Final Round AI
二十八个切面

在中国 AI 应用公司面临的三条出海路径里——产品出海、肉身出海、一步到位——Final Round AI 属于第三条。作为一家美国公司，从 day one 就服务全球。Michael 本人 27 岁，本科 UIUC，耶鲁 MBA 肄业，2021 年第一次创业被收购，2023 年 10 月再次起航。

Final Round AI 做的是一个端到端的职业 AI 平台：AI 改简历、AI 自动投递工作申请、AI 模拟面试 avatar、面试中的实时 Interview Copilot、AI Job Hunter……覆盖面试前、面试中、面试后全流程。目标客群是北美和欧洲的 mid-level / senior level 的 knowledge workers。

我们打造了一个 end to end 的这个职业的 AI 平台，通过为求职者提供 AI superpower 去帮助他们更快更好地找到自己理想的工作。

截至访谈时：总用户约 700 万，遍及 150+ 个国家；上个季度 ARR 突破 1000 万美元；全球 20 位同事；办公室在旧金山、上海、班加罗尔三地。天使轮融资 688 万美元（接近 700 万）。

2023 年暑假在探索"beyond chat interface"的 AI native 交互方式时，Michael 想到了钢铁侠面具里的 AI 贾维斯——能看到主角所看、听到主角所听，主动给出支持。这是他从小对"真正的 AI"的想象。

Jarvis 他呢就是在钢铁侠的面具上，可以去实时地看到钢铁侠所看到的东西，听到钢铁侠所听到的东西，然后去主动的给到他一些支持。

2023 年 10 月发布的第一版产品甚至没有名字，只是"meeting copilot"贴在论坛里。一个用户发邮件说"我十分钟以后有个面试，能不能付费使用"——Michael 随手编了一个数字：99 美金/月。那时候所有 AI 产品都定价十块二十块。这一封邮件打开了整个面试场景。

我收到这个邮件以后，其实感觉蛮惊喜的，我觉得我们马上解锁一个非常大的一个 use case。

和当时所有 AI notetaker 不同，Final Round AI 不把一个机器人加到会议室里——面试场景下，你不可能让面试官在会议另一端看到你接了一个助手。"在我们做了这件事情以后，非常多新一代的 notetaker，比如说 Granola，也再也不加一个 bot 到会议室里面。"

产品上线就带着争议。Michael 的态度是：所有创新都会挑战传统认知，但"我们不做，别人也会做"。他专门提到 a16z 1500 万美元投资的 Cluely——刚被学校开除的学生 Roy Lee 做的、直接打"cheat on everything"的营销——并把它作为同赛道里"打法最激进、最创新"的团队。

求职是短期高峰使用场景——这个月面试，下 7 个月不面试，复购必然低。Michael 的态度很奇特："我们并不会去担心用户的 retention，更多是怎么样去持续获客。" 他的理由是，全球每年超过 10 亿人找工作——这是一个 huge market，非常流动的 market。

Michael 披露业内 ARR 计算的各种套路：最高单日 × 365、最高一小时 × 24 × 365——都是为了在发布时喊出"第一周几千万美元"。Final Round AI 用的是最保守的一种：上个季度收入 × 4。数字背后反映的是一家公司的 momentum 和业务量。

我们非常 stay true to ourself。

一位 senior 用户已经失业面试了 8 个月，有家庭有小朋友，在一家大支付公司的第十轮被刷掉。他用上 Final Round AI 的 AI Job Hunter 之后，7 天内拿到面试机会，第 17 天拿到 offer。"他用了我们全系列的产品帮助他在失业的第八个月拿到自己的一份理想的工作的 offer。"

2024 年 4 月加入 HF0 孵化器。HF0 在旧金山 Alamo Square 有一栋巨大但走路嘎吱响的老房子，提供一日三餐、私人健身教练、拳击教练，极度关注创始人的身心健康。只招连续创业者，每届筛选 10 个团队。Michael 就是在这里开始学拳击的。

非常关注在创始人的身心健康、身体状态。他还提供了私人的健身教练，还有拳击教练。

Michael 和 co-founder 整个团队 5 个人，主要是他和 CTO 住进 HF0 大 house。短短 12 周，ARR 从 100 万翻到 300 万美元（月收入小 10 万到 30 万）。在这里他学到了硅谷最核心的一套：做大量实验 + growth hacking，比如 Airbnb 最早卖麦片赚到 100k。

HF0 期间一位 advisor 给了最震撼的一句建议——"最简单增长收入的方式就是把价格变高"。当时 99 美元已经是业内罕见的高价，Michael 还是硬提到 150 美元/月。结果"大家还是挺喜欢这个产品的，还是愿意付费"——仅此一个动作就是 50% 的涨幅。

常识说试用能让用户更开心，Final Round AI 在某个阶段直接把试用关掉——必须付费才能使用。这改变了产品定位、收入预期和增长预期。Michael 把这归为 HF0 教会他的方法论：快速试错，做一些"逻辑上想起来没道理"的事，然后看它实际上有没有效。

第一版品牌是 Michael "手搓"出来的。HF0 期间他们请了为 Tesla 和 OpenAI 做过品牌的设计团队重新设计了 logo 和设计语言，整个品牌变得"正面积极有能量"——这也是后来 Michael 提到某家中国 VC 前 investor 的公司"直接抄袭我们 logo，只是把红色改成紫色或蓝色"时的对照点。

HF0 结束后拿下 688 万美元天使轮，不寻常的是有 13 家机构参投——其中新老搭配：老牌的 Sequoia / a16z / Khosla / Google Ventures 没明说投没投，但 Final Round AI 确认的名单里包括 First Round Capital（"和我们名字很配"）和专投 consumer 的 Goodwater Capital，以及 XYZ Venture Capital 等 emerging fund。

Michael 本人作为天使，投过 28 家创业公司，check size 从 3000 到 10000 美元——都是从个人积蓄工资里一点点掏出来。他认为这是硅谷创业者密度到一定程度后自然发生的事。

一起遛狗的社交，一起去音乐节的社交，一起讨论创业 exciting ideas 的社交。

他们在硅谷有一个 hacker house，其中一层被改造成 dancefloor，联创 Jay 是非常优秀的业余 DJ。每月一次，每场 800-900 人——创业者、投资人、AI practitioner、researcher、设计师。主题只有音乐，不搞技术讨论，"创业这么辛苦，难得办一次活动就不要讨论这些东西了"。

Michael 证实 996 正在硅谷风靡，来源是 AI 时代 + Elon Musk + Bezos + Zuckerberg 的返岗大刀阔斧。Final Round AI 找办公室的硬标准：必须是 24 小时 office，并且能睡觉洗澡。累了直接睡，醒了就写代码。但 Michael 强调："我不希望为加班而加班，而是真正有激情地追逐理想。"

High risk, high reward。当传统场景下 996 被诟病，是因为并没有获得超额回报。

Final Round AI 的增长核心不是钱而是实验密度：每周 100 多个实验在跑，从按钮颜色到落地页布局。他们自研了一个 AI 原生的 A/B 测试平台，让 marketing、运营、开发同事都能上线自己想测的东西——"我们希望所有同事都有自己的产品的 face"。

Final Round AI 用 AI 批量生成 SEO 长尾页面：每周 4000-5000 个页面，用经用户许可的面试问答填充。招聘方某家公司怎么面试的长尾搜索词都能命中这些页面。团队很小，手动根本做不出这件事。

我们一个星期大概有四千到五千个页面生成。完全靠人工是做不出这种事情的。

最独门的武器：一套 事件信号捕捉系统。对标对冲基金——当 Microsoft 裁员两万人时，系统十分钟内生成落地页、podcast、社交媒体 post 并自动投放到被裁员的人群。他们的页面排名常常高于 CNBC 等新闻源——因为 CNBC 只是新闻，而 Final Round AI 能真正帮到这些人。目前有十几家朋友公司在用这套系统。

Final Round AI 全球有 100+ KOL 长期合作。不是一次性付费拍视频，而是在 拉斯维加斯租了一栋大房子，摆满 Final Round AI swag，包机票包住宿邀请 KOL 来沉浸式拍摄。每周平均 5 个 influencer 飞过去。每个人有 house manager 指导拍摄。

在湾区、纽约、芝加哥的关键车站，Final Round AI 投放线下广告，最著名的一个标语是"Interview confidently like our president"，配特朗普照片。还有更直白的"Stop working for jokers, get a new job"。目的是 top funnel awareness——上下班路上的打工人被直接怂恿换工作。

硅谷人才昂贵，Final Round AI 没有国内几十人的投放团队——用 AI 替代。每周测试 500 份广告素材，全部 AI 生成 + 人工微调。内部平台自动跑"素材 × 国家 × 时段"的三维 A/B，自动优化预算分配。常规公司一期广告可能就几个素材，Final Round AI 把大数定律推到极限。

Final Round AI 的招人问题是："你能不能做一款 AI 去替代掉你目前进来的所有早期同事？"能回答"是"的才被录用。Michael 本人也在找方法赋能自己——"复制十个我、二十个我"。每个内部项目都由一个专家 lead，marketing 团队里直接配 engineering 同事。

这应该是完全的 agent driven 的。

B2B 新产品 九月正式 launch——Michael 称之为"可以让我们从 1000 万增长到 10 亿美元的机会"。核心想法：传统面试正在被淘汰，应该被 AI 产品化的"试用期"替代。一个 programmable workspace：候选人登入后和 AI 模拟的公司交互，完成第一天或第一周的工作，AI 生成评估信号。"有点像《令人心动的 offer》"。

现在在我们公司没有面试了。我们邀请候选人来办公室一起工作一天或五天，然后快速了解这个人。

因为 AI 能帮任何人做出结果，未来的招聘要考核的是"实现路径"而不是"最终产出"——你怎么使用工具、你在过程中做了什么。Michael 说这是他最近收到的最重要的启发："人人都来自同样的学校、同样的背景，人人都能做出来这个东西，大家都不傻——评估标准必须从 standardized test 变成过程评估。"Cluely、Anthropic、OpenAI 内部都在探索类似方向，他认为当前不是零和竞争时代，反而欢迎其他人一起 build。