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訪談主持|霍太穩，極客邦科技創始人兼 CEO
訪談嘉賓|葉軍（不窮），釘釘總裁
作者|褚杏娟
2020年，剛帶隊做出全國第一張健康碼的不窮加入釘釘。不窮是阿裡的第一位校招計算機博士，從 PC 時代開始觸網，完整經歷移動互聯網時代。而他如今面臨的，是一場關於大模型的競備賽。
想必已經無需用過多筆墨贅述。2022年底至今，ChatGPT 的出圈程度還沒有誰能超越，其背後的技術方向也早已經被競相追捧。就像不窮說的“大傢都充滿 FOMO 情緒。”
那麼身處其中的釘釘，能夠在這次浪潮扮演什麼樣的角色?
和很多企業一樣，釘釘最初也沒有一下就找到合適的入局方式。一年多前，看到自己與微軟不約而同地都選擇給當前產品增加 AI 能力時，釘釘團隊覺得這種方式已經很讓人眼前一亮，大模型爆發的能量遠比想象得還要大。
整個2023年，OpenAI、微軟、谷歌等大模型發佈頻繁，李開復、王小川等也親自下場發佈大模型……去年4月，釘釘全面投入智能化，開始用大模型逐個將高頻產品重做。到當年六、七月份，釘釘內部有人提出:能否有一個直接 AI 原生的產品?這引發內部關於從“+AI”到“AI+”的爭論。這個想法與去年10月李彥宏公開提到的 AI 原生理論異曲同工，可見國內的探索思路其實差異並不大。
那什麼是 AI 原生?釘釘也在思索。其實在將思維轉換成以 AI 為中心後，這個問題就不難回答。
“AI 原生產品從一開始的思考就是全新的，就是要用純 AI 的思路來解決一個任務。它從數據感知、任務分解，再到思維鏈，最後到行動執行，是一種全新的思考架構。”不窮表示。
而對於做 AI 原生的方式，釘釘選 Agent。
“我們依賴這些大模型公司”
今年1月，OpenAI 正式推出 GPT Store。幾乎同時，釘釘發佈 AI 助理，並宣佈4月推出 AI 助理市場。
“GPT Store 上線的第一天我就用，當天就已經有非常多的產品，速度非常快。但我分析所有數據後發現，GPTs 同質化非常嚴重，而且都是一些通過簡單限定詞、指令或角色扮演來形成的 AI 助手。”不窮說道。
這一體驗讓不窮認定，釘釘未來的 AI 助理市場不做全量推薦，隻會推薦自己精選過的 AI 助理。
不窮強調，釘釘模式與 GPT Store 的不同:GPT Store 通過不斷豐富插件使 AI Agent 能夠批量調用外部系統的能力，但它的組合效率要比釘釘低，因為釘釘擁有天然的 To B 環境，其中有大量的工作任務需要解決。
不窮認為，目前釘釘的能力不在於做自己的大模型，而是在應用和數據，在工程性、用戶體驗以及 To B 理解方面。對於 Agent 來說，大模型隻是其中的一個能力，此外還需要非常好的場景和高質量的業務環境數據，這兩者恰恰是釘釘有、而 OpenAI 目前還欠缺的。
對於與國內大模型公司的關系，用不窮的話說是:“我們依賴這些大模型公司，它們是我們的發動機和心臟。沒有它們，我們無法運行。”
面向 AI，不窮把釘釘定義為 AI 應用創作平臺，企業在這個平臺上連接、開發和加工各種應用。釘釘的核心任務就是連接場景和數據，實現結構性自動化和批量處理各種工作，並通過 Agent 讓創作變得更簡單。
具體來說，釘釘的職責是確保外部記憶存儲部分的完善，包括短期和長期記憶的處理，同時做好任務規劃，之後將大模型生成的內容與本地業務數據集成，並將形成的行動在各個系統中落地。
在不窮看來，當前國內各個基礎模型之間的差距並不大，未來不是每個開發者都會關心基礎模型的選擇，他們更註重解決業務場景中的問題。因此，如果基礎模型效果不理想，開發者應該可以隨時更換。
因此，為快速上線和體驗，釘釘選擇通義千問作為默認大模型，除此之外用戶有需求時還接入其他大模型公司的模型，如智譜 AI、月之暗面、Minimax 等。用戶的業務邏輯可以建立在自己選擇的基礎模型體系上，業務流程和數據流也不會進入釘釘平臺。
“根據不同的場景和需求，我們可能還會推薦小模型或專用模型。”不窮說道。
不窮在給用戶提供模型的選擇建議時，會提醒他們更加關註模型的性能，如每秒處理的 token 量;大模型的安全性問題等，如本地部署還是雲上部署;工程解決方案的多重性和便捷性等。這些問題也是釘釘構建 AI 助理時實際遇到的。
“C 端還沒有太多
優秀的產品形態出現”
無疑，GPT Store 的模式吸引大批用戶:剛正式發佈時，OpenAI 就宣稱已經有超過300萬個 GPTs。
與傳統軟件相比，AI 助理、GPTs 等的不同之處在於擁有非常快的更新速度，模型、交互方式、數據和產品形態等方方面面都變得迅速，開發者也不要從頭到尾進行開發和維護。這種模式還大大降低開發門檻，沒有研發背景的人也可以嘗試，而對於研發人員來說則大大縮短研發、測試等成本。
一方面，這意味著傳統軟件的研發模式可能會面臨變革;但另一方面，不窮也指出，百萬千萬級的 GPTs 目前看相對來說形式比較單一，沒有傳統軟件那樣強大的業務理解能力，因此目前 GPT Store 中的應用很難成為高價值產品。
不窮認為，盡管 GPTs 的創建能力很強，甚至一天可以創建幾十個，但它目前還代替不傳統軟件市場。
釘釘也在尋找有價值的產品。在1月份宣佈啟動的 AI 助理創造大賽上，目前有超過2000支隊伍提交作品，不窮也會親自體驗這些 AI 助理，尋找優秀的作品。
那麼，個人玩傢又如何在 GPT Store 這種模式中賺到錢呢?
不窮的答案是價值，“隻要有價值就一定能掙到錢，隻是遲早的問題。”在他看來，個人或企業創建 AI 助理的核心在於要解決具體的問題，解決問題本身就有價值。但現在“賣工具”的人可能不是最終解決問題的人，解決問題的人是那個場景中離問題最近的人。
AI 助理的商業模式則與傳統軟件相似，需要一定的用戶使用量，“隻要使用量上去，很快就會有開發者賺到第一桶金。”根據不窮的經驗，一旦調用量達到百萬次，軟件做商業化就是必然的。
這與之前釘釘在與 IDC 聯合發佈的《2024AIGC 應用層十大趨勢》中提到的觀點“新一輪的 AIGC 之爭，也將會是一場流量入口之爭”是契合的。釘釘在其中也提到有望成為超級 App 的想法。
“在目前的 To C 場景中，我還沒有看到太多優秀的產品形態出現。”不窮說道，“但是，AI Agent 絕對不是自我陶醉，我相信一定會有出色的產品出來，應該給創新者更多的時間。”
根據不窮之前的訪談，AI Agent 和智能助理產品發展到一定程度後，中間態、碎片化的產品成為極簡流量入口，就會出現“No App”理念重塑應用的情況:通過對話即可直接調取、使用各種工具，更多非軟件專業人員也能獲得強大的系統服務。
“SaaS 掙不到的錢，
會通過 Agent 掙到”
相較 C 端，B 端是不窮更看好的方向，因為 To B 場景更容易產生有效的產品:確定的數據和場景可以幫助解決大模型的幻覺問題，同時通過批量和自動化的方式提高 To B 常見工作流和任務流的效率問題。
不窮指出，To B 軟件的目的是解決問題，所以這裡天然聚集大量的問題和數據。在這樣環境裡構建的 AI Agent，傳統 SaaS 和 PC 軟件軟件的開發流程、產品交互、形態及維護等的缺陷都將得到彌補。未來，SaaS 的定制化或各種行業需求，都可以用簡單、低成本的方式實現。
“Agent 市場形態肯定會取代傳統軟件市場形態。更重要的是，它將取代傳統 SaaS 產品的產品形態。”不窮說道。
現在 AI 助理的 to B 服務中，釘釘要與用戶頻繁、深入地互動，根據反饋不斷調整和改進。比如在解決一傢芯片企業客服培訓難題時，釘釘團隊要去公司解實際工作流程，然後將線下流程轉化為線上的 AI 助理。
雖然每個企業的需求相同，但產品會逐漸沉淀下來。企業自行完成標註、訓練和本地化數據接入，釘釘則保留抽象層和公共層，逐漸完成產品的廣泛行業適用性。
不窮評價 OpenAI 做產品就像是科學傢通過成千上萬次的實驗，最終找到一個正確的方向，逼近科學真理。而釘釘則投入大量時間與客戶共創，解決他們的實際問題。兩者雖然方向不一，但殊途同歸。
與大模型創業公司苦苦尋找自己的商業模式相比，釘釘探索出來的大模型商業模式已有三種。
第一種是基於調用量的模式。無論個人 AI 助理還是企業助理，產品使用頻率越高、解決問題的能力越強，吸引的用戶就越多，自然也就需要更多的調用。使用量大，消耗的算力和資源也就越多。
第二種是應用層本身帶來的商業模式。傳統的 SaaS 模式賺錢較為困難，因為它需要大量的定制和本地化需求，AI Agent 的應用能力提供一個解決方案:
簡潔的界面、任何需求都可以通過對話來理解，並通過行動系統對接外部系統邏輯，這樣就將界面定制化和流程重構的職責就交給後端模型和 AI Agent 系統。這樣，從交互層到模型層，再到持久層，整個過程都得到簡化。因此，SaaS 的維護成本也就降低。
“AI 助理的盈利天花板目前還看不到，隨著更多優秀產品的出現，我們可能還會發現新的盈利途徑，帶來新的驚喜。”不窮說道。
不窮認為，通過消耗算力來提供服務隻是最基本的模式，除此之外，服務消耗還有很多其他的可能性。他的判斷是，未來十幾年中國 SaaS 行業掙不到的錢可能會通過 AI Agent 來實現。
結束語
在提到當前釘釘 AI 助理接下來要重點攻關的方向時，不窮還是說到數據和場景:
數據和場景是 Agent 普遍存在的問題，釘釘的 AI 助理現在有更專註的場景和數據，就像是給“孫悟空戴上緊箍咒”，好處是能夠減少幻覺、能夠解決一些通用場景裡難以解決的問題。這也意味著，釘釘未來還需要發掘和洞察到更多的場景、沉淀和積累更多的高質量數據。
其次，行動能力是目前 Agent 所欠缺的，隻是讓它們聊天未免太乏味。因此 AI 助理會接入釘釘上原有的應用、低代碼等開放能力，不窮希望以此讓 AI 助理能夠不斷出現各種創新玩法，而不僅僅是簡單的信息查詢和單向交互。比如，AI 助理對接很多的主流 App 行動系統，比如可以查看淘寶訂單等，App 的行動系統實際上就變成一個 AI 助理，無需在不同系統間切換。
在不窮看來，Agent 的最大好處就是它的無限可能性，這種模式不受傳統思維和現有框架的限制，是真的可以讓想象力轉化為生產力的。
“我今年非常期待行動系統能夠變得更加強大、數據質量得到提升。隨著越來越多的人洞察到新的場景，AI 助理將不再是一個個廢話大師、一個個應對親戚的聊天工具、一個個面試官。”不窮說道。
訪談裡，不窮不掩對微軟戰略眼光的稱贊。“戰略需要耐心，如果沒有耐心，那就隻是投機。”同樣地，釘釘對 AI 助理的耐心有多久?AI 助理未來的價值能有多大?這些也是不窮現在要面對的課題。