倫敦 Ethos 獲 a16z 領投 2275 萬美元 A 輪融資 推語音專家配對平台

當公司尋找項目意見或建議時，通常會求助 LinkedIn 或專家網絡如 GLG、Third Bridge 或 AlphaSights。但儘管搜尋，他們往往無法獲得優質輸入。這些網站目前要求專家根據職銜填寫表格，然後用以配對需要幫助的公司。位於倫敦的 Ethos 認為 AI 可改善雙方體驗。對專家而言，它提供語音驅動的入門流程，讓他們回答更廣泛問題，從而獲取職銜未涵蓋的各領域知識數據。

對公司而言，Ethos 憑藉收集的更廣數據，能更好地配對組織提出的自然語言查詢。

Ethos 融資 2275 萬美元

Ethos 表示，其語音入門和數據能回答複雜客戶問題，例如「找出曾於 A 級投資者資助的初創企業工作、專注金融自動化的人」。另一例子是，製藥公司可透過平台搜尋某領域專家，這些醫生亦曾撰寫相關論文或了解藥物開發。今天，Ethos 宣布由 a16z 領投的 2275 萬美元 A 輪融資，參與者包括 General Catalyst、XTX Markets、Evantic Capital 及 Common Magic。

a16z 的 Anish Acharya 認為，LinkedIn 和 GLG 等傳統平台僅顯示職銜等淺層信號。他相信 Ethos 透過精心設計問題的語音訪談，捕捉不同子專業。「我認為語音是人類溝通的原始形式。大多數人不知道如何以簡潔、吸引且準確的方式書寫自己的故事。語音對 Ethos 是重大解鎖，」Acharya 在電話中向 TechCrunch 表示。 Ethos 由 James Lo 及 Daniel Mankowitz 於 2024 年創立。

Lo 曾任 McKinsey 顧問，後於 SoftBank 參與 WeWork 及 Arm 等公司轉型。Mankowitz 則為 DeepMind AI 研究員，負責 YouTube 視頻壓縮算法、Gemini 及 AlphaDev 排序算法。兩位創辦人從不同角度解決專家網絡問題。Lo 一向希望為人們提供合適經濟及就業機會。Mankowitz 視經濟為人、公司及產品的知識圖譜，透過正確算法可配對這些實體。

「傳統專家平台幾乎純粹依賴職銜及職位描述混合。我們觀察到，大多數客戶及僱主並非尋找職銜公司，而是特定技能及能力。我們亦觀察到，隨著時間，技能及能力搜尋將逐漸融合人類經濟與代理經濟，」Lo 表示。 除專家數據外，Ethos 還檢視博客、學術論文等公開來源及社交連結，以配對公司與合適人士。公司亦透過自家平台使用語音代理進行訪談並提取洞見。Listen Labs 及 Outset 等初創已提供對話式 AI 訪談方式，形成競爭。

但 Ethos 認為其專家網絡更適合某些客戶。Ethos 未透露客戶名單，但指頂級對沖基金、私募股權公司、領先基礎 AI 實驗室及企業諮詢已使用其產品。公司按項目性質收取 30% 或以上費用，並表示正朝「八位數年化收入」邁進，但未提供具體數字。平台未公布專家數量，但每周約有 35,000 人加入（Ethos 發送邀請予認為有益人士）。 初創挑戰之一是擴大與客戶相關的專家用戶群。

公司指，AI 實驗室花費資金繪製人類人才圖譜有助其發展。「我們的觀點是，AI 實驗室正以巨額資本瞄準全球每項經濟價值職業。它們試圖繪製每個專業。這對我們是絕佳順風，」Lo 表示。他指出，這些實驗室在法律、健康、金融及管理領域建構專業服務，因此需要各類專家加入網絡，以建模、獲取產品及策略反饋。公司現有 8 名團隊成員，目標是保持精簡同時擴張。