斯坦福spinout Simile五个月再融2亿美元：估值20亿，开辟"行为预测"AI新品类

2026年7月30日，斯坦福大学衍生公司Simile宣布完成2亿美元B轮融资，投后估值达20亿美元。本轮由Greenoaks领投，Index Ventures、Hanabi、Bain Capital Ventures、A*、Factory、CVS Health Ventures等既有投资者跟投，Definition作为新投资者加入。此时距离Simile今年2月以1亿美元A轮（Index Ventures领投）走出隐身模式仅五个月，公司累计融资已超过3亿美元。

Simile的核心产品与当前主流的生成式AI截然不同：它训练模拟人类行为的基础模型，让企业在大规模"合成用户"上预演产品、营销策略或政策决策的反应，而非生成文本或图像。CEO兼联合创始人Joon Sung Park在公告中如此描述公司使命："我们的目标是准确、诚实地模拟地球上所有80亿人。"

从Smallville到20亿美元估值的三年

Simile的技术根基来自Park在斯坦福的博士研究。2023年，他作为第一作者发表了论文"Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior"，描述了25个AI智能体在名为Smallville的虚拟小镇中自主生活、形成关系、自发组织情人节派对的实验。该论文获得了UIST 2023最佳论文奖，其记忆-规划-反思循环架构如今已成为多智能体系统的主流范式。

后续研究中，Park的团队对1052名参与者每人进行了两小时深度访谈，基于访谈记录创建AI复制体，并用通用社会调查（GSS）的177道题目进行验证。AI复制体的回答准确率达到68.85%；当同样的参与者在两周后重做调查时，他们仅复现了自己81.25%的答案。换言之，AI复制体达到了人类自身一致性的85%——这一2024年的结果被投资方视为合成用户市场的起点。

Simile的四位联合创始人均与斯坦福深度关联：Joon Sung Park（CEO），Michael Bernstein（斯坦福HCI教授，ImageNet合著者），Percy Liang（斯坦福基础模型研究中心主任，"foundation model"这一术语的提出者），以及Lainie Yallen（商业负责人）。A轮阶段还吸引了前特斯拉AI负责人Andrej Karpathy、World Labs CEO李飞飞以及Adam D'Angelo等知名天使投资人。

企业客户与商业模式

Simile的技术路径与大多数"合成用户"产品不同：它并非从人口统计画像出发让通用模型扮演角色，而是从真实个体出发——每个"simile"对应一个真实人物，基于结构化访谈、历史选择和行为了信号构建，而后将其聚合为仿真人群。

CVS Health是Simile的标杆客户，其使用场景基于290万份用户同意提供的回答、覆盖40万参与者、横跨200多个行为场景。CVS利用仿真人群验证客户研究、探讨用药依从性策略，在投入昂贵试点之前预筛方案。Gallup则将仿真技术用于政策研究与职场调查。其他公开客户包括Wealthfront、Deloitte、Banco Itaú和Suntory。

公司披露，自2026年2月公开发布以来，收入增长了五倍，团队从少数研究者扩至50余人，已为财富100强企业运行了数千万次模拟。Percy Liang将Simile当前的阶段类比为"2019年的OpenAI之于AI助手——已有生命力，有可规模化路径，但仍有许多开放研究问题"。

置信度模型：回应核心质疑

合成用户研究最根本的争议在于：模拟的人类行为能否替代真实调研？Simile对此的核心回应是单独训练了一个"置信度模型"（confidence model），用于评估每次模拟的可靠性。该模型通过比较模拟响应分布与真实人群响应分布之间的总变分距离（Total Variation Distance），给出置信度评分。当某个细分人群或场景的证据不足时，低分直接可视化了不确定性。

TechCrunch在其报道中直言，公司"模拟地球上所有80亿人"的使命"荒谬可笑"（preposterous），指出市场调研之所以存在，正是因为人类受情感和理性的双重支配而不可预测。但文章同时承认，模拟用户用于研究"是一个有前景的领域"，类似于用vibe coding做产品原型。BCV投资合伙人Aaref Hilaly则在投资声明中强调，Simile的目标不是替代人类判断，而是"赋予判断一个更丰富、更诚实的视角"。

目前，仿真技术在Simile的产品中更多扮演"预筛"角色——帮助企业在海量假设中筛选出值得真人验证的方向，缩短决策周期，而非完全替代实际调研。实际预测有效性仍待独立验证。

从内容生成到决策仿真

Simile的快速融资标志着AI应用的一个重要转向：当生成式AI使"创造"变得廉价后，下一个瓶颈变成了"知道该创造什么"。公司将自己定位为区别于生成式AI的"行为预测"新品类——不追求更强的推理或编码能力，而是刻意让模型保留真实人类会犯的错误和偏见，以逼近主观决策的真实分布。

CEO Park在近期访谈中透露，公司最早的一批客户来自于在首次通话中用Simile重新运行了一家大型咨询公司耗时三至六个月的调研——并在两分钟内给出了相同结论。Park预测，在两到三年内，单次价值1000至2000万美元计算成本的模拟，可能为大型企业或政府创造1亿美元价值。

Simile计划将新资金用于核心基础模型训练、仿真计算基础设施扩展，以及医疗、金融服务和媒体领域的商业工程团队建设。

来源

（2026年7月30日）
（2026年7月31日）
（2026年7月30日）
（2026年7月30日）
（2026年7月30日）
（2026年7月30日）
（2026年8月）
（2026年7月30日）*