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　　Ethos为企业与专家个人分别提供了两套高效的产品体系，优化了双方的知识对接与匹配。企业通过自然语言输入即可精准找到最合适的专家，平台还支持专家会议预约、自动记录与洞察分析，显著提升企业获取知识的效率与精准度。专家端则提供一个灵活的知识变现平台，专家可设定咨询费用与时间，通过AI匹配高质量的客户，减少中介干预，高效对接合作，拓展个人影响力。

　　Ethos由前麦肯锡顾问James Lo与DeepMind的强化学习专家Daniel J. Mankowitz联合创办，致力于重构人才发现体系。2023年9月成立以来，Ethos已成功完成300万欧元种子轮融资，由General Catalyst领投，多个顶级投资机构与企业高管参投支持。Ethos与25家全球投资机构和咨询公司建立合作，利用AI技术帮助客户精准识别专家资源，并已取得商业化初步进展。

　　在信息过载的时代，企业往往面临一个矛盾：真正有经验、能解题的专家不在简历堆里，而在更深的知识网络中，但找到他们的成本却高得惊人。传统的人才发现方式过于依赖人力，流程缓慢，响应滞后，错过最佳决策窗口的情况屡见不鲜。

　　伦敦初创公司Ethos正是在这个痛点上发力，围绕“如何更高效发现并连接真正有经验的专家”这一核心问题，构建了一个以AI驱动的专家匹配与协作平台。他们相信，个体的价值不应只由表面的标签决定，而是来自于长期积累的知识、直觉与经验。通过分析学术论文、GitHub项目、博客、播客等多种公开信息来源，Ethos的AI系统可以自动提炼出一个人的真实行业贡献，并构建知识图谱，让那些原本被忽视的专家被看见，并被真正需要他们的人找到。Ethos的愿景是打破传统标准的限制，让每个人的专业智慧都有机会被发现与尊重，在这个过程中，也为企业提供更高效、精准的人才连接方式。

　　Ethos围绕“如何更高效发现并连接真正有经验的专家”这一核心问题，为企业客户与专家个人分别打造了两套产品体系。

　　平台一端服务于企业客户，包括企业、投资机构、咨询机构等，通过自然语言输入即可智能匹配最合适的专家，并支持会议预约、自动记录和洞察分析，帮助企业快速获取所需的知识与经验。

　　•自然语言搜索：用户可以用自然语言描述所需的专业知识，Ethos的AI系统会迅速匹配相关专家，显著提高人才搜索效率。

　　•高质量专家资源：平台汇聚了全球超过5亿专业人士中的顶尖0.1%，确保客户获得最优质的专业建议。

　　•多样化服务场景：支持专家咨询、演讲嘉宾邀请、战略顾问合作等多种应用场景，满足不同业务需求。

　　•智能会议记录分析：系统自动生成会议记录，并提供AI驱动的洞察分析，帮助客户更好地理解和利用专家意见。

　　根据Ethos官方网站的信息，平台为企业客户提供两种主要的收费模式：按需付费和订阅制，其中订阅制包括月付制$249/month以及年付制$199/month/seat。在按需付费模式下，企业客户可以根据实际需求，按次支付与专家的咨询费用。这种方式适合对专家咨询需求不频繁或项目周期较短的客户，具有高度的灵活性和成本控制优势。订阅制则为需要频繁或长期进行专家咨询的企业提供了更为经济的选择。客户可以根据自身需求选择不同级别的订阅计划，享受包括不限次数的专家匹配、优先服务、定制化报告等增值服务。

　　Ethos面向全球各类专家，如独立顾问、行业从业者和研究人员，打造了一个高效灵活的知识变现平台。专家可自由设定咨询价格和时间，由AI精准匹配优质客户，无需中介介入，沟通高效。平台保障匿名性，保护隐私，并支持日历同步和自动调度，大幅简化流程。完成服务后即时结算报酬，同时还能通过推荐机制获得额外收益。

　　•高质量匹配：平台根据专家的专业领域和经验，精准匹配高质量的客户需求，提升合作成功率。

　　•自主定价与收益分享：专家可以自主设定服务费用，并参与平台的收益分享计划，获得更高的收入回报。

　　•简化的合作流程：无需中介或繁琐的流程，专家可以直接与客户沟通，快速达成合作。

　　•拓展影响力：通过平台，专家可以将自己的知识和经验转化为更多的合作机会，扩大个人影响力。

　　•未来机会：平台计划推出更多合作模式，如兼职高管、长期顾问等，为专家提供多样化的发展路径。

　　James Lo是Ethos的联合创始人兼首席执行官，拥有丰富的战略咨询和科技运营背景。他曾在麦肯锡担任顾问，后加入软银，负责运营管理工作。在长期的企业服务过程中，James深刻认识到传统专家网络和人才匹配机制存在效率低下、识别维度单一等问题，导致许多真正有经验、有见解的专业人士被忽视。为了解决这一痛点，他于2023年9月创立了Ethos，致力于通过人工智能技术重构人才发现体系，挖掘和连接那些被传统标准遗漏的专家智慧。

　　Daniel J. Mankowitz是Ethos的联合创始人兼首席技术官，拥有丰富的强化学习研究经验。他曾在DeepMind担任研究科学家，参与了多个项目，包括AlphaDev系统的开发，该系统通过AI技术发现了更高效的排序和哈希算法，并已被纳入C++标准库和Abseil开源库，广泛应用于全球计算任务中。Daniel在Technion以色列理工学院获得博士学位，专注于强化学习领域。他在学术界发表了多篇论文，涵盖强化学习、逻辑电路设计等主题。

　　Ethos目前已完成300万欧元的种子轮融资，由General Catalyst领投，8VC、Conviction、Common Magic和Interface等机构参投，另有来自Sequoia、a16z、麦肯锡和软银等顶级机构的多位合伙人作为天使投资人参与。本轮融资将用于产品迭代与市场拓展。

　　自成立以来，Ethos已与超过25家全球投资机构和咨询公司合作，帮助他们通过AI自动化系统高效识别领域专家，加速构建专家网络，实现商业化初步落地。