一款6億用戶產(chǎn)品的AI改造。

基于大模型做產(chǎn)品改造，何時做，怎么做，這是今年所有to B從業(yè)者處心積慮思考的問題，焦慮與興奮交織在一起。

從行動上來看，有的人持觀望態(tài)度，雖然也知道AI終將會改變企業(yè)軟件，但不知道以什么樣的方式出現(xiàn)，所以并不急于投入太多的資源與人力；有的人化防守為反擊，與其等待被AI革命，倒不如主動出擊，探索AI與產(chǎn)品的融合方式。

也有對AI比較激進的企業(yè)，比如釘釘。今年4月，釘釘總裁葉軍（花名不窮）宣布釘釘將全面智能化，所有產(chǎn)品要用大模型重塑。

釘釘并不是一個簡單的產(chǎn)品，它常常被用戶詬病“復(fù)雜”。釘釘上有超過2300萬家企業(yè)組織、6億用戶，龐大的規(guī)模加上產(chǎn)品的復(fù)雜性，會讓AI改造牽一發(fā)而動全身。這不是一個簡單的任務(wù)。

但在半年之后，釘釘交出了AI的答卷。11月3日，釘釘宣布：在超過50萬家企業(yè)內(nèi)測后，釘釘AI魔法棒正式上線，釘釘聊天、文檔、知識庫、腦圖、閃記、Teambition 等17項產(chǎn)品、60+場景全面開放測試。這是國內(nèi)首個全面開放AI的國民級工作應(yīng)用。

生成式AI狂飆一年，大部分都是to C端偏娛樂向的應(yīng)用嘗試，屬于AI玩具。但定位to B的釘釘，能否實現(xiàn)從AI玩具向AI工具的生產(chǎn)力躍遷？

對此，在阿里云棲大會期間，「甲子光年」專訪了釘釘首席產(chǎn)品官齊俊生，深入了解了過去200多天里釘釘?shù)腁I布局與AI產(chǎn)品觀。釘釘?shù)腁I嘗試對于中國的to B行業(yè)，也是一份值得參考的樣本。

1.談AI原生：釘釘現(xiàn)在是“+AI”而不是“AI+”

問：你在淘寶做過很長時間，面向商家的to B產(chǎn)品與面向買家的to C產(chǎn)品都做過。去年6月，你從淘寶來到釘釘，當時怎么看釘釘這款產(chǎn)品？

齊俊生：早期的釘釘打法，內(nèi)部運作機制稱為“PO制”——也就是常說的項目制。項目制的優(yōu)勢在于，突破力與犀利度足夠，帶動了釘釘早期的高速增長。我們正在搞的雙十一活動，底氣就來自于足夠大的用戶與客戶流量。

但是當規(guī)模大到一定程度之后，項目制的方式在產(chǎn)品的頂層設(shè)計或產(chǎn)品架構(gòu)的一致性方面會受到很大的挑戰(zhàn)，這也是釘釘“復(fù)雜性”的來源。我們今天就在補這個課，開始從用戶與客戶的視角切入做頂層設(shè)計。

釘釘現(xiàn)在有過6億用戶，有2300多萬企業(yè)組織，如果還是靠點狀去解決問題，ROI是非常低的。釘釘要從原先的單點突破，走向系統(tǒng)化、平臺化的升級。釘釘去年開始做商業(yè)化，其實更加考驗產(chǎn)品設(shè)計的可持續(xù)性，頂層設(shè)計做不好，就沒辦法健康持續(xù)地獲得收入。

問：為什么釘釘?shù)腁I產(chǎn)品是一款“魔法棒”？

齊俊生：魔法棒并非突發(fā)奇想，是近三年釘釘?shù)姆e累而來。特別是過去一年里，不窮和我們一直在看一個觸發(fā)應(yīng)用的入口，以一鍵喚起的方式處理一些高頻應(yīng)用，這是釘釘?shù)暮诵漠a(chǎn)品理念。如果你熟悉釘釘，會知道斜杠“/”之前就在輸入框、搜索框和文檔中存在。

從去年年底到今年年初，我們深入討論了幾次，最終決定將斜杠“/”稱為“魔法棒”。從4月18日到今天，在超過50萬家企業(yè)內(nèi)測后，釘釘AI魔法棒正式上線，釘釘聊天、文檔、知識庫、腦圖、閃記、Teambition 等17項產(chǎn)品、60+場景全面開放測試。如果你還有更高級的定制化需求，釘釘?shù)募軜?gòu)也是開放的，垂直行業(yè)的知識和方案也能由ISV非常方便地融入進來。

問：從4月18日到8月22日兩次發(fā)布會之間，釘釘主要做了哪些事？

齊俊生：我們通過智能化和LUI（自然語言交互）模式升級用戶路徑，以解決釘釘因其多年發(fā)展和建設(shè)累積的復(fù)雜性問題。

我們團隊的觀點是，智能化已經(jīng)進入了一個新階段，從“深度測試”進入“深度價值創(chuàng)造”階段。釘釘?shù)幕久孢€是to B的客戶，但又很重視用戶體驗。我們的目標非常樸素，即魔法棒必須解決to B客戶最基本和最迫切的問題。比如，如果智能摘要不能幫你快速了解80~90條消息，那實際上它沒有解決問題。為了做到深度價值創(chuàng)造，我們花了很多精力，與達摩院等合作進行了聯(lián)調(diào)和測試。

問：去年ChatGPT發(fā)布之后，大家就意識到“LUI革命”。但是一年以來，LUI并沒有大規(guī)模普及。原因是什么？

齊俊生：LUI的本質(zhì)是把菜單式的交互變成自然語言的交互，這種升級毋庸置疑是一個趨勢。但是，在具體的產(chǎn)品設(shè)計中，LUI與GUI（圖形用戶界面）是會融合的。舉一個簡單的場景，你用LUI的方式向大模型提問，得到了一個yes or no的按鈕，你是點擊一下效率更高，還是再對大模型說一句話？LUI與GUI的融合標準就是，在交互的那一刻，此時此刻，哪種方式交互成本更低，就用哪一種產(chǎn)品實現(xiàn)方式。

而且在某些工作場合也是不適合說話的，例如在工作群中，向AI輸入一段話是會有心理壓力的，大家會不會看到、如果結(jié)果不好怎么辦，即便結(jié)果只能本人看到。這時產(chǎn)品上采用點擊一下的方式，給用戶的感受更安全更簡潔。這是產(chǎn)品設(shè)計需要考慮的。

問：LUI這件事很難嗎？

齊俊生：交互是非常重要的革命，就像iPhone出來之后立馬革命了觸摸屏手機一樣，千萬不要低估了LUI這件事。現(xiàn)在LUI的階段，跟移動互聯(lián)網(wǎng)的早期有些類似，都清楚這是確定性方向，但真正能爆發(fā)的方式還沒找到。當然，早探索、持續(xù)做是必要的。

LUI很重要的一點，就是依賴于已有的底層系統(tǒng)的銜接能力。比如，當我說把消息鈴聲設(shè)置成某一種狀態(tài)的時候，消息底層要具備接受這一指令并做出改變的能力，需要對系統(tǒng)的軟件、硬件、代碼做重構(gòu)。釘釘要做到這一點，坦誠講要付出很大努力，我們的底層也要重構(gòu)。

問：跟過去相比，釘釘基于大模型能力解決了哪些問題？

齊俊生：釘釘AI的建設(shè)以魔法棒套件為載體剛剛開始，核心目標是致力于解決一些實際問題，這和過去沒有大模型的解法、對客戶的價值，肯定是不一樣的。因為大模型有推理能力，有基本的人類思考的方式。實際上，客戶最樸素的問題反而越接近需求的本質(zhì)。

舉一個物流行業(yè)的案例。物流行業(yè)對成本與時效性極其敏感，今天的收入與成本會影響明天的舉措。客戶的需求很明確，希望實時查看站點的車輛情況、人員工資，但過去的傳統(tǒng)BI報表時效性根本滿足不了要求。有了大模型之后，根據(jù)車輛與人員的考勤打卡數(shù)據(jù)、工資數(shù)據(jù)、經(jīng)營數(shù)據(jù)，基本就能實時推斷今天的吞吐量了，然后來調(diào)整人員與車輛。這樣一來，毛利率可能瞬間提升。過去這些數(shù)據(jù)是沒有利用起來的。

問：你如何看待Copilot這一產(chǎn)品形態(tài)？

齊俊生：我仔細研究過Copilot，我相信他們一定推演了無數(shù)遍來確定這一交互方式。舉一個典型的群聊的交互場景，一種觀點認為應(yīng)該直接把機器人放在群里交互，它最方便。不過我們發(fā)現(xiàn)這件事有很大的挑戰(zhàn)，群里的信息流本來熵增就很重，機器人的信息會淹沒在里面。但在群的旁邊做一個Copilot或者一個工作臺窗口——我們現(xiàn)在叫魔法棒窗口，非常需要，大模型的產(chǎn)出就在這個窗口，可以非常方便地轉(zhuǎn)移到群里，但不會打斷正常的群信息流。

這是一個交互細節(jié)，我們學(xué)習(xí)了Copilot的一些特點，并做了很多創(chuàng)新設(shè)計，包括前面提到的GUI模式融合。總之，還是要本著客戶的最低成本的設(shè)計原則。

問：如何看待AI原生這一概念？釘釘魔法棒算是AI原生嗎？

齊俊生：釘釘魔法棒，整體還是處在“+AI”的模式，不是“AI+”——即AI原生。從“+AI”到“AI+”，總有一個無法違背的客觀規(guī)律。我是一個比較務(wù)實的人，要解決客戶最基本的問題，概念級的東西、抓眼球的東西，上半年是可以的，但今天已經(jīng)來到了深度價值的創(chuàng)造階段。給客戶創(chuàng)造價值，客戶為此買單獲得更多的回報投入，然后良性循環(huán)，我們在尋求這條路徑。AI原生我也看了，市場上沒有幾個。

不過，釘釘開放的AI能力，有機會更快地孕育出AI原生來。釘釘?shù)膱鼍白銐蜇S富，數(shù)據(jù)足夠厚，與大模型會有更多的化學(xué)反應(yīng)。比如，釘釘?shù)臄?shù)字員工算是AI原生的一種應(yīng)用，它不是加一個什么東西，是有獨特價值的產(chǎn)品形態(tài)，未來在有些場景有很好的應(yīng)用空間。

問：你認為現(xiàn)在談AI原生的落地還為時尚早？

齊俊生：我最早是做通信的，那時候3.5G、4G的速率與成本沒法支撐短視頻，即使大家都知道視頻化的方式更好。只有作為基礎(chǔ)設(shè)施的5G達到，又有一批年輕的內(nèi)容創(chuàng)作者成長起來，短視頻才應(yīng)運而生，成為新的強有力的用戶場景。AI也是如此，你想得再好，也想不清楚未來十年之后AI原生的樣子，它依賴太多的因素與條件。

“+AI”反而會更快地孵化出一些AI元素的東西出來，需求是一步步被挖掘、被滿足的，就像大模型涌現(xiàn)一樣，量變才會質(zhì)變。

問：今年“+AI”的進度，有沒有符合你的預(yù)期？

齊俊生：釘釘應(yīng)該是比較快的。釘釘還是一個比較大的平臺，還要承接很多客戶的需求，用半年多的時間，已經(jīng)完全具備了一種規(guī)模化、商業(yè)化上線的狀態(tài)。當然也得益于釘釘?shù)膱F隊有力條件，以及阿里的通義千問大模型的緊密合力，近水樓臺先得月了。

2.談商業(yè)化：會堅持普惠的定價

問：你對釘釘AI產(chǎn)品的商業(yè)化怎么看？

齊俊生：微軟最近發(fā)布了財報，AI對于商業(yè)化的拉動作用給出了比較積極的信號。AI對于不同業(yè)務(wù)的拉動不同，有的多有的少，但比較明確的是，AI對于增長的拉動，會比過去傳統(tǒng)的產(chǎn)品迭代和優(yōu)化要更明顯。釘釘與微軟軟件業(yè)務(wù)的定位相似，都是平臺。這給了我們一個信心。

釘釘魔法棒發(fā)布的同時也公布了商業(yè)化方案，當然也可以免費試用。在智能化的商業(yè)周期里，智能與商業(yè)結(jié)合才是一個可持續(xù)的、健康的狀態(tài)。相比海外相關(guān)產(chǎn)品動輒12美元/月或30美元/月的定價，釘釘?shù)纳虡I(yè)化定價很接地氣。

問：釘釘?shù)腁I產(chǎn)品魔法棒的定價策略是什么？

齊俊生：大模型的本質(zhì)是算力或token的消耗，像用水用電一樣。所以，我們把商業(yè)模式設(shè)計的足夠簡單，魔法棒就是一個“訂閱制”的用量邏輯。業(yè)內(nèi)有些廠商在做大客戶定制，做私有模型的買斷，這還是傳統(tǒng)軟件的老路。全面開放AI訂閱模式收費，釘釘應(yīng)該是第一家。

從8月22日發(fā)布到現(xiàn)在近三個月，我們跟客戶做了大量的交流。我們會問客戶：“多少錢你能接受？”客戶會問我們：“你到底能做什么？”？這是一個很有趣的對話，一手交錢一手交貨的邏輯，也是價格與價值的對話，目前也在找平衡，但其實釘釘也付出了一些額外的成本，雖然說不上虧本，但基本上是貼著成本價走。我們還是想在這個市場初期，讓大家把AI先真正地用起來，這也是不窮前面堅持釘釘普惠理念的具體落實。當然，隨著底層大模型的迭代升級，價格肯定會繼續(xù)下降，也會進一步促進AI使用的頻度和豐富度。

問：釘釘去年做商業(yè)化，也推出了三個不同的版本。釘釘?shù)哪Хò羰且粋€單獨的付費產(chǎn)品嗎？

齊俊生：我們設(shè)計了一些相對靈活的訂閱包。比如在滿足一些前置條件下，可以單獨600元買一個包；同時我們也跟我們的專業(yè)版、專屬版在架構(gòu)上做了耦合的設(shè)計，比如專業(yè)版+魔法棒套件，價格可以有一些優(yōu)惠。我們希望釘釘在這輪商業(yè)化浪潮中，率先走出一個模式出來，對整個行業(yè)也會有參考性。

當然，我們的價值還在不斷進化，現(xiàn)在的魔法棒是1.0，也是快速起步階段，不能吹牛說能包治百病，但確實已經(jīng)在解決一些核心問題了。

問：為什么釘釘沒有像微軟那樣，直接按照每人每月的方式收費，而是按照用量邏輯？

齊俊生：綜合考慮國內(nèi)國情，以及用戶使用釘釘?shù)牧?xí)慣，這里面做了很多推演與取舍。首先，釘釘之前推出商業(yè)化的專業(yè)版、專屬版，魔法棒套件的定價要與之相匹配，在用戶側(cè)不造成額外的理解門檻。另外，考慮到國內(nèi)的付費習(xí)慣問題，如果是30美元/人/月，還是太貴了。

問：釘釘有沒有考慮過把定價定的高一點？

齊俊生：實際上，就算我們定的高一點，一些大客戶依然也是會付費的。客戶側(cè)會愿意為價值買單，尤其是相對大規(guī)模的企業(yè)。

但釘釘還是選擇更普惠一點，一是最大程度地保護客戶的投入，投入產(chǎn)出比高；二是釘釘?shù)闹悄芑a(chǎn)品理念，就是幫助客戶、ISV降低智能化的門檻。否則，垂直行業(yè)的能力發(fā)揮不出來，對于整個to B領(lǐng)域都是一種損失。

3.談開放：復(fù)雜性過去是包袱，現(xiàn)在是資源

問：不窮一直把“開放”作為釘釘?shù)暮诵膽?zhàn)略之一，但開放又是一個很抽象的詞。到底如何理解釘釘?shù)拈_放？

齊俊生：今天的開放戰(zhàn)略如何與時俱進是一個非常重要的命題。

釘釘最初的開放是一個marketplace（應(yīng)用市場），將第三方產(chǎn)品上架，供我們的客戶選擇和購買。從去年開始，我們在推動“深度融合”模式，以管理套件為核心，由釘釘與最出色的第三方合作伙伴共同建設(shè)，但不再是應(yīng)用市場分傭的邏輯，而是分享收益。

釘釘今年開放的AI PaaS能力也秉承開放戰(zhàn)略，基于底層數(shù)據(jù)和中間構(gòu)建，包括技能層的建設(shè)，以及與我們的應(yīng)用場景的連接，ISV（獨立軟件供應(yīng)商）的一些垂直領(lǐng)域的知識可以輕松融入到釘釘?shù)腁I PaaS智能化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)中。由于一開始就考慮到了地基、房間配置以及軟硬裝，釘釘?shù)漠a(chǎn)品結(jié)構(gòu)非常清晰，應(yīng)該有一些優(yōu)勢。

問：如何理解深度融合的“管理套件”？

齊俊生：釘釘?shù)奶准a(chǎn)品經(jīng)歷了三個階段。以人事套件為例，第一階段就是釘釘?shù)娜耸碌鬃由蠎?yīng)用市場里一批人事相關(guān)的產(chǎn)品，比如薪酬、培訓(xùn)、績效等；第二階段，釘釘把所有人事產(chǎn)品都集成到了“智能人事”的一個窗口，可以一站式使用所有模塊，但彼此數(shù)據(jù)和能力是不通的；第三階段的“人事套件”，最開始還叫“智能人事一體化”，釘釘開始與各個第三方人事產(chǎn)品打通數(shù)據(jù)，用戶在體驗上會覺得是釘釘自己做的產(chǎn)品。不過，此時第三方產(chǎn)品數(shù)據(jù)是通過釘釘間接打通，而非直接打通，這也是釘釘深度融合之后要解決的問題。

數(shù)據(jù)互通的好處在于，如果是同一個字段，數(shù)據(jù)可以復(fù)用，而無需在不同的應(yīng)用里來回上傳數(shù)據(jù)，或者通過釘釘去調(diào)度。AI層面也是這樣，真正實現(xiàn)智能用數(shù)的平臺，上面提到的場景才能真正實現(xiàn)。這也是釘釘這兩年開放之后，投入精力要做好的事情。

問：數(shù)據(jù)直接打通，這件事情的難度是什么？

齊俊生：我一直在做產(chǎn)品相關(guān)的工作，有兩類產(chǎn)品最難做，第一類是開放產(chǎn)品。因為一般產(chǎn)品只有兩個角色——產(chǎn)品提供方與用戶，但開放產(chǎn)品多了一個角色：平臺方、生態(tài)伙伴與客戶用戶，這會讓產(chǎn)品難度指數(shù)級提升。另一個難做的是商業(yè)產(chǎn)品。普通產(chǎn)品沒做好大不了直接下線再測試一下，但商業(yè)產(chǎn)品需要為付費用戶負責(zé)，包括付費的、沒付費的怎么處理，都很考驗人。

做to B產(chǎn)品，還要對企業(yè)的經(jīng)營、對組織內(nèi)各種角色有深入的掌握，同時要對人性有了解。

問：現(xiàn)在第三方應(yīng)用市場與管理套件的關(guān)系是什么？

齊俊生：兩者有不同的客戶需求和匹配度。應(yīng)用市場的好處在于有張力，自由度更高，對應(yīng)用有豐富性需求的用戶在應(yīng)用市場會更好滿足，對一些剛進入釘釘生態(tài)的ISV很重要；深度融合是有門檻的，適合在特定領(lǐng)域最出色的ISV。兩者就像一個金字塔的分層結(jié)構(gòu)，能力由低到高，與釘釘?shù)娜诤铣潭纫灿蓽\入深。生產(chǎn)力不一樣，釘釘給到的回報也不一樣。

深度融合模式的核心在于，當平臺和優(yōu)秀的ISV一起把對客戶的產(chǎn)品價值做厚，客戶一定會給予更多的回報，包括用戶粘性、商業(yè)付費等。這樣釘釘就把蛋糕做大了，也就會有更多有意向和有能力的ISV加入。釘釘今天已經(jīng)找到二十多個甚至幾十個場景進入深度融合模式的合作中。

問：釘釘?shù)腁I PaaS能力對于垂直行業(yè)的價值是什么？

齊俊生：釘釘很清晰自己的定位，釘釘本質(zhì)是希望打造一個豐富應(yīng)用平臺，與一家垂直的SaaS公司有很大不同，這也是釘釘把開放作為戰(zhàn)略的重要原因。

釘釘做這件事的效率與ROI一定超過業(yè)內(nèi)垂直SaaS廠商，因為我們有幾百上千萬的客戶與幾億的用戶，有一處優(yōu)化就幾億人受益。否則，垂直廠商的改造成本其實還是挺高的。垂直領(lǐng)域的SaaS廠商、生態(tài)伙伴，基于像釘釘這樣開放平臺的能力來快速抓住AI浪潮，并能夠發(fā)揮垂直領(lǐng)域里的獨特優(yōu)勢，這是釘釘非常樂見的一個局面。

問：過去釘釘?shù)膹?fù)雜性是一個包袱；但大模型到來之后，釘釘?shù)膹?fù)雜性反而成了你的資源。

齊俊生：復(fù)雜是一個相對貶義的詞，但場景復(fù)雜度另一面對應(yīng)的是豐富度。有了大模型，它會成為一個優(yōu)勢。釘釘有非常豐富的企業(yè)經(jīng)營場景，不同的場景沉淀了不同的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)融合之后，大模型產(chǎn)生非常強的推理和判斷力。這樣，客戶既能受益釘釘豐富場景，也在大模型的助力下不受復(fù)雜之累。