市場上有無數的 AI PDF 類產品，但基本上都是 ChatPDF 的模式，也就是解析 PDF 的內容后跟它進行對話，目前大多數時候是一個 C 端使用場景。

但作為商業交流非常重要的一個文檔介質，PDF 在整個企業里扮演了非常重要的角色，它的商業價值仍然有很多未被開發。特別是企業的最關鍵數據往往都在這些最傳統的載體中——PDF 文檔、掃描件和手寫表格里，這些非結構化數據就像被鎖在保險柜里的寶藏，企業明知價值巨大卻難以獲取。

于是硅谷的兩位工程師就瞄準了這塊，做了 Extend AI 這個產品，最近拿了 1700 萬美金的融資，由 Innovation Endeavors 領投，YC、Homebrew、Character VC 以及 Adobe前首席安全官 Scott Belsky、Vercel CEO Guillermo Rauch 和 Stripe產品負責人 Jeff Weinstein 跟投。

并且還拿下了 Brex、Square、Checkr、Flatiron Health 以及多家財富 500 公司的企業客戶，其收入已經做到了數百萬美金的 ARR。

這個產品讓我覺得有意思的是，它把大家關注在 PDF 對話這塊移到了有更高要求的企業級需求場景，特別是手寫內容、表格、簽名以及圖像等，也是一個將非結構化數據結構化的典型案例，并且不再是一個單純的工具，而是將它打造成為了一個平臺。

Extend 由 Kushal Byatnal 和 Eli Badgio 聯合創立，其解決的問題也很常見，在與眾多企業接觸過程中，創始人發現傳統的文檔處理方案存在這么幾個問題：

1. 傳統 OCR 技術的局限性：無法有效處理手寫筆記、復雜表格和圖像內容；
2. 準確率瓶頸：即使是 99% 的準確率，在關鍵業務場景中也可能不夠；
3. 開發成本高昂：企業需要投入"工程師年"級別的努力來構建文檔處理系統；
4. 系統復雜度：需要整合 VLM 解析引擎、LLM 上下文管理、數據標注工具等多個組件；

創始人意識到，高質量的文檔處理實際上是一個數據和系統工程問題，而不僅僅是 OCR 或基礎模型可以解決的。于是他們希望重新定義文檔處理的方式，通過多模態大語言模型(VLM)集成，突破傳統 OCR 限制，能夠理解手寫內容、表格、簽名和圖像。

其次，通過語義分塊技術，將文檔元素語義化組合，創建人類和機器都易于理解的清潔輸出；第三，內置評估工具，為客戶提供分析和評估性能的方法；最后，利用自適應學習，讓客戶參與幫助微調 LLM 能力，更好地理解其特定文檔的復雜性。提供了一個端到端的解決方案，統一的平臺避免了客戶整合多個工具的復雜性。

在產品差異化這塊，Extend不僅僅是 API，還提供了完整的基礎設施和工具集；它不僅面向開發者也面向操作者；另外還對一些特定行業進行了優化，比方說醫療、金融、物流等高精度要求的行業。

現在，Extend 能夠在各種文檔類型上實現 95% 以上的準確率，無論是清晰的 PDF 還是退化的掃描件。在公司成立一年后，已經將收入做到了數百萬美金 ARR 并且現在為正，其處理的文檔達到了數百萬份，得到了像 Brex、Checkr 這種企業客戶的認可。

其長期目標是成為"文檔處理云"——就像云平臺為存儲、計算和協作提供服務一樣，Extend 要為文檔處理提供專門構建的全棧系統。AI 時代數據越來越重要，我覺得 Extend 所處的位置是一個很有價值的事情。

另外，我之前介紹過智能戒指 Oura，它通過人們攜帶的戒指這個場景持續跟蹤獲取健康數據，打造出了一個硬件+軟件+服務平臺，出售的戒指已經突破 250 萬枚，讓自己估值做到了 52 億美金《》。

這個模式后來被用在了寵物狗狗和鳥以及小孩身上，其中有的只是訂閱服務這塊的 ARR 就已經做到了 1 億美金《》。

現在，有人將這個模式應用在了奶牛身上打造了一個奶牛版的 Oura，已經成為農場農民離不開的一個產品，其 ARR 同樣增長迅猛，最新……

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