作家｜陈伊凡

裁剪｜苗正卿

头图｜AI生成

“AI原生100”是虎嗅科技组推出针对AI原生创新栏目，这是本系列的第「52」篇著述。

中国有约83万名执业讼师，服务14亿东说念主口，每1700东说念主摊到别称讼师，苟简是好意思国的七分之一。大多数中国东说念主一世中不会主动干系讼师，找不到门，也付不起钱。

张惟师认为，这是一个贸易契机。他是幂律智能的缓助创举东说念主兼CTO，这家法律AI公司背后站着线性成本、蓝驰创投、源码成本、红杉成本等头部机构。这亦然中国第一个贸易化的法律AI大模子公司。

本年，是幂律成立后的第8年。

提及幂律的成长，2023齐是一个避不开的期间点。那一年上半年，大模子出来了。投资东说念主想看新东西，客户也想看新东西，但幂律的老产物——企业条约审查系统还没来得及用大模子改造，新产物也没出来，账上上一轮融资的钱快花收场。

“青黄不接”，张惟师自后描画那段期间是“硬撑过来的。”

改动出当今当年6月：在决定向大模子转型后，幂律推出了垂直法律大模子PowerLaw GLM，作念了一个对话产物的demo。两个月后，拿到了8000万融资，蓝驰领投——这笔钱，是中王法律科技赛说念迄今最大的单笔融资。

亦然在这一年，一家叫Harvey的公司在大欧好意思另一端成立了。如今Harvey年收入1.9亿好意思元，估值92亿好意思元，得到了Sequoia、a16z、OpenAI累计接近10亿好意思元的投资，服务全球顶级律所，是法律AI赛说念最炙手可热的名字。

投资东说念主频繁问幂律一个问题：“你们是中国的Harvey吗？”

每次齐被张惟师辩说了，幂律等于幂律，比Harvey早了整整六年。况兼走的不是并吞条路。

幂律智能团队相片 图片由幂律智能提供

Harvey服务的是大律所——好意思国讼师付费意愿强，事务所餍足费钱买提效器具，订阅制跑得起来。

幂律想作念的是另一件事：用科技让法律服务触达那些根底莫得“法律相识”的世俗东说念主和中小企业。中国有几千万家中小企业，碰到条约纠纷、做事争议、债权催讨，要么忍着，要么摸索，鲜少有东说念主知说念我方的权柄，也付不起讼师费。

两个处所，是不同泥土中长出的不同的扫尾。

在法律AI这个赛说念，有几个问题是每家公司齐绕不外去的：要不要历练垂类模子？怎么看管幻觉？里面怎么评估AI质地？在这种强信任的赛说念，怎么衡量东说念主类讼师和AI讼师之间的界限？

幂律拿到8000万之后干的第一件事，不是延迟，是重构。除了之前B端的条约审查系统，里面初始孵化“吾律”这个面目。

为了放弃幻觉，他们和智谱配合，历练法律垂类模子PowerLaw GLM。

一家初创公司，一上来就历练垂类模子，是一项很重的参预。张惟师说，在2023年，通用大模子智力还莫得上来的时候，作念垂类模子瑕瑜常有必要的，跟智谱配合在GLM3上作念法律增量历练，“在其时是贫乏的资源”。因为在阿谁期间，市面上袒露许多法律AI团队，讼师布景、不懂工程——径直把我方的法律常识喂给大模子就分娩物了。

但站在今天，跟着大模子智力的提高，幂律不再需要作念重成本的增量历练，转向两类轻量办事：针对特定器具调用智力的微调，以及独有化场景下的小限制法律数据历练。

这项AI产物的中枢价值有若干来自模子自己，又有若干在基于对法律行业明白上搭建的Agentic workflow 或明白架构？张惟师说，当年是60%来自模子自己，40%来自Agentic的办事流，但当今来看，则反过来了。80%来自Agentic的办事流，20%来自模子自己。

这句话背后意味着，模子的孝顺越来越小，而80%则是对法律场景和业务历程弥散缓助，是多数真实案件积聚出来的办事流，是让AI扫尾的确赖、可兜底的服务体系。这些东西不是算力能买来的，也不是靠模子升级能径直替代的。

“吾律”不是器具。在张惟师的设计中，它可以完成承担一个AI讼师的变装。支撑这种信任的，是一套捏续运转的数据闭环：AI给出扫尾，用户复核修改，“原始扫尾”和“东说念主工定稿”之间的各别，幂律会按期跑步调分析，再反过来优化模子。这是他们的里面评估体系，亦然数据飞轮转起来的形态。

不外针对C端和中小客户的法律AI产物，有一个问题是区别于其他ToC的AI产物，那等于法律是一个低频需求，无法用续费率来掂量。如若是这样，怎么阐发产物的PMF？张惟师说，他们崇尚使用黏性，会看用户在用户有需求的期间窗口里，他跟“吾律”互动的频率和次数，是只问了一个问题就消散了，照旧一直在问，直到问题被科罚。

还有一个问题等于付费，张惟师不是莫得谜底，仅仅他以为不急着给，他给我方描画叫作念“克制的贸易化”。

他透顶可以分析用户的聊天纪录，把有需求的转给律所去电话回拜；可以在用户问了几句话之后就弹出“需要东说念主工服务吗”，推讼师撮合。这些是熟谙的变现旅途，作念法律平台的同业大多在作念。

他莫得作念。

“这跟咱们的初心不符。”张惟师他们还在作念AI自动化立案——这个功能很难，作念出来可能也挣不到若干钱，但他们照旧在作念。以至后头还缱绻推出“你敢用我敢赔”的功能。

贸易化观点，本年下半年才初始追。但他花了八年期间，先把另一件事想领会了：法律AI，到底应该是什么？到底该赚什么钱？

为什么要作念法律垂类大模子

虎嗅：法律AI的赛说念，Harvey仍是是跑出来了，会有投资东说念主问你们，是不是中国的Harvey，或者把你们和Harvey作念对标吗？

张惟师：投资东说念主无意候会问“你们会不会成为中国的 Harvey”，但幂律是 2017 年景立的，Harvey 是 2023 年才成立的，咱们早了整整六年。咱们分析下来，中好意思法律服务商场各别很大，径直对标这个蹊径是区别的。

虎嗅：幂律在成立之后作念了哪些处所，自后又停了哪些？

张惟师：主要两条线：一是法条案件检索，但国度自后把数据洞开了，况兼这个赛说念仍是有作念了十多年的巨头，门槛没了；二是律所端的常识料理系统，国内讼师总和也就几十万，付费意愿不大，天花板很低。

我加入之后，这两条线齐停了，专注作念企业端。咱们不雅察到大型企业在条约料理上还停留在 OA、发邮件附件这个水平，法务需要审查的条约量很大、类型许多，这是一个真实且莫得被肃穆对待的痛点。

虎嗅：你们作念企业端的时候，大模子还莫得出来，大模子出来后，对公司来说有哪些相比要津的变化？

张惟师：最初始的产物逻辑是纯规矩引擎加常识图谱，莫得大模子可用，是树形结构的审查逻辑，要给条约加一个“分期付款”审查点，要搭几十个风景，才能判断甲方是否在付款比例上退步太多，这套东西很费东说念主，扫尾也有限。

大模子出来之后，咱们初始孵化“吾律”这条产物线，面向中小企业和 C 端用户。这其实一直是我加入的初心，但愿用科技让法律服务更普及，仅仅之前莫得合适的 AI 智力，一直没动。大模子出来，时机熟谙了。

虎嗅：大模子出来之后，你们是怎么判断哪些场景先被改造的，有哪些场景选拔？

张惟师：是范例渐进的。最初始咱们并莫得把大模子当成推倒重来的原理，本来的产物还在请托，不可迅速切换。咱们先在一些局部子任务上试：条约里的信息抽取，发现大模子扫尾如实比传统深度学习好；条约草拟，生成模子本来就擅长这个，扫尾可以。

到了 2024 年，咱们发现模子智力跳跃很快，初始对条约审查作念架构升级，而传统规矩引擎和大模子混搭的蹊径越走越窄，很难激励大模子的后劲。终末照旧要尽量依赖大模子，不可在旧框架上打补丁。基于多智能体架构重建了一套条约审查系统，比本来好许多。

虎嗅：法律 AI 对幻觉的容错率超越低，简直要求零幻觉，幻觉问题怎么处理？

张惟师：幻觉不可能百分之百放弃，东说念主工审查也会出错。问题是怎么把它压在产物可容忍的范畴内，不让幻觉发生在要津节点上。

咱们用几个层面驱散。第一是模子层，咱们跟智谱配合历练了垂直法律大模子 PowerLaw GLM，融入了多数法条案件数据和服务过企业的优质条约数据，在法律场景下的幻觉自然比通用模子少。第二是架构层：多智能体架构，每个智能体特意负责一个子任务，终末有一个校验智能体对中枢请托扫尾作念二次 check——地址电话对区别、案号准不准确、文书有莫得违警信息，没问题才发给用户。第三是数据闭环，用户复核修改的举止是很有价值的历练信号，AI 的原始扫尾和东说念主工定稿之间的各别，咱们按期分析，反过来优化模子。

虎嗅：公司合座的采购成本，大头在何处？是给模子的 API 用度，照旧东说念主机伙同那部分的东说念主工成本？

张惟师：大头是云主机，加上咱们我方布的跑法律大模子用的 GPU 集群。

API这块，真话说当今比之前低廉多了，成本还好。C 端产物偶尔会灵验户很高频——比如有东说念主一上昼跟“吾律”聊了几百个问题，浪掷了几千万 token，但这是少数。百万 token 的价钱当今很低廉，合座下来不是大头。

还有一块是全员用 AI 器具的用度，咱们当今全公司齐在用 AI 写代码、出设计、写文档，这块公司按月给世界报销。步调员用量特殊大，一不着重一上昼就可能用了 100 好意思元，这块加起来亦然成本。

虎嗅：自研了垂直法律大模子，这是一个相比重的参预，当今回头看这个决定对吗？

张惟师：要站在其时的视角看，2023 年上半年作念这个决策是因为通用大模子智力远莫稳当今强，让它回话一个法条问题、生成一个条约条件，基本是乱答的，那时候作念垂直法律大模子超越有必要。但站在今天看，垂直大模子对合座产物扫尾的孝顺度在衰减，这是实践情况。通用模子的智力仍是在许多层面隐敝了垂直模子的上风。是以从 2025 岁首始，咱们不再作念大限制增量历练，更多是作念针对特定器具调用智力的微调，或者在独有化场景下用开源模子作念法律数据的小幅历练。

是以2025岁首始，咱们作念了一些调遣，领先不作念重成本的增量历练，改作念两类轻量办事，一是针对特定器具调用智力的微调，比如把违约金测度器具的智力训进模子；二是独有化场景下，用开源模子作念法律数据的小限制历练，科罚独有部署环境下通用智力不及的问题。

中枢场景照旧用PowerLaw GLM，这是咱们的“金刚钻”，改日的要点仍是不是不竭建超大基座的法律大模子了。

虎嗅：大模子智力提高之后，你们发现自研垂类模子的智力被大模子隐敝了，那么跟着大模子越来越强，垂直厂商的壁垒到底在何处？

张惟师：咱们的判断是，壁垒主要有两点。

第一，对垂直场景更潜入的缓助。“吾律”是围绕中小企业和 C 端的法律场景设计的，真的帮用户请托扫尾，比如企业欠款追缴，咱们从凭证收罗、催款函生成、盖印讼师函，到 AI 打电话探究，到写告状状，到 AI 全历程自动化立案，这一套历程需要超越深的专科积聚。立案时需要哪些材料、每个材料的风景，必须具备专科讼师级别的常识才能过审。这些不是大模子智力提高就能自动科罚的。

第二，对 AI 扫尾的服务保险和兜底智力。用户餍足付费，是因为想买一个的确任的服务扫尾。咱们在作念的是东说念主机伙同来兜底——AI 先请托，中枢内容有众人审核功能，之后还会作念“你敢用我敢赔”这样的服务升级。

模子孝顺20%，开云体育剩下80%是Agentic的办事流

虎嗅：在你们的产物上，大模子自身的智力，和你们我方搭建的办事流的智力，各自孝顺若干？

张惟师：这个比例在变。早期咱们作念垂直大模子的时候，可能以为模子自己孝顺了 60%，办事流和场景设计孝顺 40%。但当今跟着通用大模子智力的提高和本事普惠，模子自己对产物各别化智力的孝顺度在往下走，办事流、场景缓助、服务保险的迫切性在往飞腾。以“吾律”为例，如若单聊对产物各别化智力的孝顺度，当今我以为可能是20%靠模子自己，80%靠围绕场景的办事流设计和服务智力，虽然不同场景会有各别，条约审查这种专考场景，模子的孝顺可能还稍稍高少量。

虎嗅：你们我方掂量 PMF 的步调是什么？两条产物线各自看什么野心？

张惟师：不提钱的野心的话，两条线逻辑很不相似。

中大型企业这条线，咱们早期最崇尚真实使用率。许多大企业采购了一套智能化系统，但其实根底没东说念主用，或者用一下就放着了。

咱们更崇尚的是：这家企业一年有 1 万份条约，上线之后真的走了 AI 审查历程的有若干？世界是真的在用，照旧用传统形态在旁路操作？这个野心超越要津，因为它径直决定你后续二期三期面目的签约率，中大B产物真的的利润其实在二三期，第一期更多是打基础的。

中小企业和C端这条线，咱们崇尚使用粘性，即在用户有需求的期间窗口里，他跟“吾律”互动的频率和次数。

法律需求是低频的，但高强度，用户碰到问题会很急躁，那段期间他可能问几百个问题，咱们就看在阿谁期间窗口内，他是问了一个问题就消散了，照旧真的一直在用、问题被科罚了。续费率更多是企业端的野心，C 端因为需求自己太低频，不太顺应用续费来掂量。

虎嗅：你们作念了 B 端和 C 端两条线，各自踩了哪些坑？

张惟师：中大型企业这条线，早期最大的坑是本事决议选型的问题。为了快速请托面目，代码堆积，不同面目之间复用率、可设立化齐相比差，扫尾服务了几百家企业之后，咱们要花快要一年期间重构，再行基于多智能体架构来作念。

中小企业和 C 端这条线，踩的坑更多在营销端。最初始咱们用作念互联网 C 端的念念路——邀请裂变、发会员奖励，但法律是低频且超越阴事的场景，用户不会主动把一个法律平台保举给别东说念主，裂变根底起不来。是以咱们自后调遣念念路，不走烧钱投放，而是找渠说念，找有多数企业资源的渠说念，借他们的背书来推产物。

虎嗅：法律行业对信任的要求很高，如若是一个AI讼师，怎么在用户侧竖立信任？

张惟师：这是咱们咫尺边临的最迫切的问题之一。

从本事技能来说，多智能体相互校验、减少幻觉；从东说念主机伙同来说，咱们开讼师函这个场景，AI 草拟，配合讼师作念复核再盖印，这自己等于一层信任背书；往后还会作念东说念主工众人审核功能，用户花很少的成本，咱们的配合讼师给出意见和更动版。终末是服务保险，举例“你敢用我敢赔”，这个甘心自己等于信任的开始。

虎嗅：你印象最深的用户案例是什么？

张惟师：武汉一个用户，跟一家东说念主力资源公司有公积金纠纷，对方少替他的职工代缴了一个月的社保，他想告状，但以为找讼师太贵，就我方用“吾律”试了试。

他先姿色结案情，“吾律”帮他生成了告状状和凭证目次。他以为可靠，就把公司的真实称呼、对方公司的信息、截图相似相似发过来，“吾律”生成了竣工的告状状。他又问能不可帮他立案，“吾律”就告诉他怎么登录法院的在线服务网，告诉他每一页怎么填，每一个生分的法律术语怎么选：民事审判立案照旧实施立案，是条约纠纷照旧买卖条约。到终末，他需要一份托福授权书，评释我方有权代表公司原告告状，他把我方的身份证正反面相片发给了“吾律”——莫得打任何码。“吾律”帮他生成了这份文献，他就立案见效了。

统共这个词过程半天，跟“吾律”互动了 200 次傍边，问了 80 多个问题。找讼师的话，莫得一周、几千块钱搞不定，况兼他是新用户，咱们那时候给的试用额度，在他身上莫得赚到一分钱。但咱们以为他对“吾律”的信任，仍是远超对一个 SaaS 器具的信任。

虎嗅：我看到之前有个叫“无忧吾律”的服务，这个产物和“吾律”是什么关系？

张惟师：“无忧吾律”是“吾律”的前身，但不是并吞个产物。你可以缓助成，咱们一直想作念吾律 AI 讼师，但在作念之前，咱们得先我方去真的服务客户，只好把这些中小企业和 C 端用户亲手服务一遍，才知说念他们真实的需求是什么，AI 在里面能起到什么作用。

“无忧吾律”是一个东说念主机伙同的法律参谋人服务。咱们在成齐有一个法务团队，在无锡和华东一带签了几百家中小企业，手脚他们的法务参谋人。法务同学先用咱们的 AI 系统提效，比如审条约、写法律意见书，AI 先出扫尾，东说念主再作念二次复核，终末发给用户，这个过程中还有微信群跟进服务，雷同律所的形态，这是有东说念主工成本的，是以咱们的订价在大几千到一万出面，跟律所比其实仍是很低了。

到旧年咱们以为这套东西的 know-how 仍是拿到了，大模子智力也到了一个新的阶段，就把这个模式升级成纯 AI 请托的产物，也等于当今的“吾律”。价钱也降了许多，月会员 88 元，年会员 988 元，最高版才 1600 多。

虎嗅：幂律的数据飞轮是怎么竖立的，什么阶段你发现它转起来了？

张惟师：数据飞轮分两块：数据收罗和数据使用，酿成闭环。

收罗侧，除了公开数据，一方面是咱们法务团队里面整理的专科常识数据，另一方面是客户授权后脱敏的条约数据。这两类数据质地相比高，可以径直手脚大模子的memory 或者RAG 形态使用。

更有价值的是产物端用户真实的使用响应数据。

比如大型企业的条约审查，AI 给出扫尾，东说念主工复核，终末酿成定稿——这个“AI 原始扫尾”和“东说念主工定稿”之间的各别，咱们在用户授权下会按期跑步调分析，把这些数据再喂给大模子，让模子下次审同类条约的时候，记着用户的审查偏好和民风，这个过程可以轮回起来。

“吾律”这详察似，咱们用 AI 自动分析用户的使用数据，用户问到何处不问了，何处点了赞，何处在吐槽，按期作念自动化分析，让模子更准确。

克制的贸易化

虎嗅：你认为改日幂律的竞争敌手可能会来自什么类型的公司？

张惟师：中大型企业的条约审查这条线，竞品相比多，比如本来的大 OA 厂商、特意作念条约的垂直厂商。

中小企业和 C 端这条线，咫尺咱们还莫得发现可能的竞争敌手。其他家大多还停留在 SaaS 器具属性，作念不到真的帮用户请托问题——比如开盖印版讼师函，当今莫得一家法律 AI 产物能在线上径直开出来，咱们仍是可以作念了，成本一百块钱不到。

大厂方面，法律这个场景对大厂来说可能不够性感，频次低、裂变效应差，不是他们参预的要点。

虎嗅：创业这几年有莫得特殊至暗的时刻？

张惟师：2023 年上半年。

那时候大模子刚出来，投资东说念主和客户对你的期待齐变了——他们想看你怎么用大模子，但咱们其时老产物还莫得来得及用大模子改造，新产物也没出来，账上上一轮融资的钱基本快花光了。

总之是硬撑过来的，中枢团队一直坚捏住了。2023 年 6 月，咱们推出了 PowerLaw GLM 这个垂直法律大模子，作念了一个对话产物的 demo。2023 年 8 月，咱们拿到了 8000 万的融资，蓝驰领投——这笔钱咫尺照旧法律科技赛说念最大的单笔融资。有了这个缓冲，咱们才能一边重构老产物，一边不竭股东“吾律”。到 2024 年，公司合座营收才真的步入正轨。

履历那段期间之后，团队对成本驱散、贸易化节律、研发创新之间的均衡，明白齐深了许多。

虎嗅：如若非要说一个后悔的决定，是什么？

张惟师：如若非要选，是 2023 年大模子出来之后，咱们把条约审查产物向大模子移动的速率不详慢了半年。

原因有两个：一是我手脚 CTO 对大模子智力提高速率的判断还不够准确；二是本事决议的旅途依赖——本来那套基于规矩引擎的决议作念了很久，其时有一些待请托的面目，为了保请托保扫尾，不太敢用激进的新决议，局内东说念主的自我立异是相比难的。

慢了半年的代价是，市面上出现了一些莫得本事办事的竞品，讼师降生、文科布景，径直在大模子上头配上我方的审查 know-how 就扔进去，扫尾在其时看起来特殊好。

但这种产物门槛低，咱们相识到问题之后用了一个季度傍边就追上来了。

虎嗅：当今最急躁的是什么？

张惟师：本事和产物这块我有信心，作念了这样多年了。最急躁的是营销——怎么打品牌、怎么扩充、怎么让更多东说念主知说念“吾律”。这不是我的专长，但作念面向大众的产物，这块又特殊迫切。

虎嗅：AI 最终会替代讼师吗？

张惟师：咱们作念“吾律”的起点从来不是取代讼师，而是基于 AI 和东说念主工讼师各自的优弱势来作念单干。有些事顺应 AI 作念：基础性、高频的法律参议，开讼师函，草拟条约，告状状生成——讼师本来亦然花期间换收入，当今 AI 来了，这块的收入讼师如实赚不到了。但有些事只可讼师作念：开庭、线下处理复杂案件、个性化高端业务——AI 作念不了，讼师的价值不可或缺。

咱们的判断是，改日法律服务会酿成三层结构：第一层是 AI 讼师和法律服务智能化平台，端到端科罚用户的共性基础问题，同期积聚案件萍踪；第二层是给专科法律东说念主赋能提效的器具；第三层是讼师处理复杂个性化高端业务，可以和第一层的 AI 平台配合接案源。

这个模式咱们当今仍是在小限制运转了，“吾律”每天产生一些需要东说念主工服务的工单，转给配合律所来邻接。这不是改日，这是当今正在发生的事。

虎嗅：贸易化这块，幂律达到你我方的预期了吗？

张惟师：中大型企业这条线作念得可以，条约产线基本盈亏均衡，这条线是相对健康的。“吾律”这条新产物线，咱们当今照旧在崇尚用户增长和产物体验，还莫得特殊崇尚贸易化。本年下半年，或者来岁上半年，咱们预期会初始定贸易化的观点——会员体系、盖印版讼师函、东说念主工众人审核功能，这些口子要作念好，让餍足付费的用户找到值得付的地方。

虎嗅：你我方的产物品尝体当今何处？

张惟师：“克制的贸易化”。比如咱们当今其实有许多可以快速变现的形态，比如分析用户聊天纪录，把有需求的转给配合律所去电话回拜；或者在用户问了几句话之后迅速弹出“需要东说念主工服务吗”，推讼师撮合，这些齐能快速挣钱。我莫得作念这个，因为这跟咱们的初心不符。咱们坚捏要用 AI 去尽量帮用户科罚问题，即使有些场景 AI 作念了挣不到钱，咱们也坚捏作念。比如 AI 自动化立案，这个很难，真的作念出来可能挣不到若干钱，但咱们照旧在作念。

虎嗅：如若幂律改日走不下去，最大的原因可能是什么？

张惟师：可能是团队。几个创举东说念主年齿齐在增长，我本年40 了，咱们的CEO也快36岁了，再过几年，可能会跟不上年青东说念主的念念维，跟不上用户和商场的响应，被商场淘汰。咱们要保捏洞开和学习开云体育中国官网入口，这是咱们每天齐在有相识地去作念的事情。