越來越智能的釘釘，你真的看懂了嗎？

來源：@首席數(shù)智官

hello 大家好，我們是數(shù)字化領(lǐng)軍者都在看的首席數(shù)智官。

關(guān)注我，每天給你講一個商業(yè)案例。

今天我們要給你講的是：為什么釘釘要堅(jiān)持走智能化和開放化的產(chǎn)品路線？

「截止目前，釘釘已有17條產(chǎn)品線、55個場景全面接入大模型，完成智能化再造。」

釘釘總裁葉軍在2023年釘釘生態(tài)大會上，公布了釘釘全面智能化的最新進(jìn)展。

4個月前，基于阿里通義大模型，釘釘首次對外展示了通過輸入「/」喚起的10余項(xiàng)AI能力。這根「魔法棒」也成了釘釘AI能力的代名詞。

當(dāng)時，葉軍就曾宣布，釘釘將全面智能化，用大模型把釘釘重做一遍。

自從今年初大模型熱潮席卷全球以來，「AI時代，所有產(chǎn)品都值得用大模型重新做一遍」的論調(diào)便在短時間內(nèi)成為共識。但究竟「如何重做」，卻并不是一道容易解答的題目。

4個月后，釘釘給出的答案是：AI PaaS。

在葉軍看來，大模型要想從「玩具」真正變成的生產(chǎn)力工具，必須要進(jìn)入客戶的應(yīng)用場景中。

但大模型作為一個能力基座，其本身不能直接運(yùn)用于應(yīng)用場景。而釘釘面向生態(tài)伙伴和客戶開放智能化底座AI PaaS，能夠承上啟下打通大模型與千行百業(yè)用戶的真實(shí)需求。

為了讓用戶在不同應(yīng)用場景中更好運(yùn)用大模型能力，在AI PaaS架構(gòu)下，釘釘還發(fā)布了數(shù)字員工、智能化場景方案和智能化行業(yè)方案。

「首席數(shù)智官」認(rèn)為，「AI PaaS+智能化方案」的組合，不僅意味著釘釘正在完成自身產(chǎn)品的智能化重塑，同時也意味著釘釘?shù)闹悄芑呗蚤_始進(jìn)入生態(tài)層，拉動整個釘釘生態(tài)實(shí)現(xiàn)智能化。

基于AI大模型，釘釘再造釘釘。

01 「不好用的」大模型

如同互聯(lián)網(wǎng)、移動化帶來的巨大變化一樣，幾乎所有企業(yè)已經(jīng)達(dá)成了這樣的共識：大模型已成為行業(yè)的「底座性變化」。大家無不認(rèn)可AI對自身業(yè)務(wù)的巨大顛覆，抓不住的人就會落后。

這種論調(diào)之下，從去年底至今的短短半年多時間，國內(nèi)就已涌現(xiàn)了上百個大模型產(chǎn)品。

從技術(shù)層面來看，大模型是一場「AI+云計(jì)算」的全方位競爭，是一個囊括底層龐大算力、網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等諸多領(lǐng)域的復(fù)雜系統(tǒng)性工程。

這種門檻，注定了大模型是一場巨頭之間的競賽，絕大多數(shù)中小企業(yè)都無力從0開始自研訓(xùn)練自己的大模型。

當(dāng)然，中小企業(yè)需要的也并不是大模型本身，而是可以基于市場中已有的大模型產(chǎn)品，去解決自己業(yè)務(wù)場景中的實(shí)際問題。

進(jìn)入用戶的業(yè)務(wù)場景，是大模型從現(xiàn)在的「Chat」變成「Work」的關(guān)鍵一步。

但這一步并不好走。

首先是性價比問題。眾所周知，大模型訓(xùn)練是一個非常燒錢的過程，并且每一次調(diào)用都需要消耗大量算力，這意味著大模型的使用成本極高。

據(jù)外媒Analytics India Magazine報道，目前OpenAI每天花費(fèi)大約70萬美元來保證ChatGPT的正常運(yùn)行。巨大的開支正在讓OpenAI面臨財(cái)務(wù)挑戰(zhàn)，公司可能在明年底破產(chǎn)。

其次是可靠性問題。很多人在使用各種大模型產(chǎn)品之后都會發(fā)現(xiàn)，盡管大模型能夠一直響應(yīng)用戶的輸入，但其輸出的內(nèi)容質(zhì)量卻并不能完全保證，有的甚至是「一本正經(jīng)的胡說八道」。

最后是易用性問題。ChatGPT與妙鴨相機(jī)之所以能夠在上線之后迅速引爆網(wǎng)絡(luò)，最重要的原因之一就是產(chǎn)品足夠易用。

但目前國內(nèi)的企業(yè)軟件在易用性層面解決的都不夠好。如何讓大模型的能力更簡單的與業(yè)務(wù)場景結(jié)合，也是現(xiàn)階段國內(nèi)所有大模型產(chǎn)品正面臨的挑戰(zhàn)。

這三個問題，是目前企業(yè)在使用大模型解決自身業(yè)務(wù)需求過程中的典型痛點(diǎn)，也是釘釘推出AI PaaS的重要原因。

「這就好像造車一樣，汽車的核心是發(fā)動機(jī)，但汽車也分為跑車、中大SUV、小型車等，如何將同樣的發(fā)動機(jī)安裝在不同類型的車上，是一項(xiàng)非常復(fù)雜的工程。它包括主機(jī)制造、連接、裝配、品控等等，這就是我們今天AI PaaS在中間做的工作。」葉軍比喻。

02 AI PaaS，承上啟下

站在云的角度而言，PaaS層的作用在于，它抽象掉了底層硬件和操作系統(tǒng)細(xì)節(jié)，用戶不需要管理與控制云端基礎(chǔ)設(shè)施，讓開發(fā)者聚焦在自己的業(yè)務(wù)邏輯上，從而更好解決實(shí)際的業(yè)務(wù)需求。

而AI PaaS的價值也在于此。它能夠讓企業(yè)用戶無需了解底層大模型的研發(fā)與訓(xùn)練，而是基于AI PaaS對模型進(jìn)行調(diào)用，讓用戶精力回歸自身業(yè)務(wù)場景。

從架構(gòu)層面來看，AI PaaS下接大模型MaaS層，上接用戶的應(yīng)用場景，與云計(jì)算的三層架構(gòu)（IaaS-PaaS-SaaS）基本一致。

在釘釘?shù)挠?jì)劃中，AI PaaS的核心功能就是兩個：下接大模型；上接應(yīng)用場景。

首先是「下接大模型」。

正如前文所言，企業(yè)在將大模型引入自身業(yè)務(wù)的過程中會面臨諸多技術(shù)與非技術(shù)層面的難點(diǎn)。

例如技術(shù)復(fù)雜度問題，如何在保證龐大的模型參數(shù)之下實(shí)現(xiàn)模型的快速推理及運(yùn)行。這對企業(yè)和開發(fā)者的技術(shù)能力提出了更高的要求。

此外，模型數(shù)據(jù)的可靠性與安全性，甚至是大模型調(diào)用過程中的使用成本，都是企業(yè)在使用大模型過程中必須解決的問題。

這些問題，釘釘正在通過AI PaaS進(jìn)行解決。

據(jù)葉軍介紹，企業(yè)可以基于AI PaaS，將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)直接動態(tài)加載到大模型的調(diào)度引擎，而非注入底模型去進(jìn)行訓(xùn)練，由此降低企業(yè)用戶使用大模型的成本（一次調(diào)用平均只需不到5分錢），并且讓用戶能夠?qū)崟r跟隨底模型的迭代享受到不斷升級的智能化能力、可靠性以及安全能力。

當(dāng)然，對于技術(shù)能力較強(qiáng)、并且對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)有進(jìn)一步要求的大型企業(yè)來說，也可以選擇用自己的數(shù)據(jù)注入底模型去訓(xùn)練一個專屬模型，甚至是私有化部署。

然后是「上接應(yīng)用場景」。

對用戶而言，SaaS才是解決其業(yè)務(wù)需求的工具，而非底層的服務(wù)器、存儲、處理器等基礎(chǔ)設(shè)施。

大模型也同理。大模型作為一項(xiàng)重要的底座型能力，需要嵌入到最終的業(yè)務(wù)工具中才能發(fā)揮價值。

所以我們看到釘釘中的「/」、微軟的Microsoft 365 Copilot、以及Midjourney、Notion.ai等一眾應(yīng)用場景下的各類基于大模型的工具產(chǎn)品。

為了最大限度在業(yè)務(wù)場景中釋放AI能力，基于AI PaaS，釘釘聯(lián)合多家生態(tài)伙伴，發(fā)布了數(shù)字員工、智能化場景方案和智能化行業(yè)方案。

葉軍介紹，數(shù)字員工是參與到業(yè)務(wù)流程中的虛擬員工。數(shù)字員工能以企業(yè)員工助手的身份，進(jìn)入企業(yè)通訊錄，取得對應(yīng)的職務(wù)權(quán)限，參與到企業(yè)的組織、協(xié)同與業(yè)務(wù)流程中。

與此前只能單純執(zhí)行固定動作的機(jī)器助手不同，釘釘?shù)臄?shù)字員工根據(jù)所取得的不同權(quán)限，具備理解真人意圖、解決復(fù)雜問題、直接獲取結(jié)果的能力。這讓其不僅能為用戶提供信息，還能幫助用戶進(jìn)行操作，甚至具備不斷學(xué)習(xí)、擴(kuò)展新技能的能力。

而智能化場景方案和智能化行業(yè)方案，則是釘釘?shù)腁I PaaS能力在具體場景下，結(jié)合不同行業(yè)Know-How的進(jìn)一步延伸。

據(jù)葉軍介紹，釘釘聯(lián)合生態(tài)一起打造了會議場景、點(diǎn)餐拼單場景的智能化解決方案，并為教育行業(yè)研發(fā)了一款「AI小助教」。

在釘釘音視頻會議中，「數(shù)字分身」可以代替用戶列席會議，幫助用戶了解會議的重要信息，會后還可以推送會議總結(jié)；

點(diǎn)餐拼單場景智能化方案「快樂拼」是釘釘聯(lián)合餓了么共同打造，用戶可以在釘釘群內(nèi)用自然語言點(diǎn)單、拼單，無需離開群聊一鍵付款。

「AI小助教」則可以幫助教師智能批改作業(yè)、沉淀學(xué)情數(shù)據(jù)，生成備課建議和講解用的PPT等。

葉軍透露，目前，釘釘正在和1號直聘、i人事等諸多合作伙伴一起共建AI PaaS能力，未來基于AI PaaS，釘釘還會有更多智能化產(chǎn)品和方案涌現(xiàn)。

03 更大的想象空間

毋庸置疑，AI大模型對所有toB企業(yè)來說，都是一次擺在面前的巨大變革機(jī)會。誰能夠搶占先機(jī)，誰就必然會帶來新的用戶與業(yè)績增長。

所以我們看到，從今年初開始，包括釘釘、飛書、WPS、百度搜索等諸多巨頭產(chǎn)品，都開始用AI大模型進(jìn)行改造。

另外，不少toB細(xì)分領(lǐng)域頭部企業(yè)也推出了自研大模型，例如云知聲、APUS、昆侖萬維等等。

顯而易見的是，隨著AI大模型的持續(xù)滲透，未來將會有越來越多toB產(chǎn)品接入大模型，國內(nèi)企業(yè)軟件產(chǎn)品形態(tài)與市場格局也將發(fā)生巨大變化。

toB企業(yè)競相布局大模型的核心邏輯很好理解，因?yàn)榇竽Ｐ湍軌蜃屍髽I(yè)實(shí)現(xiàn)「搶奪用戶、積累數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型、優(yōu)化產(chǎn)品」的一整套鏈路閉環(huán)，最終形成滾雪球式的碾壓優(yōu)勢。

大模型固然可以對toB產(chǎn)品的功能實(shí)現(xiàn)大幅優(yōu)化，但在「首席數(shù)智官」看來，大模型只是toB競爭的核心要素之一，但并非決定性因素。

toB真正的競爭優(yōu)勢其實(shí)在于對業(yè)務(wù)場景的理解，對行業(yè)Know-How的積累。

截止今年3月，釘釘已積累了6億用戶，付費(fèi)企業(yè)DAU已超2300萬，已然是國內(nèi)最大的企業(yè)軟件，并打造了「教育釘、政務(wù)釘、制造釘」等多個行業(yè)解決方案。

從組織數(shù)字化到業(yè)務(wù)數(shù)字化，釘釘上已經(jīng)沉淀了大量業(yè)務(wù)場景，釘釘已深入到千行百業(yè)的業(yè)務(wù)流之中，業(yè)務(wù)數(shù)字化場域是釘釘?shù)暮诵膬?yōu)勢場域。

這才是釘釘能夠?qū)⒌讓拥拇竽Ｐ湍芰Γㄟ^AI PaaS帶入千行百業(yè)的業(yè)務(wù)場景中去的關(guān)鍵。

不僅如此，更值得我們關(guān)注的是，在AI PaaS中，釘釘通過解決大模型的安全問題、性能問題，降低開發(fā)運(yùn)維的門檻，降低大模型的不確定性，幫助企業(yè)數(shù)據(jù)與大模型建立聯(lián)系，讓大模型能力真正為協(xié)同和業(yè)務(wù)所用。

這相當(dāng)于讓釘釘直接成為了企業(yè)AI能力的超級入口。

今天的釘釘與以往最大的不同在于，今天的釘釘已經(jīng)從云釘一體拆分，阿里云和通義大模型是釘釘重要的基礎(chǔ)底座，但已不是唯一選擇。

據(jù)葉軍透露，在對釘釘?shù)哪芰σ?guī)劃中，AI PaaS的模型訓(xùn)練平臺，是可以為每個企業(yè)去提供一個安全可控的專屬的行業(yè)化模型訓(xùn)練平臺。這個模型訓(xùn)練平臺可以對接不同的大模型。

「我們可以對接千問、文心一言等等，結(jié)合上層釘釘?shù)臒挼t工程應(yīng)用，解決專屬化企業(yè)數(shù)據(jù)跟大模型之間融合的問題。」葉軍表示。

這是一個想象空間巨大的開放戰(zhàn)略，它直接滿足了釘釘在不同用戶之間的多樣性需求，讓AI PaaS最大程度發(fā)揮作用，讓盡可能多的企業(yè)用戶與釘釘一起共建AI PaaS生態(tài)。

04 生態(tài)，中國SaaS的最優(yōu)解

前段時間，有一篇題為《中國不需要SaaS》的文章在toB圈討論得非常激烈。文章里洋洋灑灑22條，似乎每一條都直指為什么中國SaaS做不起來的問題所在。

葉軍也看到了這篇內(nèi)容。他甚至以這篇文章作為自己演講的開場。

在他看來，中國SaaS固然有很多現(xiàn)存的問題，例如定制化程度高、獲客成本高、使用頻率低等等。

這些問題確實(shí)造成了中美SaaS市場的巨大差距。但差距的背后意味著機(jī)會，意味著巨大的市場空間。

站在行業(yè)的視角來看，歸根結(jié)底，客戶定制化需求和標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品規(guī)模化盈利之間的矛盾，是目前整個中國SaaS行業(yè)面臨的最大難題。

積累6億用戶的釘釘，是中國toB產(chǎn)品的絕對頭部。從某種程度而言，釘釘?shù)倪x擇，代表著中國SaaS的選擇。

「生態(tài)戰(zhàn)略」，是釘釘給出的答案。

事實(shí)上，早在上線的第二年，釘釘就推出過ISV開放平臺，并且在2019年明確了生態(tài)邊界，把自己作為業(yè)務(wù)場景底座，全面開放自身能力；

2022年3月，釘釘宣布戰(zhàn)略升級，正式提出「PaaS First，Partner First」的生態(tài)戰(zhàn)略，明確「釘釘只做一件事，就是PaaS化」。

具體而言，釘釘只做基礎(chǔ)能力和基礎(chǔ)產(chǎn)品，并將這些能力和產(chǎn)品作為底座開放給生態(tài)。釘釘保持協(xié)同辦公和應(yīng)用開發(fā)平臺的定位不變，繼續(xù)戰(zhàn)略投入做文檔、音視頻、項(xiàng)目、會議等基礎(chǔ)產(chǎn)品，其他的都交給生態(tài)做，包括行業(yè)應(yīng)用，人財(cái)物產(chǎn)供銷研等場景的專業(yè)應(yīng)用，并將硬件全面生態(tài)化。

在PaaS化的大戰(zhàn)略下，過去3年，釘釘修了一條PaaS主干道：

• 2021年，釘釘通過aPaaS（低代碼），解決業(yè)務(wù)系統(tǒng)快速搭建問題，降低企業(yè)的數(shù)字化成本；
• 同年，bPaaS（酷應(yīng)用）解決應(yīng)用在業(yè)務(wù)場景的快速分發(fā)問題；
• 隨后，釘釘上線iPaaS（連接器），解決系統(tǒng)集成和數(shù)據(jù)互通問題；
• 去年底，dPaaS（數(shù)據(jù)資產(chǎn)）為用戶解決了數(shù)據(jù)沉淀和決策消費(fèi)的問題。

而今天開放給生態(tài)伙伴和客戶的AI PaaS，也是釘釘PaaS化戰(zhàn)略的進(jìn)一步深化，是釘釘PaaS First, Partner First理念的延續(xù)。它標(biāo)志著釘釘智能化進(jìn)入生態(tài)層，幫助生態(tài)伙伴用大模型完成產(chǎn)品的再造。

當(dāng)下的經(jīng)濟(jì)周期中，所有企業(yè)都面臨精細(xì)化運(yùn)營管理和降本增效的挑戰(zhàn)。而釘釘選擇用PaaS解決SaaS產(chǎn)品在標(biāo)準(zhǔn)化與定制化之間的矛盾，并且通過PaaS底座的能力，讓定制開發(fā)成本更低、效率更高，真正讓企業(yè)用戶抓住智能化機(jī)遇、滿足客戶的智能化需求，幫助企業(yè)穿越周期。

現(xiàn)在來看，這一條修了3年P(guān)aaS主干道的成果正開始顯現(xiàn)。

截至今年3月31日，釘釘已有5000多家生態(tài)伙伴，包括獨(dú)立軟件開發(fā)商（ISV）、咨詢生態(tài)、銷售及交付服務(wù)商以及硬件生態(tài)廠商。釘應(yīng)用數(shù)已超過1000萬，其中低代碼應(yīng)用數(shù)超過800萬。

釘釘上年?duì)I收過千萬的伙伴達(dá)到25家。釘釘每收入1塊錢，就會給生態(tài)合作伙伴帶去9塊錢。

不僅如此，在備受外界質(zhì)疑的商業(yè)化層面，釘釘也首次給出了成績單。

截至2023年3月末，釘釘軟件付費(fèi)企業(yè)數(shù)達(dá)10萬家，其中，小微企業(yè)占比58%，中型企業(yè)占比30%，大型企業(yè)占比12%；釘釘付費(fèi)DAU超過2300萬；釘釘ARR（年度經(jīng)常性收入）遠(yuǎn)超「半人馬公司」1億美元標(biāo)準(zhǔn)，僅軟件訂閱式GAAP年收入也已經(jīng)明顯超過這個數(shù)字。

過去，釘釘一直致力于不斷降低千行百業(yè)的數(shù)字化門檻。此次釘釘通過開放AI PaaS，進(jìn)一步降低了企業(yè)智能化應(yīng)用的門檻，并且用平均每次調(diào)用低于5分錢的成本，解決了生態(tài)伙伴和客戶「用得上，用得起」大模型的問題。

從「/」到AI PaaS，從數(shù)字員工到智能場景解決方案，釘釘?shù)母淖兪侨庋劭梢姷摹Ｈ~軍甚至直言，今天釘釘?shù)漠a(chǎn)品體驗(yàn)依舊很不好，未來一定會基于AI能力，進(jìn)一步優(yōu)化釘釘產(chǎn)品，讓用戶看到全新的釘釘。

「大模型時代，中國SaaS的黃金十年才剛剛開啟。」葉軍說。

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