出品｜虎嗅科技组

作家｜SnowyM

裁剪｜陈伊凡

头图｜Miro创举东谈主的领英

“AI原生100”是虎嗅科技组推出针对AI原生翻新栏目，这是本系列的第「45」篇著作。

在 AI 波澜到来之前，有一些公司如故是各自垂直赛谈的头部玩家。但当 AI 再行界说行业之后，它们的估值大幅缩水，部分以至走到了生计边际。

Miro 即是这类公司里的一个典型样本，它有着塌实的产物基础，也在 AI 波澜里主动寻求转型契机。

Miro 是目下公共范畴最大的零丁在线白板相助平台。它领有超越1 亿注册用户、25 万家客户，99% 的《金钱》100 强企业都在使用它，在视觉相助这个细分赛谈里，成为了头部。

作为参照，推出类似产物 FigJam 的 Figma 合座来看用户总基数为千万量级，Google 的 Jamboard 也如故停用。

但范畴并莫得让它免于冲击。在 Miro 用了 10 年走向头部之后，AI 叙事重塑了通盘 SaaS 阛阓的估值逻辑。到 2025 年，Miro 的估值已从高点跌至约 36 亿好意思元，跌幅超越 80%。与此同期，公司不得不在 2023 年和 2024 年大举裁人。

外界的疑问随之而来：当 AI 不错径直生成内容、自动整理信息，尤其是面临OpenClaw这么多智能体相助带来的冲击，像 Miro 这么以\"相助空间\"为中枢的器具，还有若干不可替代性？

Miro 对抗着给出了一个谜底：把 AI 嵌进画布自己。2023 年以来，它陆续推出 AI Sidekicks、Flows、Insights 等功能，把 AI 身手和视觉相助深度绑定。从适度来看，这条蹊径在财务上尚且成立，据 Sacra 估算，2023 年 Miro 的 ARR 约为 5.6 亿好意思元，同比增速仍保管在 33% 傍边。

这让 Miro 的处境变得很有代表性：它既是 AI 周期里估值大幅缩水的样本，亦然少数在削弱中仍保持增长的相助类 SaaS。

两件事同期为真，才是厚实 Miro 近况的早先。

在与 AI 创业者和投资东谈主一样时，嘉和老本 CEO 袁子恒建议一个值得延展的判断：当下多智能体仍然高度依赖东谈主类开导与编排，而 OpenClaw 更像“给 Agent 用的器具”，异日可能出现“Agent 左证业务链条需求给我方开导 Agent”，再叠加越来越丰富的 Skills 插件，OpenClaw 自然妥贴多智能体相助。顺着这个逻辑，酬酢与在线相助中高频软件的作用会进一步增强。

多智能体相助将如何重塑相助底座？Miro，这家也曾界说了“在线白板”赛谈的公司，提供了一个不雅察样本，也将会给现时作念AI在线相助的创业者一定意旨的参考。毕竟咱们如故能看到一些AI在线相助器具也在参考Miro的白板模式。

从估值回撤到二次增长：AI 到底改变了 Miro 什么

Miro 最难被复制的身手，永久是它的“无穷画布”。这块画布并不仅仅用来绘图，更像一个能承载多样信息形态的空间容器。Miro的产物演进履历了三个阶段：在线白板、视觉相助平台、AI 翻新责任空间。其统共产物，都围绕一块画布。

其最早仅仅一个在线白板，贬责“东谈主不在一谈，怎样一谈思事情”的问题。其后，它缓缓扩展成视觉相助平台，把头脑风暴、经过缠绵、方法指标这些底本漫衍的责任，持住到归并块空间里。

Miro的增长弧线曾让阛阓感到失真。2020 年头，Miro 的用户数还在 500 万傍边，18 个月后径直跃升到 3000 万。在费力办公成为常态的布景下，它从小众相助器具，速即变成组织运转的一部分。

2019 年追究更名为 Miro 后，公司进入最激进的扩展阶段。2022 年 1 月，Miro 完成由 ICONIQ Growth 领投的 4 亿好意思元 C 轮融资，估值达到 175 亿好意思元，一度踏进公共估值最高的独有软件公司行列。随后，线下办公转头、老本趋紧、AI 周期重启，阛阓对“高速增长叙事”的容忍度下落，Miro 的估值随之下落 140 亿好意思元，公司随之驱动大举裁人，2023 年和 2024 年，Miro 分袂裁人约 119 东谈主和 275 东谈主，占职工范畴的 7% 和 18%，资源驱动斡旋进入 AI 标的。

在这一阶段，Miro 创举东谈主兼 CEO 明确建议 “AI First” 政策，将 Miro 再行定位为 AI 期间的翻新责任空间。AI 需要被用来放大画布底本就成立的上风。这少量反应在了收入弧线上。

2018 年，Miro 的 ARR 约为 500 万好意思元；2022 年增至约 4.2 亿好意思元；2023 年据 Sacra 估算，ARR 以至达到 5.6 亿好意思元，同比增长 33%。在 SaaS 合座放缓的布景下，这是一条止境笔陡的增长弧线。

到 2025 年，Miro 做事超越 1 亿用户、25 万家客户组织，遮掩 99% 的《金钱》100 强企业，这个体量如故进入企业级基础设实践列。

在这里，AI 赢得了一种文本模子自然缺失的身手：厚实视觉高下文。

为什么“画布”对 Agent 更友好？

在纯文本器具里，东谈主类能靠直观厚实“左上角那组思法”和“这条箭头串起来的经过”，但模子时时需要你用长句补都指代。

画布自然提供了一种空间讲话：元素的位置、聚类、连线关系自己即是信息。Miro AI 不错把这些空间关系纳入厚实范围。用户不必反复解释高下文，只须选中元素，AI 就能知谈“你在指什么”。

这使多模态之间的流转更当然：一面絮叨的便利贴墙，不错被整理成表格、拉成看板、进一步生成文档或幻灯片。对多智能体相助来说，这意味着相助空间里酿成的对象不仅“能看”，还不错被不同 Agent 竭力加工与复用。

Miro 在 AI 期间最容易被用户感知到的变化，AI Sidekicks。

这些 Sidekicks 被缠绵成“队友”，每一个都有明确的责任视角，比如敏捷解说、产物负责东谈主、产物营销群众。这些扮装围绕画布对象与相助场景责任——这更接近多智能体相助的真实形态：按扮装单干、在归并高下文下并行鼓舞。

在一次 Sprint 追忆会上，敏捷解说 Sidekick 会径直读取画布上的便利贴，分析哪些反馈在类似出现，哪些问题存在干系性，然后把识别出的模式标注出来。接下来，它会以挑剔的阵势给出雠校建议，像一个参与辩论的成员。

对企业用户来说，Sidekicks 还能进一步被“腹地化”。把里面的本领文档、缠绵表率、品牌手册接进来之后，AI 驱动对公司语境有悲悼的照应人。

其次，Miro 凭借锻真金不怕火的 Flows 把阑珊的 AI 身手串成了可执行的链条。一条典型的旅途，是从用户瞻念察走向原型缠绵。

要是说 Sidekicks 更像“多扮装”，那么 Flows 则对应“多圭表编排”。Miro 用锻真金不怕火的 Flows 把阑珊 AI 身手串成可执行链条，一条典型旅途是从用户瞻念察走向原型缠绵：

访谈转录导入画布后，AI 索求关节痛点并聚类成便利贴；接着生成用户故事与验收模范；终末调用原型身手，把笔墨转成低保真线框图。这些圭表在画布里连气儿发生，信息在不同形态间自动流动。

对多智能体相助而言，这类链条的意旨在于：相助过程从“临时对话”升级为“可复用责任流”，团队不错把请示固化成可类似执行的经过，而不是每次从零驱动。

在 Miro 的 AI 相助空间里，以至还不错径直作念 APP 的 UI 原型。

Miro 的 Insights驱动承担起“汇总试验”的扮装。

它不错团结 Salesforce、Zendesk、Jira 等系统，把漫衍在工单、销售记载、反馈渠谈里的声息拉回画布。AI 会对这些内容作念语义分析和聚类，匡助团队判断哪些需求被高价值客户反复说起，哪些调动可能径直影响收入结构。

到 2025 年，Miro 作念了一件看起来偏底层、但意旨很长久的事：支柱 Model Context Protocol（MCP）。

MCP 让画布第一次具备了和 IDE 双向一样的身手。这意味着，当产物司理在 Miro 上画好经过、写好 PRD，开导者在 Cursor 或 VS Code 里写代码时，OD体育appIDE 中的 AI 编程助手不错把 Miro 画布内容作为高下文使用；反过来，产研也能在归并个相助空间里对都辩论对象，而不是在聊天、文档、截图之间搬运信息。

把这些身手连在一谈看，会发现 Miro 在作念的事情，与异日的多智能体相助责任方法很一致：不休把画布畛域向外推，让更多真实责任发生在归并高下文中；AI 出现的位置，也永久贴着相助自己。

Miro的早先：为什么选用画布起家？

要是回头去看 Miro 的早先，它其实少量都不纷乱，以至有点“必不得已”。

在俄罗斯工业城市发财的 Andrey Khusid（Miro 创举东谈主兼 CEO）并不是那种一驱动就奔着“平台”“生态”去的创业者。2011 年前后，他还在计算一家缠绵与创意代理公司，闲居责任即是和客户、缠绵师、产物司理反复辩论思法。

问题出在团队并不老是在归并个方位：有东谈主在不同城市，有东谈骨干脆在不同国度。面临面的白板辩论一朝隐没，创意一样坐窝变得笨起来。电话会议能说清论断，却说不清过程；邮件能留住笔墨，却装不下那些唾手画出的箭头、框线和璷黫的草图。

这个念头逐渐变得具体：要是白板不行随着东谈主走，那能不行让白板“上网”？作念一个富余浅易、富余直不雅的空间，让漫衍在各地的东谈主，像站在归并面墙前一样，一谈画、一谈改、一谈乱写。

这即是 Miro AI 前身 RealtimeBoard 的由来。它是从一个缠绵师每天被试验责任卡住的一霎长出来的。Khusid 其后反复强调过一件事：创业的早先是一个富余具体、富余真实的问题。我的谜底老是，选一个浅易径直的问题去贬责。这句话很求实。

这种布景，也深入影响了 Miro 其后的产物气质。Khusid 作为 CEO，一直带着厉害的缠绵者视角。他把产物行动一块不错被反复涂抹的“画布”。好不好用、顺不顺遂、用户第一次翻开时有莫得抒发欲，这些在他眼里远比功能数目遑急。

在一档播客节目里，Khusid 曾显露创业早期，曾有一家大客户出价 200 万好意思元条目他们开导腹地部署（On-Premise）版块。其时公司年收入仅 100 万好意思元，这笔钱极具迷惑力。但 Andrey Khusid 刚烈隔断了，他相持以为 SaaS 云表相助才是异日。这一决定延续了 Miro 的 SaaS 蹊径，也在早期逃匿了过度定制化的罗网

险些零营销预算的情况下，RealtimeBoard 通过缠绵社区的口碑传播，蕴蓄了早期种子用户。这种 PLG 基因在公司早期就已确立。

RealtimeBoard 其后更名为 Miro，新称号请安西班牙超试验目的巨匠胡安·米罗（Joan Miró）。Andrey 但愿通过这又名字传达一种理念：每个职场东谈主都不错在画布上像艺术家一样挥洒创意，用颜色和阵势重构责任流。

在这个过程中，Oleg Shardin（Miro 斡旋创举东谈主）一直站在他身边，是他和 Khusid 一谈把当先的思法一步步变成可用产物。早期的 Miro 并莫得了了的岗亭畛域，产物、本领、运营、融资，险些都要亲身下场。

在 Miro 的早期阶段，Shardin 在本领竣事、产物落地以及团队搭建上都证据了关节作用，而 Khusid 则更多承担了产物标的和体验判断。这种“缠绵直观 + 工程执行”的组合，组成了 Miro 当先的厚实结构。

RealtimeBoard 推出后，很快被费力团队扫视到。缠绵师、产物司理、敏捷开导团队发现，它仅仅给你一块无穷大的空间。你不错画经过图，也不错什么都不画，仅仅贴满便签。正是这种不外度欺压的缠绵，让它在不同文化、不同责任方法的团队中当然助长。

接下来的发展就显得严容庄容了。

创举东谈主当年为了贬责我方团队的一个小问题脱手写下等一瞥代码，十多年后，这个问题被放大到了公共团队的闲居责任中。

为什么Miro天生即是多智能体的相助底座

五六年前，视觉相助器具常被当作字斟句酌：缠绵师发散用、产物司理偶尔画经过，无谓也行。目下随着夹杂办公常态化、敏捷深入、非结构化信息爆炸，视觉相助正在变成组织运转的基础按次。

第三方数据机构Research and Markets 瞻望：公共视觉相助平台阛阓 2025 年约 84 亿好意思元，2032 年接近 150 亿好意思元，年复合增长率约 8%。更激进的不雅点以为：当 AI 的确镶嵌相助与决策经过，阛阓可能被进一步拉升。

企业显露的问题越来越斡旋，第一个是器具碎屑化。Jira 负株连务，Notion 负责文档，Slack 负责一样，每个器具单独看都莫得问题，但一朝跨团队相助，信息就被拆散在不同系统里。东谈主要在器具之间走动搬运高下文，决策成本被举高。

Miro 则是这些系统之间的“视觉中间层”，把阑珊的信息再行拉回到一个可辩论的空间里。

企业第二个显露的问题是翻新过程自己不可跟踪。头脑风暴天生是絮叨词语的，便利贴贴满一墙，会议终局后时时只剩下一份论断 PPT。中间发生过什么、为什么铁心了某些思法，很少被无缺保留住来。

视觉相助器具的价值，在于把这些过程千里淀下来，让它们不错被复盘、被复用。

第三个惊惶来自 AI。夙昔两年，企业采购了浩瀚 AI 器具，但使用场景高度斡旋在个东谈主效果上：写邮件、改案牍、补代码，但的确落到团队相助层面的 AI 却很少，更多停留在演示阶段。

企业并不缺“贤人的 AI”，缺的是能镶嵌真实责任流、减少相助摩擦的 AI。

这也解释了为什么视觉相助阛阓正在速即分化。

在最底层，在线白板如故进入澈底的红海阶段。基础绘图、唾手涂鸦这类身手险些都备商品化，Microsoft Whiteboard、Apple Freeform、Zoom Whiteboard 都以“免费附赠”的阵势存在。这一层的竞争逻辑很浅易：不追求盈利，只求生态补都。

的确的契机出目下更表层。把视觉相助和企业责任流、数据料理、AI 决策结合在一谈，构建一种“翻新操作系统”，这块空间依然空旷。Miro 把要点放在 Enterprise Guard、Miro Insights 和 Flows 上，本色上是在向这个高价值区域移动，而不是在免费白板里连续内卷。

对 Miro 威迫最大的玩家，毫无疑问是 Microsoft。Microsoft 的策略止境了了：通过 Microsoft 365 打包，把 Whiteboard、Loop、Copilot 一谈送进企业。对 CFO 来说，这种决议险些不需要罕见审批。Copilot 在 Word、Excel、PowerPoint 里的发达也富余锻真金不怕火，文档处理身手极强。

Miro 能站住脚，靠的是一种中立性。它不错同期团结 Google、Slack、Jira、Zoom 这些非微软生态的器具，而微软产物一朝离开自家体系，体验时时明显下落。

更遑急的是深度各异。Microsoft Whiteboard 的定位永久偏向轻量使用，妥贴浅易标注和辩论。Miro 则蕴蓄了浩瀚专科模板、复杂图表身手和缜密的权限体系，这些恰正是跨部门、跨层级相助的刚需。

在用户社区层面，这种各异被放大得更明显。Reddit 等平台上，不少用户提到Copilot Studio 的多 Agent 编排门槛相对较高，建树复杂、文档不及Miro 的 Sidekicks 在操作旅途上更迫临画布自己，上手相对径直

另一条对比线来自FigJam。这是缠绵团队止境偏疼的器具，原因也很径直：它和 Figma 的缠绵文献是像素级互通，对缠绵师来说险些莫得高下文切换成本，但这款产物的用户体量惟一千万。

结语

把 Miro 放在更长的期间轴上看，它的非常之处其实很明显：在尝试完成从\"好用器具\"到\"平台型产物\"的逾越。这是一个“无如奈何”的决定，他们莫得倡导再在原先的头部位置赢得阛阓收货，但也带来了更多异日后劲。这一步，许多 SaaS 公司都会在半途失速。因为器具一朝被固定在某个高频场景里，就很容易被功能替代；平台则要承担更多复杂性，也要对组织级问题给出谜底。

到 2026 年这个节点，Miro 如故站在了 AI 平台这一侧，当多智能体相助成为AI时期的风向，这款在线相助的白板是否还能重塑高增长，取决于其责任流中AI的渗入是否富余深入。

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