AI 合规融资热：Dili 拿 2170 万美元，帮基建项目搞定监管

AI 做合规这件事，正在跑出一个细分赛道。

Dili 这家公司今天宣布完成 2170 万美元融资（670 万种子轮 + 1500 万 A 轮），A 轮由 Khosla Ventures 领投，Allianz、YC 的 Garry Tan 等跟投。Dili 的核心业务很简单：用 AI 帮基建项目处理那些绕不开的合规文件。

为什么这件事值得做？

美国的基建项目——尤其是拿了联邦资金的那种——面临一套极其复杂的合规规则。Davis-Bacon 法案规定了某些项目的工资标准，IRA（通胀削减法案）给清洁能源项目定了另一套工资和学徒规则，再加上 OSHA、EPA 的各种监管要求——叠在一起，密密麻麻。

小项目还好说，大项目一旦出问题，罚单动辄几百万美元。

Dili 的做法是让 AI 先把那些非结构化的文档（合同、工资单、ERP 数据、报销系统记录）转成结构化数据，然后用一个确定性规则引擎按静态但复杂的法规去核对。

创始人兼 CEO Anand Chaturvedi 说，以前要花一整天干的事，现在几分钟就搞定了。目前 Dili 已经用在约 700 个项目上，覆盖制造设施和数据中心建设。

有趣的是，大约一半的客户把它当内部软件工具用，另一半直接外包了整个合规流程给 Dili。这种双重模式说明市场还在早期——有些客户想自己掌握能力，有些则只想把麻烦甩出去。

这事本质上是用 AI 吃掉了传统专业服务的工作流。 过去这类合规审核靠的是律师和审计师手工翻文件，现在 AI 先做第一道筛选，人只需要在关键节点做确认就行。Chaturvedi 的判断是，行业会越来越倾向软件模式——当 AI 证明自己能准确处理结构化数据的时候，「外包给人」就变成了「采购软件」。

这笔融资的时机也值得注意。美国正在经历一波基建和 AI 数据中心的建设热潮，这类项目对合规的需求只会越来越强。AI 数据中心的审批本身就涉及大量环评、用地、劳工合规，而 Dili 恰好卡在了这个增长点的交汇处。

值得留意的是 Chaturvedi 说的一句话：非合规导致的罚款可能高达数百万美元，而 AI 能做的事不是抽样检查，而是逐条核对全部数据。对大型基建项目来说，这种全覆盖式的审查能力以前几乎不可想象。

合规不是最性感的赛道，但它是每个项目都绕不过的刚需。 AI 在这个领域的渗透，可能比大多数人想象的要快得多。