“拆墙”的钉钉
2021年，一家叫Jasper AI的初创企业在美国成立，它只做了一件事：通过手里掌握的GPT-3测试账号，帮助客户用AI大模型自动生成营销文案。
然后它一年就把总营收做到了4000万美元，18个月成了硅谷炙手可热的AIGC独角兽（2022年10月估值15亿美元）。
Jasper AI的创始人叫Dave Rogenmoser，是著名创业孵化器Y Combinator的俱乐部成员，而YC的前任CEO就是OpenAI的创始人阿尔特曼。戴夫得到的是GPT-3最早期的内测资格之一，那个时代的GPT-3还不能“Chat”，易用性很差，需要非常高精度的提示词才能生成质量过关的文案，戴夫拿到账号后将GPT-3包装成了一个十分简单易用的MVP（最小可行性产品），通过邮件发给了他在营销行业的10个老客户，转天收到邮件反馈：“我仿佛看见了上帝！”
“上帝”是大模型GPT-3，戴夫与他的Jasper AI只是建起了一座桥梁，把“上帝”呈现在了普通人的面前。
这就是AI时代应用层创业公司的根本逻辑：帮助广大的普通用户降低使用AI的门槛，在不懂技术的普通人和大模型之间搭建桥梁，让AI能够更好地落入产业应用，帮助普通人提升工作效率，实现生产力的飞跃。
你们今天能看到的用AI大模型赚钱的，没人能跳出这个逻辑。就连ChatGPT爆火时期那些5块钱帮你注册一个账号的淘宝店，做的也是这个“降门槛、搭桥梁”的生意，只不过它们技术含量实在太低，ChatGPT爆火的第一天客单价是120元，第二天就腰斩只剩60元，第三天干脆直接跌到5块钱，恨不得直接关店。
反过来说，如果你技术含量够高，高到微软那个程度，即使一时半会还不太赚钱，可预见的商业前景也会高的离谱，Microsoft
365 Copilot的单账号订阅费用高达30美元/月，按目前的汇率约合219人民币/月，是WPS超级会员费用的6-8倍。微软在这个产品的助推下市值一度突破2.6万亿美元，约合19万亿人民币，差不多等于8个茅台，20个宁德时代，28个比亚迪。
AI办公值不值得你每个月花200块？
实际上国内外有实力做AI应用的厂商，也的确不约而同地选择了最先在办公领域落地，而且进度都推动得很快。微软最先全面接入AI的是office系列套件，Google的试验场则是谷歌的协同办公产品，国内钉钉是阿里旗下第一个全面接入通义大模型的产品。
钉钉4月份宣布接入通义千问
海外得益于B端用户有非常良好的付费习惯和续费率，知名办公软件的AI功能或服务基本都已经进入了收费阶段。个人笔记软件Notion的AI版本最高23美元/月，Zoom的AI功能虽然还处于内测期，并没有单独增加收费，但只有付费的高级用户才能体验；Character.AI的Plus版本则需要10美元/月，Midjourney的顶配版（mega plan）单月订阅费甚至达到了96美元，只不过这个价格包含了额外的GPU算力权益。
相比之下，国内厂商完成内测进入市场化收费阶段的产品还比较少，这和中国B端用户的属性与付费习惯相关，但实际上大模型接入产业应用的进度绝对不算落后。8月22日，钉钉就刚刚在2023生态大会上发布了全新的AI PaaS平台，还联合了生态合作伙伴发布了数字员工等AI应用。
过去通过聊天机器人实现的文生文、文生图，很大程度上还是一种对AI大模型能力的试探，玩具属性居多，称不上生产力工具。但钉钉发布的AI PaaS平台和以数字员工为呈现模式的AI应用，意味着行业已经开始具备体系化运用AI实现降本增效的能力。
如果再说得通俗一点，在人工智能办公领域，钉钉发布AI PaaS平台的举动，意味着他们找到了让AI玩具进化为AI生产力工具的方法论，某种程度上讲，它们已经可以在钉钉平台上批量实现硅谷独角兽Jasper AI所做的事情，而且门槛非常低，甚至不需要你懂程序，只需要在聊天里at数字员工提需求，就可以直接实现相应的功能。
比如大会现场展示的数字招聘专员“1号招招”，平时就躺在你的通讯录里，你需要招聘的时候可以直接找她聊天，让她给你招个人。
比如你跟她说给我招个xx方向的产品经理，她就会自动写好岗位职责等内容，将招聘启事发布到招聘网站上，然后对收到的简历进行回收和筛选，再跟符合要求的人预约面试，完成一个HR所要做的全部工作流程。
这期间的整个交流过程，基本上和你直接找人类HR沟通没有太大的区别，所以才被称为“数字员工”。她权限也和真实的HR岗位相通，她所撰写的岗位职责信息、工资待遇、工作时长和福利政策，都来源于对公司员工平时工作内容的总结，以及对财务数据和考勤信息的调用。
办公显然是AI产业应用领域跑得最快的一个板块，微软Microsoft 365 Copilot也在做同样的事情，只不过是通过Word文档和Excel实现的。office套件依托云服务正在融合成为一个成体系的办公平台软件，在这个平台上你也可以让Excel总结一下某岗位的工资待遇和工作时长，然后让Word调用这些数据帮你写一个招聘启事发布在领英上，再通过Outlook接收简历并回复安排面试预约。
钉钉AI PaaS是什么
这背后至少隐含了三个比较重要的能力：一是在各个板块都要有强大成熟、体验良好的专有应用；二是具有平台级的接口能力并能够打通应用之间的数据；三是数据互通的同时还要有非常强的安全管控能力，能够保证该互通的数据可以流畅互通，不该泄露的企业数据绝不对外泄漏。
这三项哪一项都不是随便就能做到的事情，而是一套严密的综合性系统工程。
微软在上半年找了100家B端的铁杆用户给Microsoft 365 Copilot做内测，内测时的价格是单账户100美元/年，等测试结束正式对外发布的时候，这个价格飙到了30美元/个月，也就是360美元/年，是内测价格的三倍多，远超市场预期。换算成人民币就是219元/月的订阅费，年费价格2613元。
微软不是什么初出茅庐的愣头青，这家公司在B端客户心理的掌握上一贯精准，定价也是公认的刀法精准，几乎永远跨在客户能够接受的最高价位边缘大鹏展翅。它们敢定出一个月200块钱的价格，就意味着至少在微软和那100家铁杆用户看来，产品和服务肯定是值得这个价钱的。
这已经不是对单一软件或软件服务的付费行为，这一个月200块人民币的价格，买的其实是微软旗下一套具有很高可拓展性的AI办公平台体系。
不是WPS而是钉钉
在微软发布Microsoft 365
Copilot之后，股价应声上涨的除了微软自己，就是隔壁的金山了。但金山其实在内核逻辑上跟近年的微软存在越来越明显的区别：金山办公更多做的是软件端的工作，卖的是解决方案，而不是平台化的能力，这和微软这些年依托云服务整合旗下办公软件的平台化、系统化趋势，是存在明显差别的。
Copilot发布会上的一个环节，清晰地体现了这种差别。微软在发布主应用的同时，一口气发了50个Copilot的相关插件，而且宣布Copilot将可以使用所有ChatGPT和bing上的通用插件。这意味着微软如今做office的底层逻辑已经变了，它对office系列定位从单一软件的逻辑，变成了SaaS基础平台的逻辑，或者说，微软在这一点上开始和钉钉趋同了：它们都更想做智能办公领域的PaaS平台，而这个体系的可拓展性和想象空间大到几乎不可想象。
从这一点上来说，国内真正应该拿来和Microsoft 365
Copilot做对标的，不是金山办公与WPS，而是钉钉。而在这一点上，钉钉的布局可能比其他办公平台还要更激进一点，钉钉如今的掌门人叶军说，钉钉要通过大模型把产品重做一遍。
这不是个特别新的概念，反而非常现实，有很多公司虽然没有提出来这个说法，但事实上也是这样做的。
以前招聘启事中经常会见到一个要求或者加分项，叫做“熟练使用Excel”，关于“熟练”的标准则是玄学，因为Excel看上去简单，实际上用好的门槛很高。为了实现统计功能需要用到大量复杂的公式，而随着公式越来越复杂，易用性也就越来越差。
但到了Copilot的时代，这个利用复杂公式达成统计目的的产品逻辑彻底被颠覆了。
就拿星海上一次写AI时做过的“AI大模型点将录”这张图来说，我们汇总了国内125个大模型的相关信息，并且做了分类统计。在统计地域分布的时候，在Excel里要通过筛选出不同的地点，再一一进行二次统计，才能做出“北京以52个大模型的数量，占了中国大模型产业的半壁江山”这种结论。
但是Copilot的时代，这些统计步骤都可以被简化为一句话：帮我统计一下每个地方分别有多少大模型分布。
Excel就会直接以表格形式给你一个完整的统计结果。
天下苦Excel公式久矣，而Copilot事实上正在通过大模型把office重做一遍。
钉钉面临的问题和office存在很多相似之处。几年前我和钉钉的员工聊过，他们自己也承认的一点是：由于不断地适配各个用户的定制化需求，导致钉钉的功能实在是太多了。虽然越来越全能，但也确实越来越臃肿，功能选项的复杂度从汽车仪表盘，进化到高铁仪表盘，然后一路奔向飞机仪表盘，易用性下降得十分明显，学习成本则变得越来越高，用户体验越来越繁琐。
这是一个大型办公平台的必经之路，很长时间里钉钉都在试图平衡千行百业千奇百怪的功能需求，和软件的易用性与用户体验之间的矛盾。而大模型的出现，成为了钉钉重塑产品的一个契机。
数字员工就是一个很典型的案例，以前你想找个招聘辅助系统要在功能模块里搜索，可能还能搜索出来几十个同类应用或者插件程序，然后一个一个试，看这些程序是不是能够完全符合你的要求，如果不能你甚至可能需要自己开发一个。
但现在在大模型的帮助下，逻辑从找匹配的应用，可以转变为直接找你通讯录里的“数字员工”，或者调用基于AI PaaS原生的智能化应用及场景方案，用人话跟她提需求就能达成目的，这就是AI PaaS开放给生态和用户之后的实现的效果，也就是所谓的“通过大模型帮助生态把产品重做一遍”。
帮助千行百业乘上AI的东风
钉钉与Microsoft 365 Copilot有很多相似的地方，但也有明显区别于微软的一面：它明显有更深的产业属性，能够更直接地深入到产业一线，获取数据、分析数据，并将数据能力沉淀下来。
首先，作为AI PaaS平台，AI时代的三个关键要素：算法，数据，算力，钉钉都不缺。钉钉向上链接的是通义等通用大模型，向下触达的则是千行百业的一线业务和生产环节的原始数据，同时还有云业务作为基础的算力支撑，能力覆盖了AI时代的各个关键环节。
钉钉发布会现场的叶军
其次，钉钉是基于企业组织的平台，有非常成熟完善的数据安全保障机制，天然可以做到组织内外的信息隔离，可以更好的保证AI落地过程中很多人担心的信息安全问题。
ChatGPT席卷全球的过程中，业界最实际也最严重的质疑和担心，就来源于数据安全。用户在使用ChatGPT等AI工具时，可能会不经意间将私密数据输入到云端模型，这些数据可能成为训练数据，也可能成为提供给他人答案的一部分，从而导致数据泄露和合规风险。
亚马逊决定全方位禁止员工使用ChatGPT就是因为其法律部分在ChatGPT生成的答案内容中发现了与公司机密“非常相似”的文本，他们推测可能是由于一些亚马逊员工在使用ChatGPT生成代码和文本时，输入了公司内部的数据信息。而这些信息又被当成答案提供给了新的提问人。
但钉钉这类工具的底层逻辑就是建立在公司和组织层面上的。它不像office是基于产品连通的逻辑，也不像微信这些聊天工具强调个体属性，而是本身就为了构建企业内部的数据生态而生的，自然也能很好地将企业内部的生态和外部进行安全隔离。
举个例子，钉钉上的聊天记录转发和会议纪要内容，都是没办法转发给无权限的第三方的。按照这个架构来说，你在企业内部的钉钉上使用AI，用内部数据训练AI，这个数据也永远不会被提供给其他企业。
这样的产品形态最适合做企业内部的语料库。扩大来讲，也更适合做产业内部的通用模型。你用企业自身数据训练出来的肯定是属于你自己的专属AI模型，和外面任何一家其他公司的妖艳贱货都不一样，别人想偷也偷不了。
这就是AI PaaS的能力，钉钉试图做的是一个智能化的底座，它提供的是底层的架构和AI大模型的能力，而在这个底座上成长出来的个性化AI助理，则几乎可以说是企业自己训练出来的数字员工了。每个企业用不同的数据和维度，喂出来的将是不同的专属AGI。
授人以鱼不如授人以渔，从某种程度上讲，钉钉在做的是帮助千行百业没有直接进行AI大模型开发和训练能力的企业，骑到AI背上去。他们试图做旧时代与新时代之间的船，把中国5200万中小微企业摆渡到人工智能的新世界去。
我在文章的开头说，所有AI大模型的应用探索，本质上都在做一件事：帮助广大的普通用户降低使用AI的门槛，在不懂技术的普通人和大模型之间搭建桥梁，让AI能够更好地落入产业应用，帮助普通人提升工作效率，实现生产力的飞跃。
而要让AI落入产业应用，从玩具变成工具，本质上在做的是一个“拆墙”的过程：
拆掉AI和使用者之间的墙，竭力降低使用的门槛；
拆掉AI和开发者之间的墙，不断降低开发的门槛；
拆掉企业内部组织之间的墙，消除数据孤岛，实现更有效率的数据调用和分析；
拆掉软件内部各个功能模块之间的墙、拆掉软件与软件协同之间的墙，通过AI实现更有效率的功能调用和更一目了然的功能落地。
这个工作钉钉们本来就在做，已经做了好多年。这些工具型企业服务平台，过去做的是帮助企业数字化升级的工作，本质上也是一个拆墙的过程：
拆掉数据和从业者之间的墙，降低使用门槛；
拆掉产业需求和开发者之间的墙，降低开发门槛；
拆掉组织内部的墙，消除数据孤岛，降低沟通成本；
拆掉不同软件之间的墙，将信息统合于平台上，提高沟通效率。
人类的时代必将走向智能化，要不要做AI早就已经是没有必要讨论的问题了。无论是人与人，公司与公司，还是国家与国家，决定未来格局的关键：到底谁能够把AI使用的门槛降得更低，用得更好。
而这些平台正在拆掉那些不必要的墙，成为千行百业从旧时代前往新时代的摆渡人。
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