摘要：如果要选一个AI时代最赚钱的方向，AI客服肯定排得上号。尤其在美国这个“客服人力黑洞”，工资高、流动快、服务体验差，大公司都想找一个既省钱又靠谱的解决方案。Sierra，就是在这个背景下诞生的。

如果要选一个AI时代最赚钱的方向，AI客服肯定排得上号。尤其在美国这个“客服人力黑洞”，工资高、流动快、服务体验差，大公司都想找一个既省钱又靠谱的解决方案。Sierra，就是在这个背景下诞生的。

这家公司由前 Salesforce 联席 CEO Bret Taylor 和前谷歌高管 Clay Bavor 创立，从一开始就只做一件事：用生成式AI替企业“接管”客户服务。从2023年创业到2025年估值冲到100亿美元，Sierra只用了短短18个月。

背后投资方也都是顶级：红杉、Benchmark、Greenoaks轮番加码，累计融资超6.35亿美元。明星创始人、热门赛道、大额融资，Sierra可谓一出道就站在风口。

他们为什么做客服？因为这是企业运营中最烧钱、最难降本的一环。几乎所有企业都需要7×24小时客服支持，而AI大模型擅长多轮对话、理解语义，正好能替代人工客服，提升效率、节省成本。加上语音AI技术成熟，连电话客服也能自动化，商业潜力进一步放大。

Sierra不是做“炫技”AI，而是直接扎进真实业务。它一开始就盯准中大型客户，比如WeightWatchers、Sonos、Brex、Casper等，跨金融、消费、医疗等多个行业。为什么选大客户？三点原因：

比如Casper上线Sierra的AI客服Luna 2.0后，高峰期自动解决74%的客户问题，满意度提升20%；Brex也表示AI客服让他们既节省了成本，也提升了客户互动效率，并形成了营销闭环。

Sierra的打法是深度嵌入客户CRM、ERP系统，实现从咨询到售后全流程自动化。AI每天生成的大量对话数据也沉淀为企业的专属“数据资产”，不断提升服务质量。

它采用“按结果付费”模式——客户不为调用次数买单，而是为“真正解决问题”付费。这种模式不仅让客户更安心，也倒逼Sierra不断优化AI表现，实现双赢。

Sierra没有自研大模型，而是搭建模型抽象层，把OpenAI、Anthropic、Cohere等主流模型打包整合，客户按需切换。这种方式灵活，但也带来挑战——模型容易“说错话”，甚至升级后行为不一致。

为此，Sierra开发了“Agent OS”，能自动检测、屏蔽、加密用户信息，确保数据安全。同时推出Agent SDK，让企业用声明式语言定义AI行为，降低技术门槛。

更特别的是，Sierra引入“自我监督机制”——每个主Agent背后都有一个监督Agent，专门审查行为，及时纠偏。配合AI开发生命周期框架（ADLC），从设计到上线全流程标准化，确保客服系统稳定、可控。

比如：每个版本都有“行为快照”便于回滚；每天抽样对话，人工审查；每次升级都做回归测试，避免性能下滑。

2025年AI客服行业迎来爆发点。用户不想等人工，企业想降本增效，Sierra正踩在这个交叉点上。市场预计到2030年，AI客服仍将高速增长，生态也越来越复杂。

虽然Sierra不是唯一玩家，像Intercom、Kore.ai、Genesys等都在竞争，但凭借“深耕大客户+技术中台+护栏机制+结果导向”的打法，它在To B市场已建立壁垒。

当然，挑战也不少：模型幻觉、语音诈骗、数据合规等问题仍未解决。但正如Clay Bavor所说：“AI的关键不是不犯错，而是能发现错误。”

Sierra用18个月跑出百亿美元估值，证明了这样一个方向——AI不只是工具，更是企业真正能信赖的“智能员工”。

来源：小何说历史