Omilia：三个塞浦路斯人自举 18 年，把「按 1 查余额」做成了 ¥4.03亿 ARR

产品是什么

Omilia 是给超大型企业用的语音优先的对话式 AI 客服平台。它的目标从第一天起就很明确——干掉传统 IVR（就是那个「查询余额请按 1」的讨厌玩意儿）。

创始人的原话是这么说的：

「我们亲身体会过语音技术的痛点和好处，所以创立 Omilia 就是为了彻底摧毁那个所有人都讨厌的传统 IVR，把它重做成一个真正以客户为中心的东西。」

平台叫 Omilia Cloud Platform（OCP），跑在完全自研的技术栈上，覆盖：

• 语音 / 聊天机器人：支持 30 种语言、含地区方言与口音
• TalkGuard 声纹认证：多层反欺诈语音生物识别，客户一开口就能核验身份
• CSR CoPilot：在真人坐席接电话时实时辅助
• Lexis：2026 年发布的、专为呼叫中心场景训练的生成式语音合成模型
• Drive-Thru Voice AI：快餐得来速场景的专用语音 AI

关键在于自研——不是拿第三方 ASR/TTS 拼起来，而是从自然语言理解、语音识别到语音合成全栈自研。公司自己的说法是：

「拥有这套栈的核心，而不是在第三方组件之上做编排，才是我们能为单一客户同时处理 5 万路以上语音交互，同时保持亚秒级延迟、可预测成本和业界领先准确率的原因。」

怎么赚的钱

企业级订阅，客户都是动辄每天百万通电话的巨无霸：

• 一家美国一级银行：每天处理超过 100 万通电话
• 一家美国跨国保险公司：实时坐席辅助项目，每天超过 60 万通电话
• Taco Bell：语音 AI 已铺到美国 38 个州的 1000 多家得来速门店

其他客户包括 Capital One、Discover、RBC（加拿大皇家银行）、英国就业与养老金部（DWP）、PSEG、Purolator、First Financial Bank。

财务曲线特别有意思——这家公司 2002 年成立，到 2020 年才拿第一笔外部融资，中间自举了整整 18 年：

• 2002–2020：零外部股权融资
• 2020-05 A 轮 ¥1.34亿（Grafton Capital），此前 2019 年营收增长超过 100%
• 2026-08 B 轮 ¥4.37亿（约 ¥4.5亿），Expedition Growth Capital 领投
• 累计融资约 ¥5.85亿
• A 轮以来的 ARR 增长超过 10 倍，突破 ¥3.92亿（约 ¥4.03亿），且期间未再增发股权

到 2026 年约 500 名员工，2026 年底目标 600 人，并计划 2026 下半年开第一家美国办公室。累计支撑超过 10 亿次对话、30 种语言、17 个国家。

流量从哪来

1. 先啃最难的行业，后来者就进不来。它专注银行、保险、医疗、政府这类受监管行业，合规门槛本身就是护城河——平台满足 FedRAMP、PCI-DSS、SOC 2、HIPAA、GDPR 全套标准。能进这个门的供应商本来就少。
2. 权威评级就是获客渠道。2026 年它同时拿下 Forrester Wave 客服对话式 AI 平台领导者、Gartner 魔力象限远见者、IDC MarketScape 领导者。大型企业的采购流程本来就是照着这些报告做短名单的。
3. 超大部署规模本身就是案例。单客户 5 万路并发、日均百万通电话——这种数字说出来，同行根本接不住。在超大客户这个细分里，能验证过的就那么两三家。
4. 18 年的自研沉淀换来了技术自主权。全栈自研意味着延迟、成本、准确率都能自己调，不用看第三方脸色。当你的成本结构可预测，报价就能打到对手做不到的位置。

站长是谁

Dimitris Vassos（CEO 兼首席架构师）、Pelias Ioannidis（合伙人兼 CFO）、John Nikolaidis（合伙人兼首席商务官），2002 年在塞浦路斯创立 Omilia。公司自己的介绍里有一句很朴素的话：「从一个小车库起步」。

Vassos 的职业生涯始于 1997 年 IBM 英国，在全球 70 多个国家部署过语音技术。他讲过一个很有画面感的观察：

「语音识别技术刚出来时被当成提升呼叫中心效率的工具来卖，但很多公司根本不知道拿它干嘛。他们只是把它丢到市场上，指望用户去适应。结果就是今天很多呼叫中心的样子——笨拙、机械、让人恼火。客户对品牌印象变差，信任下降，而呼叫中心的话务量问题一点没解决。人们会一直按 0，或者反复说『人工』，直到接到真人。」

所以 Omilia 的产品哲学是反过来的：让人不需要学习和适应机器，让机器去接近人。

这个案例能学到什么

第一，自举 18 年不是落后，是把最难的东西磨成护城河。当所有人都在比谁融资快的时候，Omilia 用 18 年把全套语音栈自己写了一遍。等到大模型时代来临，它手里握的是别人没有的底层能力，而不是一堆 API 调用。

第二，全栈自研 vs 拼装，决定了你的天花板。拼装方案在小客户那里够用，但扛不住单客户 5 万路并发、亚秒级延迟、成本可预测这三个同时成立的要求。你想做多大的客户，就得控多深的栈。

第三，受监管行业是最好的护城河。FedRAMP、PCI-DSS、HIPAA 这些认证拿下来很痛苦，但一旦拿下，竞争者至少要追两三年。难做的事才是能守的事。

第四，融资是可以一直往后推的选项。这家公司用 18 年证明了：如果业务自己能造血，融资就不是必须品，而是加速器。把融资当作可选项而不是里程碑，你的谈判位置完全不同。

第五，语音场景的胜负手是延迟和成本，不是模型多新。客户要的是亚秒级响应和稳定可控的账单。在真实的呼叫中心里，「每通电话省多少钱」比「用了什么模型」重要一百倍。

来源与数据

• 站点：https://www.omilia.com
• 融资：2020-05 A 轮 ¥1.34亿（Grafton Capital）→ 2026-08-06 B 轮 ¥4.37亿（Expedition Growth Capital 领投）；累计约 ¥5.85亿
• 经营数据：ARR 超 ¥3.92亿（约 ¥4.03亿），A 轮以来增长逾 10 倍且期间未增发股权；约 500 名员工（2026 年底目标 600 人）；累计 10 亿+ 次对话、30 种语言、17 个国家
• 标杆客户：Capital One、Discover、RBC、Taco Bell（38 州 1000+ 得来速）、英国 DWP、PSEG、Purolator、First Financial Bank
• 规模指标：单一美国一级银行日均 100 万+ 通电话；一家美国跨国保险公司实时坐席辅助日均 60 万+ 通电话；单客户可并发 5 万路以上语音交互
• 评级：Forrester Wave 客服对话式 AI 平台领导者（2026 Q2）、Gartner 魔力象限远见者（2026）、IDC MarketScape 领导者（2025）
• 创始人：Dimitris Vassos（CEO 兼首席架构师）、Pelias Ioannidis（CFO）、John Nikolaidis（首席商务官），2002 年创立于塞浦路斯拉纳卡

一句话总结

三个塞浦路斯人在车库里起家，用 18 年不拿一分钱投资把整套语音 AI 栈自己写了一遍，等大模型时代来临时，他们手里握的是别人买不到的底层能力——先熬出来的护城河，比先融到的钱更耐久。