一个学术写作 AI，上线不到 10 个月单月收入做到了 100 万美金

学术 AI 这块已经有不少产品，并且增长都还不错，比方说我之前介绍过的 TXZY、Jenni AI、以及最近刚拿了新一轮融资的 Consensus。

但彼此的切入点还不太一样，其中 TXYZ 和 Consensus 主要从搜索切入，而 Jenni AI 主要聚焦在写作这块。如我之前所介绍，TXYZ 做的是一款 AI 驱动的知识工作自动化产品，一开始主要是一个帮助大家搜索、查询专业文献并可以进行对话的 AI 工具。

并且 TXYZ 是目前唯一和预印本文库 arxiv.org 官方合作的 AI 工具，ArXiv 的每篇论文下面都有直达 TXYZ 的按钮。你也可以自己上传 PDF 论文或者链接，通过它来在专业文献中迅速找到自己想要的答案和内容。

除此之外，你还可以设置自己的兴趣点以获得该领域论文信息的实时更新，而通过 AI 强大的多语言能力，你可以直接用多种语言直接获取其它语言论文的信息。

它由知识博主严伯钧以及几位科学家一起创立，上线后很快收获了大量用户，而其长期愿景是在知识领域做一个自然语言版的 GitHub，用户可以用类似搭积木的方式来教会AI学习新的能力，更高效处理并创造新的知识。

同样从搜索切入的 Consensus，在最近完成由 USV 领投的 1150 万美金 A 轮融资时，仍然强调自己是一个 AI 搜索引擎，旨在让搜索和阅读科学研究论文变得更容易。

除了 USV，其投资人还包括了 Nat Friedman 和 Daniel Gross 等。USV 在其投资的博客里说，Consensus 处于 USV 两个投资主题的交叉之处：搜索与知识。而大模型 LLM 为加速跨垂直领域和搜索分解创造了新的机会：

知识是可以进行组合的，我们发现、记录、分享，然后在此基础上进行构建。这就是知识循环，当我们的学习成果可以免费共享并可供所有人利用时，我们就会加速它。毕竟，正是这种精神推动了科学家 Tim Berners-Lee 发明了万维网，他在体验到科学家在 CERN 实验室（他工作的地方）跟踪和共享研究有多么困难后，认识到需要链接信息系统。数字技术在扩大知识获取和可用方面继续发挥着关键作用，推动开放获取的运动就证明了这一点。

这个理念和 TXYZ 所说的自然语言版的 GitHub 其实非常类似，Consensus 称自 2022 年冬季推出 AI 搜索引擎以来，Consensus 的月活跃用户数超过了 40 万，ARR 达到了 150 万美金，今年的 ARR 则增长了 600%以上。

这里比较有意思的一点是，无论是 TXYZ 还是 Consensus，都推出了针对中小企业的 API 接口服务，也就是我在《AI 的一个新趋势：如何更好的满足模型层与应用层之间的落差》里所说的新趋势：

在服务大量 C 端用户的过程中积累了越来越多的行业专业数据和 KnowHow，再与目前非常热门的 Agentic Workflow 技术相结合，它们往往可以提供更加能满⾜ B 端⽤户具体需求的 API 接⼝。进而让 ToC 的 AI 产品在 B 端创造价值并获得收入。

不过如果从目前的收入来看，从写作切入的产品显然要快很多，4 月份我介绍 Jenni AI 时，其 ARR 已经突破了 500 万美金了，并且每 38 天就会新增差不多 100 万美金的 ARR。这也比较好理解，阅读的人群不一定会付费，但是有学术写作的人群，需求显然要更加强烈。

而除了 Jenni AI，最近的一个学术写作 AI 产品，产品上线不到 10 个月，其单月收入就已经突破 100 万美金了，面向的用户也主要是学生、研究人员和专业人员。

它有几个特点，一个是提供广泛的文本定制选项，允许用户修改文档的特定部分。这包括转述、扩展或缩短文本，确保最终输出完全符合用户的要求，甚至提供各种写作风格和语调，以满足不同的学术需求。

其次，它最重要并且吸引用户付费的功能，我觉得是这个