创立 5 年，3000 个客户，总计融资 5.69 亿美金（其中 4 亿美金在去年完成），估值 20 亿美金，4 年时间 ARR 即达到 1 亿美金（100M），这是 Verbit 这个公司的一个大致情况。
Verbit 是一家提供语音转录（Transcription）和字幕服务（Captioning）的公司，创立于 2017 年，总部位于纽约。它解决的需求并不怎么高大上，也不是什么新的东西，核心就一个：将语音转为文字，并且基于此延伸到了字幕和翻译，像微软去年花了 197 亿美金收购的 Nuance、思科、Otter、亚马逊和 Google 等企业，也都在研发相应的产品。
尽管需求并不怎么新颖，但就是非常的刚需，并且是企业（包括学校、政府等机构）的刚需，特别是在线上远程办公越来越成为趋势的今天。
而在市场具有大量玩家并且各大巨头也都在做的情况下，Verbit 还能非常快速成长起来，我觉得其主打的核心点在于准确性，Verbit 创始人兼 CEO Tom Livne 说，现有大多数解决方案都是完全依靠 AI 技术，这种完全依靠技术的准确率一般只能达到 75%-80%，而 Verbit 能做到 99.9%。
这里的核心差异点在于模式不同，Verbit 除了 AI，还有人工，是依靠“AI+人工”的模式，所有的内容通过 AI 后，会有专业的人工团队进行编辑和审查，以保证内容的准确性。同时，它并非只是在技术和人工层面结合单独提高准确率，而是建立了一个 AI 和人工协同的工作流程，这个流程大大提升了工作效率。
目前 Verbit 在全球 120 多个国家有 一个由 3.5+万多名自由译者组成的编辑审核团队，和一个 600 多名专业字幕者组成的自由职业者团队。这些人不属于 Verbit 的员工，其关系类似 于 Uber 和滴滴打车的司机，这个模式让它可以服务很多具有个性化或者特色定制化的需求。通过 AI 与这个自由职业者团队的协同工作，实现了 Verbit 强调的准确率和效率。
这也是我觉得纯 AI 很难解决的问题，纯 AI 技术能解决比较通用的问题，但是对于一些比较专业以及个性的领域，就需要人工介入，而涉及到具体的行业，基本上都会有大量非常专业的东西。
基于自身的这种服务能力，Verbit 一开始给自己的客户就定位于付费 1 万美金以上的客户，在一次访谈里，其 CEO Tom Livne 说这个市场的商业模式很简单，大部分产品面向的是长尾市场，都是按照分钟来收费，但 Verbit 的目标是让企业成为客户，甚至在刚创业产品还没推出时，就已经有企业客户买服务了。这个策略也非常奏效，在 2021 年其 ARR 比 2020 年增长了 6 倍，达到了 1 亿美金。
目前 Verbit 的客户主要聚焦于五个领域：企业、教育机构、媒体、在线学习以及政府法律部门，比方说微软、Google、亚马逊、哈佛大学、斯坦福大学、Coursera 以及 CNN、福克斯等媒体都是其客户，整体大概在 3000 个左右。
而 Verbit 的整个创业过程也挺有意思，跟很多创业公司类似，Verbit 的 idea 也来自创始人自己的经历，Tom Livne 之前从事法律服务，有大量的语音转文字需求，那个时候很多还是依靠手工，由于他是以色列人，英语还有一些口音问题，因此效率非常低下，于是才决定做这个事情。
为了让一位 AI 与语音识别专家加入担任联合创始人，Tom Livne 从以色列飞到加州在这位朋友家里沙发睡了几个星期，直到整个规划完成要融资了才回以色列，最后这位朋友 Eric 成为了他的联合创始人兼 CTO。
Verbit 的融资历程一直比较顺，2018 年完成 1100 万美金的种子轮，2019 年完成 2300 万美金 A 轮，之后 2020 年分别完成了 3100 万美金的 B 轮和 6000 万美金 C 轮融资，最后在 2021 年完成 1.57 亿美金的 D 轮和 2.5 亿美金 E 轮。
Tom Livne 说他融资一直都比较容易，是因为从一开始就有客户有收入，甚至在融资之前就已经开始销售产品了，因此即使不融资，在这么一个巨大的市场也能发展，因此每次融资都处于一个主导的位置，是公司在挑选投资人，而非被挑选。
应该说 Verbit 完全是在一个需求非常确定并且也有大量玩家参与的成熟市场做事情，它是通过比别人做得更好而获得机会，而不是像很多其他产品主要是发现了一个新领域机会，这种市场看起来似乎更难，但对于优秀的团队来说似乎机会更大，确定性也更高。
其融资的 BP 非常简单，但是将整个事情说得非常明白，这里将其 C 轮的融资 BP 主要几页（总共也就 14 页 PPT）分享贴一下：
1.目前的数据
2.市场存在的问题
3.市场在准确性方面的问题
4.Verbit 的独特模式
5.市场空间多大
6.Verbit 的解决方案
7.Verbit 在技术层面的解决方案
8.Verbit 在人工层面的解决方案
9.Verbit 的增长引擎
