你有没有想过，那些天天戴着老花镜、在厚厚法条里翻找条文的律师们，也会被 AI 彻底改变工作方式？最近发生的一件事让我意识到，法律行业正在经历着一场前所未有的数字化革命。一家来自瑞典的创业公司 Legora 刚刚完成了 8000 万美元的 B 轮融资，估值达到 6.75 亿美元，由 General Catalyst 和 ICONIQ Growth 联合领投。

这个数字本身已经足够让人惊讶，但更让我震撼的是这家公司的故事：一个 25 岁的瑞典年轻人 Max Junestrand，在成立公司仅仅两年后，就敢于正面挑战法律科技领域的巨头 Harvey。Harvey 不仅有 OpenAI 的支持，还与 ChatGPT 制造商保持着密切合作关系，已经获得了众多大型律师事务所的青睐。但 Legora 却用更少的资金、更小的团队，在这个看似已被巨头垄断的市场中杀出一条血路。

我深深被这个故事吸引，不仅因为它展示了技术创新的力量，更因为它揭示了一个我之前从未深入思考的问题：当 AI 开始改变最传统、最保守的法律行业时，会发生什么？律师们真的准备好拥抱这种变革了吗？从 Legora 的崛起中，我看到了答案。

一个游戏玩家的法律科技梦

Max Junestrand 的创业故事充满了戏剧性。这个 25 岁的瑞典年轻人最初是一名职业游戏玩家，专门玩 Dota 2。他坦率地承认："我每小时赚得不多，但在进入大学之前，我非常认真地在玩这款游戏。"从职业电竞到法律科技，这种跨度听起来几乎不可思议，但正是这种看似不相关的背景，给了他独特的视角和竞争思维。

创业的灵感来自一个非常具体的痛点。在大学期间，Junestrand 的联合创始人的室友是一名律师，这位律师在大型律师事务所和法院实习时，整整花了四个月的夏天时间只是在总结和整理法庭案例。这位律师表达了强烈的挫折感："我为什么要学习四年法律，就是为了做这种事情？"当时，早期的 AI 模型如 BERT 和早期的 transformer 还不够强大，无法真正解决这些问题。但当 ChatGPT 出现时，一切都变了。

"这就是我们需要的范式转变，"Junestrand 回忆道。他们很快意识到，最好的工具将在机器智能知识、产品构建能力与特定领域专业知识相结合时诞生。他们开始构建一个工具，让用户可以上传单个合同并与之对话。"这是在'与我的 PDF 聊天'存在之前，"他说。当他们展示这个小演示工具时，收到的反馈异常积极。于是 Junestrand 做出了一个大胆的决定：退学，全身心投入这个项目。

从 2023 年开始，随着模型的改进，他们能构建的东西和软件质量都出现了爆炸式增长。在生成式 AI 出现之前，你需要 10 种不同的工具：一个用于比较，一个用于翻译，一个用于尽职调查等等。但生成式 AI 可以解决很多这样的用例，将它们整合到一个功能套件中，创造了巨大的额外价值。"我们构建的 Legora 不是法律专业人士或任务的替代品，而是赋能他们在有限时间内完成更多更好工作的工具。"

技术门外汉如何征服法律专家

作为一个没有法律背景的技术创始人，Junestrand 面临的最大挑战是如何快速了解法律行业的特殊性和细节。他的解决方案很直接但极其有效：雇佣律师。现在 Legora 内部有 10 到 15 名律师，"如果三个软件工程师躲在黑暗的房间里试图想象法律工作的未来，我们不会想出最佳解决方案。"

我特别欣赏他处理这个挑战的方式。他以非常开放的心态对待一切，将尽职调查或文档审查或起草等流程拆解分析。他承认自己以某种程度的天真来处理问题，这实际上是有好处的——他不会被"事情一直都是这样做的，所以我们需要保持这种方式"的想法束缚。但同时，他也非常尊重现有的工作方式。

让我最惊讶的发现是，每个人都说法律行业多么保守，律师按计费小时工作，没有改变的动机，但 Legora 看到的情况完全相反。他们看到律师事务所和内部团队采用了非常强烈的变革管理视角，思考这对现有服务线意味着什么，如何以更快的周转时间、更高的质量提供这种服务，如何重新思考律师事务所与客户之间的合作方式。

在技术实现上，Legora 采用了一个非常聪明的策略。从很早开始，他们实际上负担不起微调模型的成本，所以他们构建了一个架构，可以很容易地替换模型。"我觉得你是在浪费金钱、浪费时间、浪费世界资源，仅仅是为了提高模型 5% 的性能。然后下个月就会有新模型出来。"Junestrand 用了一个生动的比喻："我喜欢把每个功能特性看作一艘船，当模型提升时，海平面上升，所有的船都会变得更好。"

产品创新的深度剖析

当我深入研究 Legora 的产品架构时，发现这不仅仅是一个简单的 AI 聊天工具，而是一个经过精心设计的法律工作平台。这个平台构建在三个核心功能之上：Assistant（基于对话的聊天）、Tabular Review（可以并行处理 10,000 个问题的功能）和 Word 插件（作为你在习惯的审查和起草环境中的 copilot）。每个功能都针对律师的具体工作场景进行了优化。

我最感兴趣的是他们的 Tabular Review 功能，这可能是 Legora 最具竞争力的杀手级功能。想象一下，你是一名为 SpaceX 股权融资提供咨询的律师，投资者想了解公司的财务健康状况。传统方式下，这需要律师逐个审查几十份贷款协议，提取关键信息，可能需要几天甚至几周时间。但在 Legora 中，律师只需将包含几十份贷款协议的文件夹拖入 Tabular Review。文件名出现在最左边的列中，然后在下一列写入"贷款金额"，点击按钮展开提示，告诉 agent 从合同中提取贷款价值。重复这些步骤来确定贷款期限。Agent 以惊人的速度钻取贷款协议，几秒钟内，列就填满了美元金额和日期。点击任何字段，相关协议就会出现在右侧面板中，显示 agent 获取答案的具体部分。

这种批量文档分析能力的应用场景非常广泛。比如分析合伙协议、知识产权协议和政府合同，提取关键细节或突出风险；比较大量法庭案例的相关法规、法律事项、决定和索赔等因素；比较合伙协议和附属协议的结构、所有权和决策机制；通过从文档文件夹或带附件的电子邮件线程中提取数据来建立案件时间表；甚至通过对大量文档集进行审查和提取关键条款来自动化尽职调查的重复部分。

Word 集成功能也展现了 Legora 对律师日常工作流程的深刻理解。律师们大部分时间都在 Microsoft Word 中工作，Legora 直接在这个熟悉的环境中提供 AI 能力，让律师无需在不同软件间切换。这种无缝集成包括智能起草、实时编辑建议、格式保持翻译，以及基于律师偏好的智能标记建议。一个具体的例子是，如果你需要将文档从英语翻译成西班牙语，然后纠正所有的阴性词汇拼写，GPT-4 可能无法处理整个文档，但推理模型可以，因为它更有能力且更详尽。

在技术架构层面，Legora 采用了一个非常前瞻性的设计理念。从一开始，他们就构建了一个可以轻松替换模型的架构，而不是依赖于微调特定模型。这种设计让他们能够快速适应 AI 技术的快速发展。正如 Junestrand 所说："我喜欢把每个功能特性看作一艘船，当模型提升时，海平面上升，所有的船都会变得更好。"推理模型的出现让他们能够解决更复杂的任务，通过将任务预先规划为子任务，然后根据任务大小使用不同速度的模型来避免用户等待 5 分钟才得到回应。

这种效率提升是革命性的。Junestrand 提到一个具体案例：创建有限合伙协议报告（LPA）。这是一个规定基金条款的长协议，通常需要律师阅读并创建更易理解的报告，还要评论条款是否符合市场标准。使用 GPT-3.5 时，他们只能达到 25% 的准确率，意思是只有 25% 的答案与手动版本同样好或更好。但当 GPT-4 出现并经过更好的提示调优后，结果变得同样好甚至更好。这意味着过去需要一名 associate 花 3 天时间完成的工作，现在可以在 5 分钟内得到第一稿，然后以此作为起点。

对于 AI 幻觉这个关键问题，Legora 的解决方案非常实用且可靠。他们构建的第一批功能之一就是内置引用系统。当 Legora 提供回应时，它会在底层内容中找到依据，并准确显示信息来源。"幻觉仍然没有完全解决，但这种工作方式大大减少了它们。"更重要的是，Legora 的设计理念是融入顶级律师事务所现有的审查体系：合伙人制定计划，associate 开始初稿，由高级 associate 审查，然后由合伙人审查。Legora 不是要取代这个审查阶梯，而是成为其中的一个环节，提供第一稿供人工审查和完善。

在数据集成方面，Legora 与多个文档管理系统建立了合作关系，包括 iManage 和 SharePoint 集成，让律师可以在一个地方访问所有内容。他们还与多个司法管辖区的专业法律数据库建立了合作关系，通过代理推理、传统搜索和自定义工作流程，律师可以在 Legora 内部直接访问最新信息、专业法律数据库和所有自己的内容。

产品的用户体验设计也体现了深度的行业洞察。正如 Junestrand 所说："优秀的软件必须是直观的。遗憾的是，法律领域有很多软件看起来像是 90 年代构建的，不优先考虑设计和易用性。"Legora 的界面看起来像 ChatGPT 和图表制作工具的结合体，搜索栏让用户可以询问内部数据内容并浏览网络和案例法数据库。这种设计让即使是技术新手也能快速上手，而不需要经过复杂的培训过程。

挑战巨头 Harvey 的底气

面对 Harvey 这样有 OpenAI 支持的强大竞争对手，Junestrand 显示出了罕见的自信和野心。"我们不是来当什么欧洲第二的，"他说，"我们是来真正竞争的。"这种自信来自于 Legora 在产品和市场表现上的实际成果。

成立仅两年，Legora 已经在近 20 个国家拥有超过 250 个客户，包括 Cleary Gottlieb、Bird & Bird、Goodwin、Mannheimer Swartling 和 Perez-Llorca 等全球知名事务所。最近，他们还在纽约开设了首个欧洲以外的办公室，这标志着 Legora 正式进军美国市场。在法律科技界的重要展会 Legalweek 上，Legora 通过推出 Microsoft Word 插件等新产品功能，直接向 Harvey 发起挑战，针对全球一线律师事务所的需求。

从收入表现来看，虽然 Junestrand 拒绝提供具体的收入或增长数字，但他表示公司的收入增长"极其积极"。一位投资者在 LinkedIn 上分享的数据显示，截至去年 3 月，Legora 的年度经常性收入接近 90 万美元。而 Harvey 的年度经常性收入在今年 4 月已经超过 7000 万美元，这个对比显示了 Legora 仍有巨大的增长空间，但也证明了这个市场的巨大潜力。

从客户反馈来看，Legora 确实在与 Harvey 的竞争中展现出了独特优势。Goodwin 的首席运营官 Mary O'Carroll 说，该事务所在签约 Legora 之前试用了许多工具。表面上，一些产品看起来很相似，但 Legora 凭借干净、易用的界面和 tabular review 功能脱颖而出，这个功能让用户可以一次性搜索数千个文件，寻找他们需要的确切信息。"自 3 月份与他们合作以来，我们对初步结果非常满意，我们期待持续改进我们的律师如何使用 Legora 向客户提供法律服务和见解。"

更重要的是，Legora 在赋能律师方面的方法得到了客户高度认可。公司定期与事务所领导会面，紧密定制产品以满足他们的需求。"我们感觉我们不仅仅是在采用技术，"O'Carroll 告诉媒体，"我们是在与他们共同创造。"这种深度合作的方式让 Legora 在竞争中获得了显著优势。

投资者对团队的信心也同样重要。Alt Capital 的 Jack Altman 将 Junestrand 描述为一个"雄心勃勃、坚韧不拔"的欧洲创始人，具有硅谷的精神。Gradient 的 Darian Shirazi 称赞 Junestrand 对客户的专注，他说这种专注只有他对结果的关注可以相媲美。

在技术策略方面，Legora 采用了与 Harvey 不同的路径。Harvey 与 OpenAI 的密切合作关系确实带来了品牌和可信度的提升，但 Junestrand 相信最好的产品最终会赢得律师的青睐。"当我们开始时，我们立即处于劣势。我们比 Harvey 晚了一年，"Junestrand 说，"所以节奏和执行速度成为我们优化的重点。"

拥有约 100 名员工的团队规模，Legora 证明了规模小不意味着速度慢，第二个进入市场不意味着出局。他们的工程团队采用每周冲刺的方式，每隔一个周五举行内部演示会，所有工程师都要展示他们在过去两周构建的功能。这种敏捷的开发文化让他们能够快速响应市场需求和技术变化，这正是与大公司竞争的关键优势。

从全球扩张的角度看，Legora 的多语言、多司法管辖区能力也是其竞争优势之一。过去很多工具只能在英语环境下工作，但 GPT 模型让在西班牙语、瑞典语等其他语言环境下工作成为可能。这为非英语市场开启了全新的可能性。值得注意的是，西班牙是 Legora 进入的第二个国家，而且在当地获得了巨大成功，这证明了他们在欧洲市场的强大竞争力。

AI Agent 的未来想象

当我们讨论 AI 在法律行业的未来时，Junestrand 提出了一个令人兴奋的愿景：将 Legora 打造成"律师的操作系统"。这不仅仅是一个营销口号，而是对未来工作方式的深刻思考。"成为操作系统意味着这是你早上来工作时打开的工具，也是你晚上关闭的东西，它总是在那里。"

我特别感兴趣的是他对 AI agent 的理解。目前大多数被称为"agentic"的东西实际上是具有一定灵活性的工作流程。但真正的 agentic 结构意味着你给它一个非常高级的任务，它将任务分解成计划，然后基于它能访问的工具执行该计划，而且它不是以确定性的方式进行，不是总是先做一，然后做二，然后做三，而是制定自己的计划并执行，根据与外部世界或外部工具的交互灵活地找到解决方案。

从实际应用来看，AI 目前还不能处理完整的项目，但如果你将项目分解为 10 或 30 件需要做的事情的清单，AI 已经可以在这 10 个步骤中的每一个上提供高达 90% 的准确性。它们仍然需要有人进行项目管理，并在 AI 发展过程中提供上下文。关键是上下文——AI 永远不会拥有的东西，除非你提供给它。

对于未来两到三年的界面，Junestrand 相信它会更像一个仪表板，你从那里管理工作，管理底层的工作流程或 agent，设置明确的任务，然后观察它们执行并审查工作。他甚至设想了主动式 AI 的可能性：系统不再总是需要你告诉它做什么，而是开始为你做事情。比如自动分类邮件、识别哪些重要或紧急，甚至建议回复，或者当客户发送需要审查的文档时，自动审查协议并建议更改。

法律行业变革的深层思考

通过深入了解 Legora 的故事，我对法律行业的数字化转型有了更深刻的认识。这不仅仅是技术的进步，更是整个行业思维方式的根本转变。过去 20 年，法律科技工具都很无聊，律师们普遍对新技术采用持抵制态度。但现在情况完全不同了。

市场正在推动律师变得更加创新，客户也在要求他们使用 AI。Junestrand 分享了一个有趣的观察：在最近的一份提案请求中，客户明确询问"你们使用什么 AI？"，因为他们要求律师事务所使用 AI。这种需求不仅来自市场对律师更具创新性和前瞻性的要求，也来自客户的直接压力。更重要的是，顶级法律人才现在期望律师事务所提供最先进的 AI 和前瞻性的环境，这已经成为招聘竞争中的关键因素。

从不同律师的接受程度来看，确实存在差异。知识产权部门或并购等高节奏部门的律师更容易接受新技术，但个别律师事务所之间也存在巨大差异。有些事务所已经在积极拥抱 AI 技术，而另一些仍在讨论是本地部署还是云端部署的问题。但整体趋势是，迟早所有合伙人都必须适应。正如 Junestrand 所说，法律行业最大的竞争对手是"不行动"，是接受现状。

从实际应用效果来看，AI 正在创造可衡量的价值。据 Legora 观察，诸如审查数据室这样的任务已经从几周缩短到几小时，而且准确性没有损失，使人机智能和协作成为事实上的工作方式。律师事务所和法律团队已经在大规模受益于这些进步。这种效率的提升不仅体现在时间节省上，还体现在减少冗余工作和提高服务质量方面。

更深层的变化在于工作方式的重新定义。传统上，律师需要学习复杂的软件界面，记住各种操作步骤。但 AI 时代的法律工作将更多基于自然语言交互，律师只需描述他们想要完成的任务，AI 就会执行必要的步骤。这种转变不仅提高了效率，更重要的是降低了技术使用的门槛，让律师能够专注于真正需要法律专业知识的高价值工作。

我特别注意到法律 AI 采用方面的培训和变革管理的重要性。Legora 目前还没有达到可以简单地说"这里有 500 个许可证，祝你好运，玩得开心"的地步。他们仍然需要通过研讨会与客户合作，进行适当的入职培训，基本上推动律师事务所的生成式 AI 知识普及。这在内部法律团队中特别明显，随着他们看到外部律师应用 AI，他们也变得好奇和兴奋，想知道如何在内部也采用这些技术。

从长远来看，我相信 Legora 代表的不仅仅是一个成功的创业公司，更是整个法律行业数字化转型的缩影。它展示了如何通过深度的行业理解、敏捷的技术架构和以客户为中心的产品开发，在一个传统保守的行业中创造颠覆性的价值。General Catalyst 的 Jeannette zu Fürstenberg 所说的话很好地总结了这一点："Legora 正在推动高度专业化行业的 AI 转型。凭借出色的产品、顶级事务所的快速采用，以及一位将罕见的产品直觉与卓越执行相结合的创始人，我们看到 Legora 正在重新定义法律工作的完成方式。"

8000 万美元的 B 轮融资只是开始，真正的价值在于它正在改变数以万计律师的工作方式，让法律服务变得更高效、更智能、更人性化。当 AI 开始重塑最传统的行业时，我们看到的不仅是技术的胜利，更是人类适应性和创新精神的体现。Legora 的成功告诉我们，即使在最不可能的地方，变革也正在发生，而那些敢于拥抱变革的人，将成为新时代的领导者。