AI 筆記類產品有很多《》,不過 Granola 是非常獨特并且很受創投圈喜歡的一個,目前已經拿了總計 6700 萬美金的融資,估值達到了 2.5 億美金。
5 月份做 4300 萬美金 B 輪融資時,Granola 已經從之前的個人第二大腦,向團隊第二大腦延伸,核心強調數據存儲價值和團隊協作網絡效應《》。
而 Granola 最近推出的兩個功能,我覺得延續了整個團隊的高質量思考和產品設計:保持簡潔的同時抓住了核心需求點。
一個是上周推出的People 和 Companies,Granola 強調這是一種隨時了解你最重要的人際關系動態的新方法。因為 Granola 核心切的是會議場景,而其中創投圈的人又是早期的核心人群,對于每天有大量會議的這群人來說,其關鍵信息的對象要么是針對公司的,要么是針對人的。
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因此我覺得這個功能點切的非常精準,把關鍵的核心需求點結構化出來。Granola 說,你的每一次對話都很重要,但真正重要的是你通過每一次會面建立起來的關系(relationships)。
現在,通過側邊欄的這個功能,你可以一目了然地看到全局,所有與個人或公司相關的筆記都集中于一個視圖中。點擊某個人或者某個公司時,所有與其有關的筆記都會出來,從而不必一個一個去查找。
為了讓這種關系產生更多價值,Granola 與拿了 1 億多美金的 AI CRM 產品 Attio 進行了整合《》,你可以將筆記直接發送到 Attio,并根據會議內容自動匹配到合適的人員、公司或交易。
同時也與 Zapier 完成了集成,讓你可以延伸到企業和團隊里使用的所有工具中,Granola 說它們現在已經集成了 8000 多個應用。
這是海外工具類產品非常好的一點,當自己解決了某一個需求點時,快速將自己與整個生態的其它產品集合起來,從而讓自己的價值通過其它生態得到更大展現,而不僅僅是單點的功能。
第二功能則是今天前天推出的電話功能,只需要做一下綁定,你可以直接將 Granola 當電話使用,這樣你一邊打電話它一邊幫你記錄并整理電話的內容,即使是戴上耳機也可以,目前應該只支持 iPhone。
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之前這塊的解決方案都是通過單獨的硬件產品來實現,比方說 Plaud 和釘釘最近推出的 DingTalk A1,Granola 這個方案在電話這個場景就不需要外部硬件了。這樣無論是線上會議、線下閑聊或者電話,感覺 Granola 已經把所有場景都覆蓋到了。
這個功能目前不支持中國的電話號碼,不過我用 Google Voice 綁定是可以的。除了場景不同,Granola 的其它功能都是一樣。
在最近的幾次對話中,Granola 創始人 Chris Pedregal 聊到了很多關于產品的定位、設計以及未來。這幾點我覺得挺有價值的:
Granola 產品定位與愿景
功能這塊,Granola 一開始是一款為頻繁開會人群設計的 AI 筆記應用,能自動記錄和增強會議筆記,幫助用戶在高強度會議中高效捕捉關鍵信息。
但它的目標不僅是會議記錄,而是打造能擴展人類能力、提升知識工作效率的思維工具,愿景是讓 AI 成為“思維的噴氣背包”,打造“第二大腦”,重塑人類處理信息和協作的方式——從個人的“第二大腦”到團隊的“集體大腦”,再到一個面向未來的智能工作空間。
產品設計與差異化
Granola 注重“為用戶而生”,強調極簡、易用、可靠,拒絕采用會議機器人和音頻存儲,聚焦于筆記本身,降低用戶隱私顧慮。團隊在產品發布前砍掉了 50% 的功能,追求極致簡單和易用,避免因功能堆砌而損害體驗。
與其他 AI 會議工具不同,Granola 更像個人助理而非團隊記錄系統,強調個人體驗和習慣養成。讓產品像“智能記事本”而非“會議錄像機”。
Chris 認為,AI 大模型(LLM)將重塑知識工作工具,其效用取決于所擁有的情境信息,而最實時、最鮮活的情境,往往存在于員工的日常對話中。
團隊選擇會議場景作為切入點,是因為會議能快速積累大量用戶上下文,有助于 AI 發揮作用,同時會議習慣易于培養。一場 30 分鐘的會議可產生多達 40 頁的文本,這些信息構成了團隊最寶貴的“非結構化數據”。
專注特定用戶與使用場景
面對 OpenAI 這樣追求“通用性”的巨頭,Granola 選擇了另一條道路:為特定使用場景和用戶群體提供更優質、更個性化的體驗。
早期,它重點服務投資人、創始人和需要高效捕捉信息的專業人士。通過直覺驅動的設計與持續的用戶反饋迭代,Granola 不斷校準產品與目標用戶之間的契合度。
它非常強調個性化的上下文處理。比方說,一場融資會議對創始人和投資人的意義是不同的,Granola 能夠基于角色自動生成不同的摘要和重點信息。這種基于角色的“定制記憶”體現了 Granola 對“上下文設計”的重視。
Chris Pedregal 認為,目前的 Granola 產品就像一個“特洛伊木馬”,通過會議轉錄收集到海量上下文,未來則會基于這些數據支持更復雜的工作場景——例如快速分析數千場會議,幫助投資人識別下一輪融資的潛在領投方。
在技術和模型選擇這塊,Granola 采用“用最好的模型”的策略,不自研大模型,而是根據市場變化靈活切換,優先用戶體驗和產品創新。團隊認為未來 AI 模型會持續進步,產品壁壘更多來自用戶數據積累、產品體驗和集成,而非模型本身。
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