Mill公司也许是从家庭用户起步，但联合创始人兼首席执行官马特·罗杰斯表示，这家食物垃圾处理初创公司一直有扩展到商业客户的雄心。
"这从我们A轮融资的计划书开始就是我们计划的一部分，"罗杰斯告诉TechCrunch。
如今，随着与亚马逊和全食超市正式达成合作协议，这家公司通过处理他人食物垃圾来盈利的计划变得更加公开了。
全食超市将从2027年开始在其每家杂货店部署Mill公司商业级食物垃圾处理设备。这些设备将研磨和脱水农产品部门产生的垃圾，减少昂贵的垃圾填埋费用，同时还为该公司的鸡蛋生产商提供饲料。两者都能削减公司的管理费用。
与此同时，Mill的设备将收集数据，帮助全食超市了解什么被浪费了以及为什么被浪费，帮助这家杂货商进一步控制成本。"最终，我们的目标不仅是让他们的垃圾处理操作更加高效，还要从源头上减少食物浪费，"罗杰斯说。
该公司几年前开始向家庭销售食物垃圾处理设备。正如人们对制造Nest恒温器团队的期望，这些设备设计精良，套用硅谷的陈词滥调，使用起来可能会令人愉悦。在测试第一代和第二代产品时，我的孩子们对这些设备很感兴趣。
"从消费者开始是非常有意的，因为你建立了概念验证，你建立了数据、品牌和忠诚度，"罗杰斯说。当两家公司开始洽谈时，全食超市团队的许多成员已经在家中使用Mill了。
"这实际上是我们企业销售策略的一部分，"罗杰斯继续说道。"我们与各个理想客户的高级领导层进行对话，如果他们还没有在家使用过Mill，我们会说，'嘿，在家试试Mill，看看你的家人怎么想。'这是让人们兴奋的可靠方法。"
这家初创公司大约一年前开始与全食超市进行对话，罗杰斯说。在随后的几个月里，全食超市在其一些门店试用了消费者版本。Mill利用全食超市的反馈来改进其商业模式。
但真正促成这笔交易的是Mill能够在食物被浪费之前精确定位食物垃圾的能力。Mill开发了一种AI系统，使用一系列传感器来判断进入垃圾桶的食物是否应该仍然在货架上。最小化"损耗"——行业术语，指通过浪费或盗窃造成的销售损失——可以让杂货商在激烈的市场竞争中获得优势。
大语言模型的进步是关键，罗杰斯说。当他和Mill联合创始人哈里·坦嫩鲍姆在Nest工作时，需要数十名工程师和"谷歌级别的预算"花费一年多时间来训练Nest摄像头识别人员和包裹。借助新的大语言模型，Mill只需要少数几名工程师和更少的时间就能提供更优秀的结果，罗杰斯表示"AI是一个巨大的推动力"。
AI的使用让Mill能够更快地交付商业版本，使其客户群和收入来源多样化。
"如果你是单一渠道、单一客户的业务，你就很脆弱，"罗杰斯说。"我在苹果iPod时代长大，"他说。"当时苹果是单一业务支柱的公司。iPod占公司收入的70%左右。这就是我们开发iPhone的原因。史蒂夫(乔布斯)在iPhone上对我们施加了很大压力，因为他担心像摩托罗拉这样当时正在开发智能手机的公司会开始在iPod业务上抢走我们的生意，那会压垮我们。我们需要建立另一个支柱。"
看起来Mill还没有完成为其比喻性的凳子添加支腿。罗杰斯说公司也在努力建立市政业务。
"我们继续为凳子增加更多支腿，为业务增加更多多样性，"他说。
Q&A
Q1：Mill的食物垃圾处理设备有什么特别之处？
A：Mill的设备不仅能研磨和脱水食物垃圾，还配备了AI系统和传感器，能够在食物被浪费之前识别哪些食物本应继续销售，帮助商家减少损耗并提供数据分析。
Q2：Mill是如何成功与全食超市合作的？
A：Mill采用了独特的企业销售策略，先让全食超市高管在家中试用消费者版本，建立信任后再进行商业合作洽谈。同时，Mill利用AI技术的优势，能够快速开发出满足商业需求的产品。
Q3：大语言模型对Mill的产品开发有什么帮助？
A：相比之前在Nest开发图像识别功能需要数十名工程师和巨额预算花费一年多时间，现在借助大语言模型，Mill只需少数工程师和更短时间就能实现更好的AI识别效果。
