出品｜虎嗅科技组
作者｜SnowyM
编辑｜陈伊凡
头图｜Miro创始人的领英
“AI原生100”是虎嗅科技组推出针对AI原生创新栏目，这是本系列的第「45」篇文章。
在 AI 浪潮到来之前，有一些公司已经是各自垂直赛道的头部玩家。但当 AI 重新定义行业之后，它们的估值大幅缩水，部分甚至走到了生存边缘。
Miro 就是这类公司里的一个典型样本，它有着扎实的产品基础，也在 AI 浪潮里主动寻求转型机会。
Miro 是目前全球规模最大的独立在线白板协作平台。它拥有超过1 亿注册用户、25 万家客户，99% 的《财富》100 强企业都在使用它，在视觉协作这个细分赛道里，成为了头部。
作为参照，推出类似产品 FigJam 的 Figma 整体来看用户总基数为千万量级，Google 的 Jamboard 也已经停用。
但规模并没有让它免于冲击。在 Miro 用了 10 年走向头部之后，AI 叙事重塑了整个 SaaS 市场的估值逻辑。到 2025 年，Miro 的估值已从高点跌至约 36 亿美元，跌幅超过 80%。与此同时，公司不得不在 2023 年和 2024 年大举裁员。
外界的疑问随之而来：当 AI 可以直接生成内容、自动整理信息，尤其是面对OpenClaw这样多智能体协作带来的冲击，像 Miro 这样以\"协作空间\"为核心的工具，还有多少不可替代性？
Miro 挣扎着给出了一个答案：把 AI 嵌进画布本身。2023 年以来，它陆续推出 AI Sidekicks、Flows、Insights 等功能，把 AI 能力和视觉协作深度绑定。从结果来看，这条路线在财务上尚且成立，据 Sacra 估算，2023 年 Miro 的 ARR 约为 5.6 亿美元，同比增速仍维持在 33% 左右。
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，也是少数在收缩中仍保持增长的协作类 SaaS。
两件事同时为真，才是理解 Miro 现状的起点。
在与 AI 创业者和投资人沟通时，嘉和资本 CEO 袁子恒提出一个值得延展的判断：当下多智能体仍然高度依赖人类开发与编排，而 OpenClaw 更像“给 Agent 用的工具”，未来可能出现“Agent 根据业务链条需求给自己开发 Agent”，再叠加越来越丰富的 Skills 插件，OpenClaw 天然适合多智能体协作。顺着这个逻辑，社交与在线协作中高频软件的作用会进一步增强。
多智能体协作将如何重塑协作底座？Miro，这家曾经定义了“在线白板”赛道的公司，提供了一个观察样本，也将会给当前做AI在线协作的创业者一定意义的参考。毕竟我们已经能看到一些AI在线协作工具也在参考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 最难被复制的能力，始终是它的“无限画布”。这块画布并不只是用来画图，更像一个能承载各种信息形态的空间容器。Miro的产品演进经历了三个阶段：在线白板、视觉协作平台、AI 创新工作空间。其所有产品，都围绕一块画布。
其最早只是一个在线白板，解决“人不在一起，怎么一起想事情”的问题。后来，它逐步扩展成视觉协作平台，把头脑风暴、流程设计、项目规划这些原本分散的工作，收拢到同一块空间里。
Miro的增长曲线曾让市场感到失真。2020 年初，Miro 的用户数还在 500 万左右，18 个月后直接跃升到 3000 万。在远程办公成为常态的背景下，它从小众协作工具，迅速变成组织运转的一部分。
2019 年正式更名为 Miro 后，公司进入最激进的扩张阶段。2022 年 1 月，Miro 完成由 ICONIQ Growth 领投的 4 亿美元 C 轮融资，估值达到 175 亿美元，一度跻身全球估值最高的私有软件公司行列。随后，线下办公回归、资本趋紧、AI 周期重启，市场对“高速增长叙事”的容忍度下降，Miro 的估值随之下降 140 亿美元，公司随之开始大举裁员，2023 年和 2024 年，Miro 分别裁员约 119 人和 275 人，占员工规模的 7% 和 18%，资源开始集中投入 AI 方向。
在这一阶段，Miro 创始人兼 CEO 明确提出 “AI First” 战略，将 Miro 重新定位为 AI 时代的创新工作空间。AI 需要被用来放大画布原本就成立的优势。这一点反映在了收入曲线上。
2018 年，Miro 的 ARR 约为 500 万美元；2022 年增至约 4.2 亿美元；2023 年据 Sacra 估算，ARR 甚至达到 5.6 亿美元，同比增长 33%。在 SaaS 整体放缓的背景下，这是一条非常陡峭的增长曲线。
到 2025 年，Miro 服务超过 1 亿用户、25 万家客户组织，覆盖 99% 的《财富》100 强企业，这个体量已经进入企业级基础设施行列。
在这里，AI 获得了一种文本模型天然缺失的能力：理解视觉上下文。
为什么“画布”对 Agent 更友好？
在纯文本工具里，人类能靠直觉理解“左上角那组想法”和“这条箭头串起来的流程”，但模型往往需要你用长句补齐指代。
画布天然提供了一种空间语言：元素的位置、聚类、连线关系本身就是信息。Miro AI 可以把这些空间关系纳入理解范围。用户不必反复解释上下文，只要选中元素，AI 就能知道“你在指什么”。
这使多模态之间的流转更自然：一面杂乱的便利贴墙，可以被整理成表格、拉成看板、进一步生成文档或幻灯片。对多智能体协作来说，这意味着协作空间里形成的对象不仅“能看”，还可以被不同 Agent 接力加工与复用。
Miro 在 AI 时代最容易被用户感知到的变化，AI Sidekicks。
这些 Sidekicks 被设计成“队友”，每一个都有明确的工作视角，比如敏捷教练、产品负责人、产品营销专家。这些角色围绕画布对象与协作场景工作——这更接近多智能体协作的真实形态：按角色分工、在同一上下文下并行推进。
在一次 Sprint 回顾会上，敏捷教练 Sidekick 会直接读取画布上的便利贴，分析哪些反馈在重复出现，哪些问题存在关联性，然后把识别出的模式标注出来。接下来，它会以评论的形式给出改进建议，像一个参与讨论的成员。
对企业用户来说，Sidekicks 还能进一步被“本地化”。把内部的技术文档、设计规范、品牌手册接进来之后，AI 开始对公司语境有记忆的顾问。
其次，Miro 凭借成熟的 Flows 把零散的 AI 能力串成了可执行的链条。一条典型的路径，是从用户洞察走向原型设计。
如果说 Sidekicks 更像“多角色”，那么 Flows 则对应“多步骤编排”。Miro 用成熟的 Flows 把零散 AI 能力串成可执行链条，一条典型路径是从用户洞察走向原型设计：
访谈转录导入画布后，AI 提取关键痛点并聚类成便利贴；接着生成用户故事与验收标准；最后调用原型能力，把文字转成低保真线框图。这些步骤在画布里连续发生，信息在不同形态间自动流动。
对多智能体协作而言，这类链条的意义在于：协作过程从“临时对话”升级为“可复用工作流”，团队可以把经验固化成可重复执行的流程，而不是每次从零开始。
在 Miro 的 AI 协作空间里，甚至还可以直接做 APP 的 UI 原型。
Miro 的 Insights开始承担起“汇总现实”的角色。
它可以连接 Salesforce、Zendesk、Jira 等系统，把分散在工单、销售记录、反馈渠道里的声音拉回画布。AI 会对这些内容做语义分析和聚类，帮助团队判断哪些需求被高价值客户反复提及，哪些改动可能直接影响收入结构。
到 2025 年，Miro 做了一件看起来偏底层、但意义很长远的事：支持 Model Context Protocol（MCP）。
MCP 让画布第一次具备了和 IDE 双向沟通的能力。这意味着，当产品经理在 Miro 上画好流程、写好 PRD，开发者在 Cursor 或 VS Code 里写代码时，IDE 中的 AI 编程助手可以把 Miro 画布内容作为上下文使用；反过来，产研也能在同一个协作空间里对齐讨论对象，而不是在聊天、文档、截图之间搬运信息。
把这些能力连在一起看，会发现 Miro 在做的事情，与未来的多智能体协作工作方式很一致：不断把画布边界向外推，让更多真实工作发生在同一上下文中；AI 出现的位置，也始终贴着协作本身。
Miro的起点：为什么选择画布起家？
如果回头去看 Miro 的起点，它其实一点都不宏大，甚至有点“被逼无奈”。
在俄罗斯工业城市发家的 Andrey Khusid（Miro 创始人兼 CEO）并不是那种一开始就奔着“平台”“生态”去的创业者。2011 年前后，他还在经营一家设计与创意代理公司，日常工作就是和客户、设计师、产品经理反复讨论想法。
问题出在团队并不总是在同一个地方：有人在不同城市，有人干脆在不同国家。面对面的白板讨论一旦消失，创意沟通立刻变得笨起来。电话会议能说清结论，却说不清过程；邮件能留下文字，却装不下那些随手画出的箭头、框线和潦草的草图。
这个念头慢慢变得具体：如果白板不能跟着人走，那能不能让白板“上网”？做一个足够简单、足够直观的空间，让分散在各地的人，像站在同一面墙前一样，一起画、一起改、一起乱写。
这就是 Miro AI 前身 RealtimeBoard 的由来。它是从一个设计师每天被现实工作卡住的瞬间长出来的。Khusid 后来反复强调过一件事：创业的起点是一个足够具体、足够真实的问题。我的答案总是，选一个简单直接的问题去解决。这句话很务实。
这种背景，也深刻影响了 Miro 后来的产品气质。Khusid 作为 CEO，一直带着强烈的设计者视角。他把产品看成一块可以被反复涂抹的“画布”。好不好用、顺不顺手、用户第一次打开时有没有表达欲，这些在他眼里远比功能数量重要。
在一档播客节目里，Khusid 曾透露创业早期，曾有一家大客户出价 200 万美元要求他们开发本地部署（On-Premise）版本。当时公司年收入仅 100 万美元，这笔钱极具诱惑力。但 Andrey Khusid 坚决拒绝了，他坚持认为 SaaS 云端协作才是未来。这一决定延续了 Miro 的 SaaS 路线，也在早期规避了过度定制化的陷阱
几乎零营销预算的情况下，RealtimeBoard 通过设计社区的口碑传播，积累了早期种子用户。这种 PLG 基因在公司早期就已确立。
RealtimeBoard 后来改名为 Miro，新名称致敬西班牙超现实主义大师胡安·米罗（Joan Miró）。Andrey 希望通过这一名字传达一种理念：每个职场人都可以在画布上像艺术家一样挥洒创意，用色彩和形状重构工作流。
在这个过程中，Oleg Shardin（Miro 联合创始人）一直站在他身边，是他和 Khusid 一起把最初的想法一步步变成可用产品。早期的 Miro 并没有清晰的岗位边界，产品、技术、运营、融资，几乎都要亲自下场。
在 Miro 的早期阶段，Shardin 在技术实现、产品落地以及团队搭建上都发挥了关键作用，而 Khusid 则更多承担了产品方向和体验判断。这种“设计直觉 + 工程执行”的组合，构成了 Miro 最初的稳定结构。
RealtimeBoard 推出后，很快被远程团队注意到。设计师、产品经理、敏捷开发团队发现，它只是给你一块无限大的空间。你可以画流程图，也可以什么都不画，只是贴满便签。正是这种不过度约束的设计，让它在不同文化、不同工作方式的团队中自然生长。
接下来的发展就显得顺理成章了。
创始人当年为了解决自己团队的一个小问题动手写下第一行代码，十多年后，这个问题被放大到了全球团队的日常工作中。
为什么Miro天生就是多智能体的协作底座
五六年前，视觉协作工具常被当作锦上添花：设计师发散用、产品经理偶尔画流程，不用也行。现在随着混合办公常态化、敏捷深入、非结构化信息爆炸，视觉协作正在变成组织运转的基础设施。
第三方数据机构Research and Markets 预测：全球视觉协作平台市场 2025 年约 84 亿美元，2032 年接近 150 亿美元，年复合增长率约 8%。更激进的观点认为：当 AI 真正嵌入协作与决策流程，市场可能被进一步拉升。
企业暴露的问题越来越集中，第一个是工具碎片化。Jira 负责任务，Notion 负责文档，Slack 负责沟通，每个工具单独看都没有问题，但一旦跨团队协作，信息就被拆散在不同系统里。人要在工具之间来回搬运上下文，决策成本被抬高。
Miro 则是这些系统之间的“视觉中间层”，把零散的信息重新拉回到一个可讨论的空间里。
企业第二个暴露的问题是创新过程本身不可追踪。头脑风暴天生是混乱的，便利贴贴满一墙，会议结束后往往只剩下一份结论 PPT。中间发生过什么、为什么舍弃了某些想法，很少被完整保留下来。
视觉协作工具的价值，在于把这些过程沉淀下来，让它们可以被复盘、被复用。
第三个焦虑来自 AI。过去两年，企业采购了大量 AI 工具，但使用场景高度集中在个人效率上：写邮件、改文案、补代码，但真正落到团队协作层面的 AI 却很少，更多停留在演示阶段。
企业并不缺“聪明的 AI”，缺的是能嵌入真实工作流、减少协作摩擦的 AI。
这也解释了为什么视觉协作市场正在迅速分化。
在最底层，在线白板已经进入彻底的红海阶段。基础绘图、随手涂鸦这类能力几乎完全商品化，Microsoft Whiteboard、Apple Freeform、Zoom Whiteboard 都以“免费附赠”的形式存在。这一层的竞争逻辑很简单：不追求盈利，只求生态补齐。
真正的机会出现在更上层。把视觉协作和企业工作流、数据治理、AI 决策结合在一起，构建一种“创新操作系统”，这块空间依然空旷。Miro 把重心放在 Enterprise Guard、Miro Insights 和 Flows 上，本质上是在向这个高价值区域移动，而不是在免费白板里继续内卷。
对 Miro 威胁最大的玩家，毫无疑问是 Microsoft。Microsoft 的策略非常清晰：通过 Microsoft 365 打包，把 Whiteboard、Loop、Copilot 一起送进企业。对 CFO 来说，这种方案几乎不需要额外审批。Copilot 在 Word、Excel、PowerPoint 里的表现也足够成熟，文档处理能力极强。
Miro 能站住脚，靠的是一种中立性。它可以同时连接 Google、Slack、Jira、Zoom 这些非微软生态的工具，而微软产品一旦离开自家体系，体验往往明显下降。
更重要的是深度差异。Microsoft Whiteboard 的定位始终偏向轻量使用，适合简单标注和讨论。Miro 则积累了大量专业模板、复杂图表能力和细致的权限体系，这些恰恰是跨部门、跨层级协作的刚需。
在用户社区层面，这种差异被放大得更明显。Reddit 等平台上，不少用户提到Copilot Studio 的多 Agent 编排门槛相对较高，配置复杂、文档不足Miro 的 Sidekicks 在操作路径上更贴近画布本身，上手相对直接
另一条对比线来自FigJam。这是设计团队非常偏爱的工具，原因也很直接：它和 Figma 的设计文件是像素级互通，对设计师来说几乎没有上下文切换成本，但这款产品的用户体量只有千万。
结语
把 Miro 放在更长的时间轴上看，它的特殊之处其实很明显：在尝试完成从\"好用工具\"到\"平台型产品\"的跨越。这是一个“迫不得已”的决定，他们没有办法再在原先的头部位置获得市场成绩，但也带来了更多未来潜力。这一步，很多 SaaS 公司都会在中途失速。因为工具一旦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答案。
到 2026 年这个节点，Miro 已经站在了 AI 平台这一侧，当多智能体协作成为AI时期的风向，这款在线协作的白板是否还能重塑高增长，取决于其工作流中AI的渗透是否足够深入。
本文来自虎嗅，原文链接：https://www.huxiu.com/article/4836721.html?f=wyxwapp
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