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2026 年 3 月，OpenClaw 被炒得热火朝天，创投圈却被一份来自 Ramp 的企业支出报告炸翻了天：
1 月份新增客户最多的公司，第一名是 Anthropic，情理之中，对吧
但第二名，不是任何一家大模型厂商。
而是一家叫 Granola 的 AI 会议笔记应用。
3 月 25 日，Granola 完成 1.25 亿美元的 C 轮融资，估值从 2.5 亿美元飙升至 15 亿美元。在不到一年的时间内，估值翻了 6 倍。
一个做会议记录的工具，凭什么增长速度能咬住大模型巨头？凭什么能让用户心甘情愿放弃办公软件自带的会议工具，转而使用 Granola。
这篇文章的主角：Sam Stephenson，是 Granola 的联合创始人兼首席设计师。
他的设计哲学非常独特：在这个”什么功能都能加”的 AI 时代，他反而坚持极度的克制。他把 Granola 的产品理念称为”出乎意料的不野心”——只想把”记笔记”这一件事做到完美。
希望这篇 Sam Stephenson 在 Cognitive Revolution 播客的访谈文章，能让你在新工具层出不穷的时代，找到属于自己的增长方式。
主持人：你们这增长速度太吓人了。到底是怎么做到的？
Sam：说实话，看到那份数据我们自己也吓了一跳。我们的增长几乎全是靠口碑，或者说，靠用户把笔记分享给同事和客户的那一瞬间。
我和 Chris（联合创始人之一）在早期调研时，没有带着什么预设框架去问”你需要什么功能”。我们就是盯着用户的日常状态看的。
后来我们发现了一个极度真实的用户画像：那些日历被塞得密不透风、开会开到连去个洗手间都要掐点的人。
无论是销售、投资人还是创始人，这帮人的共同点是什么？他们的大脑长时间处于极度疲惫的状态。我们在心理学里管这叫”系统1″——反应式思维。他们根本没有心力去学习一个复杂的软件，更没耐心去调教一个AI。
这里我想起了一个对我启发特别大的设计理念——OXO 厨具法则。OXO 最初是专门为手部有残疾的人设计厨具的，比如只有一只手或者握力有问题的人。结果因为太好用、太省力，反而在普通人里卖疯了。
这个逻辑对我们来说特别有启发。我们不是说只想为那些开会最多的人设计产品，而是说，如果你能为最极端的用户群体设计一个好产品，那么这个产品对所有人来说都会很好用。
我们的逻辑就是这样：如果你能让一个脑容量已经透支、被连轴转的会议折磨得快崩溃的人，毫不费力地用上你的产品，那这个产品对所有人来说就都是降维打击。
我们的传播机制其实也很简单。开完会 30 秒，一份排版漂亮、重点清晰的笔记直接弹在 Slack 里。同事一看：”WC，你怎么做到的？”这就是最好的裂变，产品本身就是长了腿的广告。
我们花了好一段时间才真正跑通这些病毒增长循环，但现在它已经开始自己滚雪球了。我们现在月环比增长非常快。我们从一开始就想，能不能建一个足够好的产品，让人们愿意跟朋友推荐，让它本身就有某种内在的产品病毒性。
这不是什么复杂的增长黑客技巧，就是把产品做得足够好，让用户自己去分享。
主持人：现在写代码加个新功能简直太容易了，为什么你们的产品界面还是这么极简？
Sam：我管这叫”出乎意料的不野心”。我们不想做一个帮你解决所有工作问题的全能助理，我们就想把记笔记这一件事干到绝对的完美。
我觉得我们软件开发者经常陷入一个陷阱，就是假设用户会以一种平静的心态来使用你的软件，给它完全的注意力，然后能够思考清楚他们的行动。
但现实是，大多数时候人们不是这样工作的。他们在反应式的、混乱的状态（系统1）中工作。
你早上醒来，打开微信，有四五个群在疯狂艾特你。但你 20 分钟后又有一个会议。你怎么能同时处理所有这些？
所以此时你就处于一种不断落后、不断被压倒的状态。你没有用理性、方法论的大脑在思考，你在用”系统1″的大脑——那种反应式的、快速的、不假思索的思维方式，这是很多人在工作中的现实。
在会议中，用户最多只能分出 2% 的注意力给软件，剩下的 98% 都得盯着对面的客户。所以我们的核心界面必须得极度安静、克制。
主持人：但AI 不是应该帮我们进入”系统2″（深度战略思考）吗？你们怎么还停留在迎合”系统1″？
Sam：这是个很好的问题。市面上那些号称能当你”执行助理”的AI 工具，我试了一圈，基本全军覆没。
为什么？因为知识工作太非标了。AI 根本不懂你跟老板的微妙关系，不懂哪个项目其实是面子工程，哪个才是真命脉。稍微差一点点，给出的建议就是一堆废话。
所以我们选择先干脏活累活。把记笔记这种枯燥、机械的事彻底接管过来。这样你在开会时就能抬起头，看着对方的眼睛，脑力全开地去思考战略，而不是像个速记员一样疯狂敲键盘。
但这只是第一步。当你开完一天会，终于能喘口气时，我们的全屏聊天界面就派上用场了。这个界面能读取你所有的历史会议记录。这时候，你有了 80% 的注意力，你可以让它帮你写一篇行业分析，或者总结一下某个客户的核心诉求。
我们的想法是：在混乱中给你绝对的简单，在平静时给你深度的洞察。
主持人：我注意到你们是直接在电脑系统层面抓取音频，而不是像其他工具那样，搞个机器人加入会议。而且你们居然不存原始录音？
Sam：对。其实刚开始测试的时候，我们把录音存到了云端。心想以后万一能用来训练模型呢。但坚持了不到一个星期，我们就把它关了。感觉太毛骨悚然了。
在这个数据就是金矿的时代，主动放弃原始录音，这对我们来说是个艰难的决定。但我算了一笔账：AI 真正需要的，根本不是法庭证词级别的逐字稿。
它只需要知道这场会到底聊了啥核心内容。既然文字转录已经足够喂给大模型干活了，为什么还要留着音频给自己找麻烦？
我后来想到一个问题：AI 系统其实应该被设计成”会遗忘”的，就像人脑一样。
我们跟人聊完天，记住的是情绪、结论和关键信息。谁会一字不落地背下来？要求 AI 记住每一个标点符号，本身就是一种执念。
在技术路线上，我们的选择也有一些极端。现在市面上大多数 AI 会议工具，都是搞一个顶着公司 Logo 的机器人，大张旗鼓地加入你的腾讯会议或Zoom。
这对拉新确实有用，因为这种行为就相当于在别人开会时强行打广告。
但我们选择了做成桌面端应用，在操作系统底层默默收音。你不需要每次开会都拉它进来，它就像个隐形的跟班，只要你说话，它就在记。
主持人：那你们怎么解决隐私争议呢？如果用户不告诉对方，对方根本不知道在被录音。
Sam：对，这是个现实问题。我的态度很坦荡：这就跟你在桌上放个笔记本或者录音笔一样。作为工具提供商，我们给你提供了日历自动标注等提示功能。但最终，合规和告知的责任在用户自己。
有意思的是，我发现这两年大家对隐私的洁癖明显变弱了。因为一旦尝到了”开会不用狂敲键盘、会后自动生成待办”的甜头，那点隐私顾虑早就被抛到脑后了。在职场这个讲究效率的修罗场里，好用就是最大的正义。
主持人：你们按月收费，但看起来又没限制用户的使用额度。现在大模型的API 调用费可不便宜，你们怎么算这笔账？
Sam：早期我们就是一群愣头青，根本不看预算，就一门心思把体验做到最好。现在规模大了，我们反而发现成本其实是可控的，因为一个人一天能开的会是有物理上限的。
对于所有套壳或者调用大模型的创业者来说，推理成本就是悬在头顶的达摩克利斯之剑。
你按月收几十块钱，遇到个重度用户，分分钟把你 API 额度刷爆。
我们怎么解这个局？首先，我们吃准了”会议”这个场景自带天然的物理熔断机制。你一天撑死开 8 个小时会，转录和总结的 token 消耗是可以封顶的。这跟那种可以无限生成的AI 绘画工具完全不同。
其次，随着底层模型（比如 Whisper 等转录API）越来越白菜价，基础的转录成本其实在狂跌。
但真正的挑战在后面。当用户开始用我们的高级功能——比如跨越过去半年的100 场会议记录，让 AI 去做深度分析时，那个 token 消耗量就有点抽象了。
我坦言，我们现在是咬牙自己扛下了这部分成本。但从长远的角度来看：现阶段，保持”简单固定月费”的傻瓜式定价，是降低用户决策门槛的最优解。
等用户彻底离不开这个工具，把它从”记笔记的”升级成了”干活的分析师”，那时候再推出按量计费或者高级订阅版，用户也掏钱掏得心甘情愿。
我们同时也在思考团队协作功能。这里面有个巨大的平衡问题。一方面，更好的信息共享能给组织带来巨大的好处。但另一方面，你也有可能过度分享敏感信息的风险。我们还在思考，AI 应该在多大程度上被信任来决定什么信息应该被分享给谁。
主持人：你们 60 个人的团队，怎么决定要做什么功能？我听说你们内部极其依赖”直觉”？
Sam：我们的核心产品决策，几乎全是靠定性观察和”感觉”。工程师直接跟用户聊，有想法了直接写代码做个原型出来，大家内部用一用。好用就上，不好用就扔。
在很多大厂，做一个功能要走什么流程？看竞品、拉数据、写几十页PRD、过会评审、UI 画图、开发排期、灰度测试。
这套流程在某些场景下是对的。但对于我们这样的创业公司，这套流程就有点像拿迫击炮打蚊子了。
我举个例子。我们曾经纠结要不要把聊天框做成全局悬浮的。如果在以前，设计师会在 Figma 里画几十个页面，拉着大家开会讨论。
但现在有了 Vibe Coding 工具，我花一天时间，直接把代码写出来，塞进内部测试版。第二天全公司都在用，用了一天，所有人都觉得”WC，这个太爽了”。
结论就这么做出来了。Figma 在我们的工作流里，已经从”必须从头画到尾的神坛”上跌下来了，变成了一个只在需要比较复杂状态时才偶尔掏出来的辅助工具。
除此之外，我们也在做内部 Demo Day 和深度的 Dogfooding。就是我们决定要推出什么的重要功能时，我们会邀请测试用户或者公司内部员工来体验新功能。
比如，我们有一个叫”Recipes（配方）”的高级功能，可以根据历史会议记录对用户进行”灵魂拷问”或性格分析。当测试用户体验这个功能时，有的人甚至被精准的分析感动到眼眶泛红。
但我不推荐其他创业团队无脑模仿，因为这背后是对团队文化的要求极高。你得招那种极度聪明、但又极度谦卑的人。他们敢于提出天马行空的想法，但也必须接受自己 90% 的点子都会在内部测试中被证明是垃圾。
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估值 15 亿，却只有个位数功能：Granola 的增长哲学
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这话从一个做软件的人嘴里说出来，有点讽刺。但仔细一想，这正是AI 最大的价值。
我们接管了记录的脏活，你在开会时终于可以抬起头，看着对方的眼睛，脑力全开地去思考战略，而不是像个速记员一样疯狂敲键盘。
Sam：大厂垄断。如果明天 OpenAI 或者 Google 决定自己下场做一个会议笔记工具，并且免费白送，我们怎么办？
我们讨论出来的解法其实没什么鸡汤：我们只能顺着巨头涨潮的水势往上走。巨头的模型越强，我们必须把垂直场景的体验打磨得越变态。只要大厂做的东西在细微体验上差那么一点点，那些被开会折磨得死去活来的职场人，就愿意为了 Granola 掏钱。
读完 Sam 的采访，我们或许会更加确信一点：好产品从来都不是一次性的设计成果，而是一个持续的、高强度的自我否定过程。
他们接受了自己的产品不可能满足所有人，接受了某个功能可能永远不会被用户发现。
Sam 说得也很坦白：我们最怕大厂垄断。这种恐惧不是软弱，而是清醒。正是这种对威胁的敏感，才让 Granola 团队始终保持着一种近乎偏执的专注——只去做那个能让用户在最疯狂的工作日里找到一丝平静的东西。
假如是你，敢不敢砍掉自己产品 80% 的功能？欢迎在评论区和 PP 一起讨论。
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