钉钉换了个姿势玩大模型

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“喜欢看黄历的朋友,应该知道今天是七夕节。众所周知,七夕节是一个关于‘AI’的故事。”

8月22日,钉钉总裁不穷就这样站在2023年生态大会的舞台中央,宣布了钉钉关于爱与AI的新故事。

不穷一上来就表现得“爱意满满”。他先致敬了开场嘉宾创始人无招、感恩了合作伙伴、致谢了客户、问候了台下热情似火的观众。他甚至拿着新上线的钉钉AI拼单小程序、刷自己的卡给前排嘉宾点了近两千块钱的咖啡。

据不穷透露,截止到上一个财年,钉钉总计上线了超过1000万个行业应用、有20家合作伙伴营收破千万。而钉钉“每赚1块钱,会先给生态贡献9块钱收入”。而能取得这些成绩都要感恩合作伙伴对客户的认真负责。不穷说,“2B的生意就像恋爱和结婚”,需要一些长期主义的态度去做好服务。

能看得出,不穷很爱自己的伙伴,并致力于让伙伴们腰包不穷。不过今年,不穷决定换一种方式来升级这份爱。

这个方式就是AI。

今年钉钉生态大会的主题叫做“骑到AI背上去”。顾名思义,钉钉要让更多生态合作伙伴可以驾驭AI、甚至能用AI赚到钱。

钉钉换了个姿势玩大模型

数字生产力的尽头是AI?

如何定义钉钉,这是一个问题。

这是一家由阿里来往团队创立的企业IM工具,但你不能简单将它称为2C的公司。它的目标客户是企业组织,盈利模式的来源更像是SaaS服务,但你似乎也不能简单将它定性为SaaS公司。

钉钉是一家极其特殊的公司。

截止2022年9月,钉钉宣布其有超过6亿用户和2300万组织。不穷在发布会的对话上将自己定义为“超级App”,而能够和钉钉相提并论的IM巨头只有微信。因为二者同样拥有支配性市场地位和丰富的底层接口能力。

如果不了解SaaS市场的旁观者,或许不太能理解6亿的含金量——官方数据显示,2022年我国就业人数为7.3亿、其中城镇就业为4.59亿。全国各级在校学生2.3亿,其中高中和义务教育阶段合计人数为1.8亿。

如此算来,6-7亿用户规模背后的统治地位并不太显著弱于11亿用户的微信毫不夸张地说,钉钉或许是人类历史上规模最大的企业数字化服务者,它身上搭载的是几乎整个中国的中小企业和教育单位的数字化生态。

对于绝大部分中小企业和职场人来说,钉钉是他们接触到数字化生产力的第一站,是第一个SaaS工具采购诞生的地方。甚至可以说,钉钉就是他们企业的数字化主体——

它是一个平台、一个“环境”、一个“超级入口”

从这个角度而言,钉钉与美国对标的公司从来不是slack。站在人类组织数字化的视角出发,或许只有一家公司与钉钉的角色很相似,那便是微软。

微软在微软发力SaaS领域之前,它的主要任务是将更多的实体(无论是个人还是组织)拉入到PC为主体的数字生产力之中。

而这个过程中的主要工具便是Windows系统和Office套件。对于90年代的美国人来说,Office就是他们接触到数字化生产力的第一步。随着互联网进程的提速,微软在office基础上又推出了面向企业服务的更多功能。

由C入B,最终形成完整的、适应本地用户习惯的生产力闭环体验,这或许是一个国际生产力工具拓荒者的标配——中国的IM和美国的Office都大致如此。

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但无论Office套件出发和从IM工具出发,不同生产力的河流最终正在流向同一片汪洋大海:AGI

今年五月,微软率先落地了Copilot服务,赋能包括Windows和Office套件等多个应用组合。

而钉钉也很快推出了许多基于大模型的产品,一些类似于Copilot的产品。

诸如最近很火的钉钉个人版,被认为是集合了Notion、ChatGPTMidjourney、数字人、Dropbox和Zoom的“新钉钉”,算是大模型场景化的一次“秀肌肉”。在北京发布的「/」魔法棒,可以在视频会议、群聊、生成应用等多方面提供场景化的AI服务。

但这些应用很微软、却不够钉钉。

就像钉钉不是slack一样,钉钉自己的“copilot”应该是一个与copilot不同的东西。钉钉需要一个核心的AI策略来呈现其在大模型领域的思考——一个属于钉钉、拥有钉钉解释权的copilot。

大模型生产力的“钉钉方案”

中国的SaaS市场与美国的市场相比,无论是产业结构、用户需求、发展阶段都有着极大的不同。而正是这种不同,在中美两地催生了完全不同的企业数字化服务巨头。

微软是PC巨头,场景相对开放,面对的是成熟的企业服务市场,给出的是垂直解决方案;钉钉是移动端的头部app,具有平台属性,面对的是异质性极高且相对早期的市场,需要给出全面的方案。

在本次发布会上,不穷为钉钉的大模型落地应用策略给出了更进一步的答案:

AI PaaS

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早在2022年3月,不穷在2022钉钉发布会上提出“PaaS First Partner First”战略,明确“钉钉只做一件事,就是PaaS化”。

不穷在发布会上说,钉钉累计上线了1000万个行业应用,“但钉钉只有1500人”。没有开放的合作伙伴,钉钉无法做成这样的成绩。未来钉钉会坚持开放,“把开放当作一种信仰。”

因此在AI时代,钉钉也延续了其PaaS化的战略思路。

这是一个很有意思的业务尝试。从某种程度上来说,大模型本来天生就是一个PaaS化的产品。与其说大模型是一个工具,不如说它更像一个云。它需要通过能力的优化,变成有针对性服务能力的SaaS产品,再进入到一个个生产力场景中去。

而在AI PaaS战略下,不穷说,钉钉实际上要做的其实就是两件事情:

一个是“下接大模型”。

驾驭大模型本身需要丰富的技术储备和深刻的理解能力。

比如,目前全球大模型都面临不同程度的“幻觉”问题。不穷表示,钉钉需要通过更严谨的数据库、模型的二次开发和产业合作等手段来降低大模型的不确定性。

再比如,大模型面临持续的数据安全问题,钉钉可以通过端、云、大模型一体的闭环,给企业提供一个安全的大模型使用场景。在必要的情况下,企业也可以将钉钉的AI PaaS能力与私有化部署的大模型相结合。

又或者大模型的成本与性能的平衡,针对性场景的能力调试等,都是钉钉可以帮助企业去优化和选择的。不穷透露,目前钉钉大模型平均单次调用的成本只要五分钱,“比打半分钟电话还便宜”,并且未来还有一定的空间去改善成本

比如,钉钉未来还会接入除了通义以外的其他大模型产品。在不穷看来,“不同大模型有自己的差异化优势,可以让合作伙伴做出更有特色产品。”

通过解决掉大模型与生俱来的场景痛点,相当于降低了企业与开发者的运维门槛,可以让企业在钉钉平台上“DIY”更多的大模型工具能力,实现PaaS生态的繁荣。

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另一件事情是“上连用户需求”。

大模型要从Chat进入Work,其最核心的跨越其实就是场景的切换。大模型只有真正进入到合适的生产力场景,才可能对生产力的提升发挥作用。

其实无论是搜索、还是Word、PPT制作,其实都是大模型在信息和文本发挥作用的第一步。但大模型带给工作场景的想象力远不止文本这么简单。它可以解决很多特殊的甚至是完全异质性的工作要求。

以这次发布会为例,钉钉创新性地发布了一个“数字员工”的产品

与过去所有的机器数字人不同,“数字员工”本身就是一个大模型助手,可以拥有对应的职务权限,可以看见你权限内的信息、完成重复性的劳动,甚至帮助你做出一些简单的决定。

换言之,“数字员工”既可以是你的实习生,也可以是你本人。

例如,HR可以通过数字员工直接生成一段JD(职位介绍)并发布,然后从对应后台抓取相匹配的候选人,甚至为你生成对应的面试建议、预约面试的时间和地点。

再或者,老师可以直接利用“数字助教”来批改作业。这位“实习老师”不仅可以快速汇总作业的情况,还可以迅速生成一个针对性的教案,提示哪些知识点需要重点巩固。

类似的案例还有很多,比如需要反复核对和沟通报销的财务、需要对接大量销售与CRM信息的销售中台、需要挨个进行信息确认的公司行政……

钉钉换了个姿势玩大模型

如上所述,其实数字人产品既是AI PaaS能力的一个demo,它本身可以“AI PaaS”化。

更重要的是,“数字员工”是独属于钉钉的产品形态——因为钉钉内部的流程和信息足够全面,员工对IM的黏性足够高,才可能诞生相应的数字人产品。你很难想象Microsoft Teams可以支持类似的产品。

AI开启“中国SaaS黄金十年”?

不穷在演讲的开头时说,过去中国的SaaS一直面临许多问题和挑战。比如,“定制化太多”、“产品使用频率太少”、“渠道获客成本昂贵”等等。

实际上,不穷所说的这些问题与中国特殊的产业结构息息相关。

相比于美国等成熟市场,中国SaaS市场小而碎片化,付费能力弱而异质性强。即便在SaaS市场已经发展十多年的今天,依然有大量的中小企业没有SaaS采购的预算。

而过于定制化、分散化的市场需求和供应,又让企业容易形成一个个“信息孤岛”,难以在数字化建设上形成更高效率的合力,最终形成了一低效的恶性循环。

但AI或许可以是打开中国SaaS产业的一个突破口。

AGI大模型本身的特点,其实是可以用相对通用的技术手段,去实现很强的解决异质性需求的能力。大模型天然可以解决异质性难题、又打破数据孤岛。

而正是由于中国极高异质性的市场主体类型存在,反而可以帮助钉钉这样的平台企业沉淀下更多优质的数字资源,去反哺未来大模型的发展。

未来,或许每一个业务部门线,其实都可以容纳专门的数字员工和对应的AI SaaS解决方案。

用AI和PaaS来重塑整个中国SaaS生态行业,或许是隐藏在整个发布会背后应有的题中之义,也是钉钉推出AI PaaS落地之后的重要看点。

不穷在演讲最后说,他不认同那些SaaS悲观主义者的观点。相反,他相信“未来十年,将是中国的黄金十年”,AI会给生产力的各个环节带来进步,而这些潜力都将是AI PaaS之上生态的机会。

文中图片来源:钉钉

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正文完
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