底改變整個行業。
TechCrunch：接著發生了什麼？
Weinberg：我們向OpenAI的Sam Altman和法務總顧問Jason Kwon發送冷郵件，因為他們是律師，能判斷輸出結果是否正確。7月4日上午10點，我們與OpenAI高層通話並推銷我們的構想。
TechCrunch：他們馬上投資了嗎？
Weinberg：是的，OpenAI創業基金成為我們第二大投資者，並介紹了天使投資人Sarah Guo和Elad Gil。其他資金則靠我們自己籌集。其實我對科技圈一無所知，沒朋友在業界，也不熟悉風投，只是一步步學。
TechCrunch：你籌集了不少資金，秘訣是什麼？
Weinberg：我可能說的話不討風投歡心，但我相信最好的籌資方法，就是確保你的公司運作出色。很多人說要靠人脈，但我認為99%的時間要專注做好業務，再找願意長遠合作的風投。
TechCrunch：你們今年8月達到1億美元ARR，擁有約400名員工，離收支平衡近嗎？
Weinberg：計算成本是我們最大支出，因為我們在超過60個國家運營，每個國家都有數據駐留法律。你要在每個國家購買運算資源，即使客戶不多也要支付門檻費用。德國和澳洲的數據處理法尤其嚴格，金融數據不能外流。我們在每國設置Azure或AWS服務，但大多只服務三四個大客戶。雖然單位成本看似不錯，但整體花費很高，未來會優化。
TechCrunch：說說你們的銷售模式及全球擴張？
Weinberg：年初時，營收中只有4%來自企業，96%來自律所。現在企業客戶佔33%，年底可能接近40%。起初，我們會從Pacer獲取公開訴訟案卷，找出律師，展示怎樣用Harvey反駁自己提交的材料，吸引大量注意。律所採用後，反而幫我們向企業推銷，因為律所希望在系統中與客戶協作。
TechCrunch：你提到平台是“多人合作”，可否解釋？
Weinberg：這是大問題。OpenAI和微軟也在嘗試共享聊天線索和企業記憶，但都只解決單一機構的問題。我們面對的是公司與多家律所間的權限管理。法律界有“倫理防火牆”概念，例如一間律所同時服務20家風投，若不慎把Sequoia的資料給Kleiner Perkins，後果嚴重。我們要確保內外部權限正確，避免災難。
TechCrunch：你們解決了嗎？
Weinberg：還在進行中，安全與權限是首要任務。預計12月會推出第一個大規模版本。幸好大部分客戶已通過安全審核，讓問題簡化不少。
TechCrunch：律師主要怎樣用Harvey？
Weinberg：第一是起草文件，第二是研究（我們剛與LexisNexis合作），第三是分析，譬如在盡職調查或證據披露中，對成千上萬文件提出多個問題。
起初偏重交易案如併購和基金設立，這些仍受歡迎，且有專門模組。增長最快的是訴訟，因為需要大量數據支持。
TechCrunch：有人指Harvey只是ChatGPT的包裝器，你怎麼看？
Weinberg：我們的優勢在於兩點。第一是收集大量工作流程數據，建立評估框架和自我評價系統，判斷合約質量非常困難，這成為護城河。第二是我們打造真正的多人合作平台，連接法律服務提供者與消費者。市面上競爭對手多半只服務律所或企業內部，沒人做到真正跨界協作。
2023、2024年我們產品重度依賴模型和用戶界面改良，但我們的目標是打造一個能在龐大資料庫、法律條文、郵件等結合下，高精度回答問題的系統。這是我們近月來努力的方向。
TechCrunch：你們的商業模式是？
Weinberg：目前主要按用戶席位收費，未來隨工作流程複雜度提升，會逐步轉向結果導向定價。小型任務可用結果定價，並保證準確度和速度，但許多工作仍需律師參與。
未來一兩年，我們會保持以席位制銷售，促進律所與企業內部團隊的多人協作，逐步建立基於消耗的定價模式，但不會完全自動化整個併購流程，而是針對特定盡職調查任務，先由AI初步處理，再由律師接手。
TechCrunch：你提到法律界的AI滲透率很低，到底有多低？
Weinberg：地球上約有八九百萬律師，但使用Harvey的比例非常低。更重要的是，現時AI系統能處理的複雜法律工作仍處於非常早期階段。以併購為例，法律費用可能高達數千萬美元，但相關合約文件只有約200頁。若AI能精準處理這類文件，價值非常高，而我們距離這一點還有很大距離。
TechCrunch：年輕律師失去傳統學徒訓練機會，會怎樣？
Weinberg：我非常關心這點，因為我剛當過初級律師。未來五至十年，律所的目標是盡快培養出最優秀的合夥人。現時仍大量雇用助理律師並計費，但未來隨結果導向定價或AI技術推進，律所會更注重快速培訓。
如果能開發工具完成併購文件的初步處理，這等於是一對一的導師，給年輕律師即時反饋。Harvey也與多所法學院合作，未來AI系統可成為最佳教學平台。
TechCrunch：估值從30億美元升至80億美元，未來有募資計劃嗎？
Weinberg：短期內不打算大規模募資，因為不需要太多資金，也沒瘋狂燒錢。今年募資主要是為了支持需要大量運算的研究方向。長遠來看，我們對公開市場有興趣，但目前沒有具體時間表。
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評論分析：
Harvey的崛起令人驚嘆，尤其是由一位剛入行的法律助理和一位前Meta員工聯手打造，打破了傳統法律科技界限。這不僅展示了AI在專業領域的巨大潛力，更反映了矽谷對法律科技的重新認識和重視。
Harvey成功的關鍵在於深刻理解法律行業的複雜性，尤其是多方合作的「倫理防火牆」問題，和跨國數據合規挑戰。這種技術壁壘使得Harvey不僅是個簡單的AI工具，而是一套專為法律產業定制的協作平台，形成強大的競爭優勢。
而Weinberg對律師職業未來的看法亦具啟發性：AI不會取代律師，而是成為培訓和提升生產力的助力，尤其對年輕律師而言，AI可視為數碼導師，改變傳統學徒制。這種正面接納AI的態度，有助消除業界對AI的恐懼，推動更廣泛的技術採用。
然而，Harvey所面對的技術和合規挑戰依然巨大，跨國數據駐留和法律倫理壁壘複雜，且運算成本高昂，短期內仍是擴展瓶頸。如何在保持安全和合規的同時降低成本，將是其未來成敗的關鍵。
最後，Harvey的商業模式從席位制逐步向結果導向轉型，反映法律服務從時間計費向價值計費的趨勢。這不僅符合客戶利益，也推動律所內部效率提升，預示法律服務業的深刻變革。
總結來說，Harvey是AI落地專業服務的典範，未來若能持續解決技術與合規挑戰，將有望重塑法律產業生態，成為推動法律科技革新的重要力量。對香港及亞洲市場來說，這類技術同樣具備巨大潛力，值得業界密切關注與借鑒。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
