这可能是今年融资最猛的AI应用公司。

今年以来，Corgi连续完成4轮融资，估值则从年初的6.3亿美元一路涨到40亿美元，半年翻了6倍多。即使不计算最新一轮，Corgi的累计融资也已经超过3.74亿美元。

投资人之所以如此看好，是因为Corgi的增长速度实在太快了。

2025年7月，Corgi刚刚获得承保业务所需的完整监管批准。到2026年1月，公司披露的年化收入运行率已经超过4000万美元。4个月后，Forbes称这一数字进一步突破1亿美元。

Corgi给出的目标更加激进：到2026年底，年化收入运行率达到4.5亿美元。相比年初，翻了接近10倍！

但增长快，还不是Corgi最有意思的地方。它真正特别之处在于，几乎每一步都在和传统保险公司反着走。

传统商业保险不愿意服务小微企业，Corgi偏偏盯上了创业公司。

过去，由于服务性价比过低，微企业便成了一块传统保险公司不太愿意碰的市场。在美国，传统商业险对早期创业公司的覆盖率不足20%。

Corgi的打法，是用AI把报价、核保、出单和保单管理尽可能自动化，把原本需要人工反复处理的流程压缩到线上完成，让几千美元保费的小客户也具备经济性。

更牛逼的是，当传统保险公司开始把AI风险踢出保单，Corgi反而尝试为AI风险定价。

今年5月，Corgi推出了AI责任险AI Liability，把算法偏见、AI幻觉与诽谤、数据投毒、深度伪造、知识产权纠纷，甚至自主AI造成的人身伤害，拆解成一组可以单独承保的责任模块。

今天，硅基君就来聊聊这家几乎浑身长着“反骨”的保险公司。

给AI风险定价

随着AI在企业里用得越来越多，传统保险公司反而越来越慌。原因很简单，在AI时代，风险开始变得越来越难以定义，责任边界也非常模糊。

试想一下，模型要是产生幻觉胡说八道怎么办？再夸张点说，如果AI在没人管的情况下，自己做了决定导致财产损失或者人受伤了，这锅该谁背？

绝大部分老牌保险公司为了图省事，干脆直接在部分企业保单中加入AI相关免责条款。

专业财险公司W.R. Berkley甚至搞了个更加严格的“绝对AI排除条款”。简单来说，只要损失与AI有关，保险公司就可能拒绝赔偿。

传统保险公司忙着筑墙，Corgi却选择主动拥抱AI风险。

2026年5月，Corgi正式发布AI Liability，也就是AI责任险。

这产品挺有意思，它不是单卖的，而是在传统的科技企业职业责任险里，加了一堆跟AI相关的模块。企业可以像搭积木一样，自己挑需要的模块买。

从保障范围看，可以说是把AI的雷区全覆盖了。比如算法偏见、AI幻觉与诽谤、数据投毒、深度伪造，甚至连AI服务中断都管。

打个比方，大模型生成了虚假、误导或带有诽谤性的内容，导致第三方蒙受损失，AI幻觉与诽谤模块就负责相关索赔。再比如，SaaS平台用的模型API突然崩了，导致客户业务停摆来索赔，这事儿也能保。

这里面最特别的，是“AI导致的人身伤害”模块。

以前的科技责任险只管经济损失，绝对不管人身伤害，因为那是其他险种的事。但AI把这条界限打破了。当软件开始控制汽车、机器臂和医疗设备，代码出错甚至就可能真的会出人命。

Corgi单独设置这一模块，意味着它正在尝试为“AI自主决策造成现实伤害”提供一个明确的保险入口。这也是它与传统科技责任险最明显的区别之一。

某种程度上说，Corgi正在试图成为AI时代的风险定义者，把AI时代无法描述、无法衡量，也没人敢承保的风险，逐步变成可以分类、定价和交易的保险产品。

用AI把成本曲线打下来

Corgi的第二张牌是，效率。 

保险行业有个死穴叫“综合成本率”，就是赔付率加上费用率。超过100%就是亏本赚吆喝。

在美国，财险这门生意长期在盈亏线边缘疯狂试探。过去25年，全行业平均综合成本率超过101%，也就是说，光靠收保费根本不赚钱，赚钱全靠拿保费去搞投资。

就拿2022年和2023年来说，美国财险行业分别承保亏损224亿美元和202亿美元，但净投资收入达到715亿美元和726亿美元，最终经营利润仍为正。这两年，靠着连续提价，美国财险承保业务才又开始赚钱。

巴菲特旗下伯克希尔·哈撒韦的财险业务，能把综合成本率做到87.1%，就已经是行业顶尖水平。

在财险商业模式里，赔付这块是刚性的，该赔多少得赔多少。真正能拉开差距的，是费用率，也就是谁的运营成本更低。

但这块的压缩空间其实很小。传统保险是个典型的人力密集型行业，保单多一倍，销售、核保、理赔这些人工都得跟着翻倍。

巨头们拼了老命压缩，费用率也只能在25%到30%之间打转。以美国老牌险企为例，The Hartford 2025年商业险板块费用率高达31%，Travelers全年营收488亿美元，费用率维持在28%左右。

而Corgi改变的，正是这条成本曲线。

从成立第一天起，Corgi就围绕AI重建了保险公司的整个流程，其核心系统Hammurabi能贯穿获客、核保、定价和理赔等环节，极大提升业务效率。

就拿获客环节来说，传统模式靠经纪人跑腿收资料，得弄个三五天。

现在，Corgi让客户在线填资料，加上AI自动抓取工商数据、融资记录、技术栈、网络安全评级等数十个维度的公开数据，只用几分钟就能拼出客户的完整风险画像。

核保环节差距更悬殊。传统精算师基于历史数据制定静态费率表，人工核保普遍需要3周以上。

而Hammurabi引擎最快30秒内完成风险评估并生成报价。哪怕是从零开始的初创公司，也能通过动态数据精准定价。

到了理赔，报案一提交，AI直接把材料核验、事故定级这些活干了80%，只有复杂的才丢给人工。传统理赔流程从立案到赔付通常需要数周，Corgi宣称能缩短到数天甚至数小时。

当然，效率提升对Corgi的意义并不止盈利能力，而是打开了一个新的蓝海市场——小微企业商业保险。

在传统商业保险里，小微公司几乎是一块被放弃的市场。

美国保险行业数据显示，全美约有3020万家小微企业，每年新成立的科技初创公司超10万家，但传统商业险对早期创业公司的覆盖率不足20%。

原因很简单，一家种子轮公司年保费可能只有几千美元，却要占用和百万级大客户一样的核保、理赔人力，投入产出比低得离谱。

更棘手的是，创业公司业务变化快，今天做SaaS明天转做AI，传统静态精算模型完全跟不上。

但这些公司偏偏又离不开保险。

融资要高管责任险，签大客户要网络安全险，过合规审计还得要各种责任保障。创始人买不到合适的，只能捏着鼻子接受高价和繁琐流程。

按Corgi的设想，其试图通过边际成本极低的的AI系统，吃下了这块被巨头们嫌弃的市场。

RRG，保费一年涨10倍的关键

除了产品层面的优势，Corgi之所以能增长这么快，还离不开一个特殊的模式——风险自留集团（Risk Retention Group，简称RRG）。

RRG最直接的价值，是帮Corgi绕开了美国保险业最麻烦的一道门槛：州级牌照。

要知道，美国保险监管是州级分散的，想做保险业务，得在每个州分别拿牌照、满足各州不同的资本要求。光这一点，就能卡死99%的想进入保险行业的新玩家。

而RRG就是少数例外。

它只需要在一个州注册成为保险主体，再按照规定向其他州登记，就可以跨州开展责任险业务。对Corgi来说，这相当于拿到了一张保险业的“全国通行证”。

除了扩张够快，RRG的特点本身也很适合AI保险。

RRG诞生于上世纪80年代的美国责任险危机。当时,传统保险公司因诉讼爆炸纷纷退出医疗、建筑等高风险行业，大量企业买不到足额保障，国会通过立法允许成立风险自留集团。

简单理解，RRG就是“抱团自保”。

一群面临相似风险的企业共同出资，组建专属保险实体，自己给自己承保。成员缴纳的保费汇入风险池，赔付从池子里支出，年度结余通常以保费抵扣或股息形式返还全体成员。

这套模式天然适合AI。

AI风险变化快、数据少、责任边界模糊。传统保险公司往往不愿意承保，即使愿意保，条款也很难跟上产品变化。

RRG服务的是一群风险相似的AI公司，可以随时调整保障范围、核保标准和定价方式，以匹配算法偏见、模型幻觉、数据投毒等非标准风险。

为了配合这套模式，Corgi还把“卖保险”和“承担风险”拆成了两个主体。

前台是Corgi Insurance Services，负责产品设计、获客、技术系统、核保流程和客户服务，本质上是一家轻资产的保险科技服务公司。

后台是注册在亚利桑那州的Technology Risk Retention Group，也就是TRRG。它才是真正的保险载体，负责签发相关保单、计提准备金，并承担最终赔付责任。

这样拆开的好处是，Corgi可以把运营和承保分别管理。前台可以快速迭代产品、扩大客户规模，后台则专门负责资本、准备金和风险控制。

虽然RRG能够帮助Corgi 更快扩张，但代价也很明显。

首先，它通常不能获得州保险保障基金兜底。传统保险公司一旦破产，部分保单可能由州保障基金接手，而RRG没有这层保护。

也就是说，RRG一旦破产，投保人只能自己认亏。这也是过去40年，主流企业对RRG避之不及的根本原因。

其次，RRG要求成员面临相似风险，这有利于积累数据和精准定价，却也容易造成风险集中。

比如，一项新的AI监管规则可能同时影响大量AI企业，或者某个被广泛使用的基础模型发生故障，也可能让多家客户在同一时期遭到索赔。这意味着，RRG模式很容易出现风险集中爆发。

这也是一些投资人不看好Corgi的原因。总的来说，Corgi固然是一个很有趣的尝试，但最终是否能够成立，仍然需要更长时间的验证。