上周在 2024 Cloud 100 China 峰會上，觀察到 SaaS 領域很多新變化，尤其 AI 這個技術變量帶來的真實進展，值得展開講講。
去年來 Cloud 100 時，AI 被認定是下一個十年的浪潮，大家全情投入。一年過去，AI 的落地套用其實面臨著不同的「水溫」。
上個月在海外調研時，當地的投資人苦笑地指出，現在 AI 初創公司的 ARR（年度經常性收入），不那麽「年度」、也不那麽「經常」。很多收入就是大企業「實驗性地」下單用用，下個月續不續費畫個問號，用得好，回頭自己「鼓搗」一個。這些現象背後其實反映了同一個問題，大家都在審慎、挑剔地尋找現在就「說得通」的 AI 落地套用。
在 Cloud 100 這場行業聚會上，我也跟釘釘總裁葉軍聊了聊，大模型到底如何影響軟件行業的真實進展。帶著最多的使用者和生態夥伴，釘釘在過去一年半悶頭狂奔 AI，到現在也接入了 7 家大模型把自己開放成 AI 最大的「試驗場」。不止是 SaaS 使用者、企業 IT 部門和個體使用者，大模型新銳也都在釘釘上快速探索怎麽用好 AI。
圖片來源：2024 Cloud 100 China 峰會
從這些實踐來看，如果要摸清楚 AI 在實際業務裏的落地程度、套用方向、價值厚度、甚至是一些新機會，沒有人比釘釘的視角更廣。在葉軍分享的大量一線觀察和真相中，沈澱了很多現階段就能用得上的趨勢判斷和打法，在這裏開源給大家。
01 AI 正在重構軟件行業流程
張鵬：以前很多人認為釘釘是個成熟產品，但這一年多很有「少年感」。自己折騰、也和很多生態夥伴一起下場探索、全情投入，可以說釘釘是觀察 AI 實際進展最好的 「 生產力試驗場 」 。這一年多看下來有什麽觀察和收獲？
葉軍： 套用現在時下流行的，「做 IT 都是看 18 個月」，過去 18 個月，釘釘的「AI 生產力實驗場」做了非常大的改造。
一是釘釘自己的產品方方面面進行了全面的 AI 改造，改造完後很多客戶、夥伴都反饋「釘釘有點全新的感覺」。比如好多企業家周末到釘釘園區交流，聽完介紹和產品演示，會說跟原來的理解不一樣，他們問「釘釘原來就是打卡、考勤的，怎麽還能幹這些事」，這是觀察到的釘釘自己的一個很大變化。
另外也看到，釘釘上大量 SaaS 的生態夥伴，在過去 18 個月裏幾乎都在全面擁抱 AI，很多企業家投了很多錢、很多人，有沒有賺到錢不知道，但反正身體力行地投入 AI。
圖片來源：視覺中國
張鵬：在這批先行者的積極行動中， AI 真正帶來的變化可能是什麽？
葉軍： 從總結產品變化上講，融入了 AI 後，很多流程都被重構。
我們每天的工作都是流程，無論大家願不願意認，都在做一些工作流， 這個工作流需要上下遊很多系統、很多人協同。 現在有了 AI 後，很多流程就變掉了，叫流程重構。 我認為這是現在正在發生的，並且向著使用者願意接受的方向在變化。
另一個變化是，以前我們做 SaaS 產品，習慣做一個非常完整的，登入、註冊一堆功能；現在我看到很多 SaaS 創業者在 AI 的變革下，會從一個很小的點切入，這個小點是 C 端普通使用者願意買單的，然後從這裏開始，讓產品能夠慢慢做起來。
這種變化也改變了我們對開放平台的理解。以前認為開放平台就是 App Store，做開放平台必須有個 App Store。但這段時間觀察下來，我有一個非常強烈的感受，中國的開放平台不應該長成 App Store 的樣子——點進去找軟件下單、訂閱購買。
我覺得未來 是流程重構的年代，因為 AI 的出現，很多軟件的開通、使用、付費，應該在一個正常的協作流程裏，不應該跳出到一個 App Store ，這會是一個非常大的變化 。
因為 原來銷售軟件的方式本質上就是個流量經濟，搞了個 App Store 進來買軟件。以後不會這樣，有了 AI 的加持、流程變掉後，可能銷售軟件的模式也得變，向 C 端進行銷售。 傳統軟件都是去 BD、見企業家、吃飯、喝酒、交朋友，經過半年以上的溝通，一個 SaaS 軟件終於成交了，常年累積一年兩年終於有 100 個客戶、1 千個客戶。因為 AI 帶來的變化，軟件銷售可以從 C 端開始。
張鵬：以前大家還是在做一套系統，現在變成了一個套用或者工具，並且在業務工作流裏需要用的時候，就可以使用。不是過去 「 上套系統 」 那麽沈重，實際上變成 「 呼叫一個功能 」 。
使用軟件的顆粒度在往下降，而且從工具的使用變成了某種生產力的呼叫。
葉軍： 更像是一個服務或者是當下能力的購買，跟原來賣 SaaS 軟件、賣一整套系統不一樣，這是一年多感受到特別強烈的一個變化。
我需要一個能力我就呼叫它一下。這個能力顆粒度可能很小，那就可以快速做決策，也能很容易地比較：「使用這個能力」跟「不使用這個能力」的差異是什麽。
張鵬：這種變化，主要是因為 AI 會改變業務的流程。
葉軍： 我認為這是 AI 帶來的變化。因為它讓我們很多功能的價值變厚了，個體使用者想要獲得這個單一功能點，不用等到公司付費自己就想先用上這個功能，為了自己的消費。
張鵬：有比較具體的例子嗎？
葉軍： 釘釘自己平台上「一方」的能力（註：釘釘自己的產品能力被稱為一方品）有，近期也會推出類似的產品。
我們上個月試了下，做了幾個 C 端付費的能力，單月收入達到 500 萬，完全是由 C 端個體付費的，這其實帶來一個 SaaS 銷售的新模式。
我們跟 e 簽寶也做了類似的嘗試，把 e 簽寶合約的能力整合到合約的流程裏。以前想用它的能力，要去 App Store 訂閱、付費、買個軟件，再切回來這裏才能有這個功能，但現在就在流程裏，自然地用了 e 簽寶的能力，使用者以為在用釘釘，其實是在用 e 簽寶，整個體驗非常平滑。
02 AI 進一步 「解鎖」客製化的需求
張鵬：去年大家對大模型的能力期待很高，今年 AI 落地反而是有場景、有渠道更重要。但是場景優先會不會帶來另一個問題，客製化。會不會又像上一波 AI 一樣，帶來一堆新時代的 「 包工隊 」 ？
葉軍： 我認為 AI 時代，客製這個話題依舊不可避免，但會有一些新的變化。
客製的需求從客戶的業務、場景看，都挺有道理。比如有企業客戶說，釘釘上發的訊息能夠撤回是挺好的，但我不想撤回、能不能直接編輯下。但又有企業跳出來說，覺得不應該可編輯，因為當時說的話、事後可以改掉，協作起來很麻煩。所以哪怕這一個簡單的功能背後，都有各種客製需求。
即便簡單的客製需求，都有很多，有的企業就想把選單放左邊、有的想放右邊等等。數碼化的年代，技術人員想的辦法是做幾個樣版配置一下，不停做配置，軟件越做越復雜，功能越來越多，維護成本越來越高。
但 AI 的好處就是會讓很多客製需求的成本降低、客製效率提升。
舉個例子，做 SaaS 都要做報表，因為業務最終都是看報表、看數據做決策。報表背後，無論是線圖、柱狀圖、餅狀圖其實都是一個客製樣版，過去為了解決客製需求，樣版越做越多；但有了 AI 後，這些客製靠一行程式碼就搞定了，因為本質就是用一句話告訴它：希望生成的報表是類別是什麽，希望在圖上展示什麽。
這就相當於我們把客製的職能，從原來 IT 部門轉移到使用者自己身上。 以前的系統開發，是找一家公司去做開發，把客製能力交給第三方完成；後來出現了低程式碼，其實是把客製能力交給了企業內部離業務最近的人來完成，但實際還是非業務人員來實作客製。大模型出現以後，真正把客製能力交給了使用者，所想即所得。
低程式碼加上 AI 後，客製成本極大降低，效率變得很高。這就是為什麽我覺得客製不可避免，但在 AI 時代客製的效率會大幅提升。
張鵬：我們不能期待 AI 在今天就可以做一個真正通用的產品，大家所有的想法都能滿足。可能客製這件事就是個商業的、繞不過去的必然需求，只不過 AI 可以讓客製成本大幅下降。
葉軍： 其實作在已經看到客製成本的降低，因為 AI 本質上，你說它是智能體也好、是大模型也好，解決了很多問題，所以客製化的需求不再需要程式設計師在工程上做大量的工作了，因為 AI 已經解決掉這部份了。
張鵬：所以看似使用者體驗的提升，其實是客製成本的降低。
葉軍： 我覺得 雲和 AI 的出現都讓 SaaS 的創業成本降低，也降低了企業 IT 部門、企業科技部門的創新成本。
現在我願意接受一些客製性的需求，只要能由 AI 解決的客製，我覺得都值得做，但如果做一些工程性的客製，行業性的客製，成本就有點高。
張鵬：客製是一個維度，另一個是私有化部署。現在有一個說法，未來的趨勢是在開源模型上做私有化部署。釘釘有觀察到這樣的需求嗎？
葉軍： 我認為現階段，開源對模型元件產業化的過程非常有價值。
我個人非常支持開源。釘釘上主要用的模型是通義千問，通義千問的一系列 Qwen 模型都開源了，開源讓 Qwen 變得越來越好。
另外，模型開源後，企業的 IT 部門可以在開源模型基礎上做一些自己的發揮、基於自己場景和數據進一步客製。比如很多知識問答的套用是基於通用模型做的，這時候回答可能不準確、有幻覺。有了很好的語料集，加上開源模型、算力，很多行業會出現效率更高、質素更好、更加符合場景的解決方案。
總體上，我覺得開源模型在最近幾年是非常有價值的，我們接觸的很多大企業，會在開源模型基礎上，自己改、自己調優，但也有很多企業用了公網的大模型 API。這兩種模式應該會長期並存。
張鵬：去年能自己做個模型還是挺讓人驕傲的事，自己自己做模型沒有那麽有優勢。
葉軍： 現在很多企業在賣卡，我覺得不需要這麽多企業搞這麽多 A 卡、H 卡（指輝達最先進的兩種圖形計算芯片 A100、p00），咱們這一屋子的 創業者、企業家有 1% 去搞模型創新，在開源技術上做一些探索就足夠了。另外 99% 都應該幹場景套用，我覺得這是一個比較好的產業格局。
03 +AI 18 個月， 得與失的真相
張鵬：從我的視角看，釘釘這一年多都在 AI 層面上積極狂奔。總結下來，過去 18 個月有走過什麽彎路嗎？正好讓大家也少走點彎路。
葉軍： 彎路肯定走過，因為我們都是摸著石頭過河，本質上沒有劇本。中國互聯網早期就是學美國，Copy to China，現在這件事上其實沒有太多可以 Copy 的地方。
比如去年一開始我們預計每天使用 AI 的人可能 1000 萬以上，因為釘釘有八九千萬日活使用者登入，可以把使用者導到 AI 產品上。但現在發現預期其實有點高，因為現在國內哪怕每天投流的 AI APP，做得最好的日活也才剛要接近這個體量。沒場景，或者場景不夠多，很難實作這個目標。換句話講，不是每個人都坐在辦公室裏天天用電腦。
再比如當時認為模型越大越好，參數越多越好。我們從通義千問的 7B 開始用，20B、50B、70B、200B，到現在 310B 全用了。但後來發現，模型越大推理越慢，非常痛苦。而且有些場合根本不需要最大參數的模型，一個小模型的效率反而非常高。
賣卡也一樣，不知道大家囤過沒有，現在大家發現不需要囤卡，最好的卡就是 4090（註：輝達一款 PC 端消費顯卡），我覺得 99% 的人只要用好推理就成功了。【黑神話：悟空】用 4090 不就可以玩得很好，人家照樣掙很多錢，一個月能有幾十億的收入。用 4090 就好了，你的產品一樣可以掙大錢。
圖片來源：【黑神話悟空】官方微博
所以 18 個月以後回來再看，現在的狀態比之前更健康，對 AI 的感知更準確。
張鵬：反過來看，有哪些是這 18 個月探索下來，讓你覺得比較興奮的收獲，甚至超預期地覺得 「 賺了 」 ？
葉軍：因為 AI 的出現，釘釘 PC 端的使用者量大幅上漲，年底釘釘 PC 端日活使用者預計能達到 2000 萬。 可能很多人認為 AI 在移動端做 Super App（超級套用）才是未來，但現在發現 PC 端的價值非常大，因為在 PC 端可以完成原來財務、HR 的簡單工作流以外，還可以做很多創作、很多復雜的業務。
另外，從使用者的角度看，反饋也確實比較正面。很多時候做事如果有客戶給你點贊，你會覺得比賺錢還開心，因為我們很久沒有聽到點贊，以前開個會請個嘉賓月台請不到。現在我們辦活動，他們都說能不能讓我們上台，因為使用者真的覺得釘釘和以前不一樣了，這是 AI 帶來跟金錢無關的直接收獲。
不知道在座各位產品 NPS（客戶滿意度）什麽樣，我每個月都看，隨機在釘釘上發問卷，讓使用者直接填，現在我們已經沖擊 70 分了，這跟錢沒關系，不是短期的回報，但使用者點贊，我認為這件事就值得幹，投入就是對的。
張鵬：很真實的反饋，全情投入，最後結論叫 「 得有耐心 」 。
葉軍： 對，得有耐心。但我覺得現在這個狀態挺好的，過去整個行業可能都行銷味過重，現在回歸到價值本身，大家踏踏實實進入場景。
回到真正的場景中，冷靜下來做產品，回歸到價值本身，我認為這是我們這幫人在這幾年應該堅持的。
張鵬：規律是客觀的，能改變的就是我們的預期。本質上如果我們的預期能夠放到和規律匹配上，長期主義的耐心就會更長。
葉軍： ToB 這個事我認為就是一個匹配問題，從談專案開始兩個人坐在一起能不能匹配上，這就是一個專案成功的巨大前提，更何況做 PMF、夥伴的選擇、技術選型都是匹配過程，匹配好了後面就會走順了。
和釘釘合作的 SaaS 夥伴幾千家，有幾家和我們合作很多年到現在沒有掙到錢。我們分析了一下發現，但凡成功的，都是各個環節都匹配上了，時間、節奏、投入都對齊了，就取得了自己預期以外的回報。
04 AI 時代，先進的個體 比先進的公司更重要
張鵬：最近發現你們在產品上有一些新的嘗試， 「 釘釘 365」 。
葉軍： 我們學習微軟 365 做了釘釘 365。
張鵬：因為正在灰度測試只有小部份人在試用，這個產品目標和設定的邏輯背後，是什麽樣的洞察？
葉軍： 初心是這樣的，我們認為 AI 時代，先進的個體可能比先進的公司更重要。
換個角度講，很多企業為 SaaS 買單的 B 端模式可能會發生變化，因為 AI 的到來，C 端使用者率先用上的意願可能會先於企業，先進的個體先用上，這些先進的個體再帶動先進企業做產品選型。
張鵬：所以釘釘 365 是面向個人推出的付費產品？
葉軍： 對，個人付費，我們希望 個人使用者看到哪個功能點對他的工作或者生活有幫助的時候，就能自己決策購買，用起來，而不要等老板做決策，因為 ToB 的決策流程太長了。
同時，這可能也會影響企業的決策，企業裏某個部門或者有幾個人先用起來，影響公司的決策。
張鵬：確實有這種可能性，因為我感覺，中國新一代年輕的職場人可能比今天老板們更早地接受 SaaS 或者叫訂閱的模式，如果這件事能解決我個人效率的問題，老板是不是出這份錢我不在意，反正我先爽為敬，我的效率提升了我就幹了。
葉軍： 是，包括 Pika，我認為將來很可能也是付費驅動，不要做成 B 端付費，我們走的太累了，我們要創新。也許今天我們這番對話也會被證明是錯誤的，但我們願意為此做一些嘗試。幾年以後有機會再聊聊這個模式到底對不對。
釘釘有這麽大的使用者基數和這麽好的一塊「地」，我們有責任為行業做一些探索。也許最終我們失敗了，失敗了我們馬上可以換，我們在不斷進步。所以 C 端付費這件事，我跟團隊講了我們很堅持，我說 App Store 堅決要改，開放平台不能這麽玩，如果中國再繼續走 App Store 這套模式搞蘋果稅會走死的，我們要創新。
所以我認為， AI 給了先進個體、超級個體非常好的機會，會帶來很多銷售模式的改變、價值的重構、工作流程的重構。
張鵬：我們再聊聊協同這件事。這波 AGI 浪潮本質在創造新的智能生產力，是不是意味著一個組織裏未來要協同的主體在變化，不光人和人之間，可能和 AI 、智能生產力之間也要有效的協同、匹配。
釘釘在產品或者策略上，有這方面的體系化準備嗎？
葉軍： 我認為釘釘從第一天開始，從無招（釘釘創始人，首任 CEO）那時候開始，就在做一個協作的平台。釘釘開始沒有想過做成 SaaS 軟件，做的是一個協作網絡。很多釘釘的夥伴都知道，釘釘盡量不碰專業領域的東西，因為釘釘是在解決人和人的協作。
後來釘釘引入了硬件，就完成了人和硬件的協作。
再後來釘釘增加了聊天機器人，群裏機器人可以發一些伺服器通知或者重要的資訊、短訊，這是人和系統的協作。
再到 4 年前釘釘引入了低程式碼，完成了低程式碼系統和另一套 SaaS 系統之間的協作。
最近 18 個月，我認為釘釘最大的變化是我們協作的成員又多了一個，就是 AI ，而且 AI 已經成了協作網絡的高頻協作節點。
我的觀點，一個組織、團隊效率高不高，就看他的協作網絡密度，協作頻次、並且把協作的頻次集中在哪個點上。如果集中在 AI 這樣一個高效的點上，組織效率一定是高的。
北京一家律所，一個律師群裏有 6 個 AI 的助理，分別是婚姻法助理、勞動法助理等，很多朋友問他問題，他免費咨詢，問一下 AI 助理馬上給使用者反饋。
所以協作的主體在發生轉移，我認為 協作網絡的定位對釘釘來講一直沒變，我們在做一個協作的超級底座，企業數碼化的底座，希望連線更多協作主體。 今天有 AI Agent 智能體，明天可能又會有新的人形機器人，後天有一個印表機也會協作進來，過兩天有一個掃地機也進來了，我認為這是大概率會發生的事。
所以釘釘要想辦法把協作網絡變得更容易接入、連線更加高效，這是我們努力在做的方向。
張鵬：順著這個趨勢，要解的問題越來越多，協作體系越做越復雜。這個事越復雜最後越能收到錢嗎？
葉軍： 這又是一個好問題，釘釘當年最早創業的時候就沒想很快掙錢，我們選擇走了一條我們認為比較難的路，短期看不到收入的路。
但最近這幾年，因為協作主體的增加，網絡密度的增加，導致很多客戶認為我們價值比以前高。
當釘釘越來越通用、開放後，客戶們其實被激發了，他們解決問題的門檻降低了，也更有積極性地進行數碼化，這是釘釘努力的意義。
