3個00后做出AI獨角獸：1天復現半年市場報告，或重構傳統調研模式

如果一家企業想對新產品進行市場測試，傳統調研模式往往需要組織數百名消費者參與訪談和問卷調查，這需要耗時數周甚至數月。

但一家由三名 00 后創立的 AI 初創公司 Aaru，正在用一種獨特的方式解決這個問題：用數千個 AI Agent 模擬真實消費者，不僅成本更低，還能更精準地鎖定目標用戶畫像。

Aaru 的 AI 模擬選舉將誤差壓低至 0.5% 以內，其模擬消費者調查用 1 周復現了傳統方法為期 2 個月、500 人參與的消費者調研，更值得關注的是，Aaru 僅用 1天就復現了世界四大會計師事務所之一安永耗時 6個月、被稱為“業內最全面的研究項目”。最近，這家公司的估值已達到 10 億美元，引起了硅谷的高度關注。

圖丨從左至右依次是：聯合創始人兼總裁 Ned Koh、聯合創始人兼 CEO Cameron Fink 以及聯合創始人兼 CTO John Kessler（來源：Aaru 公司官網）

2024 年 3 月，聯合創始人 Cameron Fink 和 Ned Koh 在當年分別是 18 歲和 19 歲時創立了 Aaru，當時的技術主管 John Kessler 只有 15 歲。因 Kessler 未達到董事會任職年齡，投資文件由其父代簽。

在創業之初，Fink 和 Koh 曾短暫進入大學深造。Fink 僅在達特茅斯學院待了一晚，Koh 在哈佛大學就讀兩周后，便雙雙放棄學業全力創業。Kessler 是一名更典型的“少年天才”，他 12 歲跳級上了高中，14 歲就在麻省理工學院城市科學實驗室搭建模擬基礎設施。

目前，公司的技術已應用于多個領域，例如產品開發、定價決策、新客拓展、篩選求職候選人、測試電影預告片以及政治競選民意調查等。Aaru 的合作客戶包括安永、制藥公司拜耳、麥當勞、波士頓啤酒以及娛樂公司 A24 等。

那么，AI 會顛覆傳統的調研、咨詢公司嗎？

從黑進校園網絡到 AI 獨角獸：三個 00 后的第三次創業

Fink 和 Koh 的相識頗具戲劇性。二人相識于芝加哥郊區湖森林學院（Lake Forest Academy）高一開學日，為了逃避交作業，他們曾試圖入侵學校的無線網絡。

在高一時期，Fink 和 Koh 就敏銳地察覺到商業機會，首次創業的項目是一家政治主題的蠟筆公司。他們從中國進口了 2 萬盒蠟筆，并貼上了“伯尼藍”（Bernie Blue）和“特朗普橘”（Trump Tangerine）等政治標簽，用這種具有創意的形式呼吁選民參與。

都說“一回生二回熟”，有了第一次的創業經驗，隨后他們便開始了第二次創業。這次他們選擇進軍醫療領域，創辦了一家名為 Elda Bio 的醫療科技初創公司。這次創業最大的收獲，是獲得了 Z Fellows 項目的機會，該項目被視為年輕創業者加速進入硅谷的通道。但是，考慮到醫療保健領域的監管等因素，他們最終還是放棄了 Elda Bio。

（來源：《華爾街日報》）

而 Z Fellows 項目也在無形之中 ，成為 Kessler 和 Fink 相識的導線。當時，Kessler 在 LinkedIn 給 Fink 發了一條消息咨詢 Z Fellows 項目的相關事宜，他們在持續通話兩個半小時后“一拍即合”。Fink 馬上給 Koh 打電話稱，他遇到了“這輩子見過最聰明的人”。

就這樣，三位少年的創業故事正式開始。

AI 模擬選舉：誤差壓至 0.5% 以內，吊打傳統民調

那么，三位少年創業的背后是不是有顯赫的家庭關系？畢竟 Fink 的父親 Nicholas Fink，是酒類飲料公司 Constellation Brands 即將上任的 CEO。但 Nicholas Fink 在接受媒體采訪時表示，恰恰相反，Aaru 團隊不僅沒有向他請教經驗，而且“堅決拒絕來自家人的任何經濟援助”。

Aaru 團隊最初的辦公地點就在朋友家的地下室，在公司成立初期，他們試圖通過預測選舉結果來驗證 AI 模型的有效性。傳統的選舉調研依賴于對真人訪談和問卷調查的抽樣，這需要耗費大量時間和精力，并且不容忽視的是，其通常存在 3%-5% 的誤差。

而 Aaru 的方法是通過用 AI 模擬人類來替代傳統方法。AI 模擬的本質是，通過結合真實世界的數據集與合成數據，創建符合真實行為邏輯的 AI Agent，有望從根本上改變企業獲取洞察與決策的方式。

具體而言，首先將包括人口統計信息和心理特征等在內的多維度數據在模型中進行整合，以構建符合需求的精準用戶畫像；再用數千個 AI Agent 對相關人群行為進行模擬預測。通過回測以往的選舉，其 2020 年的模型預測結果與實際結果的誤差在 0.5% 以內。

當然，這并不意味著 AI Agent 是絕對準確的。與人類一樣，Aaru 的 AI Agent 也會犯錯。例如，曾預測 Kamala Harris “將在 2024 年美國總統大選中獲勝”，但結果并未完全符合預測。這些經驗為 Aaru 改進模型提供了參照。

1 天復現 6 個月報告：AI 把咨詢行業效率擊穿

創新的技術是一方面，但 Aaru 得以從預測民調轉向企業戰略，離不開一位關鍵支持者的幫助——波士頓啤酒公司前 CEO、氣泡水品牌 Spindrift Beverage（以下簡稱 Spindrift）的 CEO Dave Burwick。

一次偶然的機會，Aaru 走入了 Burwick 的眼簾，他非常看好 Aaru 的技術，不僅幫助引薦了投資者和潛在合作者，還以個人投資者身份投資了該公司。

2024 年，Burwick 作為顧問為投資公司 Gryphon Investors 收購 Spindrift 提供咨詢。當時，他委托 Aaru 幫助挖掘有可能加速增長的新產品線。

現在作為 Spindrift 的 CEO，Burwick 與 Aaru 繼續保持合作關系。他希望 Aaru 幫忙評估相關產品概念，例如蘇打水、茶飲、能量飲料、冰沙等。目標人群是 25 至 35 歲、家庭平均收入超過 10 萬美元的消費者群體。結果 Aaru 在 1 周之內就給出了答案：水果茶。

令 Burwick 感到驚訝的是，該結果與 Spindrift 耗時兩個月、由 500 人參與的獨立消費者研究結果完全一致。近期，Spindrift 正式推出了一系列非碳酸冰茶產品，其采用沖泡茶和鮮榨水果制作而成。

這次合作在市場上打響了 Aaru 的品牌。很多大品牌紛紛主動向 Aaru 尋求合作，包括麥當勞、波士頓啤酒、娛樂公司 A24 等。此外，制藥公司拜耳也委托 Aaru 幫助測試公司旗下部分品牌創意文案和廣告的投放效果。

圖丨傳統調研與 AI 模擬的對比（來源：安永）

在一項外部驗證研究中，Aaru 僅用 1 天就復現了安永（Ernst & Young）耗時 6 個月完成的《2025 年安永全球財富研究報告》。該報告是業內最全面的研究項目之一，涵蓋 30 多個市場的 3,600 位高凈值投資者。結果顯示，Aaru 的預測結果不僅吻合度超過 90%。更重要的是，據安永資料，在安永調查結果存在偏差之處，Aaru 的 AI 模擬預測表現得更加準確。

目前安永正利用 Aaru 的技術為十幾家客戶提供服務。與此同時，安永也在自身的研究中使用該技術，在某些情況下甚至完全取代了傳統的調查方法。安永行為科學主管 Sameer Munshi 表示：如果能夠預測行為，這不僅僅是加速研究的手段，更是一種戰略。

總體來看，Aaru 目前已推出三套核心預測系統，分別是 Lumen、Seraph 和 Dynamo。

·Lumen 用于市場調查：幫助企業完成創意測試、產品發布、價格優化、市場細分、價值主張測試、流失預測、營銷策略、競爭定位以及品牌認知度追蹤等。

（來源：Aaru）

·Seraph 用于大規模居民調研：包括公共傳播、危機應對、監管轉變、政策排序、程序設計、利益相關者情緒建模、難以觸及人口建模、基礎設施推廣規劃等。

（來源：Aaru）

·Dynamo 面向政界人士群體：可用于選舉預測、投票率模型、信息測試、反對派方案規劃、支持影響、捐贈者情緒、地面拉票策略以及敘事追蹤等。

（來源：Aaru）

當 AI 開始預測人類行為：調研行業會被重寫嗎？

傳統調查的痛點是：耗時長、費用高以及存在偏差。盡管傳統調查是真實人類問卷，但調查過程中會遇到復雜的情況，例如人們在參與市場調查時可能“口是心非”，他們往往傾向于給出符合社會規范的答案，也可能隨機給出答案，甚至還有可能會撒謊。

AI 調研的優勢是：更快、更便宜、可規模化。AI 模擬的行為建模能夠消除上述偏見，從而揭示人們可能采取的真實行動。從這個層面來看，用 AI 模擬人類行為在一定程度上能夠補充傳統研究和實踐經驗中的短板。

但挑戰也隨之而來，仍有公司“對 AI 洞察是否真實”持觀望態度。例如，可口可樂公司就未完全打消對這種技術模式的疑慮，目前該公司正在對 Aaru 的技術進行相關測試。

當 AI 開始模擬人類行為，或許并不是要完全替代傳統的市場調研，而是為市場提供了一個更多的選擇。未來，該技術如果發展成熟，企業獲得預測市場的方式或許不再是直接詢問消費者，而是通過 AI 模型預測消費者會做什么。

參考資料：

https://aaru.com/products

https://www.wsj.com/business/ai-startup-aaru-young-founders-35da7f87?st=to4BbH&reflink=desktopwebshare_permalink

https://www.ey.com/en_ch/insights/wealth-asset-management/how-ai-simulation-accelerates-growth-in-wealth-and-asset-management

文章來源：DeepTech深科技。