Notion 早已不再是很多人心目中小而美的產(chǎn)品了，F(xiàn)orbes 的消息稱，Notion 允許員工以 110 億美金的估值出售老股，總計(jì)可以出售 3 億美金，而買家包括了 Sequoia 紅杉、Index 和新加坡的 GIC。

此次允許員工出售老股，據(jù)說是 Notion 打算在 IPO 前再進(jìn)行多輪融資，就像 Databricks 等一大堆不斷融資但還沒打算上市的公司一樣，Databricks 正在以 1340 億美金的估值融資 40 億美金，這已經(jīng)是其 L 輪的融資了。

另外，Notion 的 ARR 已經(jīng)突破了 6 億美金，其中一半（3 億美金）由 Notion AI 貢獻(xiàn)，可以說 Notion 的 AI 轉(zhuǎn)型非常成功。

9 月份 Notion 發(fā)布 3.0 版本時(shí)，其 ARR 才 5 億美金，當(dāng)時(shí) Notion 聯(lián)合創(chuàng)始人 Akshay 就已經(jīng)透露，Notion AI 帶來的營收比例已經(jīng)超過了 50%，并且將 Notion 整個(gè)產(chǎn)品的定價(jià)和商業(yè)模式轉(zhuǎn)向以 AI 為核心的方式，比方說對于企業(yè)級客戶不再對 AI 單獨(dú)收費(fèi)，而是納入整體，制定更公平的定價(jià)模式。

Notion 3.0 版本的重點(diǎn)是 AI Agent，特別是自動(dòng)化工作流程，它具有個(gè)性化和記憶能力，你使用的越多，它就越個(gè)性化。而且它讓你能夠構(gòu)建自動(dòng)運(yùn)行的自動(dòng)一 Agent，并與整個(gè)團(tuán)隊(duì)共享《》。

與此同時(shí)，根據(jù) Notion 官方公布的數(shù)據(jù)，Notion 現(xiàn)在 80% 的用戶來自美國以外，并且其團(tuán)隊(duì)規(guī)模已經(jīng)達(dá)到 1000 人了。

這里面銷售團(tuán)隊(duì)的擴(kuò)張不小，根據(jù) Akshay 之前的說法，Notion 今年的銷售團(tuán)隊(duì)翻了一倍，明年可能還會(huì)再次翻倍，因?yàn)?strong>Notion 現(xiàn)在 90% 的業(yè)務(wù)都來自多人使用的團(tuán)隊(duì)協(xié)作，也就是企業(yè)級客戶。

另外，有醫(yī)生版 ChatGPT 之稱的 OpenEvidence，據(jù)說又在融新一輪融資了，規(guī)模達(dá) 2.5 億美金，估值直接達(dá)到了 120 億美金。

而 2 個(gè)月前，OpenEvidence 剛以 60 億美金的估值完成了 2 億美金的 C 輪融資，再之前 7 月份剛完成 2.1 億美金的 B 輪，當(dāng)時(shí)估值才 35 億美金《》。

其估值如此快的增長，一方面是其用戶覆蓋面非常廣，OpenEvidence 聲稱 40% 的美國醫(yī)生都在使用其產(chǎn)品，平均每天使用超過 14 分鐘；其次是其獨(dú)特的商業(yè)模式帶來非常快的收入增長，它沒有像大多數(shù) AI 產(chǎn)品采用付費(fèi)訂閱或者按量計(jì)費(fèi)，而是學(xué)習(xí) Google 采用廣告來賺錢。

OpenEvidence 之前其預(yù)估到 2026 年其 ARR 將突破 1 億美金，不過現(xiàn)在廣告給其帶來的收入據(jù)說已經(jīng)達(dá)到 1.5 億美金了，從 8 月份以來增長了 3 倍，可以說廣告模式在 AI 這塊基本上已經(jīng)得到了驗(yàn)證，這也是投資人非?？春玫内厔荩吘挂獙?shí)現(xiàn)更大規(guī)模的收入，廣告模式顯然是更好的。

第三，The Information 說OpenEvidence 目前的毛利高于 90%，這幾乎比其他 AI 公司都高，而且這個(gè)利潤是在扣除服務(wù)器運(yùn)行成本和醫(yī)學(xué)期刊內(nèi)容授權(quán)費(fèi)用后的。這意味著它是一個(gè)高利潤、高增長并且還有一個(gè)被市場普遍看好的商業(yè)模式。

而且 OpenEvidence 具有很強(qiáng)的護(hù)城河，在之前與紅杉資本的一個(gè)對話中，CEO Daniel Nadler 提到他們在保持準(zhǔn)確性這塊的做法，在醫(yī)學(xué)中，沒有錯(cuò)誤或幻覺的余地。OpenEvidence 之所以能實(shí)現(xiàn)其高標(biāo)準(zhǔn)，是因?yàn)?strong>僅基于同行評審的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)進(jìn)行訓(xùn)練，采用一組專業(yè)模型而非單一大型模型，并允許對來源引用完全透明。

我在也提到，由于它成為首個(gè)在美國醫(yī)師執(zhí)照考試中取得 100% 的 AI 系統(tǒng)，不僅讓那些頂級醫(yī)學(xué)期刊成為其客戶，還向其開放了它們的內(nèi)容，這就形成一個(gè)飛輪效應(yīng)：更多權(quán)威內(nèi)容 → 更多醫(yī)生用戶 → 更多反饋與改進(jìn) → 吸引更多期刊合作。這會(huì)繼續(xù)加大其產(chǎn)品的準(zhǔn)確性。

另外，OpenEvidence 真正解決了醫(yī)生的兩個(gè)痛點(diǎn)，一個(gè)是處理復(fù)雜患者病例，而另一個(gè)就是緊迫需要跟上指數(shù)級增長的醫(yī)學(xué)知識(shí)，從而迫切需要更好的信息獲取方式。所以創(chuàng)始人 Nadler 的愿景不是搜索，而是醫(yī)學(xué)超級智能。

End！

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