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一个微软老兵的”反叛”

Eric Jing在微软待了很多年。

2006年入职，成为Bing搜索的初创成员之一。在那个Google独霸天下的年代，Bing像一个怎么追也追不上大哥的小弟——市场份额从未超过10%，但团队始终在咬牙坚持。Eric在这个过程中学到了两件事：第一，搜索引擎的本质是”帮人找到信息”；第二，找到信息只是开始，人们真正想要的，是把事情做完。

第一个认知让他理解了搜索。第二个认知让他离开了微软。

离开后，他把上一家公司做到了55亿美元的估值。然后，2024年，他看到了一个更大的机会——AI智能体。

“搜索引擎帮你找到答案。但谁来帮你把答案变成行动？” Eric问。

Genspark就是他对这个问题的回答。

从搜索引擎出发，到”AI员工”着陆

Genspark最初的产品形态其实是一个AI搜索引擎——很多人把它和Perplexity相提并论。但Eric从一开始就把搜索定位为”入口”，而不是”终点”。

他的逻辑是这样的：当你搜索”如何制作一份财务分析报告”，传统搜索引擎给你一堆链接。Perplexity给你一个总结性的回答。而Genspark——它直接帮你把报告做出来。

这个从”告诉你怎么做”到”替你做了”的跨越，看起来只是一小步，实际上是一个根本性的产品范式转换。它把Genspark从”搜索引擎”这个拥挤得令人窒息的赛道，推到了”AI员工”这个全新的蓝海。

2025年11月，Genspark正式推出了”AI Workspace”——一个让AI端到端完成工作任务的平台。你可以让它做什么？几乎所有白领每天不想做但不得不做的事情：

研究一个行业并写出深度分析报告。做一份董事会级别的PPT。搭建一个财务模型。甚至——写一个全栈Web应用。

没错，它不仅能做文档类的工作，还能写代码、搭网站、做手机App，甚至做游戏。

70个大脑，一个指挥官

Genspark最独特的技术路线是：它不依赖单一大模型，而是同时编排70多个顶级AI模型。

GPT-5.4、Claude Opus 4.6、NVIDIA Nemotron 3 Super……这些模型在Genspark的系统里不是”可选引擎”，而是”员工团队”。系统会根据任务的类型和阶段，自动选择最适合的模型来处理——需要强推理的部分交给Claude，需要代码生成的部分交给GPT，需要处理多模态的部分交给Gemini。

这就像一个公司不是只雇了一个全能选手，而是组建了一支各有专长的精英团队，然后有一个智能的项目经理来分配任务。

Eric把这种架构称为”上下文系统”（System of Context）——它理解你的意图，知道任务的上下文，然后智能地调配资源来完成工作。

这个设计选择有一个深层的哲学含义：未来的AI产品，不会是某一个模型的附庸。 模型会不断更新换代，今天最强的可能明天就被超越。但一个善于编排和利用各种模型的”指挥官”，它的价值是持久的。

11个月，2亿美元

数字会说话。

2025年初，Genspark的年化收入是3600万美元，团队只有20个人。到2026年3月，年化收入突破5亿美元，客户超过1000家企业。

11个月，收入翻了近14倍。

这背后有几个关键的增长引擎：

企业客户的单价高。 Genspark的定价策略对准的是愿意为效率付大价钱的企业用户——咨询公司、投行、科技公司、研究机构。这些客户的痛点清晰（分析师每天花8小时做PPT和报告），付费意愿强（如果AI能把8小时变成8分钟，多少钱都值）。

产品粘性极强。 一旦某个团队习惯了让Genspark做周报、做研究、做分析，就很难回到手动模式了。正如一位用户所说：”用了Genspark之后，我发现自己以前花在PPT上的时间简直是犯罪。”

口碑传播的飞轮。 当一个投行分析师发现Genspark能在10分钟内生成一份以前需要两天的行业报告，他会告诉同事。同事会告诉其他部门。其他部门会告诉其他公司。

“Genspark Claw”：第一个正式的”AI员工”

2026年3月，Genspark推出了一个里程碑式的产品：Genspark Claw——公司自称它是Genspark的第一个”AI员工”。

“Claw”这个命名致敬了OpenClaw开源社区（没错，那只龙虾的影响力已经渗透到了商业产品的命名中）。但Genspark Claw不是开源项目，它是一个面向企业的商业级AI智能体——你可以通过简单的聊天消息，把复杂的多步骤项目委托给它。

它和之前的AI Workspace有什么区别？打个比方：AI Workspace是一个”工具箱”，你需要告诉它每一步该做什么；而Genspark Claw是一个”员工”，你只需要告诉它最终目标，它会自己规划路径、分解步骤、执行任务、自我检查。

这个进化方向——从”工具”到”员工”——正是整个智能体赛道的大趋势。

钱从哪来？硅谷的”军备竞赛”

Genspark的融资故事本身就是一部硅谷风投史的缩影。

2025年2月，A轮融资1亿美元，估值5.3亿。

2025年11月，B轮融资2.75亿美元，估值12.5亿——正式进入”独角兽”俱乐部。这轮由Emergence Capital领投，LG Technology Ventures、腾讯旗下Uphonest Capital、日本SBI Investment等跟投。所有老股东全部加倍。

2026年3月，B轮扩展至3.85亿美元，估值逼近16亿。

从5.3亿到16亿，13个月翻了3倍。

在这些冷冰冰的数字背后，是硅谷对”AI员工”赛道的疯狂押注。投资人的逻辑很直接：全球知识工作者大约有10亿人，如果每个人都有一个AI助手来处理日常苦差事，这个市场有多大？

答案是：大到几乎无法估量。

Genspark的秘密武器：上下文记忆

如果只能说一个Genspark区别于竞品的核心能力，那就是它对”上下文”的理解深度。

Emergence Capital的投资备忘录里把Genspark称为”终极上下文系统”（The Ultimate System of Context）。这是什么意思？

当你让Genspark做第十份行业报告的时候，它已经”记住”了你前九份报告的风格、格式偏好、常用数据源、甚至你老板最爱挑剔的排版细节。它不是一个每次都从零开始的工具——它是一个在持续学习你的工作习惯的”同事”。

这种上下文记忆能力，让Genspark的产出质量随着使用时间的增长而持续提升。第一次用它可能觉得”还行”，用了一个月之后会觉得”离不开了”。

这就是SaaS产品梦寐以求的”使用越多、价值越大”的正向循环。

一个搜索引擎老兵的新战场

Eric Jing曾经在Bing的阴影里追赶Google，追了很多年也没追上。

但现在，他找到了一个全新的战场。在这个战场上，Google的搜索框不再是终极武器——因为人们不再想要”搜索结果”，他们想要”工作成果”。

Genspark不是在做一个更好的搜索引擎。它是在重新定义”搜索”这个动作的终点。

搜索的终点不是”找到答案”。搜索的终点是”事情做完了”。

这个洞察，可能价值16亿美元。也可能价值更多。

Genspark 快速档案

• 创立时间：2024年
• 创始人：Eric Jing（CEO，前微软Bing初创成员）、Kay Zhu（CTO，与Eric搭档11年）
• 总部：美国旧金山
• 产品定位：AI驱动的工作空间平台，端到端完成企业级知识工作
• 核心技术：多模型编排（70+ AI模型）、上下文记忆系统、自主任务规划
• 增长数据：2025年初ARR 3600万→2026年3月ARR突破5亿美元；1000+企业客户
• 融资历程：A轮1亿美元（2025.2）→B轮2.75亿美元（2025.11）→B轮扩展至3.85亿美元（2026.3），估值约16亿美元
• 投资方：Emergence Capital、LG Technology Ventures、腾讯Uphonest Capital、SBI Investment等
• 里程碑产品：Genspark Claw（2026.3，首个商业级”AI员工”）

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