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官方披露

Bland AI

被 180 家机构拒绝后仍坚持自研全栈语音模型——给企业做能打三十分钟长电话的 AI 接线员,每周处理三百五十万通,累计融资超一亿美金

语音 AI
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www.bland.ai
Bland AI 官网
👤 创始人 未公开
💰 月收入 ¥6.72亿 YC,2023-06
📅 上线时间 —
🌐 国家 / 地区 🇺🇸 美国

产品介绍

这个项目到底是什么、靠什么赚钱

Bland AI 官网

Bland AI:被 180 家机构拒绝后,他们靠自研语音模型每周打三百五十万通电话

产品是什么

Bland AI 做的是能替企业打电话的 AI 接线员,呼入呼出都能接,规模可以拉到很大。

和一堆套壳的语音 Agent 不同,Bland 跑在自己的基础设施上,用的是自研的端到端语音模型。这一点他们坚持得很硬——平台不允许客户接入 OpenAI 或 Anthropic 的模型,哪怕客户想。

代价是研发重,收益是能力边界:他们的通话可以持续 30 到 45 分钟,能完成相当复杂的任务。公开例子里有引导用户量血压、排查设备故障、判断是否需要转急诊这类医疗场景——这类电话对「断了就重来」的通用方案来说太长了。

平台包含:

  • Norm — 用来搭建生产级 Agent 的构建器
  • Conversational Pathways — 自研的脚本系统,用一棵提示树规定 Agent 在各种回应下怎么走
  • 测试、可观测性与全渠道部署 — 覆盖语音、短信、网页聊天,支持 40 多种语言
  • 集成 — Twilio、Salesforce、HubSpot、Genesys
  • 合规 — SOC 2 Type II、HIPAA、PCI DSS、GDPR

怎么赚的钱

按分钟计费的用量模式,企业为呼入呼出通话付费,语音克隆、多语言等附加能力另外计价。公开定价自 ¥2,009每月起。

客户集中在通话量极大、话术高度重复、且出错代价高的行业:医疗、保险、金融服务、物流、地产。这些行业共同的特点是——电话多到人力扛不住,但又不像普通电商客服那样可以随便外包。

结果是每周约 350 万通电话,超过 250 家企业客户。

流量从哪来

第一,合规资质本身就是获客渠道。在医疗和保险里,HIPAA 不是加分项而是入场券。拿到这些认证,等于自动过滤掉一大批没有资质的小玩家。

第二,客户名单的可信度外溢。Samsara、Kin Insurance、Mutual of Omaha、CNO Financial、克利夫兰骑士队——在 B 端语音这个信任门槛极高的品类里,同行名单比功能对比有效得多。

第三,YC 与豪华天使阵容。种子轮来自 YC,天使里有 Twilio 联创 Jeff Lawson 和 PayPal 联创 Max Levchin。在语音赛道,这两个名字的分量不只是钱,更是渠道。

第四,逆袭叙事上了 Fortune。被 180 家机构拒绝之后拿到 Dell Technologies Capital 领投的 ¥3.36亿 C 轮——这个故事本身就是一次大规模曝光。

站长是谁

Isaiah Granet,Bland CEO,2022 年从圣路易斯华盛顿大学毕业;Sobhan Nejad,联合创始人。两人 2023 年在旧金山创立 Bland,出自 YC 的 S23 批次。

起点是他们此前的公司 Intelliga Health。在做医疗沟通产品时,他们被这个行业里低到离谱的效率反复刺痛——患者打不通电话、信息传不到、流程靠传真——然后意识到这不是医疗独有的问题,而是整个企业电话系统的问题。

他们的判断很朴素:人没法 24 小时在线,没法同时处理几百万通电话,也没法被训练成完全符合公司要求的语气和行为——但 AI 可以,而且成本只是零头。

从 pre-seed 到 B 轮只用了十个月,节奏快得反常。但同一时间线里也藏着被 180 家机构拒绝的记录——「快」是事后看的结果,不是当时的体感。

这个案例能学到什么

第一,在别人不愿意自建的地方自建。语音 Agent 最容易的做法是接通用大模型,Bland 偏不。自研带来的三十到四十五分钟长通话能力,正是医疗、保险这些高价值场景的硬性门槛。

第二,把合规当护城河而不是负担。SOC 2 Type II、HIPAA、PCI DSS、GDPR 听起来是成本,实际上是准入门槛——它替你挡掉了所有做不到的人。

第三,挑「量极大且高度重复」的场景。Bland 选的行业有个共同点:电话多到人力扛不住。在这种场景里,ROI 是客户自己能算出来的,不需要销售说服。

第四,做自己被刺痛过的问题。创始团队不是看到了市场报告,是在上一家公司里亲身被医疗沟通折磨。这种动机在长周期 B 端业务里特别抗打击。

第五,被拒的次数不等于判断的质量。180 家机构拒绝之后,Dell Technologies Capital 领投了 ¥3.36亿 C 轮。融资是找那一个懂你的人,不是说服所有人。

第六,让投资人成为渠道节点。Jeff Lawson 做 Twilio、Max Levchin 做 PayPal——在语音和支付这两个相邻赛道里,他们的背书比资金本身更值钱。

来源与数据

  • 站点:https://www.bland.ai
  • 融资:YC 种子 ¥84万(2023-06)、A 轮 ¥1.08亿(2024-08,Scale Venture Partners 领投)、B 轮 ¥2.69亿(2025-01,Emergence Capital 领投)、C 轮 ¥3.36亿(2026-06,Dell Technologies Capital 领投),累计约 ¥7.12亿;天使投资人包括 Jeff Lawson(Twilio 联创)、Max Levchin(PayPal 联创)、Piotr Dabkowski
  • 运营:每周处理约 350 万通电话,250 家以上企业客户,支持 40 多种语言,约 112 名员工(2026 年初)
  • 产品:自研端到端语音模型,不支持客户接入 OpenAI 或 Anthropic 模型;通话可持续 30 至 45 分钟;含 Norm 构建器、Conversational Pathways 脚本系统、测试与可观测性、全渠道部署
  • 合规:SOC 2 Type II、HIPAA、PCI DSS、GDPR
  • 客户:Samsara、Kin Insurance、Mutual of Omaha、CNO Financial Group、克利夫兰骑士队、Better.com、University of Phoenix、Sears
  • 定价:按通话分钟计费,公开定价自 ¥2,009每月起
  • 团队背景:Isaiah Granet(2022 年毕业于圣路易斯华盛顿大学)与 Sobhan Nejad 于 2023 年创立,出自 YC S23;此前的公司为 Intelliga Health

一句话总结

两个年轻人被医疗沟通的低效刺痛,转头去做企业电话的 AI 接线员。他们拒绝接入通用大模型,硬啃自研语音栈,换来能打三十到四十五分钟长电话的能力,以及医疗、保险这些高门槛行业的通行证。被 180 家机构拒绝之后,Dell Technologies Capital 领投了 ¥3.36亿 C 轮。如今他们每周处理三百五十万通电话——人类的电话,正在被一行行代码接走。

给别人的启发

别人做对了什么,你能直接抄的部分

1

在最难的地方自建壁垒——他坚持自研端到端语音模型,甚至不让客户接入 OpenAI 或 Anthropic,换来的是三十到四十五分钟的长电话能力

2

合规不是成本而是准入证,SOC 2 Type II、HIPAA、PCI DSS、GDPR 直接把一大批对手挡在医疗与保险门外

3

挑通话量极大且高度重复的行业切入,医疗、保险、金融服务的电话场景天然高频且有明确 ROI

4

先给自己做——创始团队是在上一家公司里被医疗沟通的低效刺痛才转做这个

5

融资被拒不等于判断错,被 180 家机构拒绝后仍拿到 Dell Technologies Capital 领投的 ¥3.36亿 C 轮

6

让天使投资人成为分销节点,Twilio 联创 Jeff Lawson、PayPal 联创 Max Levchin 站台在语音赛道里格外有分量

✓
收入可验证

官方披露:公司/创始人自己公布的数字

其他信息

营收模式
面向受监管行业企业的语音 AI 平台,按通话分钟数计费,语音克隆与多语言等能力另计;公开定价自 ¥2,009每月起
流量来源
YC S23 起步 + 客户名单自带信任(Samsara、Kin Insurance、Mutual of Omaha、克利夫兰骑士队)+ 受监管行业的合规资质作为准入门槛 + 创始人被拒 180 次的逆袭叙事被 Fortune 报道
数据口径
融资——YC 种子 ¥84万(2023-06)、A 轮 ¥1.08亿(2024-08,Scale Venture Partners 领投)、B 轮 ¥2.69亿(2025-01,Emergence Capital 领投)、C 轮 ¥3.36亿(2026-06,Dell Technologies Capital 领投),累计约 ¥7.12亿;运营——每周处理约 350 万通电话,250 家以上企业客户,支持 40 多种语言,约 112 名员工;客户——Samsara、Kin Insurance、Mutual of Omaha、CNO Financial、克利夫兰骑士队、Better.com、University of Phoenix、Sears;金额按汇率折算为人民币(1 美元≈6.72 元)。
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