AI颠覆万亿调研生意，60人干出20亿美元估值，4万人巨头只值34亿美元
说出来你可能不信。
一家不到60人的AI调研公司，估值已经快追上拥有3.88万名员工的行业巨头了。
这家公司叫Simile，最新估值20亿美元。而全球前五大调研公司之一的NIQ，拥有约3.88万名员工，市值也不过34亿美元。
什么概念？Simile的员工数量不到NIQ的零头，估值却已经相当于后者的近六成。
更夸张的是，Simile成立才没多久。
但这可能还不是最值得关注的地方。真正值得关注的是，资本市场正在给这门1600亿美元的老生意重新定价。
在投资人眼里，传统市场调研是一个很差的生意。一个每年1600亿美元的市场，却始终没有真正跑出一家大公司。
在上市的4家全球头部调研公司里，三家的市值长期不到40亿美元。唯一超过百亿美元的Gartner，主要收入也并不是传统消费者调研。
但AI一进来，事情就不一样了。
一批成立只有两三年的AI调研公司，估值已经开始逼近那些经营了几十年的传统巨头。除了Simile外，Aaru的估值也高达10亿美元，Listen Labs也有5亿美元估值。
原因很简单，投资人开始相信，AI可能第一次把这门靠人堆出来的生意，变成一门可以规模化复制的软件生意。如果这个逻辑成立，1600亿美元的市场调研行业，可能真的要重新算一遍账。
那么，AI调研究竟改变了什么？为什么不到60个人的创业公司，可以拿到接近传统巨头的估值？今天，硅基君就来说道说道。
一场从"25个AI小人"开始的实验
Simile的故事，要从2023年4月的一篇论文说起。
当时，斯坦福和谷歌搞了个很有意思的实验。他们搭了一个像素风小镇，名字叫Smallville，然后往里面塞了25个AI。
每个AI只有一段简单的人设，比如“John Lin是一家药店的老板，有一个正在读大学的儿子”。
然后研究人员就不管了。没有剧本，没有任务，也没人规定谁几点起床、该跟谁聊天。
结果这25个AI，自己把日子过起来了。它们会起床、吃早餐、开店，也会主动与邻居聊天、建立关系，甚至传播从别人那里听来的消息。
最出名的一幕发生在情人节前。
其中一个AI提出要办一场派对，这个消息随后在小镇里不断传播，最后真的有一批AI居民主动赴约。整个过程没有提前写好的剧本。
这篇论文提出了一个很重要的观点：当大模型拥有记忆、反思和规划能力后，AI智能体可以表现出某种连续、相互影响的“社会行为”。
截至2026年8月，这篇论文的引用次数已经超过7000次，也成为Agent领域最有影响力的研究之一。论文第一作者Joon Sung Park，就是Simile创始人。
虽然这篇论文很成功，但真正让Park决定从学术界走向创业，是一年多后的另一项实验。
2024年11月，他所在的研究团队通过对1052名真实受访者进行约两小时访谈，建立了对应的AI智能体，再让这些智能体回答通用社会调查（GSS）等问题。
结果显示，AI智能体能够较高程度地复现对应真人的回答和行为模式。
研究发布后，一批来到斯坦福交流的财富500强企业CEO和董事会成员，开始追问一个非常现实的问题：这套东西，能不能拿来做市场研究？
传统调研生意，一直有两个很难解决的问题。
第一个是，人说的和人做的，经常不是一回事。
消费者在问卷里说“愿意购买”，真正走到货架前，却可能因为贵了5美元、包装不好看，或者朋友的一句话而改变选择。
问卷能记录态度，但很难完整模拟决策。
第二个问题更麻烦，传统调研很难模拟后续的连锁反应。
假设一家公司把产品价格降低10%，消费者会不会买更多，只是第一层问题。
竞争对手会不会跟着降价？消费者会不会开始等待进一步促销？这些连锁反应，通常只有产品真正推向市场之后才能看到。
而Simile想做的，正是把Smallville里那套“社会互动”搬进商业世界。
它的业务可以简单理解成两步：
第一步，造人。
企业把经过授权的访谈、历史问卷和行为数据输入系统，生成大量拥有不同年龄、收入、偏好和消费习惯的AI个体。
CVS Health与Simile的合作，就是建立在来自40多万名参与者、覆盖200多个行为场景的约290万条授权回答之上。
在这些数据基础上，Simile生成了超过10万个具有不同特征的“数字孪生消费者”。
第二步，做推演。
企业把新的广告、价格或者产品方案丢进模拟环境，让这些AI自己选择、交流，并相互影响，并主动推演未来可能发生的情况。
这也是Simile与传统市场调研最大的不同。CVS Health的内部测试显示，经过企业数据校准后，部分模拟结果与历史真人反馈的相似度最高达到95%。
更关键的是，这套系统还大幅压缩了调研时间。过去需要4到6周才能完成的调研，如今只要15到30分钟就能跑出结果。
这种近乎“开挂”的预测能力，自然让大客户们乖乖掏钱。
Simile目前采用典型的B2B订阅模式，年费从15万美元到数百万美元不等。其B轮融资披露的客户已经包括美国医疗巨头CVS Health、德勤和澳大利亚最大移动互联网提供商Telstra。
但Simile真正值得关注的，并不只是它拿下了多少大客户。在它背后，一场更大的变化正在发生：AI开始重新改造市场调研这门生意。
AI 正在重塑千亿调研市场
很少有人知道，调研是一个千亿美元的超级生意。根据ESOMAR的数据，2025年全球市场研究行业规模已经达到约1600亿美元。
但就是这样一个市场，在过去几十年，却鲜有一家市值超过百亿美元的公司。
很大程度上是因为，调研的商业模式太“重”了。
传统市场调研，本质上是一门高度依赖人的生意。每启动一个新项目，都要重新设计问卷、招募受访者、组织访谈、清洗数据，再由研究人员完成分析和报告。
收入增加，往往意味着需要更多人完成更多项目，成本很难与收入真正脱钩。
以NIQ为例，2023年至2025年，公司收入分别约为33.41亿美元、39.73亿美元和41.98亿美元，同期营业成本与期间费用合计占收入比例分别达到88.6%、84.9%和82.4%。虽然成本比例的下降，但更多来自裁员和效率优化。
这也解释了为什么很多传统调研公司的估值长期不高。
在全球前五大调研公司里，凯度至今未上市；尼尔森在2022年私有化退市，其拆分出的NIQ于2025年重新上市，截至目前市值约33亿美元。益普索同期市值约16亿欧元，Forrester则只有约2亿美元。
只有Gartner的市值仍在百亿美元以上，但其核心业务已经更接近高续费率的IT研究订阅和企业决策服务，而非传统消费者调研。
但有趣的是，在传统调研普遍不受投资人欢迎的当下，一批成立只有两三年的AI调研公司，估值已经迅速逼近这些经营了几十年的传统公司。
除了Simile外，Aaru的估值也高达10亿美元，Listen Labs也有5亿美元的估值。
从目前看，这批AI调研公司大致可以分为两条不同的路线：
一条是替代受访者，代表公司是Simile和Aaru。
Simile更强调对真实个体的深度建模，Aaru则更强调大规模人群模拟。
它会生成数千甚至上万个具有不同年龄、职业、收入和政治倾向的AI智能体，再让这些个体分别做出选择，最终汇总成群体层面的预测。
2024年美国大选期间，Aaru曾基于人口统计等数据，使用约5000个AI智能体模拟选民群体，并用于预测纽约州民主党初选结果。据公司披露，预测结果与实际票数相差不足371票。
另一条路线，是替代研究员，代表公司是Listen Labs。
真人受访者仍然存在，但过去由研究员完成的设计问题、主持访谈、实时追问、整理材料和分析结果，开始交给AI。一名研究员过去一天只能完成有限数量的深度访谈，但AI可以同时和成百上千人聊天。
截至2026年初，Listen Labs在上线九个月内已经完成超过100万次真人访谈，ARR已进入千亿美元规模。
两条路线看起来不同，本质上都在改造同一个东西：调研行业的人力密度。这也是AI调研和传统调研商业模式真正拉开差距的地方。
简单来说，传统调研公司靠堆人卖项目，AI调研公司试图卖的是软件。
以Simile为例，最昂贵的投入发生在前面，数据获取、模型训练、系统搭建和企业定制。系统搭好后，每新增一次模拟推演，边际成本只有电费和Token费。
更狠的是期间费用。过去几十年，全球市场调研公司的核心竞争力，本质上是一套庞大的人工体系：遍布全球的访谈网络、数万名研究人员，以及长期积累的消费者样本库。
这些资产曾经是NIQ们最大的护城河。但AI正在改变这套游戏规则。
当消费者可以被AI智能体直接模拟，过去依靠大量人力完成的数据采集、访谈和分析流程，就开始从资产项变成成本项。
员工数量可以更直观地反映两者的模式区别。截至2025年底，NIQ拥有约3.88万名员工。而目前，Simile团队人数仅不到60人。
这种成本结构的差别，最终会彻底改变整个行业的利润模型。
也就是说，市场调研正在从一种劳动密集型的专业服务，变成一门边际成本持续下降、可以大规模复制的软件生意。这可能才是资本真正愿意给Simile这类AI调研公司估值倍数的原因。
本文来自微信公众号“硅基观察Pro”，作者：硅基君，36氪经授权发布。
