Shraman Kar 还记得那个改变一切的 Arduino 套件。那年他大概七八岁，哥哥 Shreyas 比他大一岁，两人在父母的客厅里拆开包装，第一次接触到可以用代码控制的电子元件。
从那以后，这对印度裔美国兄弟几乎所有的课余时间都泡在一起，焊接电路板、参加黑客马拉松、琢磨怎么让程序跑得更快一点…... 十年后，当他们双双考入斯坦福大学计算机科学专业时，没有人觉得意外。
图丨Shraman 和 Shreyas Kar（来源：Golpo）
意外的是接下来发生的事。2025 年初，19 岁的 Shraman 和 20 岁的 Shreyas 决定从斯坦福辍学，全职投入他们创办的公司 Golpo。在孟加拉语中，这个词意为“故事”。
“一年前，我还坐在高中最后一节课的教室里，满心期待去斯坦福。”Shraman 后来对媒体说，“如果那时有人告诉我，一年后我会辍学和哥哥一起创业，我肯定会笑出声来。”
展开剩余96%但有些问题一旦看见，就很难假装没看见。
在斯坦福 AI 实验室的日子里，两兄弟近距离观察了生成式视频技术的飞速进展。OpenAI 的 Sora 能生成月球上跳舞的狗，Google 的 Veo 能渲染出逼真的城市街景，整个行业都在追逐更炫目、更电影化的视觉效果。
但 Shraman 和 Shreyas 注意到一个奇怪的现象：当他们想用这些工具做点“正经事”，比如制作一段解释代码库的教程，或者一个产品功能的演示视频，这些号称最先进的 AI 模型却表现得像个不及格的学生。
“它们连 T 恤上的单词都拼不对，”Shraman 说，“更别提制作一段 10 分钟的视频来讲清楚多元微积分是怎么回事。”
两兄弟意识到，整个行业都在朝着同一个方向狂奔，却忽略了一个巨大的市场：那些不需要视觉奇观、只需要把事情讲清楚的人。
企业培训部门每年花费数十亿美元制作员工入职视频。学校老师熬夜剪辑课件录屏。产品经理绞尽脑汁想把复杂的功能流程可视化。这些人不需要月球上的狗，他们需要的是一段能在 30 分钟内讲明白一个复杂话题的视频，而且最好今天就能做出来。
Golpo 就是为这些人设计的。
从技术路线上，Golpo 选择了一条与主流玩家截然不同的道路。它不追求逼真的电影画面，而是采用白板动画风格，那种你在可汗学院（Khan Academy）或 TED-Ed 上常见的手绘解说视频。这个选择乍看之下有些“土气”，但背后却充满商业上的考量。
白板动画的计算复杂度远低于扩散模型驱动的逼真视频渲染。这意味着 Golpo 可以用更低的成本生成更长的视频。根据公司披露的数据，使用 Golpo 制作一段 6 分钟的视频，成本大约等于用 Veo 生成 8 秒视频，便宜了 45 倍。而且，Golpo 支持生成最长 30 分钟的连贯视频，最新版本甚至宣称可以达到 1 小时。
但真正让 Golpo 与众不同的，是它的逐帧编辑功能。
在传统的 AI 视频生成流程中，用户输入提示词，模型吐出一段视频，中间过程是黑箱。如果结果不满意，比如第 15 秒的某个动画出了问题，你只能重新生成整段视频，祈祷这次运气好一点。这种“抽卡”式的体验让 AI 视频在专业场景下几乎无法使用，因为没有哪个企业愿意把培训内容交给运气。
Golpo 声称解决了这个问题。用户可以在生成视频后逐帧审查，对任何不满意的部分单独进行调整或重新生成，而不影响其他内容。BNVT Capital 的管理合伙人 Chris Corbishley 在投资 Golpo 时特别提到了这一点：“逐帧编辑功能是 AI 视频领域的一个重大突破。它把 AI 视频生成从一个不可预测的一次性过程，变成了一个可控、可靠的工作流程。”
这套系统的实际效果如何？从早期客户的反馈来看，似乎还不错。宾夕法尼亚州的 Garnet Valley 学区正在使用 Golpo 为学生制作多语言互动课程。安永（EY）的部分办公室用它来生成内部培训材料。一些教育科技公司，如 Educator AI 和 Voltran App，已经通过 Golpo 的 API 生成了数千个学习模块。
图丨Golpo 在 2025 年 8-9 月的 MRR（来源：Golpo）
商业模式方面，Golpo 采用订阅制，根据视频生成次数和附加功能（如逐帧编辑、互动问答）收费。公司同时提供面向开发者的 API 接口，支持将 PDF、PPT、Word 文档、CSV 表格甚至 GitHub 代码库转化为视频，并可自动生成 40 多种语言的配音和字幕。这种“文档转视频”的能力，某种程度上把 Golpo 定位成了企业知识管理领域的基础设施，而非单纯的内容创作工具。
2025 年 10 月，Golpo 宣布完成 410 万美元种子轮融资，由 BNVT Capital 领投，Y Combinator、Emergence Capital 和 Afore Capital 跟投。据报道，这轮融资严重超额认购，两位创始人不得不拒绝了更多资金。公司计划用这笔钱扩充销售团队、加大市场推广，并将目标客户从个人用户和中小企业逐步拓展至大型企业。
回到两兄弟身上。在斯坦福的短暂时光里，Shraman 在 Ehsan Adeli 教授的实验室研究 AI，还参与过哈佛医学院一个关于药物标签诱导风险的项目，这项研究后来与美国最高法院的 Hikma 诉 Vanda 案产生了关联。
Shreyas 则在李飞飞的实验室工作，同时还是美国数学奥林匹克的选手。两人还共同创办过一个名为 Community AI 的项目，据称已在 38 个国家和全美各州开展活动。
“看到我们的同龄人为了创业而辍学斯坦福，这给了我们一种许可感。”Shraman 说。在硅谷，辍学创业的叙事早已不新鲜，从比尔·盖茨到扎克伯格，这几乎是一种文化图腾。但图腾之所以成为图腾，是因为真正成功的案例屈指可数。对于 Kar 兄弟来说，410 万美元只是起点，前方的路还很长。
Golpo 的策略，归根结底就是在巨头的盲区里找机会。Sora 和 Veo 解决的是“如何让 AI 生成好看的视频”，Golpo 想解决的是“如何让视频更有效地传递信息”。这两件事听起来差不多, 做起来却是完全不同的产品路径。
Golpo 能否真正在巨头的夹缝中杀出一条路，现在下结论还为时过早。企业培训和教育市场规模庞大，但决策链条长、销售周期慢、客户对价格敏感，这些特点对早期创业公司的现金流是严峻考验。白板动画风格虽然契合解说场景，但视觉吸引力终究有限。当 Sora 和 Veo 的下一代版本变得更长、更准确、更可控时，Golpo 的差异化优势可能会被侵蚀。
但至少在此刻，两个从小一起焊电路板的兄弟，用一种几乎反潮流的方式，在 AI 视频这个拥挤的赛道上找到了自己的位置。他们的故事提醒我们：技术竞争的本质，从来不只是参数和算力的比拼，而是对用户真实需求的理解与回应。
“我们从来不想做一个让人‘哇’一声的东西，”Shreyas 说，“我们想做的，是让人真正学到点什么。”
Shraman Kar 还记得那个改变一切的 Arduino 套件。那年他大概七八岁，哥哥 Shreyas 比他大一岁，两人在父母的客厅里拆开包装，第一次接触到可以用代码控制的电子元件。
从那以后，这对印度裔美国兄弟几乎所有的课余时间都泡在一起，焊接电路板、参加黑客马拉松、琢磨怎么让程序跑得更快一点…... 十年后，当他们双双考入斯坦福大学计算机科学专业时，没有人觉得意外。
图丨Shraman 和 Shreyas Kar（来源：Golpo）
意外的是接下来发生的事。2025 年初，19 岁的 Shraman 和 20 岁的 Shreyas 决定从斯坦福辍学，全职投入他们创办的公司 Golpo。在孟加拉语中，这个词意为“故事”。
“一年前，我还坐在高中最后一节课的教室里，满心期待去斯坦福。”Shraman 后来对媒体说，“如果那时有人告诉我，一年后我会辍学和哥哥一起创业，我肯定会笑出声来。”
但有些问题一旦看见，就很难假装没看见。
在斯坦福 AI 实验室的日子里，两兄弟近距离观察了生成式视频技术的飞速进展。OpenAI 的 Sora 能生成月球上跳舞的狗，Google 的 Veo 能渲染出逼真的城市街景，整个行业都在追逐更炫目、更电影化的视觉效果。
但 Shraman 和 Shreyas 注意到一个奇怪的现象：当他们想用这些工具做点“正经事”，比如制作一段解释代码库的教程，或者一个产品功能的演示视频，这些号称最先进的 AI 模型却表现得像个不及格的学生。
“它们连 T 恤上的单词都拼不对，”Shraman 说，“更别提制作一段 10 分钟的视频来讲清楚多元微积分是怎么回事。”
两兄弟意识到，整个行业都在朝着同一个方向狂奔，却忽略了一个巨大的市场：那些不需要视觉奇观、只需要把事情讲清楚的人。
企业培训部门每年花费数十亿美元制作员工入职视频。学校老师熬夜剪辑课件录屏。产品经理绞尽脑汁想把复杂的功能流程可视化。这些人不需要月球上的狗，他们需要的是一段能在 30 分钟内讲明白一个复杂话题的视频，而且最好今天就能做出来。
Golpo 就是为这些人设计的。
从技术路线上，Golpo 选择了一条与主流玩家截然不同的道路。它不追求逼真的电影画面，而是采用白板动画风格，那种你在可汗学院（Khan Academy）或 TED-Ed 上常见的手绘解说视频。这个选择乍看之下有些“土气”，但背后却充满商业上的考量。
白板动画的计算复杂度远低于扩散模型驱动的逼真视频渲染。这意味着 Golpo 可以用更低的成本生成更长的视频。根据公司披露的数据，使用 Golpo 制作一段 6 分钟的视频，成本大约等于用 Veo 生成 8 秒视频，便宜了 45 倍。而且，Golpo 支持生成最长 30 分钟的连贯视频，最新版本甚至宣称可以达到 1 小时。
但真正让 Golpo 与众不同的，是它的逐帧编辑功能。
在传统的 AI 视频生成流程中，用户输入提示词，模型吐出一段视频，中间过程是黑箱。如果结果不满意，比如第 15 秒的某个动画出了问题，你只能重新生成整段视频，祈祷这次运气好一点。这种“抽卡”式的体验让 AI 视频在专业场景下几乎无法使用，因为没有哪个企业愿意把培训内容交给运气。
Golpo 声称解决了这个问题。用户可以在生成视频后逐帧审查，对任何不满意的部分单独进行调整或重新生成，而不影响其他内容。BNVT Capital 的管理合伙人 Chris Corbishley 在投资 Golpo 时特别提到了这一点：“逐帧编辑功能是 AI 视频领域的一个重大突破。它把 AI 视频生成从一个不可预测的一次性过程，变成了一个可控、可靠的工作流程。”
这套系统的实际效果如何？从早期客户的反馈来看，似乎还不错。宾夕法尼亚州的 Garnet Valley 学区正在使用 Golpo 为学生制作多语言互动课程。安永（EY）的部分办公室用它来生成内部培训材料。一些教育科技公司，如 Educator AI 和 Voltran App，已经通过 Golpo 的 API 生成了数千个学习模块。
图丨Golpo 在 2025 年 8-9 月的 MRR（来源：Golpo）
商业模式方面，Golpo 采用订阅制，根据视频生成次数和附加功能（如逐帧编辑、互动问答）收费。公司同时提供面向开发者的 API 接口，支持将 PDF、PPT、Word 文档、CSV 表格甚至 GitHub 代码库转化为视频，并可自动生成 40 多种语言的配音和字幕。这种“文档转视频”的能力，某种程度上把 Golpo 定位成了企业知识管理领域的基础设施，而非单纯的内容创作工具。
2025 年 10 月，Golpo 宣布完成 410 万美元种子轮融资，由 BNVT Capital 领投，Y Combinator、Emergence Capital 和 Afore Capital 跟投。据报道，这轮融资严重超额认购，两位创始人不得不拒绝了更多资金。公司计划用这笔钱扩充销售团队、加大市场推广，并将目标客户从个人用户和中小企业逐步拓展至大型企业。
回到两兄弟身上。在斯坦福的短暂时光里，Shraman 在 Ehsan Adeli 教授的实验室研究 AI，还参与过哈佛医学院一个关于药物标签诱导风险的项目，这项研究后来与美国最高法院的 Hikma 诉 Vanda 案产生了关联。
Shreyas 则在李飞飞的实验室工作，同时还是美国数学奥林匹克的选手。两人还共同创办过一个名为 Community AI 的项目，据称已在 38 个国家和全美各州开展活动。
“看到我们的同龄人为了创业而辍学斯坦福，这给了我们一种许可感。”Shraman 说。在硅谷，辍学创业的叙事早已不新鲜，从比尔·盖茨到扎克伯格，这几乎是一种文化图腾。但图腾之所以成为图腾，是因为真正成功的案例屈指可数。对于 Kar 兄弟来说，410 万美元只是起点，前方的路还很长。
Golpo 的策略，归根结底就是在巨头的盲区里找机会。Sora 和 Veo 解决的是“如何让 AI 生成好看的视频”，Golpo 想解决的是“如何让视频更有效地传递信息”。这两件事听起来差不多, 做起来却是完全不同的产品路径。
Golpo 能否真正在巨头的夹缝中杀出一条路，现在下结论还为时过早。企业培训和教育市场规模庞大，但决策链条长、销售周期慢、客户对价格敏感，这些特点对早期创业公司的现金流是严峻考验。白板动画风格虽然契合解说场景，但视觉吸引力终究有限。当 Sora 和 Veo 的下一代版本变得更长、更准确、更可控时，Golpo 的差异化优势可能会被侵蚀。
但至少在此刻，两个从小一起焊电路板的兄弟，用一种几乎反潮流的方式，在 AI 视频这个拥挤的赛道上找到了自己的位置。他们的故事提醒我们：技术竞争的本质，从来不只是参数和算力的比拼，而是对用户真实需求的理解与回应。
“我们从来不想做一个让人‘哇’一声的东西，”Shreyas 说，“我们想做的，是让人真正学到点什么。”
Shraman Kar 还记得那个改变一切的 Arduino 套件。那年他大概七八岁，哥哥 Shreyas 比他大一岁，两人在父母的客厅里拆开包装，第一次接触到可以用代码控制的电子元件。
从那以后，这对印度裔美国兄弟几乎所有的课余时间都泡在一起，焊接电路板、参加黑客马拉松、琢磨怎么让程序跑得更快一点…... 十年后，当他们双双考入斯坦福大学计算机科学专业时，没有人觉得意外。
图丨Shraman 和 Shreyas Kar（来源：Golpo）
意外的是接下来发生的事。2025 年初，19 岁的 Shraman 和 20 岁的 Shreyas 决定从斯坦福辍学，全职投入他们创办的公司 Golpo。在孟加拉语中，这个词意为“故事”。
“一年前，我还坐在高中最后一节课的教室里，满心期待去斯坦福。”Shraman 后来对媒体说，“如果那时有人告诉我，一年后我会辍学和哥哥一起创业，我肯定会笑出声来。”
但有些问题一旦看见，就很难假装没看见。
在斯坦福 AI 实验室的日子里，两兄弟近距离观察了生成式视频技术的飞速进展。OpenAI 的 Sora 能生成月球上跳舞的狗，Google 的 Veo 能渲染出逼真的城市街景，整个行业都在追逐更炫目、更电影化的视觉效果。
但 Shraman 和 Shreyas 注意到一个奇怪的现象：当他们想用这些工具做点“正经事”，比如制作一段解释代码库的教程，或者一个产品功能的演示视频，这些号称最先进的 AI 模型却表现得像个不及格的学生。
“它们连 T 恤上的单词都拼不对，”Shraman 说，“更别提制作一段 10 分钟的视频来讲清楚多元微积分是怎么回事。”
两兄弟意识到，整个行业都在朝着同一个方向狂奔，却忽略了一个巨大的市场：那些不需要视觉奇观、只需要把事情讲清楚的人。
企业培训部门每年花费数十亿美元制作员工入职视频。学校老师熬夜剪辑课件录屏。产品经理绞尽脑汁想把复杂的功能流程可视化。这些人不需要月球上的狗，他们需要的是一段能在 30 分钟内讲明白一个复杂话题的视频，而且最好今天就能做出来。
Golpo 就是为这些人设计的。
从技术路线上，Golpo 选择了一条与主流玩家截然不同的道路。它不追求逼真的电影画面，而是采用白板动画风格，那种你在可汗学院（Khan Academy）或 TED-Ed 上常见的手绘解说视频。这个选择乍看之下有些“土气”，但背后却充满商业上的考量。
白板动画的计算复杂度远低于扩散模型驱动的逼真视频渲染。这意味着 Golpo 可以用更低的成本生成更长的视频。根据公司披露的数据，使用 Golpo 制作一段 6 分钟的视频，成本大约等于用 Veo 生成 8 秒视频，便宜了 45 倍。而且，Golpo 支持生成最长 30 分钟的连贯视频，最新版本甚至宣称可以达到 1 小时。
但真正让 Golpo 与众不同的，是它的逐帧编辑功能。
在传统的 AI 视频生成流程中，用户输入提示词，模型吐出一段视频，中间过程是黑箱。如果结果不满意，比如第 15 秒的某个动画出了问题，你只能重新生成整段视频，祈祷这次运气好一点。这种“抽卡”式的体验让 AI 视频在专业场景下几乎无法使用，因为没有哪个企业愿意把培训内容交给运气。
Golpo 声称解决了这个问题。用户可以在生成视频后逐帧审查，对任何不满意的部分单独进行调整或重新生成，而不影响其他内容。BNVT Capital 的管理合伙人 Chris Corbishley 在投资 Golpo 时特别提到了这一点：“逐帧编辑功能是 AI 视频领域的一个重大突破。它把 AI 视频生成从一个不可预测的一次性过程，变成了一个可控、可靠的工作流程。”
这套系统的实际效果如何？从早期客户的反馈来看，似乎还不错。宾夕法尼亚州的 Garnet Valley 学区正在使用 Golpo 为学生制作多语言互动课程。安永（EY）的部分办公室用它来生成内部培训材料。一些教育科技公司，如 Educator AI 和 Voltran App，已经通过 Golpo 的 API 生成了数千个学习模块。
图丨Golpo 在 2025 年 8-9 月的 MRR（来源：Golpo）
商业模式方面，Golpo 采用订阅制，根据视频生成次数和附加功能（如逐帧编辑、互动问答）收费。公司同时提供面向开发者的 API 接口，支持将 PDF、PPT、Word 文档、CSV 表格甚至 GitHub 代码库转化为视频，并可自动生成 40 多种语言的配音和字幕。这种“文档转视频”的能力，某种程度上把 Golpo 定位成了企业知识管理领域的基础设施，而非单纯的内容创作工具。
2025 年 10 月，Golpo 宣布完成 410 万美元种子轮融资，由 BNVT Capital 领投，Y Combinator、Emergence Capital 和 Afore Capital 跟投。据报道，这轮融资严重超额认购，两位创始人不得不拒绝了更多资金。公司计划用这笔钱扩充销售团队、加大市场推广，并将目标客户从个人用户和中小企业逐步拓展至大型企业。
回到两兄弟身上。在斯坦福的短暂时光里，Shraman 在 Ehsan Adeli 教授的实验室研究 AI，还参与过哈佛医学院一个关于药物标签诱导风险的项目，这项研究后来与美国最高法院的 Hikma 诉 Vanda 案产生了关联。
Shreyas 则在李飞飞的实验室工作，同时还是美国数学奥林匹克的选手。两人还共同创办过一个名为 Community AI 的项目，据称已在 38 个国家和全美各州开展活动。
“看到我们的同龄人为了创业而辍学斯坦福，这给了我们一种许可感。”Shraman 说。在硅谷，辍学创业的叙事早已不新鲜，从比尔·盖茨到扎克伯格，这几乎是一种文化图腾。但图腾之所以成为图腾，是因为真正成功的案例屈指可数。对于 Kar 兄弟来说，410 万美元只是起点，前方的路还很长。
Golpo 的策略，归根结底就是在巨头的盲区里找机会。Sora 和 Veo 解决的是“如何让 AI 生成好看的视频”，Golpo 想解决的是“如何让视频更有效地传递信息”。这两件事听起来差不多, 做起来却是完全不同的产品路径。
Golpo 能否真正在巨头的夹缝中杀出一条路，现在下结论还为时过早。企业培训和教育市场规模庞大，但决策链条长、销售周期慢、客户对价格敏感，这些特点对早期创业公司的现金流是严峻考验。白板动画风格虽然契合解说场景，但视觉吸引力终究有限。当 Sora 和 Veo 的下一代版本变得更长、更准确、更可控时，Golpo 的差异化优势可能会被侵蚀。
但至少在此刻，两个从小一起焊电路板的兄弟，用一种几乎反潮流的方式，在 AI 视频这个拥挤的赛道上找到了自己的位置。他们的故事提醒我们：技术竞争的本质，从来不只是参数和算力的比拼，而是对用户真实需求的理解与回应。
“我们从来不想做一个让人‘哇’一声的东西，”Shreyas 说，“我们想做的，是让人真正学到点什么。”
Shraman Kar 还记得那个改变一切的 Arduino 套件。那年他大概七八岁，哥哥 Shreyas 比他大一岁，两人在父母的客厅里拆开包装，第一次接触到可以用代码控制的电子元件。
从那以后，这对印度裔美国兄弟几乎所有的课余时间都泡在一起，焊接电路板、参加黑客马拉松、琢磨怎么让程序跑得g1lg.cn/r1|g1lg.cn/nr|g1lg.cn/w2|g1lg.cn/ou|g1lg.cn/j6|g1lg.cn/qf|g1lg.cn/yi|g1lg.cn/f9|g1lg.cn/fc|g1lg.cn/yr更快一点…... 十年后，当他们双双考入斯坦福大学计算机科学专业时，没有人觉得意外。
图丨Shraman 和 Shreyas Kar（来源：Golpo）
意外的是接下来发生的事。2025 年初，19 岁的 Shraman 和 20 岁的 Shreyas 决定从斯坦福辍学，全职投入他们创办的公司 Golpo。在孟加拉语中，这个词意为“故事”。
“一年前，我还坐在高中最后一节课的教室里，满心期待去斯坦福。”Shraman 后来对媒体说，“如果那时有人告诉我，一年后我会辍学和哥哥一起创业，我肯定会笑出声来。”
但有些问题一旦看见，就很难假装没看见。
在斯坦福 AI 实验室的日子里，两兄弟近距离观察了生成式视频技术的飞速进展。OpenAI 的 Sora 能生成月球上跳舞的狗，Google 的 Veo 能渲染出逼真的城市街景，整个行业都在追逐更炫目、更电影化的视觉效果。
但 Shraman 和 Shreyas 注意到一个奇怪的现象：当他们想用这些工具做点“正经事”，比如制作一段解释代码库的教程，或者一个产品功能的演示视频，这些号称最先进的 AI 模型却表现得像个不及格的学生。
“它们连 T 恤上的单词都拼不对，”Shraman 说，“更别提制作一段 10 分钟的视频来讲清楚多元微积分是怎么回事。”
两兄弟意识到，整个行业都在朝着同一个方向狂奔，却忽略了一个巨大的市场：那些不需要视觉奇观、只需要把事情讲清楚的人。
企业培训部门每年花费数十亿美元制作员工入职视频。学校老师熬夜剪辑课件录屏。产品经理绞尽脑汁想把复杂的功能流程可视化。这些人不需要月球上的狗，他们需要的是一段能在 30 分钟内讲明白一个复杂话题的视频，而且最好今天就能做出来。
Golpo 就是为这些人设计的。
从技术路线上，Golpo 选择了一条与主流玩家截然不同的道路。它不追求逼真的电影画面，而是采用白板动画风格，那种你在可汗学院（Khan Academy）或 TED-Ed 上常见的手绘解说视频。这个选择乍看之下有些“土气”，但背后却充满商业上的考量。
白板动画的计算复杂度远低于扩散模型驱动的逼真视频渲染。这意味着 Golpo 可以用更低的成本生成更长的视频。根据公司披露的数据，使用 Golpo 制作一段 6 分钟的视频，成本大约等于用 Veo 生成 8 秒视频，便宜了 45 倍。而且，Golpo 支持生成最长 30 分钟的连贯视频，最新版本甚至宣称可以达到 1 小时。
但真正让 Golpo 与众不同的，是它的逐帧编辑功能。
在传统的 AI 视频生成流程中，用户输入提示词，模型吐出一段视频，中间过程是黑箱。如果结果不满意，比如第 15 秒的某个动画出了问题，你只能重新生成整段视频，祈祷这次运气好一点。这种“抽卡”式的体验让 AI 视频在专业场景下几乎无法使用，因为没有哪个企业愿意把培训内容交给运气。
Golpo 声称解决了这个问题。用户可以在生成视频后逐帧审查，对任何不满意的部分单独进行调整或重新生成，而不影响其他内容。BNVT Capital 的管理合伙人 Chris Corbishley 在投资 Golpo 时特别提到了这一点：“逐帧编辑功能是 AI 视频领域的一个重大突破。它把 AI 视频生成从一个不可预测的一次性过程，变成了一个可控、可靠的工作流程。”
这套系统的实际效果如何？从早期客户的反馈来看，似乎还不错。宾夕法尼亚州的 Garnet Valley 学区正在使用 Golpo 为学生制作多语言互动课程。安永（EY）的部分办公室用它来生成内部培训材料。一些教育科技公司，如 Educator AI 和 Voltran App，已经通过 Golpo 的 API 生成了数千个学习模块。
图丨Golpo 在 2025 年 8-9 月的 MRR（来源：Golpo）
商业模式方面，Golpo 采用订阅制，根据视频生成次数和附加功能（如逐帧编辑、互动问答）收费。公司同时提供面向开发者的 API 接口，支持将 PDF、PPT、Word 文档、CSV 表格甚至 GitHub 代码库转化为视频，并可自动生成 40 多种语言的配音和字幕。这种“文档转视频”的能力，某种程度上把 Golpo 定位成了企业知识管理领域的基础设施，而非单纯的内容创作工具。
2025 年 10 月，Golpo 宣布完成 410 万美元种子轮融资，由 BNVT Capital 领投，Y Combinator、Emergence Capital 和 Afore Capital 跟投。据报道，这轮融资严重超额认购，两位创始人不得不拒绝了更多资金。公司计划用这笔钱扩充销售团队、加大市场推广，并将目标客户从个人用户和中小企业逐步拓展至大型企业。
回到两兄弟身上。在斯坦福的短暂时光里，Shraman 在 Ehsan Adeli 教授的实验室研究 AI，还参与过哈佛医学院一个关于药物标签诱导风险的项目，这项研究后来与美国最高法院的 Hikma 诉 Vanda 案产生了关联。
Shreyas 则在李飞飞的实验室工作，同时还是美国数学奥林匹克的选手。两人还共同创办过一个名为 Community AI 的项目，据称已在 38 个国家和全美各州开展活动。
“看到我们的同龄人为了创业而辍学斯坦福，这给了我们一种许可感。”Shraman 说。在硅谷，辍学创业的叙事早已不新鲜，从比尔·盖茨到扎克伯格，这几乎是一种文化图腾。但图腾之所以成为图腾，是因为真正成功的案例屈指可数。对于 Kar 兄弟来说，410 万美元只是起点，前方的路还很长。
Golpo 的策略，归根结底就是在巨头的盲区里找机会。Sora 和 Veo 解决的是“如何让 AI 生成好看的视频”，Golpo 想解决的是“如何让视频更有效地传递信息”。这两件事听起来差不多, 做起来却是完全不同的产品路径。
Golpo 能否真正在巨头的夹缝中杀出一条路，现在下结论还为时过早。企业培训和教育市场规模庞大，但决策链条长、销售周期慢、客户对价格敏感，这些特点对早期创业公司的现金流是严峻考验。白板动画风格虽然契合解说场景，但视觉吸引力终究有限。当 Sora 和 Veo 的下一代版本变得更长、更准确、更可控时，Golpo 的差异化优势可能会被侵蚀。
但至少在此刻，两个从小一起焊电路板的兄弟，用一种几乎反潮流的方式，在 AI 视频这个拥挤的赛道上找到了自己的位置。他们的故事提醒我们：技术竞争的本质，从来不只是参数和算力的比拼，而是对用户真实需求的理解与回应。
“我们从来不想做一个让人‘哇’一声的东西，”Shreyas 说，“我们想做的，是让人真正学到点什么。”
Shraman Kar 还记得那个改变一切的 Arduino 套件。那年他大概七八岁，哥哥 Shreyas 比他大一岁，两人在父母的客厅里拆开包装，第一次接触到可以用代码控制的电子元件。
从那以后，这对印度裔美国兄弟几乎所有的课余时间都泡在一起，焊接电路板、参加黑客马拉松、琢磨怎么让程序跑得kl64.cn/r1|kl64.cn/nr|kl64.cn/w2|kl64.cn/ou|kl64.cn/j6|kl64.cn/qf|kl64.cn/yi|kl64.cn/f9|kl64.cn/fc|kl64.cn/yr更快一点…... 十年后，当他们双双考入斯坦福大学计算机科学专业时，没有人觉得意外。
图丨Shraman 和 Shreyas Kar（来源：Golpo）
意外的是接下来发生的事。2025 年初，19 岁的 Shraman 和 20 岁的 Shreyas 决定从斯坦福辍学，全职投入他们创办的公司 Golpo。在孟加拉语中，这个词意为“故事”。
“一年前，我还坐在高中最后一节课的教室里，满心期待去斯坦福。”Shraman 后来对媒体说，“如果那时有人告诉我，一年后我会辍学和哥哥一起创业，我肯定会笑出声来。”
但有些问题一旦看见，就很难假装没看见。
在斯坦福 AI 实验室的日子里，两兄弟近距离观察了生成式视频技术的飞速进展。OpenAI 的 Sora 能生成月球上跳舞的狗，Google 的 Veo 能渲染出逼真的城市街景，整个行业都在追逐更炫目、更电影化的视觉效果。
但 Shraman 和 Shreyas 注意到一个奇怪的现象：当他们想用这些工具做点“正经事”，比如制作一段解释代码库的教程，或者一个产品功能的演示视频，这些号称最先进的 AI 模型却表现得像个不及格的学生。
“它们连 T 恤上的单词都拼不对，”Shraman 说，“更别提制作一段 10 分钟的视频来讲清楚多元微积分是怎么回事。”
两兄弟意识到，整个行业都在朝着同一个方向狂奔，却忽略了一个巨大的市场：那些不需要视觉奇观、只需要把事情讲清楚的人。
企业培训部门每年花费数十亿美元制作员工入职视频。学校老师熬夜剪辑课件录屏。产品经理绞尽脑汁想把复杂的功能流程可视化。这些人不需要月球上的狗，他们需要的是一段能在 30 分钟内讲明白一个复杂话题的视频，而且最好今天就能做出来。
Golpo 就是为这些人设计的。
从技术路线上，Golpo 选择了一条与主流玩家截然不同的道路。它不追求逼真的电影画面，而是采用白板动画风格，那种你在可汗学院（Khan Academy）或 TED-Ed 上常见的手绘解说视频。这个选择乍看之下有些“土气”，但背后却充满商业上的考量。
白板动画的计算复杂度远低于扩散模型驱动的逼真视频渲染。这意味着 Golpo 可以用更低的成本生成更长的视频。根据公司披露的数据，使用 Golpo 制作一段 6 分钟的视频，成本大约等于用 Veo 生成 8 秒视频，便宜了 45 倍。而且，Golpo 支持生成最长 30 分钟的连贯视频，最新版本甚至宣称可以达到 1 小时。
但真正让 Golpo 与众不同的，是它的逐帧编辑功能。
在传统的 AI 视频生成流程中，用户输入提示词，模型吐出一段视频，中间过程是黑箱。如果结果不满意，比如第 15 秒的某个动画出了问题，你只能重新生成整段视频，祈祷这次运气好一点。这种“抽卡”式的体验让 AI 视频在专业场景下几乎无法使用，因为没有哪个企业愿意把培训内容交给运气。
Golpo 声称解决了这个问题。用户可以在生成视频后逐帧审查，对任何不满意的部分单独进行调整或重新生成，而不影响其他内容。BNVT Capital 的管理合伙人 Chris Corbishley 在投资 Golpo 时特别提到了这一点：“逐帧编辑功能是 AI 视频领域的一个重大突破。它把 AI 视频生成从一个不可预测的一次性过程，变成了一个可控、可靠的工作流程。”
这套系统的实际效果如何？从早期客户的反馈来看，似乎还不错。宾夕法尼亚州的 Garnet Valley 学区正在使用 Golpo 为学生制作多语言互动课程。安永（EY）的部分办公室用它来生成内部培训材料。一些教育科技公司，如 Educator AI 和 Voltran App，已经通过 Golpo 的 API 生成了数千个学习模块。
图丨Golpo 在 2025 年 8-9 月的 MRR（来源：Golpo）
商业模式方面，Golpo 采用订阅制，根据视频生成次数和附加功能（如逐帧编辑、互动问答）收费。公司同时提供面向开发者的 API 接口，支持将 PDF、PPT、Word 文档、CSV 表格甚至 GitHub 代码库转化为视频，并可自动生成 40 多种语言的配音和字幕。这种“文档转视频”的能力，某种程度上把 Golpo 定位成了企业知识管理领域的基础设施，而非单纯的内容创作工具。
2025 年 10 月，Golpo 宣布完成 410 万美元种子轮融资，由 BNVT Capital 领投，Y Combinator、Emergence Capital 和 Afore Capital 跟投。据报道，这轮融资严重超额认购，两位创始人不得不拒绝了更多资金。公司计划用这笔钱扩充销售团队、加大市场推广，并将目标客户从个人用户和中小企业逐步拓展至大型企业。
回到两兄弟身上。在斯坦福的短暂时光里，Shraman 在 Ehsan Adeli 教授的实验室研究 AI，还参与过哈佛医学院一个关于药物标签诱导风险的项目，这项研究后来与美国最高法院的 Hikma 诉 Vanda 案产生了关联。
Shreyas 则在李飞飞的实验室工作，同时还是美国数学奥林匹克的选手。两人还共同创办过一个名为 Community AI 的项目，据称已在 38 个国家和全美各州开展活动。
“看到我们的同龄人为了创业而辍学斯坦福，这给了我们一种许可感。”Shraman 说。在硅谷，辍学创业的叙事早已不新鲜，从比尔·盖茨到扎克伯格，这几乎是一种文化图腾。但图腾之所以成为图腾，是因为真正成功的案例屈指可数。对于 Kar 兄弟来说，410 万美元只是起点，前方的路还很长。
Golpo 的策略，归根结底就是在巨头的盲区里找机会。Sora 和 Veo 解决的是“如何让 AI 生成好看的视频”，Golpo 想解决的是“如何让视频更有效地传递信息”。这两件事听起来差不多, 做起来却是完全不同的产品路径。
Golpo 能否真正在巨头的夹缝中杀出一条路，现在下结论还为时过早。企业培训和教育市场规模庞大，但决策链条长、销售周期慢、客户对价格敏感，这些特点对早期创业公司的现金流是严峻考验。白板动画风格虽然契合解说场景，但视觉吸引力终究有限。当 Sora 和 Veo 的下一代版本变得更长、更准确、更可控时，Golpo 的差异化优势可能会被侵蚀。
但至少在此刻，两个从小一起焊电路板的兄弟，用一种几乎反潮流的方式，在 AI 视频这个拥挤的赛道上找到了自己的位置。他们的故事提醒我们：技术竞争的本质，从来不只是参数和算力的比拼，而是对用户真实需求的理解与回应。
“我们从来不想做一个让人‘哇’一声的东西，”Shreyas 说，“我们想做的，是让人真正学到点什么。”
发布于：广东省博星优配提示：文章来自网络，不代表本站观点。
