Balthazar：两个博士给 DeepTech 实验室做的 AI 操作系统，pre-seed 就拿 ¥1,393万

产品是什么

Balthazar 想做 DeepTech 研发实验室的「操作系统」——把实验室里散落在论文、实验笔记、仪器数据和人脑里的知识，收进一个能被 AI 调用的系统：

• 实验管理：记录、追踪、复现实验
• 知识库：把历史实验与文献结构化，可问答、可检索
• 流程自动化：把重复的研发步骤交给 AI agent

它服务的不是普通SaaS用户，而是材料、化学、生物等硬科技领域的研发团队——这些人每天产生海量非结构化数据，却还在用 Excel 和微信群管实验。

怎么赚的钱

商业模式是订阅制 + 实施服务，按实验室规模和席位收费。早期阶段更看重采用深度而非营收绝对值：

• pre-seed ¥1,393万，2025 年 7 月完成
• 领投方 CapitalT，跟投方包括 Antler、Innovatiefonds Noord-Holland（荷兰省政府创新基金）、Rabobank（荷兰合作银行）
• 团队 11 人
• 产品已支撑 6000+ 实验，TU Delft（代尔夫特理工）等高校实验室在用

这个投资人组合很有欧洲特色：不光有 VC（CapitalT、Antler），还有政府基金和银行——欧洲早期钱的来源比硅谷更「混合所有制」。

流量从哪来

Balthazar 的获客是实验室定向拓展 + 学术圈口碑。DeepTech 研发是个强信任、弱广告的市场：两个博士创始人本身就在学术网络里，懂客户的痛点，也说得动实验室主任。一旦 TU Delft 这类标杆实验室用起来，示范效应会通过学术合作网络自然扩散。Antler 等投资人的引荐也帮它敲开了早期企业研发部门的大门。

站长是谁

两位 PhD 联创：

• Dejan Davidovikj：CEO，纳米技术博士
• Konstantin Mertsalov：CTO，计算机科学博士

2024 年在阿姆斯特丹创立。两人都是科研出身，深知研发知识的「散落之苦」——这恰恰是他们产品最硬的背书：做研发操作系统的人，自己就是科学家。

这个案例能学到什么

第一，DeepTech 研发的「知识散落」是真实痛点。论文、笔记、仪器数据各在一处，AI 操作系统把它们打通，黏性远高于单点工具。痛点越结构化，留存越高。

第二，创始人学术背景就是获客敲门砖。懂客户的科学家，卖得动给科学家。自己的 PhD 比销售团队更可信。

第三，pre-seed 就拿到政府基金+银行+CVC 的组合。欧洲早期钱的结构跟硅谷不同，善于利用本地的公共与产业资本，别只盯着 VC。

第四，用「已支撑实验数」做早期 PMF 信号。在早期，6000+ 实验比 ARR 更能证明产品被真实用起来。找比营收更早的采用证据。

第五，先锁高校标杆实验室，再向企业研发扩张。高校是技术_validation 的最佳试验场，企业研发部门才是付费放量处。学术标杆铺路，企业买单。

来源与数据

• 站点：https://balthazar.app
• 产品：DeepTech 研发实验室 AI 操作系统（实验管理 + 知识库 + 流程自动化）
• 融资：pre-seed ¥1,393万（2025-07，CapitalT 领投，Antler、Innovatiefonds Noord-Holland、Rabobank 跟投）
• 规模：11 人；已支撑 6000+ 实验；TU Delft 等高校实验室在用
• 团队：Dejan Davidovikj（CEO，纳米技术 PhD）、Konstantin Mertsalov（CTO，CS PhD）；2024 阿姆斯特丹创立

一句话总结

两个博士给 DeepTech 实验室做了个 AI 操作系统，把散落的论文、笔记和仪器数据收进一个可调用系统，pre-seed 就拿 ¥1,393万（政府基金+银行+CVC 混搭），已支撑 6000+ 实验——它证明最懂研发痛点的，就是把 PhD 做成产品的人。