在纽约，有这样一家奇怪的公司。办公室里装着篮球架，还专门设了一个“泄愤室”。遇上代码写崩了，员工就可以进去抡起锤子随便砸东西出气。到了晚上，会议室又成了联合创始人的卧室。整个空间看上去像兄弟会和高科技研究实验室的混合体，凌乱、莽撞，又透着野心。可如果告诉你，这原本就是一家由青少年创办的公司，是不是一切又都变得合理了？
这家公司就是Aaru。Aaru的核心创始人Cameron Fink和Ned Koh在创立公司时，分别只有18岁和19岁，而技术负责人John Kessler当时甚至才15岁——因为未成年，他连进入公司董事会的资格都没有，所有的投资文件都得由其父亲代为签字确认。
如今Aaru的估值已达10亿美元，成为当下最受关注的年轻AI创业公司之一。当然它吸引人的，不只是创始团队的年龄。
Aaru的核心业务，是用大规模AI agents替代传统的人类调研流程。过去，企业做市场研究，往往需要花钱招募受访者参加焦点小组、填写问卷，再由调研团队和咨询顾问进行整理与分析。整个过程不仅耗时耗力、成本高昂，也容易受到样本规模、表达偏差和执行方式的限制。
目前，Aaru已经为麦当劳、安永（EY）、波士顿啤酒以及电影制片公司A24等知名品牌提供了研究或测试服务；制药巨头拜耳公司也正在借助Aaru的技术，为旗下品牌测试广告文案和宣传口号。
故事的开端，要从Cameron Fink和Ned Koh在芝加哥郊区的森林湖预科学院（Lake Forest Academy）的相遇说起。两人因为越野跑熟络起来，也因为同样爱折腾，很快成了朋友。他们还曾合伙破解学校Wi-Fi，只为了逃避交作业。学校老师后来回忆，Ned Koh对做生意的热情，明显比对拉丁文课要高得多。
还在读高一的时候，这两个少年就创办了一家政治主题的蜡笔公司，希望借此提升选民投票热情。他们用Fink成人礼上收到的礼金，从中国进口了两万盒蜡笔，再给不同颜色起上带有政治意味的名字，如“伯尼蓝”和“川普橘”等。这个项目听起来有些荒诞，却已经显露出他们对产品、传播和公众情绪的敏感。
后来，他们又尝试创办了医疗科技公司Elda Bio，并借此进入了Z Fellows项目。Z Fellows是硅谷专门为年轻创业者打造的快速通道，能够对接顶级风投、获得创业指导，是无数年轻创业者梦寐以求的机会。但做着做着，他们发现医疗赛道监管重重，并不适合自己。相比之下，他们真正感兴趣的，不是某一个具体行业，而是更底层的能力：预测。
不久后，John Kessler出现了。这个少年最初只是通过LinkedIn给Cameron Fink发消息，想请教Z Fellows的申请。没想到，一通电话就聊了两个半小时。挂断电话后，Cameron Fink立刻打给Ned Koh，激动地说Kessler是他这辈子见过最聪明的人。John Kessler的履历确实非常惊艳，他12岁开始上高中，14岁已经在麻省理工学院的城市科学实验室构建模拟基础设施。
创业初期，他们也并非没有尝试走一条更传统的路。Cameron Fink去了达特茅斯学院，但只待了一晚。Ned Koh去了哈佛大学，也不过待了两周。很快，两人都离开校园，把全部时间和精力投回创业。
有意思的是，尽管这个小团队背后并不缺乏家庭资源，但他们还是坚持靠自己把事情做成。一次春季去巴哈马群岛的旅行期间，Cameron Fink和Ned Koh刚把描述他们新商业构想的白皮书分享给一位潜在投资者，几天后，他们就开始了关于Pre-Seed融资的谈判，Cameron Fink的父亲Nick Fink当时正好听见儿子在度假屋甲板上讲电话，他作为即将上任的美国领先的跨国饮料酒精公司星座集团（Constellation Brands）的CEO，当时甚至还没完全弄明白儿子做的到底是什么生意，也很惊讶这两个青少年竟然没有向他寻求帮助。
Aaru最初是在朋友家的地下室里启动的。为了验证模型到底靠不靠谱，他们选择先去预测选举结果。在对历史选举进行回测时，他们对2020年美国大选结果的预测误差控制在0.5个百分点以内，表现优于当年不少传统民调的误差范围。这个结果也让Aaru开始接到一些来自智库和政界的研究与民调工作。
当然，模型和人类一样，不会永远正确。比如在2024年大选中，Aaru就曾错误地预测Kamala Harris会在2024年的大选中获胜。但CameronFink并没有回避这个问题，他坦言，这次失误让团队意识到了模型的不足，随后他们投入大量精力优化算法，补充更多维度的数据，大幅提升了模型的精准度。
真正让Aaru从政治预测走向更广阔商业市场的，是前波士顿啤酒公司的CEO Dave Burwick。一次偶然接触后，他意识到Aaru的能力不只可以用于选举，也可以服务品牌战略、产品创新和消费者洞察。Burwick投资了Aaru，还帮他们对接了大量风投和企业CEO。
如今担任气泡水品牌Spindrift CEO的Burwick曾委托Aaru评估多个新品方向，包括汽水、茶饮、能量饮料和果昔等。Aaru为此调用了一批按照目标客群设定的AI agents，这些虚拟消费者对应的是25岁至35岁、家庭平均年收入超过10万美元的人群。仅用一周时间，Aaru就得出结论——水果茶是最值得押注的产品线。而这一结论，恰好与Spindrift后来独立开展的一项500人消费者调研结果一致，只不过那项传统调研前后花了整整两个月。
消费品公司面临的最大挑战是如何缩短创新周期，真正昂贵的从来不是调研费用，而是创新周期被拖长之后错失的市场窗口。尽管如此，要让品牌相信虚拟人类和真实人类一样有效，甚至更有效，仍然是一个挑战。可口可乐的开放式创新与企业发展高级总监Ashlee Adams表示，对于合成模型能否比人类提供更准确的洞察，业界仍存有一些疑虑。可口可乐目前正在测试Aaru的技术。
类似的验证还发生在安永。为了测试Aaru是否真的具备预测未来行为的能力，安永曾让它去复刻一项覆盖全球3600名受访者、包含53道单项选择题、耗时整整半年的《全球财富研究报告》。结果显示，Aaru不仅一夜之间就完成了，而且在结果出现分歧的地方，Aaru的预测更为准确。现在，安永已经把Aaru的技术用在十多家客户项目中，甚至在一些研究里开始直接替代传统问卷。
安永行为科学主管Sameer Munshi对此评价，“如果能精准预测人类行为，这将不仅是加速研究的手段，而会成为企业制定战略的核心工具。”