AI 筆記 Granona 新功能直接當電話，邊打電話邊整理筆記

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。

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。

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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