Spellbook 籌集 5,000 万美元 B 轮资金，以扩大 AI 合同审查平台

Spellbook 已经 获得 5,000 万美元 B 轮资金，估值为 3.5 亿美元，领投方为 Keith Rabois 的 Khosla Ventures，参与方包括 Threshold Ventures、Inovia Capital、Bling Capital、Moxxie Ventures、Path Ventures 和 Jean-Michel Lemieux。这笔资金使得公司的总资金超过 8,000 万美元，公司报告称其平台已经审查了超过 1,000 万份合同，采用率遍及 80 个国家的近 4,000 家律师事务所和内部团队，收入增长势头良好，预计今年将增长三倍。

“我们正处于律师的电子表格时刻，”Spellbook 的 CEO 和联合创始人 Scott Stevenson 说。“就像电子表格改变了会计一样，大型语言模型正在改变法律行业，在 20 年的技术停滞之后。”

为什么本轮资金现在很重要

交易法律工作长期以来一直受到碎片化工具、版本混乱和反复编辑的困扰。本轮资金的时机反映了一个更广泛的转变：法律团队正在从实验转向生产使用与熟悉工作流集成的 AI。重点不在于取代律师，而在于加速他们已经执行的任务——草拟、编辑、基准测试和协调多个文档——以便战略判断和谈判占据更多的日程，而行政劳动占据的时间更少。

公司的发展势头表明，AI 辅助合同审查正在从试验转向标准做法。合同审查和团队入驻的数量——数百万份合同和数千个团队——表明，该类别不再是新鲜事物。就像电子表格曾经标准化金融建模一样，合同原生 AI 正在标准化组织对风险、义务和交易速度的处理方式。

为律师工作场所而建

一个决定性的产品选择是满足用户在 Microsoft Word 中的需求，而不是要求他们采用新的界面或将文档迁移到其他地方。这种“光标为合同”理念体现在工作流中：律师在草拟和编辑时保持控制，同时在同一个文档窗口中获得有针对性的建议、风险标志和子句替代方案。结果是工具切换更少，复制和粘贴错误更少，与对手的迭代周期更快。

Spellbook 正在将其 AI 定位为谈判中的透明和可引用。律师不仅需要建议的子句，还需要他们可以为客户和对方律师辩护的理由。这是高风险环境中采用的标准，它指导了产品对市场可比性、学习偏好和交易历史作为真相来源而非通用模板的强调。

从审查到完整的交易堆栈

新资金将用于推动产品超越审查，进入更广泛的交易工作领域。这包括更深入的合同智能——根据实时市场模式确定谈判立场——以及适应每家公司风格指南、游戏规则和历史结果的功能。最近的版本指向了这个方向：市场比较帮助团队将语言基准与类似协议中的常见语言进行比较，而偏好学习则将输出调整为公司或部门的典型风险态度，使草稿更接近“公司风格”。

另一个支柱是多文档编排。复杂事务很少仅存在于单个文件中——它们涉及条款表、主协议、时间表和附件，这些必须保持一致。通过协调这些相关文档的草拟和检查，AI 可以减少昂贵的不一致性和晚期惊喜，这些问题通常在尽职调查或签署后才会出现。

产品方向：数据驱动、偏好感知、智能代理

展望未来，产品的发展方向集中在三个主题上：

• 数据驱动的建议。 当提出编辑时，具有可比性语言和当前市场趋势的支持，谈判就会变得更好。预计会有更多的工具将每轮编辑转化为结构化信号——这些信号将告知游戏规则、默认回退和谈判策略。

• 公司特定学习。 偏好学习和相邻功能使系统能够内化团队的立场——例如赔偿范围、责任上限、保密豁免等。草稿越接近“公司标准”，就越少浪费时间在重复编辑上。

• 多文档智能代理。 Spellbook Associate 面向事实，即交易跨越多个文档。一个在律师监督下计划、草拟、检查和修订这些文件的 AI 可以消除不匹配并降低最后一段时间的尽职调查风险。

前路：从更快的文档到更快的交易

本轮资金最重要的影响不是仅仅更快的合同审查，而是更快、更可预测的交易。随着数据驱动的草拟成为常态，交易对手将越来越多地在标准立场上达成一致，保留人与人之间的时间用于真正定制的问题——这些问题决定了交易的经济效益。在近期，AI 将成为将机构知识转化为指导每个案件的活系统的倍增器——而不仅仅是高级合伙人可以亲自接触的案件。在更长的时间轴上，多文档智能代理将压缩时间表、降低错误率，并将法律能力转向战略和客户咨询，而不是文档处理。

对于正在应对更紧张的预算和更高期望的法律团队来说，这种转变是变革性的：业务意图和签署协议之间的摩擦更少，当组织需要行动时，瓶颈也更少。凭借这轮 B 轮资金，Spellbook 正在押注下一阶段的交易法律增长将由那些感觉自然、持续学习、将合同堆栈转化为真正智能系统的工具赢得——这些工具使律师今天更快、使业务明天更快。