訪談主持|霍太穩(wěn),極客邦科技創(chuàng)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(duì)做出全國第一張健康碼的不窮加入了釘釘。不窮是阿里的第一位校招計(jì)算機(jī)博士,從 PC 時代開始觸網(wǎng),完整經(jīng)歷了移動互聯(lián)網(wǎng)時代。而他如今面臨的,是一場關(guān)于大模型的競備賽。
想必已經(jīng)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,其背后的技術(shù)方向也早已經(jīng)被競相追捧。就像不窮說的“大家都充滿了 FOMO 情緒。”
那么身處其中的釘釘,能夠在這次浪潮扮演什么樣的角色?
和很多企業(yè)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了給當(dāng)前產(chǎn)品增加 AI 能力時,釘釘團(tuán)隊(duì)覺得這種方式已經(jīng)很讓人眼前一亮了,大模型爆發(fā)的能量遠(yuǎn)比想象得還要大。
整個2023年,OpenAI、微軟、谷歌等大模型發(fā)布頻繁,李開復(fù)、王小川等也親自下場發(fā)布大模型……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(chǎn)品重做。到了當(dāng)年六、七月份,釘釘內(nèi)部有人提出:能否有一個直接 AI 原生的產(chǎn)品?這引發(fā)了內(nèi)部關(guān)于從“+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(nèi)的探索思路其實(shí)差異并不大。
那什么是 AI 原生?釘釘也在思索。其實(shí)在將思維轉(zhuǎn)換成以 AI 為中心后,這個問題就不難回答。
“AI 原生產(chǎn)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(wù)。它從數(shù)據(jù)感知、任務(wù)分解,再到思維鏈,最后到行動執(zhí)行,是一種全新的思考架構(gòu)。”不窮表示。
而對于做 AI 原生的方式,釘釘選了 Agent。
“我們依賴這些大模型公司”
今年1月,OpenAI 正式推出了 GPT Store。幾乎同時,釘釘發(fā)布了 AI 助理,并宣布4月推出 AI 助理市場。
“GPT Store 上線的第一天我就用了,當(dāng)天就已經(jīng)有非常多的產(chǎn)品了,速度非?臁5曳治隽怂袛(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn),GPTs 同質(zhì)化非常嚴(yán)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(yàn)讓不窮認(rèn)定,釘釘未來的 AI 助理市場不做全量推薦,只會推薦自己精選過的 AI 助理。
不窮強(qiáng)調(diào),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(diào)用外部系統(tǒng)的能力,但它的組合效率要比釘釘?shù),因(yàn)獒斸敁碛刑烊坏?To B 環(huán)境,其中有大量的工作任務(wù)需要解決。
不窮認(rèn)為,目前釘釘?shù)哪芰Σ辉谟谧鲎约旱拇竽P,而是在?yīng)用和數(shù)據(jù),在工程性、用戶體驗(yàn)以及 To B 理解方面。對于 Agent 來說,大模型只是其中的一個能力,此外還需要非常好的場景和高質(zhì)量的業(yè)務(wù)環(huán)境數(shù)據(jù),這兩者恰恰是釘釘有、而 OpenAI 目前還欠缺的。
對于與國內(nèi)大模型公司的關(guān)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(fā)動機(jī)和心臟。沒有它們,我們無法運(yùn)行。”
面向 AI,不窮把釘釘定義為 AI 應(yīng)用創(chuàng)作平臺,企業(yè)在這個平臺上連接、開發(fā)和加工各種應(yīng)用。釘釘?shù)暮诵娜蝿?wù)就是連接場景和數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)性自動化和批量處理各種工作,并通過 Agent 讓創(chuàng)作變得更簡單。
具體來說,釘釘?shù)穆氊?zé)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(wù)規(guī)劃,之后將大模型生成的內(nèi)容與本地業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集成,并將形成的行動在各個系統(tǒng)中落地。
在不窮看來,當(dāng)前國內(nèi)各個基礎(chǔ)模型之間的差距并不大,未來不是每個開發(fā)者都會關(guān)心基礎(chǔ)模型的選擇,他們更注重解決業(yè)務(wù)場景中的問題。因此,如果基礎(chǔ)模型效果不理想,開發(fā)者應(yīng)該可以隨時更換。
因此,為快速上線和體驗(yàn),釘釘選擇了通義千問作為默認(rèn)大模型,除此之外用戶有需求時還接入了其他大模型公司的模型,如智譜 AI、月之暗面、Minimax 等。用戶的業(yè)務(wù)邏輯可以建立在自己選擇的基礎(chǔ)模型體系上,業(yè)務(wù)流程和數(shù)據(jù)流也不會進(jìn)入釘釘平臺。
“根據(jù)不同的場景和需求,我們可能還會推薦小模型或?qū)S媚P汀?rdquo;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(guān)注模型的性能,如每秒處理的 token 量;大模型的安全性問題等,如本地部署還是云上部署;工程解決方案的多重性和便捷性等。這些問題也是釘釘構(gòu)建 AI 助理時實(shí)際遇到的。
“C 端還沒有太多
優(yōu)秀的產(chǎn)品形態(tài)出現(xiàn)”
無疑,GPT Store 的模式吸引了大批用戶:剛正式發(fā)布時,OpenAI 就宣稱已經(jīng)有超過300萬個 GPTs。
與傳統(tǒng)軟件相比,AI 助理、GPTs 等的不同之處在于擁有非?斓母滤俣,模型、交互方式、數(shù)據(jù)和產(chǎn)品形態(tài)等方方面面都變得迅速,開發(fā)者也不要從頭到尾進(jìn)行開發(fā)和維護(hù)。這種模式還大大降低了開發(fā)門檻,沒有研發(fā)背景的人也可以嘗試,而對于研發(fā)人員來說則大大縮短了研發(fā)、測試等成本。
一方面,這意味著傳統(tǒng)軟件的研發(fā)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(tǒng)軟件那樣強(qiáng)大的業(yè)務(wù)理解能力,因此目前 GPT Store 中的應(yīng)用很難成為高價值產(chǎn)品。
不窮認(rèn)為,盡管 GPTs 的創(chuàng)建能力很強(qiáng),甚至一天可以創(chuàng)建幾十個,但它目前還代替不了傳統(tǒng)軟件市場。
釘釘也在尋找有價值的產(chǎn)品。在1月份宣布啟動的 AI 助理創(chuàng)造大賽上,目前有超過2000支隊(duì)伍提交作品,不窮也會親自體驗(yàn)這些 AI 助理,尋找優(yōu)秀的作品。
那么,個人玩家又如何在 GPT Store 這種模式中賺到錢呢?
不窮的答案是價值,“只要有價值就一定能掙到錢,只是遲早的問題。”在他看來,個人或企業(yè)創(chuàng)建 AI 助理的核心在于要解決具體的問題,解決問題本身就有價值。但現(xiàn)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(yè)模式則與傳統(tǒng)軟件相似,需要一定的用戶使用量,“只要使用量上去了,很快就會有開發(fā)者賺到第一桶金。”根據(jù)不窮的經(jīng)驗(yàn),一旦調(diào)用量達(dá)到百萬次,軟件做商業(yè)化就是必然的。
這與之前釘釘在與 IDC 聯(lián)合發(fā)布的《2024AIGC 應(yīng)用層十大趨勢》中提到的觀點(diǎn)“新一輪的 AIGC 之爭,也將會是一場流量入口之爭”是契合的。釘釘在其中也提到了有望成為超級 App 的想法。
“在目前的 To C 場景中,我還沒有看到太多優(yōu)秀的產(chǎn)品形態(tài)出現(xiàn)。”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(chǎn)品出來,應(yīng)該給創(chuàng)新者更多的時間。”
根據(jù)不窮之前的訪談,AI Agent 和智能助理產(chǎn)品發(fā)展到一定程度后,中間態(tài)、碎片化的產(chǎn)品成為極簡流量入口,就會出現(xiàn)“No App”理念重塑應(yīng)用的情況:通過對話即可直接調(diào)取、使用各種工具,更多非軟件專業(yè)人員也能獲得強(qiáng)大的系統(tǒng)服務(wù)。
“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?yàn)?To B 場景更容易產(chǎn)生有效的產(chǎn)品:確定的數(shù)據(jù)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(wù)流的效率問題。
不窮指出,To B 軟件的目的是解決問題,所以這里天然聚集了大量的問題和數(shù)據(jù)。在這樣環(huán)境里構(gòu)建的 AI Agent,傳統(tǒng) SaaS 和 PC 軟件軟件的開發(fā)流程、產(chǎn)品交互、形態(tài)及維護(hù)等的缺陷都將得到彌補(bǔ)。未來,SaaS 的定制化或各種行業(yè)需求,都可以用簡單、低成本的方式實(shí)現(xiàn)。
“Agent 市場形態(tài)肯定會取代傳統(tǒng)軟件市場形態(tài)。更重要的是,它將取代傳統(tǒng) SaaS 產(chǎn)品的產(chǎn)品形態(tài)。”不窮說道。
現(xiàn)在 AI 助理的 to B 服務(wù)中,釘釘要與用戶頻繁、深入地互動,根據(jù)反饋不斷調(diào)整和改進(jìn)。比如在解決一家芯片企業(yè)客服培訓(xùn)難題時,釘釘團(tuán)隊(duì)要去公司了解實(shí)際工作流程,然后將線下流程轉(zhuǎn)化為線上的 AI 助理。
雖然每個企業(yè)的需求相同,但產(chǎn)品會逐漸沉淀下來。企業(yè)自行完成標(biāo)注、訓(xùn)練和本地化數(shù)據(jù)接入,釘釘則保留抽象層和公共層,逐漸完成產(chǎn)品的廣泛行業(yè)適用性。
不窮評價 OpenAI 做產(chǎn)品就像是科學(xué)家通過成千上萬次的實(shí)驗(yàn),最終找到一個正確的方向,逼近科學(xué)真理。而釘釘則投入大量時間與客戶共創(chuàng),解決他們的實(shí)際問題。兩者雖然方向不一,但殊途同歸。
與大模型創(chuàng)業(yè)公司苦苦尋找自己的商業(yè)模式相比,釘釘探索出來的大模型商業(yè)模式已有三種。
第一種是基于調(diào)用量的模式。無論個人 AI 助理還是企業(yè)助理,產(chǎn)品使用頻率越高、解決問題的能力越強(qiáng),吸引的用戶就越多,自然也就需要更多的調(diào)用。使用量大,消耗的算力和資源也就越多。
第二種是應(yīng)用層本身帶來的商業(yè)模式。傳統(tǒng)的 SaaS 模式賺錢較為困難,因?yàn)樗枰罅康亩ㄖ坪捅镜鼗枨,AI Agent 的應(yīng)用能力提供了一個解決方案:
簡潔的界面、任何需求都可以通過對話來理解,并通過行動系統(tǒng)對接外部系統(tǒng)邏輯,這樣就將界面定制化和流程重構(gòu)的職責(zé)就交給了后端模型和 AI Agent 系統(tǒng)。這樣,從交互層到模型層,再到持久層,整個過程都得到了簡化。因此,SaaS 的維護(hù)成本也就降低了。
“AI 助理的盈利天花板目前還看不到,隨著更多優(yōu)秀產(chǎn)品的出現(xiàn),我們可能還會發(fā)現(xiàn)新的盈利途徑,帶來新的驚喜。”不窮說道。
不窮認(rèn)為,通過消耗算力來提供服務(wù)只是最基本的模式,除此之外,服務(wù)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(yè)掙不到的錢可能會通過 AI Agent 來實(shí)現(xiàn)。
結(jié)束語
在提到當(dāng)前釘釘 AI 助理接下來要重點(diǎn)攻關(guān)的方向時,不窮還是說到了數(shù)據(jù)和場景:
數(shù)據(jù)和場景是 Agent 普遍存在的問題,釘釘?shù)?AI 助理現(xiàn)在有更專注的場景和數(shù)據(jù),就像是給“孫悟空戴上了緊箍咒”,好處是能夠減少幻覺、能夠解決一些通用場景里難以解決的問題。這也意味著,釘釘未來還需要發(fā)掘和洞察到更多的場景、沉淀和積累更多的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。
其次,行動能力是目前 Agent 所欠缺的,只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(yīng)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(xiàn)各種創(chuàng)新玩法,而不僅僅是簡單的信息查詢和單向交互。比如,AI 助理對接了很多的主流 App 行動系統(tǒng),比如可以查看淘寶訂單等,App 的行動系統(tǒng)實(shí)際上就變成了一個 AI 助理,無需在不同系統(tǒng)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(tǒng)思維和現(xiàn)有框架的限制,是真的可以讓想象力轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力的。
“我今年非常期待行動系統(tǒng)能夠變得更加強(qiáng)大、數(shù)據(jù)質(zhì)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(yīng)對親戚的聊天工具、一個個面試官。”不窮說道。
訪談里,不窮不掩對微軟戰(zhàn)略眼光的稱贊。“戰(zhàn)略需要耐心,如果沒有耐心,那就只是投機(jī)。”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(xiàn)在要面對的課題。
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