2025年11月，成立仅三年的Procurement Sciences完成3000万美元B轮融资。这家公司做的事情很具体：用AI帮企业拿政府订单。
创始人Ferreira是海军陆战队退役军人，在大型政府承包商干了近十年。他见过太多荒谬的场景：一份投标文件要花三周准备，几百页材料靠人工拼凑，稍有疏漏就被淘汰。合规检查像走迷宫，找个合适的项目机会要翻遍各种网站。
政府每年采购支出超过7500亿美元，但流程复杂到让大多数中小企业望而却步。大公司虽然有专业团队，效率也低得可怕。显而易见的机会：这个万亿级市场，几乎没有像样的软件工具。
Ferreira在2022年底创立公司，时机踩得很准。那正是ChatGPT发布、生成式AI爆发的节点。他没选择渐进式改良，而是直接all in AI原生路线。
AI原生的产品逻辑
Procurement Sciences的产品叫Awarded AI，覆盖政府合同的完整链路：
找机会。系统自动抓取各类政府采购信息，用AI匹配企业的能力范围和历史数据，精准推送最合适的项目。不用再靠人工刷网站碰运气。
写标书。这是最核心的场景。传统做法是翻出过往文档，复制粘贴拼凑，改改日期和数字。Awarded AI直接读懂招标文件要求，调取企业知识库，自动生成符合规范的提案初稿。原本需要几周的工作，现在几分钟搞定。
查合规。政府项目对格式、资质、技术标准要求极严。一个小错误可能导致废标。AI自动比对所有合规要点，实时提示风险项。相当于给每个标书配了个24小时在线的合规专家。
管项目。中标后的交付执行同样复杂。平台追踪里程碑、监控交付物、预警潜在风险。确保按时按质完成，避免罚款或信誉损失。
整个流程打通，数据在一个系统里流转。不需要在Excel、CRM、文档工具之间反复切换。
技术上做对了什么？
第一个关键决策：深耕垂直场景。
很多AI创业公司追求通用性，想服务所有行业。Procurement Sciences反其道而行，只做政府合同这一件事。好处是可以把行业know-how深度注入模型。比如AI能理解不同政府部门的采购偏好、评分标准、历史案例。这种专业度通用大模型做不到。
第二个关键：数据安全架构。
政府项目涉及大量敏感信息。Procurement Sciences承诺：每个客户的数据完全隔离，绝不用于训练其他模型。系统支持三种部署方式——商业云、政府专属云、客户本地部署。国防和军工企业可以在完全封闭的环境里使用，满足最严格的安全要求。
这个设计看似增加了技术复杂度，实际上打开了高端市场。那些Top 10的防务承包商，正是因为安全保障才敢用。
第三个关键：人机协作理念。
创始人反复强调：”AI不是要替代人，而是让人变得更强”。系统生成的内容都需要人工审核，关键决策由人来做。这种定位很务实。既发挥了AI的效率优势，又保持了专业判断的主导权。
避免了两个极端：纯粹自动化让用户不放心，纯粹辅助工具又价值有限。
增长数字说明了什么
从A轮到B轮只用了15个月。这期间发生了什么：
收入增长10倍。客户从100多家扩展到300多家。团队从16人涨到70多人。更关键的指标：平台帮客户拿到的合同总额超过30亿美元。
客户结构很有说服力。Top 10防务承包商有4家在用，同时覆盖大量中小企业。这意味着产品既能满足复杂需求，又有足够的通用性和性价比。
投资人名单也值得关注。Battery Ventures、花旗银行、博世创投都是战略投资者，不只是给钱，还能带来资源和背书。
一个细节：公司今年挖来了Greg Larson做CTO。此人履历惊人，前Jasper AI工程副总裁，更早前是Divvy的CTO，后者被20多亿美元收购。这种级别的人才加入，说明团队和方向都经过了严格审视。
这个故事的启示
AI原生创业不是简单地”用AI做个XX”。关键在于：
从产品定义开始就围绕AI的能力边界来设计。选择那些AI能产生10倍效率提升的场景，而不是10%的改进。深入垂直领域，把行业know-how变成模型能力。在数据、安全、合规等”脏活累活”上建立壁垒。
Procurement Sciences成立三年，从零做到帮客户拿下30亿美元订单，团队不到百人。这个效率在传统软件时代不可想象。
AI原生的优势不只是技术，更在于它重构了整个业务模式。当原本需要几周的工作被压缩到几分钟，当中小企业也能用上大企业的专业能力，市场格局就会发生根本性变化。
对国内创业者来说，机会也很明显。政府采购、工程投标、企业招投标，类似场景大量存在。需要的是耐心深耕场景，踏实解决问题，别想着做平台做生态。
AI已经从概念变成了生产力工具。谁能把它真正用起来，谁就能建立新的竞争优势。Procurement Sciences的故事才刚开始，但方向已经很清楚了。
（完）
企业官网：https://procurementsciences.com/
如有问题，欢迎评论区补充交流，
交流合作：内容撰写，AI咨询，需求对接！
本文来自微信公众号“AI4ELAB”，作者：Connor 秦明
本文来自投稿，不代表AI4ELAB立场，如若转载，请注明出处：https://ai4elab.com/6269.html
