融資資訊
| 項目 | 值 |
|---|---|
| 公司 | Ema（美國，加州 Mountain View；另於 Bengaluru、倫敦、溫哥華設有據點） |
| 輪次 | Series B |
| 金額 | $77M |
| 領投 | Creaegis（印度 Bengaluru） |
| 跟投 | Accel、Section 32、Prosus（既有股東加碼，全數為 primary equity，無債權或次級交易） |
| 估值 | 未揭露（較 2024 年上一輪翻超過 4 倍） |
| 累計融資 | $140M |
| 成立年份 | 2023 年 |
| 員工數 | ~200 人（Mountain View 總部＋Bengaluru／倫敦／溫哥華辦公室） |
這家公司做什麼
Ema 是做企業 Agent 編排的公司——它不賣單一任務型的 AI 工具，而是賣一整組協同運作的 AI Agent，稱之為「AI 員工」，直接接管 HR、IT、財務等部門裡橫跨多步驟的業務流程。
核心做法是「包裹」既有企業應用：Ema 先在客戶現有的 SaaS 系統外層包一層 Agent，讓這些系統退化成單純的資料庫，客戶再逐步減少甚至完全擺脫對這些大型 SaaS 應用的依賴。公司背後可調用超過 150 個模型（含前沿與開源模型），創辦人 Surojit Chatterjee（前 Google、Coinbase 高階主管）強調 Ema 專注在領域知識、系統整合與跨應用的流程編排，而非跟前沿模型廠商競爭——「前沿模型的進步其實對我們非常有利」。定價也刻意不跟著座位數或 token 用量走，而是綁定任務完成與商業結果。
目前 Ema 有超過 50 個活躍企業客戶、逾百萬活躍使用者，累計處理超過 500 萬次動作與查詢，客戶包括 NTT DATA、日立、ADP、PwC、Google、KPMG、Wipro、Microsoft。過去兩年營收成長 50 倍，累計合約總值（含多年期合約）已突破 $150M；超過九成客戶會從最初的單一用例擴展到數十個工作流程，淨留存率約 180%，毛利率仍維持接近 80%。
這筆融資的信號
對 Agent 生態的意義
新資金主要投入銷售與行銷擴張——Ema 前幾年把心力都放在打磨產品，這輪之後要把「AI 員工」推向更多市場，尤其是亞太、南美與中東。這也代表 Ema 不只是想賣軟體，還想吃下企業過去付給 IT 服務商的導入、整合與顧問工作：多家服務商已經開始跟 Ema 合作，因為他們自己也意識到「人力優先」的商業模式未必能撐到下一個階段。
投資人在賭什麼
Creaegis 領投、Accel／Section 32／Prosus 三家既有股東同步加碼，賭的是 Ema「AI 員工」模式能不能在 Anthropic、OpenAI 等前沿模型廠商也開始直攻企業市場（例如 Anthropic 已推出財務、工程、法律專用外掛，OpenAI 也組建了駐點工程師團隊）的競爭下，繼續守住「跨應用流程編排」這個差異化定位。估值翻超過 4 倍但金額不揭露，顯示投資人願意用高溢價押注 Ema 能維持這個定位，而不是被前沿模型廠商的原生功能吃掉。
值得觀察的數字
- 累計合約總值突破 $150M，但公司明確拒絕透露年化經常性收入（ARR）——多年期合約總值與 ARR 是兩個不同量級的數字，後續要觀察真正的年化營收規模
- 淨留存率約 180%，遠高於企業軟體業界常見的 110–130% 區間，代表既有客戶的擴張速度是新增客戶之外的主要成長引擎
- 毛利率維持在近 80%，在「AI 取代人力密集服務」的商業模式下仍能維持接近傳統 SaaS 的毛利水準，是這輪募資材料裡最少見的數字
Watchlist 狀態
Ema 尚未在 watchlist 中。建議加入 section D10（企業 AI 平台），與 Enhans、Moveworks、Glean 並列追蹤，追蹤重點：跨部門「AI 員工」編排、包裹既有 SaaS 系統的整合策略，以及淨留存率／毛利率能否在規模擴大後維持。
今日收穫
過去看企業 Agent 新創,大多假設它們遲早要跟 Anthropic、OpenAI 這類前沿模型廠商正面對撞,但 Ema 創辦人的說法提供了另一種讀法：模型進步對它反而是利多,因為 Ema 賭的不是「誰的模型比較聰明」,而是「誰能把一堆前沿模型接進企業真實系統、做完一整套跨部門流程」。這代表企業 Agent 賽道正在分裂成兩層——模型能力層,以及模型之上的企業流程編排層——後者不必然是前者的附庸。
參考資料
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