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 的落地應用其實面臨着不同的「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号，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 落地應用。
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。帶着最多的用戶和生态夥伴，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 用戶、企業 IT 部門和個體用戶，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、應用方向、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，沉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：以前很多人認爲釘釘是個成熟産品，但這一年多很有「少年感」。自己折騰、也和很多生态夥伴一起下場探索、全情投入，可以說釘釘是觀察 AI 實際進展最好的「生産力試驗場」。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 生産力實驗場」做了非常大的改造。
一是釘釘自己的産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，聽完介紹和産品演示，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 的生态夥伴，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：從總結産品變化上講，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。我認爲這是現在正在發生的，并且向着用戶願意接受的方向在變化。
另一個變化是，以前我們做 SaaS 産品，習慣做一個非常完整的，登錄、注冊一堆功能；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 端普通用戶願意買單的，然後從這裏開始，讓産品能夠慢慢做起來。
這種變化也改變了我們對開放平台的理解。以前認爲開放平台就是 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，因爲 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。
因爲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 軟件終于成交了，常年累積一年兩年終于有 100 個客戶、1 千個客戶。因爲 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，現在變成了一個應用或者工具，并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」那麽沉重，實際上變成「調用一個功能」。
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産力的調用。
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别強烈的一個變化。
我需要一個能力我就調用它一下。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，主要是因爲 AI 會改變業務的流程。
葉軍：我認爲這是 AI 帶來的變化。因爲它讓我們很多功能的價值變厚了，個體用戶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，爲了自己的消費。
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（注：釘釘自己的産品能力被稱爲一方品）有，近期也會推出類似的産品。
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 簽寶合同的能力集成到合同的流程裏。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，用戶以爲在用釘釘，其實是在用 e 簽寶，整個體驗非常平滑。
02 AI 進一步「解鎖」定制化的需求
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，定制化。會不會又像上一波 AI 一樣，帶來一堆新時代的「包工隊」？
葉軍：我認爲 AI 時代，定制這個話題依舊不可避免，但會有一些新的變化。
定制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，釘釘上發的消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，因爲當時說的話、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，都有各種定制需求。
即便簡單的定制需求，都有很多，有的企業就想把菜單放左邊、有的想放右邊等等。數字化的年代，技術人員想的辦法是做幾個模闆配置一下，不停做配置，軟件越做越複雜，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定制需求的成本降低、定制效率提升。
舉個例子，做 SaaS 都要做報表，因爲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定制模闆，過去爲了解決定制需求，模闆越做越多；但有了 AI 後，這些定制靠一行代碼就搞定了，因爲本質就是用一句話告訴它：希望生成的報表是類型是什麽，希望在圖上展示什麽。
這就相當于我們把定制的職能，從原來 IT 部門轉移到用戶自己身上。以前的系統開發，是找一家公司去做開發，把定制能力交給第三方完成；後來出現了低代碼，其實是把定制能力交給了企業内部離業務最近的人來完成，但實際還是非業務人員來實現定制。大模型出現以後，真正把定制能力交給了使用者，所想即所得。
低代碼加上 AI 後，定制成本極大降低，效率變得很高。這就是爲什麽我覺得定制不可避免，但在 AI 時代定制的效率會大幅提升。
張鵬：我們不能期待 AI 在今天就可以做一個真正通用的産品，大家所有的想法都能滿足。可能定制這件事就是個商業的、繞不過去的必然需求，隻不過 AI 可以讓定制成本大幅下降。
葉軍：其實現在已經看到定制成本的降低，因爲 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，所以定制化的需求不再需要程序員在工程上做大量的工作了，因爲 AI 已經解決掉這部分了。
張鵬：所以看似用戶體驗的提升，其實是定制成本的降低。
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定制性的需求，隻要能由 AI 解決的定制，我覺得都值得做，但如果做一些工程性的定制，行業性的定制，成本就有點高。
張鵬：定制是一個維度，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：我認爲現階段，開源對模型組件産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、基于自己場景和數據進一步定制。比如很多知識問答的應用是基于通用模型做的，這時候回答可能不準确、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、質量更好、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并存。
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（指英偉達最先進的兩種圖形計算芯片 A100、H100），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%都應該幹場景應用，我覺得這是一個比較好的産業格局。
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，因爲我們都是摸着石頭過河，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，因爲釘釘有八九千萬日活用戶登錄，可以把用戶導到 AI 産品上。但現在發現預期其實有點高，因爲現在國内哪怕每天投流的 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，很難實現這個目标。換句話講，不是每個人都坐在辦公室裏天天用電腦。
再比如當時認爲模型越大越好，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（注：英偉達一款 PC 端消費顯卡），我覺得 99% 的人隻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，你的産品一樣可以掙大錢。
圖片來源：《黑神話悟空》官方微博
所以 18 個月以後回來再看，現在的狀态比之前更健康，對 AI 的感知更準确。
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：因爲 AI 的出現，釘釘 PC 端的用戶量大幅上漲，年底釘釘 PC 端日活用戶預計能達到 2000 萬。可能很多人認爲 AI 在移動端做 Super App（超級應用）才是未來，但現在發現 PC 端的價值非常大，因爲在 PC 端可以完成原來财務、HR 的簡單工作流以外，還可以做很多創作、很多複雜的業務。
另外，從用戶的角度看，反饋也确實比較正面。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，因爲我們很久沒有聽到點贊，以前開個會請個嘉賓站台請不到。現在我們辦活動，他們都說能不能讓我們上台，因爲用戶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。
不知道在座各位産品 NPS（客戶滿意度）什麽樣，我每個月都看，随機在釘釘上發問卷，讓用戶直接填，現在我們已經沖擊 70 分了，這跟錢沒關系，不是短期的回報，但用戶點贊，我認爲這件事就值得幹，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态挺好的，過去整個行業可能都營銷味過重，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，冷靜下來做産品，回歸到價值本身，我認爲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 這個事我認爲就是一個匹配問題，從談項目開始兩個人坐在一起能不能匹配上，這就是一個項目成功的巨大前提，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：最近發現你們在産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：因爲正在灰度測試隻有小部分人在試用，這個産品目标和設定的邏輯背後，是什麽樣的洞察？
葉軍：初心是這樣的，我們認爲 AI 時代，先進的個體可能比先進的公司更重要。
換個角度講，很多企業爲 SaaS 買單的 B 端模式可能會發生變化，因爲 AI 的到來，C 端用戶率先用上的意願可能會先于企業，先進的個體先用上，這些先進的個體再帶動先進企業做産品選型。
張鵬：所以釘釘 365 是面向個人推出的付費産品？
葉軍：對，個人付費，我們希望個人用戶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，而不要等老闆做決策，因爲 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：确實有這種可能性，因爲我感覺，中國新一代年輕的職場人可能比今天老闆們更早地接受 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，老闆是不是出這份錢我不在意，反正我先爽爲敬，我的效率提升了我就幹了。
葉軍：是，包括 Pika，我認爲将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，但我們願意爲此做一些嘗試。幾年以後有機會再聊聊這個模式到底對不對。
釘釘有這麽大的用戶基數和這麽好的一塊「地」，我們有責任爲行業做一些探索。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。
所以我認爲，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産力，是不是意味着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、智能生産力之間也要有效的協同、匹配。
釘釘在産品或者策略上，有這方面的體系化準備嗎？
葉軍：我認爲釘釘從第一天開始，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，因爲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服務器通知或者重要的信息、短信，這是人和系統的協作。
再到 4 年前釘釘引入了低代碼，完成了低代碼系統和另一套 SaaS 系統之間的協作。
最近 18 個月，我認爲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、并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，分别是婚姻法助理、勞動法助理等，很多朋友問他問題，他免費咨詢，問一下 AI 助理馬上給用戶反饋。
所以協作的主體在發生轉移，我認爲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，企業數字化的底座，希望連接更多協作主體。今天有 AI Agent 智能體，明天可能又會有新的人形機器人，後天有一個打印機也會協作進來，過兩天有一個掃地機也進來了，我認爲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、連接更加高效，這是我們努力在做的方向。
張鵬：順着這個趨勢，要解的問題越來越多，協作體系越做越複雜。這個事越複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爲比較難的路，短期看不到收入的路。
但最近這幾年，因爲協作主體的增加，網絡密度的增加，導緻很多客戶認爲我們價值比以前高。
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字化，這是釘釘努力的意義。
