Granola创始人：一家15亿美元AI公司，押注下一代工作方式丨Every
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Granola创始人：一家15亿美元AI公司，押注下一代工作方式丨Every
Granola创始人：一家15亿美元AI公司，押注下一代工作方式丨Every
用户4242用户42427月17日修改
原创 Capihom Capihom 晚点再听LaterCast2026年7月16日 21:11 北京
我们每天为你更新硅谷最新的 AI 创业与科技播客总结，让你与前沿保持同频。 全文约 3900 字，如果你现在没有时间，试试转成播客稍后再听
"会议记录不是所有人追逐的终点。"
"今天大家争的东西，并不是最重要的。"
"真正的问题是，AI 原生世界里，我们到底怎么工作。"
这一期访谈的嘉宾是 Granola 联合创始人兼 CEO Chris Pedregal，Granola 因 AI 会议记录出圈，被 Dan Shipper 形容为第一批让人觉得“这东西真的有用”的 AI 应用之一，公司估值也已到 15 亿美元量级。但这场对话最有价值的部分，不是一个明星 AI 产品的增长故事，而是 Chris 如何看待下一代工作软件：当会议、邮件、Slack 和代理都变成上下文的一部分，产品真正要争的，可能不再是“帮你记笔记”，而是成为人和 AI 协作时最可靠的工作入口。
做成了，战斗才刚开始
Dan 一开场说 Granola 正在“杀疯了”：团队几十人，产品被大量用户喜欢，也拿到了很高估值。Chris 的第一反应却是纠正这种叙事。他说自己以前以为创业只有“不顺”的时候才难，后来发现， 顺的时候同样难，只是难题换了一种形状。 增长起来之后，团队规模、产品一致性、竞争压力、路线选择都会一起压上来。AI 创业尤其如此，地面每天都在移动，今天的优势很快会变成行业标配。
"我以前以为创业只有不工作的时候才难。后来发现，工作得很好的时候也很难。"
这句话对所有 AI 产品团队都很有提醒意义。早期你担心的是有没有人用；一旦有人用，你担心的就变成：用户增长还能不能接住，产品灵魂会不会被规模稀释，组织能力是否跟得上下一波变化。 AI 应用不是找到一个爆点就结束，而是每一次爆点都会把公司推向一个更陌生的问题空间。
会议记录只是入口，不是终局
外界很容易把 Granola 归类为“AI 会议记录工具”。Chris 不否认这个起点，但他明显不想把公司锁死在这个标签里。Notion、OpenAI、Zoom 等产品都在加入会议记录能力，这听起来像威胁，但 Chris 的判断是：今天大家复制的功能，只是更大机会的早期表面。真正值得追的是 AI 原生工作方式里，人、信息和代理之间的新界面。
"会议记录不是大家追逐的全部价值。更大的东西，是 AI 原生世界里工作的界面会是什么。"
这也是这期对话最核心的命题。会议记录之所以重要，不是因为“记录”本身多稀缺，而是会议是组织上下文最密集的地方：谁做了决定，谁其实有顾虑，哪些项目在推进，哪些关系在变化。 如果 AI 要帮人做真实工作，它首先要拿到足够高质量的上下文。 Granola 真正想占住的，是这个上下文入口。
AI 时代，角色边界会重新画
Chris 提到，随着 Granola 从十几个人变成六七十人，一个难题是：如何让产品在多人协作下仍然保持一致、克制、有品味。这自然引出另一个问题：传统的 PM、设计、工程角色，在 AI 工具已经深度介入开发的情况下，还是否适合原样保留？他甚至说自己一直在想，要不要取消这些头衔，因为项目真正需要的不是固定岗位，而是有人负责体验、有人负责构建、有人负责判断方向。
"我一直在想要不要取消这些头衔。项目此刻需要的是某些事情被负责，而不是某个固定角色。"
Dan 给了另一个模型：早期产品里有“海盗”和“建筑师”。海盗负责快速找到有价值的东西，可以粗糙、可以快速；建筑师负责把发现的价值变成可持续的系统。AI 让这件事更可行，因为优秀工程师可以用 Claude 或 Codex 很快读懂一个代码库，再把关键结构梳理出来。 这不是简单的提效，而是产品组织的分工开始变形。
人和 Agent 要看同一个工作现场
Dan 在对话里提出一个很有启发的说法：工作正在分成两种界面。一种是 Slack 里的异步委托，像把任务交给同事；另一种是 Codex 或 Claude 这类更深的协作界面，人和 agent 同时看着同一个应用、同一份状态，一边操作一边互相交接。他甚至把这类应用称作 Codex-native apps：应用负责保存状态和渲染界面，人把自己的 agent 带进去一起工作。
"你真正想要的，是用户和 agent 同时跟应用互动，并且可以随时交接。"
这个观点对 SaaS 产品很关键。过去做 AI 功能，常常是把聊天框塞进产品；但 Dan 认为更好的方式，是让 agent 既能通过 MCP 或 CLI 改状态，也能和用户共同看见界面。Chris 很快意识到这里的核心：如果 UI 和 MCP 之间有一一映射，agent 不必笨拙地模拟点击，它可以直接修改状态，而用户仍然能看见发生了什么。 未来的软件不只是给人用，也要给人和 agent 一起用。
真正值钱的是会议背后的上下文
当 Dan 说“我不想看到 Granola UI，我想让它把东西推到 Codex，或者让 Codex 从里面取东西”时，Chris 并没有防御。他的回答是：Granola 的上下文应该尽可能开放给用户想用的任何 agent。原因很直接：在 AI 时代，模型能不能有用，取决于它拿到的上下文是否足够准确、足够结构化。
"第一次，计算机真的能理解我们的上下文，而拥有正确上下文，对 AI 创造价值至关重要。"
Chris 举了一个销售用户的例子：对方用 Claude 给潜在客户生成微型网站，再通过 Granola MCP 把会议上下文拉进去，填充页面里的信息和字段。Granola 不一定要自己做“销售微型网站”，但它可以成为这类 agent 工作的上下文供给层。与此同时，像会后跟进邮件这种强会议相关任务，Granola 又可以自己做到世界最好。 边界不是“开放还是封闭”，而是哪些任务值得自己做到极致，哪些任务应该让生态去完成。
好 AI 产品，要像扶手一样存在
Granola 最近在做会前 brief：在会议开始前，提前生成对方是谁、上次聊了什么、这次可能要注意什么。Chris 说，这类功能最难的地方不是生成，而是时机。如果用户已经赶着进会，等 20 秒几乎没有意义；但如果系统提前生成好，在用户最需要的 15 秒窗口出现，它的价值感会完全不同。
"你平时不会注意扶手，但你绊倒的那一刻，手会伸出去，它必须刚好在那里，而且撑得住。"
这就是 Chris 对 Granola 的产品隐喻：像楼梯扶手一样，平时尽量不打扰，但真正需要时必须可靠。为了做到这一点，Granola 会预生成大量 brief，哪怕只有一小部分被打开。表面看这很浪费，但他们相信，当用户在关键时刻打开它，那种“正好帮上忙”的体验值得投入。 AI 产品的价值，很多时候不是平均使用频率，而是关键时刻是否能承重。
不要只看使用率，还要看承重感
Chris 承认，团队还没有完全想清楚如何衡量这种价值。如果一个功能没人用，当然说明不行；但如果一个功能使用比例不高，却在被使用时非常关键，它仍然可能极有价值。比如会前 brief 并不是最常被打开的功能，却在创始人会议里被反复提起，因为它解决的是一个高压场景：马上进会，却突然忘了对方是谁、上次谈到哪里。
"如果东西完全没人用，那显然不好。但有些东西用得不多，却在被用时非常关键。"
这对 AI 产品经理尤其有启发。很多 AI 功能不能简单用点击率判断，因为它们可能服务的是“少数但高价值”的瞬间。更难的是，预生成会带来成本：大量内容可能永远没人打开。但如果不提前生成，用户最需要的时候又等不起。 AI-native 产品的运营逻辑，很可能会从“用户请求后响应”，转向“系统提前准备好可能需要的东西”。
Token 成本先别神化，也别假装不存在
对话最后谈到 token 花费。Chris 的态度很现实：团队内部应该尽可能用 AI 增强能力，但他不喜欢用“你花了多少 token”来判断一个人是否工作正确。Granola 过去甚至没有认真追踪内部 token 成本，直到 Fable 这类更强也更贵的工具出现，有人一天可能花掉几千美元，团队才意识到至少要知道钱花在哪里。
"要求大家花到某个 token 数，否则就是错的，这种方式有点奇怪。"
但在产品侧，Granola 仍然愿意先多花钱探索体验。他们相信成本会下降，也相信只有先找到真正 killer 的 AI-native 体验，后面才谈得上优化成本。这里的关键不是“烧钱就对”，而是阶段判断：当你还不知道用户真正离不开什么时，过早省成本可能会错过体验；当 agentic 功能规模化之后，成本又一定会反过来约束产品设计。
普通用户已经在用 Agent，只是不这么叫
Dan 问了一个很关键的问题：普通用户到底有没有在使用真正的 agentic workflow？Chris 的回答是，大约每周有一半 Granola 用户会以 agentic 的方式使用产品，只是他们不会这样描述自己。他们可能只是问一个复杂问题，比如基于一系列会议分析自己的管理表现，或者从多个会议里找出某个项目的风险。系统在背后做多步分析，但用户感知到的只是“我问了一个问题，它帮我处理了”。
"大约每周有一半用户会以 agentic 的方式使用我们，只是他们不会这么描述。"
这可能是 AI 产品普及的真实路径。不是先教育所有用户什么叫 agent，而是把复杂能力藏进具体工作场景里：会前知道该见谁，会后知道该写什么，管理者知道一次谈话哪里不对劲。 当能力被产品化到足够自然，用户不需要懂技术名词，也已经在使用下一代工作流。
这也是为什么 Chris 一直强调“会议相关”的任务。会议不是一个孤立文档，而是组织意图、客户关系、管理判断和下一步行动的交汇点。谁适合拥有这层上下文，谁就有机会成为其他 agent 的基础设施。Granola 不一定要替用户完成所有工作，但它要让用户和自己的 agent 都能拿到足够好的背景信息。对普通团队来说，这意味着 AI 工具不该只追求更会聊天，而要更懂你刚刚经历了什么、接下来必须推进什么。
写在最后
这期对话最值得带走的，不是 Granola 又融了多少钱，而是一个更朴素的判断：AI 应用的下一步，不是把每个工具都做成聊天框，而是重新设计人、上下文和 agent 的关系。对团队来说，先问清楚自己掌握了什么独特上下文，再决定哪些体验必须自己做到最好，这可能比追逐又一个功能热点更重要。下一个好产品，可能就藏在用户最慌乱、最需要扶手的那一刻，也藏在团队最容易忽略的真实具体日常里。
内容来源："Granola's Chris Pedregal on Building a $1.5B AI Company"丨Every