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大模型浪潮逐漸席卷了各行各業，其中，協同辦公賽道也逐漸“接納”了AI的入侵。那么，如何解讀AIGC對協同辦公（OA）賽道所帶來的影響？在萬物皆模型時代，OA賽道可能會迎來怎樣的蛻變？一起來看看作者的解讀。

大模型第一次清晰展現了通用人工智能（AGI）實現的路徑。這是一個全新的起點，也是一場全新的競賽，在協同辦公（OA）賽道尤其如此。

近日，李彥宏在演講時用“整個驚呆了”，來形容百度“如流”的智能總結能力；稍早些，騰訊會議上新了智能紀要、轉寫等功能；5月28日，釘釘斜杠正式邀測企業客戶，同樣包含群聊摘要、自動爬樓能力。

這是AI與OA結合的典型落地場景——滿足溝通、會議需求；而業內的共識是：在辦公領域，未來會在底模型基礎上，疊加大量行業的專屬模型并持續輸入真實行業信息，最終實現AGI。

釘釘葉軍認為這種共識是好事?！熬拖穹棚L箏，起碼風向是一致的”，他近期在訪談中同時表示，“集團幾乎所有資源都砸在我們這邊了”。

共識之下，競爭也更為激烈，整個軟件行業的生態格局也將面臨重塑。有業內人士表示，這次可能才是中國SaaS真正的元年，前面的都是假元年。

萬物皆模型時代，OA有望拉起一切B端生態，這不僅僅是流量邏輯的重塑，也是新入口之爭。

一、重做一遍

因為大算力、大模型、大數據導致的“智能涌現”，人工智能發展正在從辨別式走向生成式。

AI 按應用成熟度劃分為三個階段：弱人工智能（ANI）、強人工智能（AGI）、超人工智能（ASI），當下正處于 ANI 階段；按應用類型分為五種：感知式 AI、分析式 AI，決策式 AI，目前迎來突破的生成式 AI，未來更強的是認知式 AI。

其中生成式 AI，即 AIGC，較傳統內容創作模式 UGC、PGC 可實現更大數量、更高質量、更低單位成本，未來將從輔助創作生成趨向高度自動化自主創造。

AIGC能夠賦能千行百業，特別是重新定義了人機交互，使其在辦公場景率先落地。

在過去幾十年，從打孔紙帶，到命令行，到GUI圖型界面，再到觸摸屏，人機交互多次迭代。而機器能夠理解人類語言后，人機交互會基于LUI——Language User Interface（語言用戶界面）重做一遍。

為何要重做呢？

傳統的圖形用戶界面（GUI），就是用鼠標一層一層點擊菜單。這種方式雖然相比以前的交互方式更加友好，起碼很多人能看懂，但它仍然不是最自然的交互方式。

大模型的技術突破，就讓人們可以用自然語言跟電腦進行交互，實現對話式的雙向交流。

譬如某位企業高管想查看一下“5月份哪些產品的毛利率，超過了疫情前水平？”，過去可能助理需要花大半天時間才能獲得，今天AI助手一秒鐘之內就可以給出統計表格，還實時響應。

大模型的能力不僅如此。如GPT-4除了會話式交互外，還有跨語言及多模態交流能力、長文本處理能力、復雜推理能力，這些都為辦公應用向智能化演進提供了可靠的支撐。

所以AI技術的發展，雖然現在還有很多事情難以看清，但辦公領域的賦能卻清晰可見，因此全球相關企業都爭當“率先摸著大模型過河”的排頭兵。

李彥宏就稱“百度正在用AI原生思維重構所有的產品、服務和工作流程，比如我們的如流智能工作平臺”，并強調“要做第一個把全部產品重做一遍的公司”。

無獨有偶，釘釘葉軍也認為“釘釘可以用大模型重做一遍”。據其公開表示，釘釘是阿里體系內第一個全面接入千問大模型的，優先級第一；另據知情人士透露，騰訊會議、企微等場景也會率先接入混元大模型。

目前全球已有5家科技公司宣稱要用大模型觸及、整合所有產品。

其中微軟率先為其辦公家族裝配上了各類copilot，開發者可通過“插件”將應用和服務接入Microsoft 365 Copilot；谷歌也不甘示弱的將Duet AI整合進了Gmail、Google Docs等辦公軟件中。

此外，海外的Salesforce、Notion和國內的金山也迅速將大模型嵌進了自家產品。

值得一提的是，微軟、Salesforce兩家憑借“協同辦公+PaaS平臺”生態，成為近些年美國市場流行的平臺軟件，二者的核心思路都是在SaaS層提供即時通訊、視頻會議、文檔郵箱工具，在PaaS層提供低代碼開發、應用集成、數據分析軟件。

可以看出，國內產品布局與其相當的是釘釘與企微，而飛書推出“業務三件套”（應用引擎aPaaS、集成平臺、多維表格）后，也正式從SaaS應用往PaaS平臺，從協同工具往平臺軟件方向演進。

二、SaaS新解

ChatGPT席卷全球后，如果有人問 AIGC影響最大的會是哪個行業？辦公領域肯定是不二之選。

但在這之前的2022年，對以釘釘、企微、飛書為首的協同辦公賽道來說，是異常艱難的一年：在復雜的外部環境面前，中國SaaS行業陷入了困境。低價競爭賺吆喝的時代落幕了，服務商無論大小都需要自己造血，商業化成為不可回避的話題。

于是，過去習慣靠免費策略擴充大盤的大廠們，都加緊了商業化部署，開始陸續推出收費項目制。不過，在一個幾十年來都依賴免費獲得規模的市場，難度可想而知。

更要命的是，在中國SAAS商業化的所有要素都會彼此制約，一邊起來了，另一邊自然就會下去。因此，這也是一個最容易“躺平”的商業模式。

一方面，是毛利，銷售效率，營收增長全部都要做好，才能跑出盈虧平衡；一方面，是如何盡可能的延長客戶的生命周期——即使對SaaS模式最具信心的公司，客戶月流失率都在10%左右。

這樣算下來的話，用不了一年所有的客戶就會流失殆盡，軟件的訂閱模式也會淪為一個笑話。

于是，截止去年底大廠商業化進展緩慢，也同時面臨內外兩種聲音。外部聲音是，改變中國SaaS商業化難題，大廠也指望不上；內部聲音是，如果高層不考慮客戶流失率，下達“實現盈利”的硬指標，馬上就可以實現。

其實還是兩難。但大模型興起后，為SaaS商業化提供了新的解題思路，情況開始變得不一樣。

一位大廠從業人士認為，AIGC在技術演進過程中形成的數字內容孿生、編輯、創作三大能力，以及就此衍生出的一系列文本生成功能，正好可以對應辦公場景，為辦公軟件嵌入更多新功能提供了支持，強化了場景的結合，例如微軟的Copilot就解決了文本創作的問題。

該人士繼續舉例說，“比如釘釘、企微的群聊摘要，總比人工爬樓要好，同樣飛書妙記在教育系統也很受歡迎。因為大家工作確實太累了，能輕松一點自然好”，“還有ChatGPT出來之前，大廠普遍做過畫畫、寫詩應用，但反應都很平淡，因為當時沒有這么多預設的集成場景”。

在這位業內人士看來，如果沒有場景、不解決具體問題，有技術也沒用。

而大模型重新定義了軟件價值，能夠改變以前中國軟件賣不通，大家習慣免費廠商收費就會被罵的現狀。所以，這次可能才是中國SaaS真正的元年，前面的都是假元年。

其更進一步的邏輯在于，以前的SaaS元年，只不過是信息化過程，非業務處理的“最優解”，因此價值有限。

但這次在底模型基礎上，大家都可以自己訓練模型，模型越做越專業，從而給出某類業務的最佳“智能化”解決方案，讓SaaS產品的軟件“實操價值”含量增加。同時模型本身是在線的，那自然而然就會變成訂閱制。

更關鍵的是，大模型將極大降低SaaS的總體服務成本（Total Cost of Service，TCS），這意味著廠商可以獲得更大利潤，或客戶可以更低價格訂閱服務。

這有望最終推動中國SaaS市場“成建制”的商業化突圍，改變中美SaaS企業市值落差大的“痛點”，更進一步倒逼 AGI 的產業化加速。

三、超級入口

目前，從國內外大廠AI布局的方向來看，正從2C 商業消費往 2B 工業生產進化，大模型也開始逐步介入到移動終端、邊緣側，這些都代表著AI正加速向 AGI 通用人工智能過渡。

如西門子和微軟合作將生成式 AI 用 于工業產品的設計和制造，黃仁勛表示AI下一個浪潮將是具身智能，馬斯克繼續加碼人形機器人，蘋果MR等；還有國內，騰訊服務智能駕駛的HD Air輕量級高精數據，阿里AliOS智能汽車操作系統接入通義千問，更早一些多家車企接入文心一言等等，都是這個趨勢的開端。

不過這需要大量行業專屬模型。大模型只是個底模型，要疊加真正的行業模型，才能生成有應用的工具。

所以未來各行各業都會有專屬模型，也可能萬物皆模型，這就推動了協同辦公平臺向MaaS(模型即服務)轉變。

如李彥宏在“文心一言”發布會上提到，未來云計算的主流商業模式將從IaaS變為MaaS；張勇在云峰會上表示，要走向“產品被集成”的“1+3+1”結構，頂層那個“1”即為MaaS。

MaaS在某種意義上也是PaaS一種，但又跟傳統PaaS不一樣，因為需要大量業務訓練。MaaS更可向生態開放大模型能力和訓練底座，隨著MaaS變得越來越強，SaaS結合MaaS后，SaaS會擁有大量的能力。

當越來越多的B端生態都接入MaaS后，就會形成一個超級入口。所以大模型之爭的背后，也是新入口之爭。

如微軟采用與 ChatGPT 同樣的開放插件標準，開發者只要編寫一次插件，就可以部署到ChatGPT、Bing、Copilot等產品中。而兩家各自擁有超 10 億用戶的生態打通，就可能會創造一個AI時代的App Store。

在微軟官方演示中，一個類似 “幫我集中注意力” 的模糊指令發出后，Copilot 還會全屏當前窗口、隱藏其他窗口。

這是因為大模型使自然語言成為使用 APP 的界面，直接調出功能。而未來的AI助手，則會攔截SaaS界面，甚至很多APP都會被攔截掉，只保留交互層。

因此釘釘葉軍認為，“這會產生一個新入口，重構流量”。他還表示，“過去很多人說釘釘功能多復雜難用，但以后有了AI就不怕功能多了。AI可以直接調起功能?！?/p>

未來，也許OA能夠拉起一切B端生態，賽道上的企業也無不看到這個新機遇。

據葉軍公開披露，智能化改造最先上的是釘釘文檔，第二個是IM里面的摘要和待辦功能，第三個是拍照生成低代碼。三個產品場景優先級都已經拔到最高。并為此不惜停掉其他重要項目，爭取在年內達到所有場景都具備智能化能力。

另據一份內部交流紀要，目前騰訊大模型由張正友負責，采用聯邦學習計算方式進行加密，不會導致原始數據泄露；六個BG都有參與，其中TEG在算法上更偏general，其他BG更偏行業；主要面向B端、G端客戶，后續會重點推行業的中小模型；有能力幫助客戶從0到1重新訓練大模型。

飛書可能要焦慮一些。有業內人士表示，阿里、騰訊的布局更加完整，“鋼筋水泥磚頭都在，稍微弄一下房子就出來了，飛書可能要從磚頭造起”。截止目前，飛書智能助手“My AI”上線時間還未公布。

當然，AGI還會帶來多少深遠且不可測的影響？新的入口正在什么地方形成？SaaS獲取的紅利更多還是沖擊更多？這些不確定性，目前一樣都沒有定論，只能在實踐中尋找答案。