## 825｜从一张发票到拿9500万美元投资，供应链AI公司Loop带来的启发

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我很喜欢的美国科幻作家威廉·吉布森（William Gibson）说过一句名言：“未来已来，只是分布不均。”他是赛博朋克文学流派的重要代表，写过著名科幻小说《神经漫游者》。这句话后来被凯文·凯利引用，很多地方都误传成是凯文·凯利说的。

我今天提起这句话，是因为现在线上尤其是很多短视频里，总能看到各种炸裂的技术，动辄就说一个行业全被AI颠覆，又一个开源项目炸了。照这个逻辑，一个星期恨不得有几百个GitHub上的开源项目封神。

但我在线下参加活动时会发现，用户大部分问题还是非常基础的技术实现问题，比如如何让AI生成标准标书、如何用AI改善一些细节问题。再比如有位餐饮老板曾问我，能不能让AI监控摄像头，直接告诉他哪个分店的后厨不按规范清理用具。

这就是吉布森那句话的最佳诠释。AI的未来已经到来，但目前分布呈锯齿状，在生图、生视频等领域已经非常成熟，在一些传统领域却还处于刀耕火种的状态。这里面恰恰藏着大量机会。

我最近看到美国一家创业公司的融资消息，研究后觉得非常值得分享，不是推荐你使用这款产品，而是希望你能了解这家公司的创业思路——这套逻辑放在国内市场，前景甚至更好。

这家公司叫Loop，技术从业者肯定对这个词很熟悉，就是“循环”的意思。他们刚完成9500万美元的C轮融资，投资方中有好几家知名基金。其中一家投资方Valor的创始人安东尼奥·格拉夏斯（Antonio Gracias）评价说，Loop正在把行业里碎片化、难以获取的数据，转化成能真正改善成本、流程和营运资金的智能。

可能你对Valor这家投资机构比较陌生，但说起他们的核心投资案例，你就能理解他们的逻辑。Valor是SpaceX的早期核心投资方，一直重仓布局；同时也长期投资特斯拉，格拉夏斯还在2007年至2021年期间担任特斯拉董事。从这一点能看出，这家机构看重的是某个领域的长期改造，而非短期财务收益。这也从投资方角度，反向证明了Loop瞄准的方向具有深远影响。

Loop其实只做一件事：制造业供应链流程的AI化。

他们的CTO刘绍苏（音译，Shaosu Liu）在接受采访时说过一句话，很值得琢磨：供应链这件事，就像你每年去做健康体检。医生看完报告告诉你“你应该多走路”，但这不是最终目标，最终目标是有人教你规划营养、教你如何延长寿命。

大多数供应链软件只停在第一步，告诉你问题在哪。Loop想做的是第二步：在问题发生前就把它解决掉。

这家公司的起点，是一个从一张发票开始的故事。

Loop的两位联合创始人，CEO马特·麦金尼（Matt McKinney）和CTO刘绍苏，都曾任职于Uber Freight。Uber Freight是Uber旗下的数字货运平台，用算法高效匹配货主与货车运力。他们在这家公司工作时，发现了一个令人抓狂的现象：业务营收在增长，利润却始终上不去。钱到底漏在了哪里？答案居然是货运发票。

当时他们在公司内部发现的发票差错率为20%，后来他们对整个行业统计后发现，这个比例高达25%——整个货运行业有四分之一的发票存在错误。此外，处理并支付一张发票平均需要50天。更离谱的是，高达10%的运费支出因为多付和对账错误而白白损失。

这些钱不是被竞争对手抢走，也不是因为市场环境差，而是在自身财务流程中悄悄流失的。

2021年，他们离开Uber Freight，全职创立了Loop。说实话，Loop的切入点乍看并不吸引人。它不做“预测供应链中断”，也不做“AI优化全球物流网络”，只是帮客户把发票审核这件事做对。换作我是投资人，第一眼可能也会觉得这个方向太小。

但这恰恰是它的聪明之处：发票审核直接和现金流挂钩。不需要说服客户相信AI的未来，只需告诉他们：我能帮你找回之前漏掉的10%的运费，效果几乎立竿见影。Loop把发票处理时间从50天压缩到3天，95%以上的发票无需人工介入，就是这么直接。

但我更想和你聊的是，为什么这件事OpenAI做不了，那些强大的通用大模型也做不了。不是因为大模型不够聪明，根本原因有三层，一层比一层更核心。

第一层是数据。供应链里的数据，是大模型天生难以处理的类型。Loop把它称为“暗数据”。想象一下一家中大型企业的物流数据：未做OCR识别的PDF扫描件、纸质提单、各种格式的EDI文件、承运商发来的CSV表格、邮件里的文字描述……这些数据分散在十几个不同系统中，格式不统一、没有标准，根本谈不上结构化。

通用大模型处理自然语言很厉害，却不理解货运合同里的特定计价逻辑，也搞不清某个承运商的历史违约模式。小型公司的情况更混乱，数据可能散落在Excel表单或微信群里，这些都是Loop所说的暗数据。

第二层是准确性。供应链财务审计涉及数十万甚至数百万美元的对账，不能有任何错误。但大模型天生存在幻觉，而且很难预测它何时会出错。把这类任务直接交给通用大模型，风险无法接受。

第三层，也是最根本的一层，是问责。通用大模型提供的是API，负责“尽力回答”，不负责“结果准确”。在API的世界里，没有人会因为一个错误的发票数字被追责，但Loop的客户会向产品问责。这种问责机制，是大模型公司既不愿意做、也没有能力做的。

因此，Loop的技术路线也和大模型公司完全不同。他们整合了海量历史物流数据，在此基础上训练出物流与供应链专属大模型DUX。他们把复杂的物流工作流拆解成一个个“原子任务”，用确定性规则加专有AI模型的组合来处理，而不是把一切都扔给通用模型去猜测。

现在，Loop正在向下一步迈进。他们开始整合客户的ERP系统、运输管理系统、仓库管理系统等，把触角延伸到供应商数据、仓库数据、入站物流领域。从“帮你发现钱漏在哪”，升级到“告诉你下一步该怎么做”，再到“在问题发生前自动处理掉”，一步步实现对供应链系统从问诊、治疗到预防的全链路覆盖。

他们的路径其实很清晰：从最棘手的财务环节切入，获取最核心的运营数据，用这些数据反哺整个平台的智能化能力。数据越积越多，系统越来越精准，客户的迁移成本越来越高，护城河就这样一步步建立起来。

聊到这里，我想说说Loop的故事对国内制造业的启示。这个产品的切入点和路径都很有借鉴意义，但它毕竟是美国公司，满足的是另一个市场的用户需求。

咱们是制造大国，相关使用场景更加丰富。但我接触到的很多制造企业，AI应用基本集中在营销端，比如制作广告素材、撰写产品文案、优化投放。真正的供应链协同还在使用Excel，上下游数据靠人工同步，错误率和延迟问题，和Loop创始人当年在Uber Freight发现的情况如出一辙。

但反过来想，这里面恰恰藏着一个被忽视的巨大机会。

一家制造企业如果在供应链领域深耕多年，往往有机会积累一种稀缺资源：真实的行业数据。谁是靠谱的供应商，哪个环节最容易出问题，什么季节备货需要提前多久，这些隐性知识散落在每一张Excel表格里、老员工的经验里，从未被结构化整理。

Loop给我们的启示是：在供应链这类数据密集的场景中，AI的实现门槛比很多人想象的要低。就像Loop从发票审核这个小点切入，国内制造企业完全可以从自己最熟悉的环节开始，可能是供应商对账，也可能是入库验货，先把这一个点做透，再把这部分能力模块化，提供给同行业其他企业使用。

这样做的最大好处是数据会越来越丰富。自己一家企业的数据只是样本，加上行业内十家、二十家企业的数据后，模型会越来越精准，覆盖的场景也越来越全面。数据飞轮一旦转动起来，形成的护城河是任何通用AI产品都难以撼动的。

而且，抗风险能力也会更强。单一制造业务受原材料价格、汇率、地缘政治影响很大，但如果同时成为这个行业的“数据智能提供商”，就多了一条收入来源，而且这条收入线的波动和制造业本身的周期并不完全相关。

再和你举个例子，我之前采访过森马旗下童装品牌巴拉巴拉的运营总监张嘉栋。而他还有另一个身份：AI创业公司森创启睿的CEO。

这家公司成立的背景就是，张嘉栋带领团队在公司内部完成了大量数字化AI工作，比如数字人直播、电商业务自动化工作流等等。所以他们除了在内部推进AI化，还专门成立了这家AI公司，为同行业其他企业提供相关服务。如果你感兴趣，可以回顾一下第694期广播站。

说了这么多，希望今天的案例能给做实业的同学一点启发。不要一上来就想着全面AI化。我知道现在特别流行“AI原生企业”这个说法，仿佛在ChatGPT出来之前诞生的公司，天生就有缺陷。但其实非AI原生企业也有自身优势，那就是海量的行业数据与对行业痛点的深刻洞察。

最关键的是，先找到一个困扰你很久的小问题，用AI解决它。AI飞轮，其实就是这样一步步转动起来的。

如果你用AI解决了传统企业的实际问题，也欢迎你扫描文稿末尾的二维码和我分享实践心得，我非常愿意把大家的实干经验传递给更多企业。

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好，今天的广播就到这里。如果觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> Loop官网地址：
> https://www.loop.com/

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