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近期，Notion 的首席執行官 Ivan Zhao 接受了 YouTube 頻道 No Priors 的一次訪談，在這次對話中，他討論了關于 Notion 的未來發展方向、人工智能對 Notion 的影響，以及一些關于團隊內部的話題。我們基于訪談內容并結合自身的理解和洞察，撰寫了這篇深度文章，內容涵蓋了信息管理、軟件的發展、Notion 的愿景和 NotionAI 是如何誕生的。

Notion 是一個 All-in-One 的無代碼平臺，其通過提供高度可定制化的 block 塊和用戶友好的關系型數據庫，讓用戶能夠自行設計個性化的信息管理系統。通過集中存儲用戶在各個生活場景下的數據，Notion 可以讓用戶更有效的檢索信息，分析決策。

并且，隨著 Gen-AI 的發展，當 Notion 存儲越來越多關于用戶的數據，它完全有潛力進化為一個全能的 AI 助理——通過 RAG 的支持，Notion 可以更深層次地理解用戶數據，從中提煉出精確且實用的信息，并結合多種 Agent 功能，生成具體的行動指導。無論對企業還是個人用戶而言，這一進化將顯著提高決策效率和執行力。

1. 產品：Notion

2. 創立時間：2013 年

3. 創始團隊

Ivan Zhao：80 后華裔創業者，聯合創始人兼 CEO，畢業于不列顛哥倫比亞大學，擁有認知科學學位；

Simon Last：聯合創始人兼 CTO。

4. 產品簡介：

Notion 是一款無代碼的 All-in-One 全能工具，用戶能夠根據自身需求搭建出各種管理系統，并且隨著其 Gen-AI 能力的發展，有潛力成為個人或團隊的 AI 助理。

5. 融資情況：

• 2019年4月：Notion 宣布獲得 First Round Capital 領投的 1000 萬美元A輪融資；
• 2020年4月：Notion 進行了一輪 5000 萬美元的融資，由 Index Ventures 領投，此輪融資后，Notion 的估值達到了 20 億美元。
• 2021年：Notion 又進行了一輪融資，具體細節較少，據報道，估值已經達到百億美金。

01. 如何定義 Notion

Notion 的 CEO：Ivan Zhao 描述它為一種全能的生活工具。

Notion 的設計并非旨在滿足特定場景的需求，而是致力于讓用戶利用其功能，創造出適用于生活各領域的多樣化工具。例如，個人用戶可以用 Notion 進行文檔編寫、筆記記錄，或構建個人生活管理系統。企業用戶則可以通過 Notion 搭建適用于各種專業場景的管理系統，如客戶關系管理（CRM）、人力資源管理（HRM）、團隊知識庫和項目管理系統等，從而以更低的成本實現團隊的數字化信息管理。

Notion 之所以追求這一目標，首先是基于市場需求的考量，預見到這將是未來的發展趨勢。隨著個人和企業對效率工具的需求日益增長，傳統的「使用多個專業工具」的模式在操作和費用上的成本顯著高于「采用一款全能工具」的方案——這就是 Notion 想要做的事情，把「創造力」賦予用戶本身，讓用戶能夠用更少的成本，構建出更符合自身業務需求的管理系統。

此外，從 Ivan Zhao 個人的視角來看，他對全能工具的理念從早期就受到深刻影響。他曾在大學期間讀到 Douglas Engelbart 在 1962 年發表的論文《增強人類智力：一個概念框架》，當中描述了當時人們使用計算機的靈活性，能夠在運行系統的同時，根據自己的需求實時修改系統。然而，現在的人們使用計算機和軟件的方式相對固化，并且依賴不同的標準化軟件解決特定問題，而這些工具與自身的需求契合度并不能達到 100%。

Ivan Zhao 的愿景是，通過 Notion 這樣的平臺，讓用戶能夠直接「創造」出最符合自己需求的軟件，而不僅僅是使用現成的產品。這樣，一款工具就能滿足生活和工作中的各種需求，工具功能與需求場景的契合度達到 100%，從而極大地改善用戶體驗，這也就是我們所說的 All-in-One 工具。

02. Notion 如何做到 All-in-One

1. block

一段文本、一張圖片、一段視頻、一個嵌入的網頁，在 Notion 里都是由一個 block 組成，這也是 Notion 靈活性的來源；通過把上百種不同形式的 block，按照用戶自身的理解進行搭配，構建出一個個高效可用的工具系統。

總的來說，Notion 主要提供 4 種類型的 block：

1. 基礎的文檔形式：標題、正文、有序 / 無序列表等文檔基本功能；
2. 高級的多媒體形式：插入圖片、音頻、文件、網頁等多媒體功能；
3. 數據庫 database：除了結構化存儲數據，數據庫本身還提供 6 種不同的視圖進行交互；
4. AI Block：Notion 去年推出的功能，可以給一個 block 自定義 prompt，直接形成 ai workflow，讓 ai 幫助完成數據管理。

AI 自動抓取信息中提到的人物，并且保證實時更新

在傳統筆記應用中，數據交互的基本單位通常是一個文件，這可能包含了數千甚至數萬字的內容。

與此相比，Notion 將「block」作為其數據交互的基礎單位。一個 Notion 賬戶可以包含多個 Notion 工作空間，而一個工作空間則是由眾多「block」構成的。這些「block」可以是 1 個字，1 段文本、1 個數據庫、甚至是多個頁面，它們能夠相互嵌套和引用。

這種設計極大地提高了界面的靈活性，使得頁面的美觀程度完全取決于用戶的創造力。這一點從下方的「項目管理」對比中可以明顯看出。

Notion 小白 vs 精通 Notion

若將「block」視為提升操作界面靈活性的工具，那么 Notion 的核心組成部分「database」則旨在為用戶提供數據管理的靈活性。

無論是用于企業環境的客戶關系管理（CRM）、知識庫，還是個人用途的記賬、人脈管理等，其本質均為一系列的數據表?；厮葜?20 年前，當 SaaS 服務尚未普及，企業依賴的最強大工具莫過于 Excel，其也基于數據表的概念。

2. database

Notion 的「database」借鑒了軟件工程中數據庫設計的理念，致力于映射現實世界的領域模型，實體間的關系，以及數據的流轉。

通過提供易于使用的「database」功能及豐富的數據鏈接選項，Notion 使用戶能夠輕松創建各種數據表，以解決生活和工作中的管理難題。

豐富的「block」選項為用戶自定義操作界面提供了可能，而「database」的引入則滿足了多種場景下的數據管理需求。

因此，這兩者共同構成了一個「無代碼系統」，其前端通過用戶拖拽「block」來構建直觀且易用的界面布局；后端則由各種「database」組成，用戶可以創建并管理不同場景下的數據，便于后續整理分析。

例如，下文所述的 Notion 管理系統便是由左側的數據庫和右側的操作看板組合而成——用戶在看板中進行數據交互，相應的數據庫便會實時更新，這一過程與軟件開發中的「前端」與「后端」邏輯類似。作為無代碼工具的代表，Notion 無疑旨在建立此類操作的規范或標準。

無代碼系統中的數據庫（左）與操作界面（右）

相較于專為特定場景設計且功能成熟的效率工具，使用 Notion 構建的系統可能在某些功能的自動化程度和交互效率方面存在劣勢。

然而，用戶自行創造的解決方案在需求匹配度上會遠超過那些成熟的標準化工具。隨著 AI 和無代碼技術的持續進步，我們可能在未來十到二十年內，真正步入一個“每個人都能創造出自己所需工具”的時代。

總的來說，Notion 可以被定義為一種無代碼工具，它使用戶能夠針對不同場景構建管理系統，從而提高日常工作效率，并且，Notion 正在逐步建立以其為中心的工具生態系統。

2022 年，Notion 收購了日歷工具 Cron，并在 2024 年初推出了基于 Cron 開發的 Notion Calendar，這是一款能夠整合 Notion 數據庫和 Google Calendar 數據的日程管理工具。最近，Notion 又收購了郵件工具 Skiff，顯示其加速構建工具生態的決心。

然而，不論是在公司還是個人生活中，使用的各種工具往往缺乏一個統一的「數據中心」，無法構成一個邏輯閉環的工具體系。

而 Notion 在這方面則顯示出其獨特性，從用戶當前的使用情況或者 Notion 自身的發展路線圖來看，都表明了其定位為個人或團隊的“數據中心”。而根據 Ivan Zhao 自己的說法，Notion 是作為“Front Office”的中心，成為用戶進行所有數據交互的入口，而“Back Office”的工作，則是更加底層的數據處理，不同的行業有不同的標準，需要更加專業化的能力來支撐。

借助于無代碼的特性，Notion 能夠處理各種場景下的數據；因此，無論是 Notion 自身推出的小工具還是第三方產品，都旨在“將數據捕獲至 Notion”，讓 Notion 能夠獲得關于用戶更全面的數據；這些工具如同人的四肢和五官，幫助用戶高效地捕獲數據。

而 Notion 本身，憑借其數據庫和構建塊的特性，能夠高效地對數據進行結構化處理，輔助信息提煉和決策制定，成為了個人和團隊協作場景下的“數據中心”，真正的“第二大腦”。

此外，全能工具背后的團隊成員，也都是「全能型選手」。

盡管 Notion 是一款擁有數千萬用戶，估值百億的 SaaS 公司，但團隊規模僅為 600 人，其中 80% 的設計師都具備編程能力，且團隊擁有眾多全棧工程師。

這種團隊的多樣化能力對 Notion 極為有益，每個團隊成員都致力于成為“全能”的一員。員工們享受這種無固定角色、無重復工作的方式，雖然這樣的工作模式有其優點，但招聘具備這種能力的人才卻更為困難。

03 團建酒店誕生的 NotionAI

從 2013 年發布第一個 demo 以來，已經被 Ivan Zhao 精心打磨了 10 年之久，回顧 Notion 的幾個里程碑：

• 2013 年在 Y Combinator 發布首個演示版本；
• 2016 年正式推出，Notion 快速崛起為 Producthunt 上的熱門產品；
• 2018 年引入「database」功能，標志著其真正步入無代碼構建的新紀元；
• 2020 年，借助疫情帶來的數字化轉型加速，Notion 成為全球極受歡迎的創業公司之一；
• 從 2021 至 2023 年的更新趨勢顯示，Notion 的焦點已從補充基礎功能轉向自動化和生態化的發展。無論是通過收購其他產品、實現與各種第三方工具的數據互聯互通，還是構建 API 生態，Notion 都在努力擴大其應用場景；
• 2023 年，發布 NotionAI，人工智能成為 Notion 功能更新的核心，標志著其技術和服務的又一次突破。

Notion 2013-2023 功能更新

依據 Ivan Zhao 本人的陳述，人工智能為 Notion 帶來了重大的發展機遇。無論是在知識管理還是 AI workflow 方面，AI 都被視為 Notion 現有功能的完美補充。

Ivan Zhao 與 Simon（Notion 的聯合創始人）實際上早在 2019 年便對 OpenAI 有所了解，但當時他們并未完全理解 AI 對用戶的真正價值。直到 2022 年看到了 GPT 技術的興起，Notion 團隊決定引入 AI 功能。

而 NotionAI 的原型設計，是在一次團隊建設活動中誕生的；在一間酒店內，兩位創始人共同完成了 NotionAI 的初步設想。

Notion 推出了 3 項主要的 AI 功能：

1. AI 對話文本功能，主要旨在幫助用戶更有效地進行文本創作和優化；
2. AI block / property，可以嵌入到工作流程中使用，功能上類似于一個簡化版的 GPT，進一步提高工作效率；
3. Notion Q&A，一個基于工作空間的 RAG 問答助手，能夠提升用戶在知識管理方面的效率。

如 Ivan Zhao 所說，AI 在 Notion 中的主要應用之一，就是知識管理，特別是通過 Q&A 功能提供的支持，Notion 將成為一個能夠理解用戶記錄在工作空間內所有信息的智能助手。

Notion 的 All-in-One 設計理念旨在解決信息查找的難題，將分散的數據集中管理。然而，即便將所有信息匯集至 Notion，如何準確地搜索并找到所需信息仍然是一個挑戰——這就是 RAG 應用發揮作用的地方。

Notion Q&A 功能能夠理解存儲在工作空間上的所有信息，識別出信息之間內在的邏輯，用戶只需詢問 Q&A 助手，即可獲得所需信息。

此外，信息的理解只是第一步，Notion 結合其本身的功能，還能提供進一步的行動指導，為用戶打開更多可能。

Ivan Zhao 舉的一個例子說明了知識庫結合 RAG 的便捷性：若想知道公司何時遷入新辦公室，只需向 Q&A 助手提問，相關文檔記錄便能即刻提供準確信息，避免了在各種 IM 工具上詢問同事的需要。

無論對于企業還是個人用戶，將所有生活與工作相關的信息集中存儲在 Notion 空間中，并利用類似 Q&A 這樣的工具進行智能查詢與指導，不僅可以極大地提高信息檢索的效率，也能在決策和行動上提供更加精準的支持。

比如，你可以詢問 Notion 會議安排

對當前 Notion 用戶或知識管理場景而言，在搜索里引入基于 RAG （增強檢索生成）很有必要。Notion 的無代碼特性意味著其功能將日益增長復雜，高效的信息檢索要求用戶以邏輯和有結構的方式構建各類管理系統，以便使信息管理更加有序和結構化。

然而，多數用戶可能缺乏清晰的邏輯思維和體系化思考能力，導致他們的 Notion 空間雜亂無章，類似于電腦的本地文件夾，缺乏上層的管理系統結構，從而無法充分發揮 Notion 的最大價值。

引入 RAG 工具可以幫助用戶理解信息的內在邏輯，將 Notion 轉化為一個僅僅用于信息存儲的工具，而所有的交互都可以通過類似 Q&A 功能來完成。這種改變將大幅降低大多數新用戶使用 Notion 的門檻。

同時，workflow 中 AI 的應用也是 Notion 關注的重點。隨著越來越多人將數據存儲在 Notion 上，將這些數據轉化為有用的信息和行動才是 Notion 帶來的最大價值。

因此，從數據抓取、同步到對 Notion 內數據進行分析和行動輸出，Notion 擁有廣泛的機會場景來為用戶構建各種 AI 工作流程。

例如，Notion 最近推出的 Notion Calendar 通過集成 Google Meet 和 Zoom，支持開會場景的管理，如會議記錄自動同步到特定數據庫，并結合 AI 功能自動完成會議總結和待辦事項的輸出，進一步簡化工作流程。

因此，AI 不僅是對 Notion 功能的重大補充，而且是向用戶提供一個全面的數據處理和行動指導平臺的關鍵。Notion 的終極目標不僅僅是作為信息管理工具，而是成為一個真正的 AI 助理。

Ivan Zhao 將信息領域的發展比作《三國演義》，合久必分，分久必合。他認為，PC 時代早期其實有非常多的應用，但是到了 90 年代，因為微軟推出了操作系統，我們進入了一個聚合的階段；但隨著云計算的發展，越來越多的 SaaS 出現，而現在的 SaaS 生態，就是一個非常分散、碎片化的市場；而 AI、大語言模型的出現，可能又會回到聚合的狀態，因為數據是需要放在一個地方集中處理，大模型的效果才會更好。

最后，附上 Ivan Zhao 11 月份在推特上分享的內容，這也許是他對于 Notion，對于 AI 的底層思考：（已翻譯為中文）

(1) 宇宙是不存在的；

(2) 生命，比如人類，是需要價值體系的；

(3) 如果可能，所有的變形蟲、花朵和人類，都希望像國王一樣生活，這就是生命的價值體系的；

(4) 而生命的追求，是在這冷漠的宇宙中發揮價值；

(5) 生命和人類的追求被限制在他們自己的能力和年齡范圍內。但生命擁有召喚更多生命的魔力，并相互之間發現技巧和交易——按照它們的價值安排宇宙的能量；

(6) 花朵借用蜜蜂的腿傳播種子，并以花粉作為交換提供食物?；蛘?，細胞和細菌結合以節省管道費用，成為線粒體；

(7) 人類通過文化和工具加速發現這些技巧和交易，進一步將宇宙塑造成符合生命和人類價值的形態；

(8) 輪子這樣的工具比腿更好地運輸重負荷的原子。輪子不是由肉球生命發明的，但最終在人類的大腦和木頭、石頭的巧妙安排下發生了；

(9) 金錢和資本也是工具和技巧。它們是傳達能量和人類偏好信息的輪子和腿，通常比原子更好地存儲能量；

(10) 語言、模因、歌曲和神話也是如此。它們引導人類的技巧和交易穿越時空。它們是人類告知花粉所在地、過去的位置或可能去向的蜜蜂舞；

(11) 這些由人類創造的工具和技巧就像是具有不同活力程度的非肉球形式的生命。它們加入了其余肉球生命的聯盟，將生命的價值傳播到這個冷漠的宇宙中；

(12) 在這個生命的聯盟中，競爭是共享的愛的語言。大眾甲殼蟲汽車，昆蟲甲殼蟲，與披頭士的歌曲競爭，以獲得母親生命和她的能量之乳的注意；

(13) 人口增長擴展了這個生命的聯盟。更多的蜜蜂和更多的人類帶來了更多的大腦和 GPU，以發明更多的工具、技巧和交易。更多的生命意味著更多；

(14) 多樣性加強了這個生命的聯盟。事實上，多樣性是這個聯合體的生命力。它允許更細致的勞動分工，以組織這個聯盟的公民對抗冷漠的宇宙；

(15) 藝術和文化與生命的肉球和過去生命的燒毀電池的迭代反饋循環，使當前的生命擺脫了每年太陽的食品券。這種短暫的創造自由孕育了更多的大腦和模因，以發掘更多的技巧和寶藏；

(16) 科學是另一種組織技巧。它使大腦和模因從故事和意見轉向事實。而事實是使模因摩天大樓成為可能的鋼鐵，不再是紙牌屋；

(17) 城市和書籍是另一種組織技巧。它們是大腦和模因相遇的酒吧，這樣大腦蜜蜂就不需要旅行太遠就可以混合模因的花粉?；ヂ摼W和 Reddit 是周末的酒吧；

(18) 原子工具和思想工具按照人類和生命價值體系重新安排宇宙；

(19) 然后，人工智能出現了。

參考材料

https://www.youtube.com/watch?v=HW5Yeqn9eV4&t=557s