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自年初以來，AI 大模型技術極為火爆。
比爾蓋茨稱這是 1980（圖形計算機）以來，一次革命性的科技進展。
美國國家工程院外籍院士張宏江認為，大模型會帶來一次巨大產業(yè)革命。
包括王慧文、王小川在內的諸多明星創(chuàng)業(yè)者，則更喜歡把它與蒸汽機、計算機類比，認為它是開啟新一輪科技革命的技術。
然而仔細回顧歷史，沒有一次科技革命是完全由技術突破決定的，與之相伴是技術與商業(yè)的飛輪效應。釘釘作為一款國民級 APP，第一個全面開放 AI 應用，其意義正在于此。
首先，飛輪效應是什么？
美國著名管理專家吉姆·柯林斯基于大量統(tǒng)計數(shù)據(jù)，編著了《從優(yōu)秀到卓越》一書，它 在書中做了一個意義深遠的類比：
在物理世界當中，人們一開始推動輪子需要花費很大力氣，但是當輪子高速運轉起來之后，人們只要花很小的力氣就可以維持輪子運轉。
表現(xiàn)在技術發(fā)展中，這就是慣性增長。再說細致點，技術發(fā)展初期是非常緩慢的，但是當技術落地成為應用，深入到普通人的生活中。
人們愿意為技術應用付出資金，資金回流到技術研發(fā)與普及，技術本身也會得到更高層次發(fā)展，然后再反作用提供給人們更好的服務。
因此，技術突破只是開局，形成“技術應用→落地服務→資金回流→技術發(fā)展→技術應用”的技術增長飛輪才是新科技革命的關鍵。
其次，技術發(fā)展需要落地。
這里再回顧下第一次科技革命，其實瓦特并不是發(fā)明蒸汽機的那個人。
瓦特出生前，蒸汽機就已經經發(fā)明，并經歷了幾代人的研究。在此之前的中國明清兩朝，不少有意趣的文人士大夫也在搗鼓蒸汽動力裝備。甚至在瓦特同時期，中國的徐壽還做出了蒸汽動力船。但是，這些蒸汽機燒煤太多、效率太低、而且沒有大規(guī)模應用。
瓦特的貢獻是改良了蒸汽機，并將其大規(guī)模推向工廠生產。這也是為什么歷史書上會把第一次工業(yè)革命的開端視為珍妮機的發(fā)明，而第一次工業(yè)革命標志才是蒸汽機的大規(guī)模使用。
瓦特蒸汽機在棉紡織業(yè)的落地應用，極大提高生產效率，促使英國在棉紡領域取得巨大商業(yè)優(yōu)勢。源源不斷的資金回流到蒸汽機改良，促使動力系統(tǒng)不斷改進。
只過了不到 30 年，更優(yōu)秀的動力設備發(fā)電機和內燃機就誕生了，這就是技術增長飛輪的力量。
AI 大模型的發(fā)展也是一樣的。
當前各家大模型的競爭，也到了動人心魄的賽點。誰能率先讓足夠多人用起來？誰能率先讓客戶用大模型賺到錢？誰能打造人工智能領域的棉紡織業(yè)？誰就是這個時代的瓦特。
但是想當瓦特的人很多，能當瓦特的人很少。
因為從好玩到好用，門檻異乎尋常的高。
ChatGPT 的出現(xiàn)就像是蒸汽機被發(fā)明出來，優(yōu)點是潛力無限，缺點是太貴了。貴到什么程度呢？某領先巨頭公司對客戶報價，私有化部署大模型要 1 億元。
在當前這個賽道，一家創(chuàng)業(yè)公司想要訓練一個大模型成本至少 1000 萬美金，即便用上了最先進的輔助訓練模型且只訓練基礎模型，也只能降到 200 萬美金。這也是為什么當前這個賽道的創(chuàng)業(yè)者都是創(chuàng)業(yè)明星的原因——畢竟只有他們才能拿到上億的融資。
這些還只是訓練模型的公司，對于做大模型應用的公司來說，成本同樣高聳。
一家做 AI 劇本的公司曾經算過這樣一筆賬，他們調用各家大模型的 API 是按照 token 計費，單是寫一個幾千字的短劇劇本，就得花費近百元。因為他們自己的模型需要調試數(shù)次 token，所以成本就會疊加。以至于，他們找客戶非常困難。
這就導致一個結果，如果沒有一家大廠率先落地大模型應用，通過飛輪效應把規(guī)模做起來，把 API 成本降下來。
其他做應用的創(chuàng)業(yè)公司們，更沒有機會落地。
國內不乏厲害的國民級 APP，但偏偏就是釘釘最先全面開放 AI 應用，原因至少有三：
其一、釘釘認知足夠先進，能堅持 AI 原生。
在大模型浪潮來臨之際，很多人做大模型創(chuàng)新容易犯兩個錯誤。
第一個錯誤是搞一套“大模型+”。尤其是傳統(tǒng)型公司，他們習慣性追風口，但是又不深入做。元宇宙火的時候，他們搞“元宇宙+”；區(qū)塊鏈來的時候，他們搞“區(qū)塊鏈+”；現(xiàn)在大模型火了，他們找個大模型供應商集成個把功能進入自己產品，然后自己就是大模型公司了。
第二個錯誤是想著僅靠大模型的技術就從 0 創(chuàng)造一個應用。他們自覺翻盤時候到了，然后拿著大模型的技術就想改變世界，推翻互聯(lián)網大廠上億用戶的產品。
前者太保守，把技術當成了人的配飾；后者太激進，否定了人過往的現(xiàn)實需求。
這都是舍本逐末。
釘釘?shù)恼J知就既變革又現(xiàn)實，它選擇基于 AI 原生的理念重塑一遍產品。
今年 4 月，阿里發(fā)布通義千問大模型，與此同時釘釘宣布全面智能化，所有產品要用大模型重塑一遍。
注意，這里不是讓釘釘補 AI 的課，而是基于 AI 原生重塑釘釘。
什么叫 AI 原生？就是以 AI 技術為出發(fā)點來做事情。
好像還是不好理解，可能有人要問這和“AI+”有什么區(qū)別？
舉個例子，某款老牌剪輯軟件在上一輪 AI 浪潮里，給自己的剪輯產品加了個搜索框，它自覺自己已經擁抱 AI 了，但其實根本沒人會一邊剪輯一邊搜索。
再說個夸張的，前幾年某個地方電梯控制 App，竟然在主頁搞了推薦信息流，它還自詡了一段時間的人工智能私域流量。根本不會有人用這種東西控制電梯。
那 AI 原生的重塑是什么樣子呢？
我們來看釘釘。
舉個例子，釘釘中的生成式答疑機器人能夠一次性學習超過 10 萬個中文字符的內容，然后通過對話把內容反饋給用戶。
在功能操作上，用戶使用“/”命令，就可以在群聊中創(chuàng)建一個屬于自己的學習型機器人，不需要手動輸入問題和答案。
這個機器人能夠自動學習釘釘文檔中的內容，并基于此生成對話，一次性處理的文檔長度可達百萬個中文字符。
那么，這個 AI 原生的釘釘?shù)降子惺裁床灰粯幽兀?nbsp;
大家仔細想一想，其實我們打工人群體一半以上的時間都在工作，我們很多的信息和認知都沉淀在了工作軟件里。一段段對話，一次次會議，一場場復盤，甚至是日常吐槽和閑聊，其中都蘊藏著我們的很多信息。
在過去，這些信息沉淀下去就死掉了，再也不會被調用，而且離職了就真的清空了，這對于用戶來說是巨大損失。
但是在 AI 原生應用中，這些沉淀的信息就可以盤活。
而且釘釘還推出了個人版，這個機器人會一直陪著我們，成為我們的信息顧問。
另外，我們不但可以沉淀交互，還可以不斷地為機器人“喂食”新的文檔，使其持續(xù)更新和擴充問答庫。
一旦答疑機器人創(chuàng)建完成，群里的每個成員都可以直接通過@功能提問，并獲得機器人的智能回復。它也可以作為我們的運營助手。
其二、釘釘在戰(zhàn)略上足夠重視。
釘釘對大模型應用的重視是戰(zhàn)略層面的，至少可以拆成兩點來看：一方面是下大力氣重塑自己。上面提到的答疑機器人并非個例，在宣布重塑應用后的 100 多天內，釘釘 17 款產品、60+場景完成智能化再造。
另一方面是幫助生態(tài)全面改造。釘釘將智能化底座（AI PaaS）開放給伙伴和客戶，還要用大模型幫助生態(tài)伙伴把產品重做一遍。
釘釘?shù)闹悄芑瘧?zhàn)略是生態(tài)層的。
其三、釘釘?shù)纳鷳B(tài)底子足夠厚，而且數(shù)量足夠大。
站在一個宏觀視角來看，一項技術如果要想得到充分發(fā)展，應用層面必須做到足夠豐富。
站在商業(yè)視角來看，壟斷 AI 原生這件事非常不靠譜。這是一個充分交流的世界，功能和技術從來不是隔離的，各家大廠都會很快跟進。
那么什么可能是護城河呢？心智和生態(tài)。
上億的用戶群體，一想到 AI 原生應用就想到釘釘生態(tài)，這本身就極具價值。
釘釘?shù)纳鷳B(tài)底子足夠厚，而且數(shù)量大。
釘釘 AI 正式上線后，釘釘聊天、文檔、知識庫、腦圖、閃記、Teambition 等 17 條接入 AIGC 的產品線、60多個場景，全面向用戶開放，所有用戶可直接使用 AI 能力。
截至 10 月底，已有超過 50 萬家企業(yè)加入釘釘 AI 魔法棒的測試行列，探索了釘釘在 AI 產品方面的種種可能性。
這也是釘釘成為中國首個全面智能化的國民級應用的意義。
可能是因為年初 ChatGPT 是 to C 的，而且體驗太好了；也可能是大家習慣了國內互聯(lián)網產品的免費，以至于很多人會習慣性忽略其背后的巨大成本。
國內很多人受到 ChatGPT 影響，也想從 C 端創(chuàng)業(yè)，但略一投入就發(fā)現(xiàn)步履維艱。
釘釘最先落地，而非其他國民級應用，也給我們一些啟發(fā)。
首先，AI 大模型應用第一天必須掙錢，不然就沒有機會掙錢了。
ChatGPT 系列是人類有史以來成本最昂貴的互聯(lián)網產品。GPT-4 訓練一次燒掉 3000 輛特斯拉。微軟為了保證研發(fā)不僅投入 100 億美金，而且云服務無限支持。
大型生成性 AI 模型的運行成本目前非常高，每天可能需要數(shù)百萬美元。例如，單單是 GPU 的成本就高達數(shù)百萬美元。
據(jù)報道，OpenAI 的 GPT-3 語言模型的每次訓練運行至少需要價值 500 萬美元的 GPU。有些大型 AI 模型的提供商已經開始實施收費結構。比如，微軟為企業(yè)用戶提供每月 30 美元的 Copilot 服務，該服務可以幫助創(chuàng)建 PowerPoint、Excel 和 Word。
亞馬遜計劃在未來五年內投資超過 10 億美元，購買超過一百萬份微軟的 Microsoft 365 云服務。Microsoft 365 最初名為 Office 365，但在 2020 年被微軟重新命名為 Microsoft 365。Microsoft 365 在今年早些時候接入了 GPT-4 技術，并推出了和釘釘 AI 類似的 AI 助手。
可以這樣說，這一代大模型浪潮是人類在科技樹又一次勇敢的豪賭。
它必須在科技上和商業(yè)兩個賽道上同時獲得成功。
其次、釘釘有其他國民級應用都不具備的優(yōu)勢——toB，且體量夠大。
當我們說 AI 大模型應用第一天必須掙錢的時候，就意味著它是直接對接生產力場景，深度融入生產力的。這些工作場景最常用的辦公、會議、知識庫等等。
在這方面，釘釘集成了以上所有工作場景，更重要的是，釘釘擁有很多其他產品沒有
的場景，比如低代碼、日歷等以往我們覺得和大模型有一定距離的產品。以往這些數(shù)據(jù)是無法接入大模型的，現(xiàn)在他們都將能被大模型利用，并創(chuàng)造更大價值。
有這些獨特優(yōu)勢在，釘釘天然更容易給客戶創(chuàng)造更大價值，也更容易取得商業(yè)上的成功。
其他產品要么用戶少，要么使用場景少，只有釘釘擁有億級用戶的同時深度嵌入生產環(huán)節(jié)，能在工作的每個環(huán)節(jié)發(fā)揮作用。
最后、釘釘?shù)娜骈_放，讓人們很快就能看到技術增長飛輪的效力。
當蒸汽機轟隆作響的時候，不會有人意識到這個機器將會改變世界，但以蒸汽機為代表的工業(yè)革命讓人類經濟從線性增長變?yōu)橹笖?shù)增長，機器可以生產更多更好的機器，人類走向了一條全新的道路。
大模型也是革命性的技術：不僅可以滿足我們的需求，而且 AI 也擁有改善自己的潛力。
以往的工業(yè)革命往往有漫長的研發(fā)與獲得認可的過程，這一次釘釘將 AI 直接集成在了擁有上億用戶的產品內，加速開啟了商業(yè)飛輪的增長。
作為中國最大的 To B 產品，那些成功的客戶必將反哺釘釘，讓 AI 的技術持續(xù)發(fā)展。
我們期待有一天，在飛輪效應的作用下，AI產品又便宜又好用。人們用 AI 就會像用手機一樣方便、無感與自由。
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