随着各大企业全面押注人工智能，高昂的算力账单已成为沉重负担。总部位于旧金山的初创公司Larridin近日完成3000万美元A轮融资，旨在通过底层数据分析，帮助企业厘清AI投入的实际成效。
本轮融资由Pelion Ventures领投，Andreessen Horowitz（a16z）、Gradient Ventures、GFT Ventures、W23、Thayer Investment Partners、DG Daiwa Ventures、Alumni Ventures和Cougar Capital等机构跟投。a16z和Gradient Ventures曾参与其1700万美元的种子轮融资。
打造AI领域的“第三方审计”
Pelion Ventures普通合伙人Jeff Kearl指出，AI支出已从微不足道跃升为企业账本上最昂贵的前五至十项之一。许多管理者面临困惑：“资源究竟去了哪里？谁在使用？如何理清这一切？”
Larridin的核心产品是一个测量平台，通过与企业内部系统集成，分析员工对AI工具的提示词及使用频率，从而评估生产力提升程度、识别培训需求并计算时间节省量。联合创始人兼CTO Ameya Kanitkar强调，该平台仅生成分数和高层级洞察，不存储具体交互内容，以严格保护员工隐私。
首席执行官Russell Fradin曾就职于Comscore，他类比称，正如广告领域需要Nielsen或Comscore进行第三方测量，庞大的AI支出必然催生独立的审计测量公司。“我们想成为那家公司。”Fradin表示，公司业务在今年第二季度加速增长，企业客户数从去年12月的1家激增至目前的50家。
a16z普通合伙人Alex Rampell看好Larridin解决的“AI主管”需求，即指导员工正确使用AI工具。“核心理念在于验证：人们做得对吗？结果有显著差异吗？是否获得了投资回报？”
完成融资后，Larridin计划将目前20人的团队规模扩大一倍，重点补充销售、工程和市场人员。
从“堆量”到“求效”的转变
Larridin的崛起恰逢AI支出逻辑的重大转折。年初，“Tokenmaxxing”（最大化令牌消耗）盛行，企业敦促员工尽可能多地使用AI，甚至将使用率纳入绩效考核。Uber首席技术官曾因全年Claude Code预算耗尽而引发热议。
然而，随着AI预算急剧膨胀及负面账单出现，舆论风向在年中发生转变。至少17家公司（包括Salesforce和Oracle）宣布与AI相关的裁员，Oracle更明确表示AI部署减少了人力需求。
如今，企业更注重投资回报率，“Modelmaxxing”作为一种节省成本的策略应运而生。该技术根据任务需求将提示词路由至不同模型，越来越多的企业开始采用Moonshot AI和Z.ai等中国实验室开发的廉价开源模型，以替代高昂的商业API调用。