文章來源：硅星人Pro

圖片來源：由無界AI生成

• 大模型的房間里有隻大象，它有兩副面孔。

• 它首先以高昂成本的樣貌出現：最新的斯坦福報告給了很直觀的數據，2017年時Transformer 訓練成本 900 美元，2019 年RoBERTa Large 16萬美元，而2023 年GPT-4 和 Gemini Ultra 的訓練成本估算分別為 7800 萬美元和 1.91 億美元。用碳排放來換算，GPT-3 訓練期間排了502 噸碳，約等於32個普通美國人一年的碳排放量。

• 這隻大象還有一個樣貌，就是底層技術的誇張進步速度。這是人類許久未見的技術革命。一個小參數模型今天能達到一年前百億參數模型的能力，Sora可以讓視頻一致性達到可用的程度，GPT4上了機器人的身，機器人過去多年解決不了的問題，解決了。想象力每天都被誘惑着。

• 於是，更準確地描述這隻大象，就是實在太不合理的成本邏輯下依然無法錯過的技術機遇。於是它困擾着每個人，但又隱身在源源不斷的fomo情緒之中，讓諸多狂奔者來不及討論或直接避而不談。

• 這隻大象也站在過釘釘的房間里。釘釘是國內對大模型反應最早的公司之一。而且它永遠先從改造自己開始。2023 年4月釘釘就喊出要把自己所有產品都用大模型重塑一遍，然後用了100天就改造了自己17 條產品線。折騰自己還不夠，8月釘釘把AI PaaS開放，推出基於AI PaaS的“数字員工”和一大堆具體場景和行業的方案。然後在11月，經過 50 多萬家企業邀測后，在自己這個國民級產品里全面開放了AI能力。

• 但你對AI擁抱的越快，大象也出現的更快。釘釘要全面擁抱AI，但要如何擁抱呢？當時一時間似乎人人都在做模型，釘釘也要搞一個么？只是加一些AI功能到app上就足夠了么？給生態提供的AI到底是什麼呢？這些具體的策略和戰略執行的方式比all in的大方向更難，而且它們最終都引向了這個兩幅面孔的大象——巨大成本，和巨大機會，釘釘究竟怎麼搞。

• 決定面對這隻大象，就一定帶來內部爭論。釘釘也如此，在這期間我們有機會和釘釘總裁不窮在幾個關鍵節點都做過交流，而你也能發現這個團隊的焦慮。產品的樣子，AI加入的方式，以及生態建設的方法，都是爭論的對象。比如在Copilot和Agent的不同思路上，不窮分享過內部激烈的鬥爭。“我們最初也沒有可以參考的劇本，一年多前嘗試用ChatGPT的方式接入，包括類Copilot的做法，當時我們的想法都差不多，就是在產品上加AI能力。但到了6，7月，內部開始討論Copilot是不是真的適合，經過了激烈爭論后，我們的路線定在AI Agent。”他在一次分享中說。

• 這些不同的爭論最終可以快速達成共識，其實背後有一個最根本的判斷：這是一次根本性的技術創新，釘釘沒有不跟的理由，不得不上。這種“危機感”催促着團隊在選好路線后的執行動作也十分之快。因為誰也等不起。2024年1月，釘釘 7.5 快速推出 AI 助理，認定AI Agent是最佳AI應用入口，而釘釘要成為高頻和開放的AI智能助理平台。

• 所以這就是釘釘面對這隻大象的答案：仔細去拆解，訓練階段其實才是大模型研發成本的大頭（那些所謂的萬億參數萬卡集群都是指向訓練），而推理階段成本較低（你所有對AI的直接使用都是在讓大模型進行推理），但推理到底用在了什麼地方，卻是真正能否讓這個高昂的成本“值回票價”的關鍵。於是不碰模型本身的釘釘，要做的就是集中力量在推理側，AI Agent要做的就是把有限且高昂的算力用在推理的刀刃上。

• 換句更直白的話，不把天價算力用到行業需求的AI，都是耍流氓。

• 怎麼用到行業需求上？把半條命豁出去，不僅改造自己，也把半條命交給生態。這就是釘釘的AI Agent路線。釘釘的AI Agent要給每個行業里真正理解需求的人使用。

• 於是，你看到公安行業用它開發出了服務助手，能解答人們很複雜具體的辦事問題，並輸出定製方案。設計行業把企劃，線稿和營銷一口氣通過一個智能助手來打通。釘釘最新的數據還是很驚人的，據他們透露，釘釘AI已經搞出來了230 萬家企業用戶，3 月使用釘釘 AI 的月活企業數超過 170 萬家。在這個階段，這放在全球也是很可觀的滲透率。

• 還有一個很有意思的現象也是只關注一夜變天的AI新聞愛好者們不會在意的，就是釘釘是一個跟OpenAI等公司前期思路出奇同頻的公司。微軟基於OpenAI的技術推出Copilot的同期，釘釘也在改造自己的產品並且上線Copilot功能，之後內部討論后認為Agent路線更符合趨勢，有了最早的Agent平台。

• 但很快釘釘又和OpenAI走出了不一樣的路，GPT Store脫胎於ChatGPT——一個展示模型能力的對話框，而釘釘的Agent平台從一開始就是建立在釘釘這個聚滿各種行業需求和細分場景的“市場”里。一個極度仰賴用戶自己發掘需求的能力，等着他們來這找答案；另一個則是需求本就都堆在這裏，而且場景簡直不要太多。

• 更有意思的是，OpenAI最近的許多信息显示，它也開始像釘釘這樣，更加重視從客戶企業本身的場景去提供自己的能力。一個是全球大模型的旗幟，一個是中國的一個應用公司，為啥這倆公司能想一塊去？一個是因為技術領先，另一個是因為真的夠“土”，但最終要改變世界兩者缺一不可。於是，殊途同歸了。

• 而沿着這個思路往下，AI Agent要變成能動員行業里更多人參與的事，才有意義。釘釘的做法是，建造一個真正的Agent市場——4月18日，釘釘正式發布了這個AI Agent市場，繼續豁出半條命：把應用，數據和工程化，比如工作流、智能 RPA 與 AI 的結合等，都交了出來，提高複雜任務執行和準確性。而這個AI Agent市場發布距釘釘喊出要全面改造自己，整整過去一年。

• 現在看來這一年裡這家公司一直在避免一件事，就是被大模型的噱頭給吸引到一種空中樓閣中去。所有動作在經歷爭論之後，最終都是從自己手頭出發，比如對自己大刀闊斧地改造，其實很大程度解決了一些長期的產品問題，比如釘釘的文檔和會議等，因為AI功能的加入和LUI等對界面的簡潔化改造，而提升了口碑，文檔產品月活超過了千萬；而對於生態，則更是一如既往像釘釘最初發家時一樣，從服務這些最接地氣的客戶的最真實的需求出發，務實的尋找最能帶來現實回報的路線。

• 並不意外的是，今天的OpenAI也在這樣做。GPT Store因為缺少實際價值場景而遇挫的同時，OpenAI開始全面的向企業級轉向。最近它動作頻繁，包括其COO前往好萊塢推銷Sora的新聞密集傳出。而據一些熟悉歐美影視行業的人士最近跟我們透露，OpenAI和好萊塢接觸的方式很明確，它自己沒有外界天天喊着“顛覆一切”的姿態，反而希望它可以進入這個行業一些非常細緻的pipeline環節就行，而不是重塑整個pipeline。

• 這背後最大的不同，是“技術上帝視角”和深入行業需求的不同。釘釘這百萬級的企業用戶，全是憑着自己的樸素需求來把大模型用起來的。這些行業不會輕易相信一個全知全能模型能解決所有問題，但會立刻發現新技術能大幅改善的經營環節。
  
• 最後還想提一下這次發布里兩個很有意思的細節：一個是，在這次Agent市場的設計中，其實釘釘並沒有走全量推薦的路線，而是延續 SaaS 生態時“上架-審核”的方式，控制質量和控制數量。另一個是不窮最近又忍不住對未來做了一個判斷：他說了一句讓每个中國to B從業者聽了都可能心頭一顫的話，“SaaS掙不到的錢，Agent賺回來。”這兩個事放在一起，充分體現了釘釘的風格：在技術機遇期用all in的方式抓機會，在一年摸索改造后，沿着確定的路線開始穩定下來並繼續對未來保持警惕和野心——又土又先進。而在搞AI這事上，這種風格還是挺有用的，不是么。