Meridian huy động được 17 triệu đô la để làm lại bảng tính có khả năng hành động

Russell Brandom

Thứ Tư, ngày 11 tháng 2 năm 2026 lúc 23:00 GMT+9 2 phút đọc

Giám đốc công nghệ Meridian George Fang, CEO John Ling và COO Zach Kirshner

Cuộc chiến để kiểm soát bảng tính bằng AI vẫn chưa kết thúc. Một công ty mới có tên Meridian đã xuất hiện từ bóng tối với phương pháp tiếp cận dựa trên IDE toàn diện hơn cho mô hình tài chính có khả năng hành động — và có nhiều nguồn vốn để xây dựng nó. Vào thứ Tư, công ty công bố khoản huy động mồi hạt giống 17 triệu đô la với định giá sau tiền là 100 triệu đô la.

“Mục tiêu của chúng tôi là làm cho mô hình tài chính và bảng tính trở nên dự đoán được và có thể kiểm tra dễ dàng hơn,” CEO kiêm đồng sáng lập John Ling nói với TechCrunch. “Làm thế nào để bạn rút ngắn một quy trình vốn thường mất nhiều giờ thành chỉ khoảng 10 phút?”

Vòng gọi vốn này do Andressen Horowitz và Đối tác Tổng hợp dẫn đầu, với sự tham gia của QED Investors, FPV Ventures và Litquidity Ventures. Công ty cho biết hiện đang hợp tác với các nhóm tại Decagon và OffDeal, và đã ký hợp đồng trị giá 5 triệu đô la chỉ trong tháng 12.

Các agent trong Excel đã là mục tiêu phổ biến của các startup AI, phần nào vì chi phí phân tích tài chính do con người dẫn dắt cao. Nhưng nơi các agent Excel trước đây như Shortcut AI tích hợp agent vào Excel, Meridian hoạt động như một không gian làm việc độc lập, tương tự như Cursor. Điều này cho phép ứng dụng hoạt động như một IDE, tích hợp nguồn dữ liệu và các tham chiếu bên ngoài khác có thể gây trở ngại.

Được đặt trụ sở tại New York, nhóm Meridian gồm cả cựu nhân viên của các công ty AI như Scale AI và Anthropic cũng như các chuyên gia tài chính từ các công ty như Goldman Sachs.

Như Ling mô tả, thách thức lớn nhất của Meridian là các yêu cầu nghiêm ngặt của khách hàng tài chính, thường mâu thuẫn với tính phi xác định của các mô hình AI.

“nếu bạn hỏi mười kỹ sư phần mềm khác nhau của Google để thêm một tính năng mới vào một ứng dụng, có thể bạn sẽ nhận được mười cách triển khai hoàn toàn khác nhau. Và điều đó hoàn toàn bình thường,” Ling nói. “Nhưng nếu bạn hỏi mười nhà phân tích ngân hàng tại Goldman Sachs để đưa ra mười mô hình định giá cho một công ty, bạn có lẽ sẽ nhận được mười bảng tính gần như giống hệt nhau.”

Do đó, nhóm Meridian đã thực hiện nhiều công việc để làm cho các kết quả của họ dễ kiểm tra và xác định hơn, đồng thời duy trì tính linh hoạt của các công cụ dựa trên LLM. Kết quả là sự pha trộn giữa AI có khả năng hành động và các công cụ truyền thống hơn, giảm thiểu các hiện tượng hallucination làm chậm quá trình triển khai doanh nghiệp.

“Mục tiêu của chúng tôi là thực sự loại bỏ lớp nghi ngờ ngay từ quá trình của LLM,” Li nói. “Bạn biết chính xác cách luồng logic hoạt động, và tất cả các giả định hoặc bất cứ điều gì đi vào mô hình, bạn có thể thấy chính xác nguồn gốc của chúng.”