据VentureBeat报道，Listen Labs刚刚完成了6900万美元的B轮融资，公司估值达到5亿美元。本轮融资由Ribbit Capital领投，Evantic及老股东红杉资本、Conviction和Pear VC跟投。至此，这家成立仅九个月的初创公司总融资额已攀升至1亿美元。数据显示，其年化收入在这一时期增长了15倍，达到八位数，平台累计执行了超过100万次AI驱动的访谈。
传统市场调研是一个价值1400亿美元的产业，但其技术架构存在明显的结构性缺陷。Listen Labs创始人Alfred Wahlforss将其痛点拆分为两个极端：定量调查和定性访谈。
定量调查提供统计学上的精确度，但牺牲了细节。Wahlforss认为调查往往给出的是虚假的精确，因为受访者倾向于猜测问卷提供方想要的标准答案，同时多选题的框架无法捕捉异常值，人们在填写问卷时也并不总是诚实的。相比之下，一对一的人类访谈能够深入挖掘，允许研究者追问并交叉验证受访者是否真正理解所讨论的话题，但其致命缺陷是无法规模化。
Listen Labs试图用AI主持人填补两者之间的空白。其业务流程分为四个步骤：用户在AI辅助下创建研究项目；平台从其规模达3000万人的全球网络中招募参与者；AI主持人执行深度访谈，并根据回答实时提出追问；最后系统将结果打包成包含核心主题、高光视频片段和幻灯片的执行报告。
核心差异在于交互介质的改变。Listen Labs采用开放式视频对话替代多选题表单。在问卷中，受访者可以通过选项反向推导出所谓正确答案，例如选择高收入选项以迎合调查预期；而在开放式回答中，受访者必须用自己的语言表述，这种机制能产生更高信度的数据。
这家公司的技术基因在其早期的招聘策略中就已显露无疑。当时Listen Labs需要招聘超过100名工程师，但在人才市场上，他们面对的是马克·扎克伯格开出的上亿美元薪酬包。Wahlforss采取了另一种方式，他将5000美元，即当时营销预算的五分之一，花在了旧金山的一块广告牌上。
广告牌上没有公司介绍，只有五串看似毫无意义的随机数字。这些数字实际上是AI token，即自然语言处理模型中用于表示文本的最小语义单元。对这五串token进行解码后，指向了一个编程挑战：编写一个算法，充当柏林夜店Berghain的数字门卫。这家夜店以极高的拒客率闻名。
几天内，数千名开发者尝试破解该谜题，最终有430人成功。其中部分人获得了工作邀约，而最终获胜者则得到了一张全额报销的柏林机票。这种极客式的招聘逻辑与其当前的产品思路一脉相承：用计算手段解决规模化问题，同时在过程中保留足够的深度。