1億用戶、80%暴跌：全球最大在線白板公司的自救

出品｜虎嗅科技組

作者｜SnowyM

編輯｜陳伊凡

頭圖｜Miro創(chuàng)始人的領(lǐng)英

“AI原生100”是虎嗅科技組推出針對AI原生創(chuàng)新欄目，這是本系列的第「45」篇文章。

在 AI 浪潮到來之前，有一些公司已經(jīng)是各自垂直賽道的頭部玩家。但當 AI 重新定義行業(yè)之后，它們的估值大幅縮水，部分甚至走到了生存邊緣。

Miro 就是這類公司里的一個典型樣本，它有著扎實的產(chǎn)品基礎(chǔ)，也在 AI 浪潮里主動尋求轉(zhuǎn)型機會。

Miro 是目前全球規(guī)模最大的獨立在線白板協(xié)作平臺。它擁有超過1 億注冊用戶、25 萬家客戶，99% 的《財富》100 強企業(yè)都在使用它，在視覺協(xié)作這個細分賽道里，成為了頭部。

作為參照，推出類似產(chǎn)品 FigJam 的 Figma 整體來看用戶總基數(shù)為千萬量級，Google 的 Jamboard 也已經(jīng)停用。

但規(guī)模并沒有讓它免于沖擊。在 Miro 用了 10 年走向頭部之后，AI 敘事重塑了整個 SaaS 市場的估值邏輯。到 2025 年，Miro 的估值已從高點跌至約 36 億美元，跌幅超過 80%。與此同時，公司不得不在 2023 年和 2024 年大舉裁員。

外界的疑問隨之而來：當 AI 可以直接生成內(nèi)容、自動整理信息，尤其是面對OpenClaw這樣多智能體協(xié)作帶來的沖擊，像 Miro 這樣以"協(xié)作空間"為核心的工具，還有多少不可替代性？

Miro 掙扎著給出了一個答案：把 AI 嵌進畫布本身。2023 年以來，它陸續(xù)推出 AI Sidekicks、Flows、Insights 等功能，把 AI 能力和視覺協(xié)作深度綁定。從結(jié)果來看，這條路線在財務(wù)上尚且成立，據(jù) Sacra 估算，2023 年 Miro 的 ARR 約為 5.6 億美元，同比增速仍維持在 33% 左右。

這讓 Miro 的處境變得很有代表性：它既是 AI 周期里估值大幅縮水的樣本，也是少數(shù)在收縮中仍保持增長的協(xié)作類 SaaS。

兩件事同時為真，才是理解 Miro 現(xiàn)狀的起點。

在與 AI 創(chuàng)業(yè)者和投資人溝通時，嘉和資本 CEO 袁子恒提出一個值得延展的判斷：當下多智能體仍然高度依賴人類開發(fā)與編排，而 OpenClaw 更像“給 Agent 用的工具”，未來可能出現(xiàn)“Agent 根據(jù)業(yè)務(wù)鏈條需求給自己開發(fā) Agent”，再疊加越來越豐富的 Skills 插件，OpenClaw 天然適合多智能體協(xié)作。順著這個邏輯，社交與在線協(xié)作中高頻軟件的作用會進一步增強。

多智能體協(xié)作將如何重塑協(xié)作底座？Miro，這家曾經(jīng)定義了“在線白板”賽道的公司，提供了一個觀察樣本，也將會給當前做AI在線協(xié)作的創(chuàng)業(yè)者一定意義的參考。畢竟我們已經(jīng)能看到一些AI在線協(xié)作工具也在參考Miro的白板模式。

從估值回撤到二次增長：AI 到底改變了 Miro 什么

Miro 最難被復(fù)制的能力，始終是它的“無限畫布”。這塊畫布并不只是用來畫圖，更像一個能承載各種信息形態(tài)的空間容器。Miro的產(chǎn)品演進經(jīng)歷了三個階段：在線白板、視覺協(xié)作平臺、AI 創(chuàng)新工作空間。其所有產(chǎn)品，都圍繞一塊畫布。

其最早只是一個在線白板，解決“人不在一起，怎么一起想事情”的問題。后來，它逐步擴展成視覺協(xié)作平臺，把頭腦風(fēng)暴、流程設(shè)計、項目規(guī)劃這些原本分散的工作，收攏到同一塊空間里。

Miro的增長曲線曾讓市場感到失真。2020 年初，Miro 的用戶數(shù)還在 500 萬左右，18 個月后直接躍升到 3000 萬。在遠程辦公成為常態(tài)的背景下，它從小眾協(xié)作工具，迅速變成組織運轉(zhuǎn)的一部分。

2019 年正式更名為 Miro 后，公司進入最激進的擴張階段。2022 年 1 月，Miro 完成由 ICONIQ Growth 領(lǐng)投的 4 億美元 C 輪融資，估值達到 175 億美元，一度躋身全球估值最高的私有軟件公司行列。隨后，線下辦公回歸、資本趨緊、AI 周期重啟，市場對“高速增長敘事”的容忍度下降，Miro 的估值隨之下降 140 億美元，公司隨之開始大舉裁員，2023 年和 2024 年，Miro 分別裁員約 119 人和 275 人，占員工規(guī)模的 7% 和 18%，資源開始集中投入 AI 方向。

在這一階段，Miro 創(chuàng)始人兼 CEO 明確提出 “AI First” 戰(zhàn)略，將 Miro 重新定位為 AI 時代的創(chuàng)新工作空間。AI 需要被用來放大畫布原本就成立的優(yōu)勢。這一點反映在了收入曲線上。

2018 年，Miro 的 ARR 約為 500 萬美元；2022 年增至約 4.2 億美元；2023 年據(jù) Sacra 估算，ARR 甚至達到 5.6 億美元，同比增長 33%。在 SaaS 整體放緩的背景下，這是一條非常陡峭的增長曲線。

到 2025 年，Miro 服務(wù)超過 1 億用戶、25 萬家客戶組織，覆蓋 99% 的《財富》100 強企業(yè)，這個體量已經(jīng)進入企業(yè)級基礎(chǔ)設(shè)施行列。

在這里，AI 獲得了一種文本模型天然缺失的能力：理解視覺上下文。

為什么“畫布”對 Agent 更友好？

在純文本工具里，人類能靠直覺理解“左上角那組想法”和“這條箭頭串起來的流程”，但模型往往需要你用長句補齊指代。

Miro的界面

畫布天然提供了一種空間語言：元素的位置、聚類、連線關(guān)系本身就是信息。Miro AI 可以把這些空間關(guān)系納入理解范圍。用戶不必反復(fù)解釋上下文，只要選中元素，AI 就能知道“你在指什么”。

這使多模態(tài)之間的流轉(zhuǎn)更自然：一面雜亂的便利貼墻，可以被整理成表格、拉成看板、進一步生成文檔或幻燈片。對多智能體協(xié)作來說，這意味著協(xié)作空間里形成的對象不僅“能看”，還可以被不同 Agent 接力加工與復(fù)用。

Miro 在 AI 時代最容易被用戶感知到的變化，AI Sidekicks。

這些 Sidekicks 被設(shè)計成“隊友”，每一個都有明確的工作視角，比如敏捷教練、產(chǎn)品負責人、產(chǎn)品營銷專家。這些角色圍繞畫布對象與協(xié)作場景工作——這更接近多智能體協(xié)作的真實形態(tài)：按角色分工、在同一上下文下并行推進。

在一次 Sprint 回顧會上，敏捷教練 Sidekick 會直接讀取畫布上的便利貼，分析哪些反饋在重復(fù)出現(xiàn)，哪些問題存在關(guān)聯(lián)性，然后把識別出的模式標注出來。接下來，它會以評論的形式給出改進建議，像一個參與討論的成員。

對企業(yè)用戶來說，Sidekicks 還能進一步被“本地化”。把內(nèi)部的技術(shù)文檔、設(shè)計規(guī)范、品牌手冊接進來之后，AI 開始對公司語境有記憶的顧問。

其次，Miro 憑借成熟的 Flows 把零散的 AI 能力串成了可執(zhí)行的鏈條。一條典型的路徑，是從用戶洞察走向原型設(shè)計。

如果說 Sidekicks 更像“多角色”，那么 Flows 則對應(yīng)“多步驟編排”。Miro 用成熟的 Flows 把零散 AI 能力串成可執(zhí)行鏈條，一條典型路徑是從用戶洞察走向原型設(shè)計：

訪談轉(zhuǎn)錄導(dǎo)入畫布后，AI 提取關(guān)鍵痛點并聚類成便利貼；接著生成用戶故事與驗收標準；最后調(diào)用原型能力，把文字轉(zhuǎn)成低保真線框圖。這些步驟在畫布里連續(xù)發(fā)生，信息在不同形態(tài)間自動流動。

Miro將這些步驟通過畫布連接在一起

對多智能體協(xié)作而言，這類鏈條的意義在于：協(xié)作過程從“臨時對話”升級為“可復(fù)用工作流”，團隊可以把經(jīng)驗固化成可重復(fù)執(zhí)行的流程，而不是每次從零開始。

在 Miro 的 AI 協(xié)作空間里，甚至還可以直接做 APP 的 UI 原型。

Miro 的 Insights開始承擔起“匯總現(xiàn)實”的角色。

它可以連接 Salesforce、Zendesk、Jira 等系統(tǒng)，把分散在工單、銷售記錄、反饋渠道里的聲音拉回畫布。AI 會對這些內(nèi)容做語義分析和聚類，幫助團隊判斷哪些需求被高價值客戶反復(fù)提及，哪些改動可能直接影響收入結(jié)構(gòu)。

到 2025 年，Miro 做了一件看起來偏底層、但意義很長遠的事：支持 Model Context Protocol（MCP）。

MCP 讓畫布第一次具備了和 IDE 雙向溝通的能力。這意味著，當產(chǎn)品經(jīng)理在 Miro 上畫好流程、寫好 PRD，開發(fā)者在 Cursor 或 VS Code 里寫代碼時，IDE 中的 AI 編程助手可以把 Miro 畫布內(nèi)容作為上下文使用；反過來，產(chǎn)研也能在同一個協(xié)作空間里對齊討論對象，而不是在聊天、文檔、截圖之間搬運信息。

把這些能力連在一起看，會發(fā)現(xiàn) Miro 在做的事情，與未來的多智能體協(xié)作工作方式很一致：不斷把畫布邊界向外推，讓更多真實工作發(fā)生在同一上下文中；AI 出現(xiàn)的位置，也始終貼著協(xié)作本身。

Miro的起點：為什么選擇畫布起家？

如果回頭去看 Miro 的起點，它其實一點都不宏大，甚至有點“被逼無奈”。

在俄羅斯工業(yè)城市發(fā)家的 Andrey Khusid（Miro 創(chuàng)始人兼 CEO）并不是那種一開始就奔著“平臺”“生態(tài)”去的創(chuàng)業(yè)者。2011 年前后，他還在經(jīng)營一家設(shè)計與創(chuàng)意代理公司，日常工作就是和客戶、設(shè)計師、產(chǎn)品經(jīng)理反復(fù)討論想法。

創(chuàng)始人兼CEO

問題出在團隊并不總是在同一個地方：有人在不同城市，有人干脆在不同國家。面對面的白板討論一旦消失，創(chuàng)意溝通立刻變得笨起來。電話會議能說清結(jié)論，卻說不清過程；郵件能留下文字，卻裝不下那些隨手畫出的箭頭、框線和潦草的草圖。

這個念頭慢慢變得具體：如果白板不能跟著人走，那能不能讓白板“上網(wǎng)”？做一個足夠簡單、足夠直觀的空間，讓分散在各地的人，像站在同一面墻前一樣，一起畫、一起改、一起亂寫。

這就是 Miro AI 前身 RealtimeBoard 的由來。它是從一個設(shè)計師每天被現(xiàn)實工作卡住的瞬間長出來的。Khusid 后來反復(fù)強調(diào)過一件事：創(chuàng)業(yè)的起點是一個足夠具體、足夠真實的問題。我的答案總是，選一個簡單直接的問題去解決。這句話很務(wù)實。

這種背景，也深刻影響了 Miro 后來的產(chǎn)品氣質(zhì)。Khusid 作為 CEO，一直帶著強烈的設(shè)計者視角。他把產(chǎn)品看成一塊可以被反復(fù)涂抹的“畫布”。好不好用、順不順手、用戶第一次打開時有沒有表達欲，這些在他眼里遠比功能數(shù)量重要。

在一檔播客節(jié)目里，Khusid 曾透露創(chuàng)業(yè)早期，曾有一家大客戶出價 200 萬美元要求他們開發(fā)本地部署（On-Premise）版本。當時公司年收入僅 100 萬美元，這筆錢極具誘惑力。但 Andrey Khusid 堅決拒絕了，他堅持認為 SaaS 云端協(xié)作才是未來。這一決定延續(xù)了 Miro 的 SaaS 路線，也在早期規(guī)避了過度定制化的陷阱

幾乎零營銷預(yù)算的情況下，RealtimeBoard 通過設(shè)計社區(qū)的口碑傳播，積累了早期種子用戶。這種 PLG 基因在公司早期就已確立。

RealtimeBoard 后來改名為 Miro，新名稱致敬西班牙超現(xiàn)實主義大師胡安·米羅（Joan Miró）。Andrey 希望通過這一名字傳達一種理念：每個職場人都可以在畫布上像藝術(shù)家一樣揮灑創(chuàng)意，用色彩和形狀重構(gòu)工作流。

在這個過程中，Oleg Shardin（Miro 聯(lián)合創(chuàng)始人）一直站在他身邊，是他和 Khusid 一起把最初的想法一步步變成可用產(chǎn)品。早期的 Miro 并沒有清晰的崗位邊界，產(chǎn)品、技術(shù)、運營、融資，幾乎都要親自下場。

在 Miro 的早期階段，Shardin 在技術(shù)實現(xiàn)、產(chǎn)品落地以及團隊搭建上都發(fā)揮了關(guān)鍵作用，而 Khusid 則更多承擔了產(chǎn)品方向和體驗判斷。這種“設(shè)計直覺 + 工程執(zhí)行”的組合，構(gòu)成了 Miro 最初的穩(wěn)定結(jié)構(gòu)。

RealtimeBoard 推出后，很快被遠程團隊注意到。設(shè)計師、產(chǎn)品經(jīng)理、敏捷開發(fā)團隊發(fā)現(xiàn)，它只是給你一塊無限大的空間。你可以畫流程圖，也可以什么都不畫，只是貼滿便簽。正是這種不過度約束的設(shè)計，讓它在不同文化、不同工作方式的團隊中自然生長。

接下來的發(fā)展就顯得順理成章了。

創(chuàng)始人當年為了解決自己團隊的一個小問題動手寫下第一行代碼，十多年后，這個問題被放大到了全球團隊的日常工作中。

為什么Miro天生就是多智能體的協(xié)作底座

五六年前，視覺協(xié)作工具常被當作錦上添花：設(shè)計師發(fā)散用、產(chǎn)品經(jīng)理偶爾畫流程，不用也行。現(xiàn)在隨著混合辦公常態(tài)化、敏捷深入、非結(jié)構(gòu)化信息爆炸，視覺協(xié)作正在變成組織運轉(zhuǎn)的基礎(chǔ)設(shè)施。

第三方數(shù)據(jù)機構(gòu)Research and Markets 預(yù)測：全球視覺協(xié)作平臺市場 2025 年約 84 億美元，2032 年接近 150 億美元，年復(fù)合增長率約 8%。更激進的觀點認為：當 AI 真正嵌入?yún)f(xié)作與決策流程，市場可能被進一步拉升。

企業(yè)暴露的問題越來越集中，第一個是工具碎片化。Jira 負責任務(wù)，Notion 負責文檔，Slack 負責溝通，每個工具單獨看都沒有問題，但一旦跨團隊協(xié)作，信息就被拆散在不同系統(tǒng)里。人要在工具之間來回搬運上下文，決策成本被抬高。

Miro 則是這些系統(tǒng)之間的“視覺中間層”，把零散的信息重新拉回到一個可討論的空間里。

企業(yè)第二個暴露的問題是創(chuàng)新過程本身不可追蹤。頭腦風(fēng)暴天生是混亂的，便利貼貼滿一墻，會議結(jié)束后往往只剩下一份結(jié)論 PPT。中間發(fā)生過什么、為什么舍棄了某些想法，很少被完整保留下來。

視覺協(xié)作工具的價值，在于把這些過程沉淀下來，讓它們可以被復(fù)盤、被復(fù)用。

第三個焦慮來自 AI。過去兩年，企業(yè)采購了大量 AI 工具，但使用場景高度集中在個人效率上：寫郵件、改文案、補代碼，但真正落到團隊協(xié)作層面的 AI 卻很少，更多停留在演示階段。

企業(yè)并不缺“聰明的 AI”，缺的是能嵌入真實工作流、減少協(xié)作摩擦的 AI。

這也解釋了為什么視覺協(xié)作市場正在迅速分化。

在最底層，在線白板已經(jīng)進入徹底的紅海階段。基礎(chǔ)繪圖、隨手涂鴉這類能力幾乎完全商品化，Microsoft Whiteboard、Apple Freeform、Zoom Whiteboard 都以“免費附贈”的形式存在。這一層的競爭邏輯很簡單：不追求盈利，只求生態(tài)補齊。

真正的機會出現(xiàn)在更上層。把視覺協(xié)作和企業(yè)工作流、數(shù)據(jù)治理、AI 決策結(jié)合在一起，構(gòu)建一種“創(chuàng)新操作系統(tǒng)”，這塊空間依然空曠。Miro 把重心放在 Enterprise Guard、Miro Insights 和 Flows 上，本質(zhì)上是在向這個高價值區(qū)域移動，而不是在免費白板里繼續(xù)內(nèi)卷。

對 Miro 威脅最大的玩家，毫無疑問是 Microsoft。Microsoft 的策略非常清晰：通過 Microsoft 365 打包，把 Whiteboard、Loop、Copilot 一起送進企業(yè)。對 CFO 來說，這種方案幾乎不需要額外審批。Copilot 在 Word、Excel、PowerPoint 里的表現(xiàn)也足夠成熟，文檔處理能力極強。

Miro 能站住腳，靠的是一種中立性。它可以同時連接 Google、Slack、Jira、Zoom 這些非微軟生態(tài)的工具，而微軟產(chǎn)品一旦離開自家體系，體驗往往明顯下降。

更重要的是深度差異。Microsoft Whiteboard 的定位始終偏向輕量使用，適合簡單標注和討論。Miro 則積累了大量專業(yè)模板、復(fù)雜圖表能力和細致的權(quán)限體系，這些恰恰是跨部門、跨層級協(xié)作的剛需。

在用戶社區(qū)層面，這種差異被放大得更明顯。Reddit 等平臺上，不少用戶提到Copilot Studio 的多 Agent 編排門檻相對較高，配置復(fù)雜、文檔不足Miro 的 Sidekicks 在操作路徑上更貼近畫布本身，上手相對直接

另一條對比線來自FigJam。這是設(shè)計團隊非常偏愛的工具，原因也很直接：它和 Figma 的設(shè)計文件是像素級互通，對設(shè)計師來說幾乎沒有上下文切換成本，但這款產(chǎn)品的用戶體量只有千萬。

結(jié)語

把 Miro 放在更長的時間軸上看，它的特殊之處其實很明顯：在嘗試完成從"好用工具"到"平臺型產(chǎn)品"的跨越。這是一個“迫不得已”的決定，他們沒有辦法再在原先的頭部位置獲得市場成績，但也帶來了更多未來潛力。這一步，很多 SaaS 公司都會在中途失速。因為工具一旦被固定在某個高頻場景里，就很容易被功能替代；平臺則要承擔更多復(fù)雜性，也要對組織級問題給出答案。

到 2026 年這個節(jié)點，Miro 已經(jīng)站在了 AI 平臺這一側(cè)，當多智能體協(xié)作成為AI時期的風(fēng)向，這款在線協(xié)作的白板是否還能重塑高增長，取決于其工作流中AI的滲透是否足夠深入。

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