Airspeed 完成 2,000 万美元 A 轮融资，为营收团队打造 AI 商业大脑

Airspeed，一家由前 DeepMind 研究人员创立的总部设在伦敦和纽约的 AI 初创公司，已筹集 2,000 万美元的 A 轮融资，领投者为 DN Capital，并获得 Vi Partners、Framework Venture Partners 和 Atlassian Ventures (TEAM ) 的参与。这笔资金使得公司的总资金筹集额超过 2,500 万美元，同时公司也在扩大其面向销售和营收运营团队的 AI 平台。

该公司原名 Glyphic，最近更名为 Airspeed，同时也扩大了其视野，从对话智能转向所谓的营收团队的执行层。Airspeed 的平台不仅仅是从会议、邮件和 CRM 系统 中提供见解，而是通过自主的 AI 智能体在商业工作流中采取行动。

超越营收智能

过去十年来，销售技术主要集中在帮助组织收集更多数据和生成更多分析。营收智能平台可以识别风险，突出机会，并提供客户互动的可见性，但大部分的后续工作仍然需要人工团队来完成。

Airspeed 正在将自己定位为该软件栈的下一个演化。该平台部署 AI 智能体，监控客户对话、邮件、客服工单和 CRM 数据，然后自动执行任务，例如更新记录、生成后续行动、识别交易风险和协调团队工作流。

公司的创始人认为，企业已经拥有记录系统和分析系统。所缺乏的是一个能够将见解转化为执行的「行动系统」，而无需员工手动打通各个环节。

由前 DeepMind 研究人员建立

Airspeed 由前 DeepMind 研究科学家 Adam Liska 和 Devang Agrawal 于 2022 年创立。自推出以来，公司已经组建了一支具有 Meta、Apple (AAPL ) 和 Spotify 等组织经验的团队。

该研究背景似乎反映在平台的架构中。根据公司，Airspeed 的技术建立在对组织商业背景的统一理解之上。与依赖孤立的数据源不同，平台创建了一个持久的记忆层，将知识集中在整个市场推广流程中。

这个「商业大脑」作为一个不断增长的 AI 智能体库的基础，该库可以在销售、客户成功和收入运营工作流中执行专门任务。公司对上下文的强调是值得注意的，因为许多企业 AI 部署仍难以整合分散在不同业务系统中的信息。

强劲增长信号

资金宣布的时机正值公司经历着显著增长。

Airspeed 报告称，公司服务了 20 个国家的 200 个客户，包括 Persona、Pricefx、Light 和 Qdrant 等组织。客户在 2026 年的前四个月内就在平台上建立了数千个定制 AI 智能体，而月度执行量从 1 月到 4 月几乎增长至三倍。

公司还表示，过去一年内实现了四倍的收入增长，并将员工人数增加了一倍。其中一位客户 Foleon，在部署的前 90 天内，据报道节省了超过 193,000 美元，并使每位销售代表每周节省约六小时。

这些数字表明，对于可以自动化运营工作的 AI 系统的需求正在增长，而不仅仅是提供建议。

AI 执行平台的新兴市场

Airspeed 的崛起反映了企业 AI 正在发生的更广泛的转变。

第一波生成 AI 主要集中在内容创作和知识检索上。下一个阶段似乎越来越集中在能够代表用户采取行动的 AI 智能体上。与其生成一份关于销售机会的报告，AI 系统现在可以更新 CRM 记录、安排后续跟进、通知利益相关者并自动执行预定义的工作流。

这种演化需要的不仅仅是先进的语言模型。它依赖于维护组织上下文、理解商业流程并在精心设计的安全边界内运行的系统。Airspeed 的平台建立在这个概念之上，强调可信的执行而不是单独的 AI 对话。

AI 执行系统的更广泛影响

像 Airspeed 这样的平台的出现凸显了企业对人工智能的态度转变。第一代商业 AI 主要集中在帮助员工更快地工作，通过生成内容、总结信息或回答问题。然而，组织越来越多地寻找可以超越建议并在现有工作流中采取行动的系统。

这种演化引发了关于未来在销售、客户成功和运营团队中人力工作者角色的重要问题。与其直接取代员工，注重执行的 AI 可能会减少员工在行政任务、CRM 更新、管道管理、会议跟进和内部协调等方面的工作时间。结果可能是更小的团队管理更大的客户基数，同时更加关注关系建立和战略决策。

同时，这项技术也引入了新的挑战，关于监督、问责和信任。随着 AI 智能体获得更新系统、触发工作流和影响商业决策的能力，组织将需要更强大的治理框架，以确保行动保持准确、可审计和与商业目标一致。

未来几年可能会决定 AI 智能体是否会成为企业软件的标准层，或者仍然局限于专门的用例。如果采用继续加速，软件提供信息和软件执行工作之间的区别可能会逐渐消失，从而根本性地改变收入组织的运营方式。