盖茨女儿再获3500万美元融资：十个月用户突破100万，估值飙至1.85亿，AI购物agent凭什么让硅谷顶级VC抢着投？

十个月能改变什么？对大多数创业公司来说，可能刚刚完成产品的第一次迭代，用户数还在几千徘徊，团队还在为下一轮融资焦虑。但Phoebe Gates和Sophia Kianni用十个月时间证明了一件事：当你真正解决了用户痛点，增长可以超乎想象地快。2025年4月，她们推出了Phia这款AI购物agent；到了2026年1月，用户已经突破100万，合作品牌超过6200个，收入增长了11倍。更令人震撼的是，她们刚刚完成了3500万美元的A轮融资，估值达到1.85亿美元。

我在几个月前写过关于Phia完成800万美元种子轮融资的文章《盖茨女儿入局创业，融资800万美金，用AI agent颠覆传统电商体验》，当时就对这两个年轻女孩的创业故事充满兴趣。Phoebe Gates是比尔·盖茨的女儿，Sophia Kianni是联合国最年轻的顾问之一，她们在斯坦福大学的宿舍里开始了这场购物革命。那时候，我就感受到她们身上有种不同寻常的执行力和对用户需求的深刻理解。但说实话，我也没想到她们的成长速度会这么快。从800万到3500万美元，从几万用户到100万用户，从概念验证到商业闭环，这十个月发生的变化让我重新思考了AI agent在消费领域的真正潜力。

数字背后的商业闭环

当我仔细研究Phia最新公布的数据时，我发现了一些非常有意思的东西。这不仅仅是用户数量的增长，更重要的是他们已经构建了一个完整的商业闭环，而且这个闭环正在高效运转。100万用户听起来很多，但更关键的是这些用户正在产生真实的商业价值：Phia每个月为品牌合作伙伴带来数百万美元的销售额，而且这个数字还在快速增长。

我特别注意到他们对品牌合作伙伴带来的具体价值数据：转化率提高13%，新客户获取能力强30%，平均订单价值提高15%，退货率降低超过50%。这些数字不是营销话术，而是真金白银的商业指标。想想看，对于一个电商品牌来说，如果你能帮它降低50%的退货率，那意味着什么？退货不仅仅是损失商品，还包括物流成本、客服成本、库存管理成本，甚至包括对品牌声誉的损害。一个高退货率往往意味着顾客买错了东西，对品牌的满意度也会随之下降。

Phia之所以能降低退货率，核心原因在于它帮助用户做出了更明智的购买决策。当用户在浏览商品时，Phia会实时提供价格洞察、转售价值预测、类似商品推荐等信息。这让用户在购买前就能充分了解商品的真实价值，减少了冲动消费和错误购买。更重要的是，Phia的AI能够理解用户的个人偏好和风格，推荐真正适合他们的商品，而不是简单地展示最贵或最热门的商品。

从商业模式角度看，Phia采用的是零前期成本、基于绩效的合作模式。这意味着品牌只需要在通过Phia产生实际销售时才支付费用，类似于联盟营销模式。这种模式的好处是大大降低了品牌的试错成本，让更多品牌愿意尝试这个新平台。而对于Phia来说，这种模式也确保了他们只有在真正为品牌创造价值时才能赚钱，这种利益一致性让整个商业模式更加健康和可持续。

我发现一个特别有意思的数据点：Phia的搜索延迟降低了80%，同时货币化GMV（总商品交易额）提高了40%。这两个数据放在一起看，说明了技术优化对商业结果的直接影响。搜索延迟降低意味着用户体验更流畅，用户可以更快地找到想要的商品；而GMV提高则说明更好的用户体验直接转化为更多的交易。这种技术投入到商业回报的正向循环，正是优秀科技公司的特征。

AI agent从概念到现实的演进

回顾这十个月的发展，我发现Phia正在经历从简单工具到智能agent的重要演进。最初的版本是一个浏览器扩展，主要功能是在用户浏览购物网站时，自动显示同款商品在二手市场的价格。这个功能很实用，但还比较单一。现在的Phia已经发展成了一个完整的移动应用，具备了更丰富的功能和更深度的个性化能力。

在我看来，这种演进反映了AI agent技术在消费领域应用的一个重要趋势：从被动响应到主动服务。早期的AI工具大多是被动的，用户问什么，它答什么。但真正的AI agent应该能够理解用户的长期需求和偏好，主动提供帮助和建议。Phia现在正在朝这个方向发展，他们计划推出的个性化购物agent功能就是很好的例子。

根据Phoebe Gates的描述，未来的Phia将能够理解用户的个人品味、尺码偏好，甚至知道用户衣橱里已经有什么衣服。这种深度的个性化需要处理大量用户数据，也需要强大的机器学习能力。这就是为什么他们在这轮融资中特别强调要招聘顶级的机器学习工程师。Sophia Kianni在社交媒体上发布的融资公告中明确表示："我们正在招人。没有什么比组建地球上最好的团队更重要了。标准很高，而且我们会保持这个标准高得令人不舒服。我们想要尽可能少的人，但都是高自主性、极其有才华、深度痴迷的建设者。"

这种对人才质量的极致追求，我认为是Phia能够快速发展的重要原因之一。在AI时代，一个优秀的工程师可能真的能完成过去十个人的工作。特别是在构建AI agent这样需要大量创新的领域，团队的质量比规模更重要。据报道，Phia现在的团队只有20人左右，但就是这20个人支撑起了100万用户和6200个品牌合作伙伴的运营。这种人效比在传统互联网公司是难以想象的。

技术层面上，Phia正在构建的是一个高性能的机器学习基础设施，能够每天处理数十亿件新产品和数百万次搜索。他们计划引入实时的大语言模型agent，为每个用户提供个性化的购物体验，提供更丰富的智能洞察来预测消费者偏好。这种技术能力的提升将让Phia从一个价格比较工具，演进为一个真正理解用户需求、能够主动推荐商品的智能购物助手。

创始人驱动的增长引擎

Phia的成功很大程度上要归功于Gates和Kianni的创始人驱动增长策略。她们在各大社交媒体平台上拥有超过200万粉丝，内容观看量超过4.3亿次。这种强大的个人影响力不仅帮助Phia快速获取了第一批用户，也为品牌合作伙伴带来了巨大的曝光价值。

我特别欣赏她们的透明度和真实性。在她们的播客《The Burnouts》中，她们毫不掩饰地分享创业过程中的各种挑战和失败。这种开放的态度不仅让她们获得了用户的信任，也吸引了很多同样想要创业的年轻人关注。从某种程度上说，她们不只是在建立一个产品，更是在建立一个社区和一种生活方式。

但我也注意到，随着公司规模的扩大，这种创始人驱动的增长模式面临着新的挑战。当用户数从几万增长到100万时，仅靠创始人的个人影响力已经不够了。这就是为什么Phia在这轮融资后计划大力投入品牌合作伙伴的拓展，并为这些合作伙伴提供专属的数据仪表板，让他们能够实时了解受众行为、新兴趋势、品类定位等信息。

这种从B2C到B2B2C的策略转变，我认为是非常聪明的。通过为品牌提供有价值的数据和洞察，Phia不仅能获得稳定的收入来源，还能让品牌成为帮助他们获取用户的渠道。当品牌发现Phia能够帮助他们提高转化率、降低退货率时，他们会主动推荐用户使用Phia。这种正向循环会大大降低Phia的获客成本，提高用户质量。

Gates在接受采访时提到的一个观点让我印象深刻："静态HTML页面的时代已经过去了，那种不考虑你的个人品味、尺码和衣橱现有物品的购物体验已经过时了。"她希望用户"首先来到Phia，从漏斗的顶端开始购物之旅，不仅有基于你当前衣橱的个性化推荐和搭配建议，还能了解你可能想要捐赠或出售的商品。"这种愿景如果能够实现，Phia就不再是一个购物工具，而是成为用户的个人时尚顾问和衣橱管理专家。

投资人的选择与信任

这轮3500万美元的A轮融资由Notable Capital领投，Khosla Ventures参与，Kleiner Perkins继续跟投。这个投资人阵容非常豪华，每一个都是硅谷顶级的风险投资机构。Notable Capital的管理合伙人Hans Tung是13次登上福布斯Midas榜单的传奇投资人，曾投资过Airbnb、Anthropic和TikTok等明星公司。Khosla Ventures的Keith Rabois也是5次Midas榜单得主。

我特别注意到Hans Tung对Phia的评价："从历史上看，购物是为一个由页面和过滤器构成的互联网而设计的，而不是由agent中介的互联网。现在，AI位于人和产品之间，挑战不再是访问权限，而是实时理解意图、品味和信任。Phia正在为这种转变构建智能层。"这段话深刻地指出了Phia的战略定位：不是另一个电商平台，而是连接消费者和品牌的智能中间层。

从投资逻辑角度看，我认为这些顶级投资人看中的不仅仅是Phia现有的数据表现，更是他们对AI agent在消费领域应用前景的判断。电商行业确实已经很多年没有真正的创新了，无论是亚马逊、淘宝还是其他电商平台，本质上都是提供一个商品展示和交易的平台，用户体验的改进主要集中在物流速度、支付便捷性等方面。但购物的核心体验——如何找到真正适合自己的商品，如何判断商品是否值得购买——这些问题一直没有得到很好的解决。

AI agent技术的成熟为解决这些问题提供了新的可能。通过理解用户的个人偏好、购物历史、甚至他们的日程安排和生活方式，AI agent可以提供真正个性化的购物建议。这不是简单的协同过滤推荐（"买了这个的人还买了那个"），而是基于对用户深度理解的主动服务。这种能力一旦成熟，将彻底改变电商行业的游戏规则。

我也注意到Kleiner Perkins的Annie Case选择继续跟投这一轮。作为种子轮的投资人，她在短短几个月内就看到了Phia的快速增长，并决定继续加注。这种信心来自于对团队执行力的认可，也来自于对市场机会的判断。对于早期投资人来说，最大的风险往往不是市场不够大，而是团队无法执行。Phia的数据证明了Gates和Kianni确实具备把愿景变成现实的能力。

购物agent的未来想象空间

当我思考Phia的未来时，我看到的不仅仅是一个购物工具的演进，而是整个消费者与商品关系的重新定义。Gates提到她们希望"让购物再次变得有趣"，这句话背后隐含着一个重要的观察：现在的购物体验其实并不有趣，反而往往让人感到疲惫和焦虑。

想想我们现在的购物流程：打开购物网站，面对成千上万的商品，不知道从哪里开始；终于找到一件看起来不错的商品，又开始怀疑价格是否合理、质量是否可靠、是否真的适合自己；下单后又担心会不会后悔，商品到了又纠结要不要退货。整个过程充满了不确定性和焦虑，购物从一种享受变成了一种负担。

Phia想要改变的正是这种体验。通过AI agent，购物可以变成一个轻松、有趣、充满发现的过程。你不需要主动搜索商品，AI会根据你的品味和需求主动推荐；你不需要比较价格，AI会告诉你这件商品是否值得购买；你不需要担心退货，因为AI已经帮你筛选出真正适合你的商品。这种体验的转变，从本质上说是从"购物"变成了"发现"，从交易行为变成了愉悦体验。

我特别期待Phia计划推出的"基于当前衣橱的个性化推荐和搭配建议"功能。想象一下，你的衣橱里有一件蓝色西装外套，Phia可以主动推荐与之搭配的衬衫、裤子和鞋子，甚至可以建议你何时购买、何时出售某些商品。这不再是简单的商品推荐，而是一个完整的个人风格管理系统。

更进一步，Phia还计划推出社区策划的数字衣橱功能。这意味着用户可以分享自己的穿搭和购物心得，相互学习和启发。这种社区驱动的方式不仅能提高用户参与度，也能为AI提供更丰富的数据来改进推荐算法。当购物从个人行为变成社交活动时，它的价值就不仅仅是获得商品，更是获得归属感和认同感。

从商业角度看，Phia正在构建的是一个双边市场平台。一边是消费者，他们需要更智能、更个性化的购物体验；另一边是品牌，他们需要更精准、更高效的营销渠道。Phia作为中间的智能层，为双方创造价值。对消费者来说，Phia帮助他们节省时间和金钱，做出更明智的购买决策；对品牌来说，Phia帮助他们接触到更有购买意向的客户，提高转化率，降低营销成本。

Z世代重新定义消费

Phia的成功也反映了Z世代消费者的一些独特特征。据Phia的数据，80%的千禧一代和Z世代在购买商品前会考虑转售价值。这种消费观念在以前的消费代际中是很少见的。对于她们来说，购买商品不仅仅是为了使用，还要考虑这件商品的长期价值、环保影响、转售潜力等因素。

这种"girl math"（女孩数学）思维模式看似感性，实际上包含了很多理性的经济计算。比如，买一个300美元的包，如果能在二手市场以250美元卖出，那么实际使用成本只有50美元；如果这个包能用两年，那么每年的成本只有25美元，每月只有2美元左右。这种计算方式让高价商品变得更容易接受，因为它不是一次性的支出，而是一种可以回收价值的投资。

Phia的价格洞察功能正是为了支持这种思维方式。通过显示商品的历史价格走势和转售价值预测，Phia让用户能够更科学地评估购买的长期价值。这种数据驱动的购物决策方式，将购物从感性行为转变为理性投资。

我也注意到Z世代对可持续消费的重视。Kianni作为气候活动家，一直在倡导购买二手商品来减少碳排放。据研究，购买二手商品相比购买新品能减少80%的碳排放。但仅靠道德诉求很难改变消费者行为，Phia的策略是让可持续消费也变得经济实惠和方便。当二手商品不仅环保，而且便宜、容易找到时，消费者自然会更愿意选择。

从更广的角度看，Phia正在参与塑造一种新的消费文化。这种文化强调价值而非价格，重视质量而非数量，关注长期影响而非短期满足。这不仅是商业模式的创新，更是价值观的转变。如果Phia能够成功地推广这种消费理念，它的影响将远超一个购物平台的范畴。

文章来自微信公众号 “ 深思圈 ”