对话钉钉总裁叶军：为 AI 狂奔 18 个月，到底值不值？

上周在2024 Cloud 100 China峰会上，SaaS领域的新变化让人印象深刻。尤其是AI这个技术变量，带来的真实进展和落地情况，值得拿出来细聊。

回想去年此时，AI刚刚被标记为下一个十年的浪潮，所有人都憋着一股劲往前冲。一年过去了，AI落地这件事的水温，在各个维度上其实都不太一样。上个月在海外调研时，当地一位投资人略带苦笑地分享了一个观察：如今AI初创公司的ARR，既不够“年度”，也谈不上“经常”。很多收入来自大企业“实验性”地下单，下个月续不续费还两说；如果发现用着还不错，大企业自己内部就会“鼓捣”一个类似的出来。这些现象背后，指向的是同一个问题：整个市场，都在审慎、挑剔地寻找那些在当下就能把价值讲通讲透的AI应用。

在这次Cloud 100峰会上，我也有机会和钉钉总裁叶军聊了聊。大模型到底在怎样真实地影响软件行业？带着最多的用户和庞大的生态伙伴，钉钉在过去一年半里可以说是“闷头狂奔”做AI。到现在，它已经接入了7家大模型，把自己变成了AI领域最大的“试验场”。不只是SaaS用户、企业IT部门和个体用户，连大模型的新锐团队，也都在钉钉上快速探索怎么用好AI。

从这些广泛的实践中，要摸清楚AI在实际业务里的落地程度、应用方向、价值厚度、甚至是一些可能的新机会，钉钉的视角确实是独一无二的。在叶军的分享里，沉淀了大量来自一线的观察和判断，很多都是现阶段就能直接用的趋势判断和打法。下面就把这些内容整理出来，分享给大家。

01 AI正在重构软件行业流程

以前很多人觉得钉钉是个成熟产品，但这一年多感觉特别有“少年感”。自己折腾，也拉着很多生态伙伴一起下场探索，全情投入。可以说钉钉是观察AI实际进展最好的“生产力试验场”。这一年多看下来，有什么观察和收获？

借用一句流行的话，“做IT都是看18个月”。过去这18个月，钉钉这个“AI生产力实验场”做了非常大的改造。一方面是钉钉自己的产品，进行了全面的AI改造。改造完后，很多客户和伙伴反馈说“钉钉有点全新的感觉”。比如很多企业家周末来钉钉园区交流，听完介绍和产品演示，会说“跟原来的理解不一样”，他们问“钉钉原来不就是打卡、考勤的，怎么还能干这些事？”。这是钉钉自身一个很大的变化。

另一方面，钉钉上大量的SaaS生态伙伴，在过去18个月里几乎都在全面拥抱AI。很多企业家投了很多钱、很多人，虽然不知道有没有赚到钱，但身体力行地在投入AI。

这些先行者积极行动，AI真正带来的变化可能是什么？

从产品变化上总结，融入AI后，很多流程都被重构了。我们每天的工作本质上就是流程，无论大家愿不愿意承认，都在做一些工作流。这个工作流需要上下游很多系统和很多人协同。现在有了AI后，很多流程就变了，可以叫“流程重构”。这是正在发生的变化，而且是朝着用户愿意接受的方向在变化。

另一个变化是，以前我们做SaaS产品，习惯做一个非常完整的功能集，要登录、注册，一大堆功能。现在看到很多SaaS创业者在AI的变革下，会从一个很小的点切入。这个点，是C端普通用户愿意买单的，然后从这里开始，让产品慢慢做起来。这种变化也改变了我们对开放平台的理解。以前认为开放平台就是App Store，做开放平台必须有App Store。但这段时间观察下来，一个非常强烈的感受是：中国的开放平台不应该长成App Store的样子——点进去找软件下单、订阅购买。未来是流程重构的年代，因为AI的出现，很多软件的开通、使用、付费，都应该在一个正常的协作流程里发生，而不应该跳出到一个 App Store。这会是未来一个非常大的变化。因为原来销售软件的方式，本质上就是个流量经济，搞了个App Store进来买软件。以后不会这样了。有了AI的加持、流程变掉后，可能销售软件的模式也得变，要转向C端进行销售。传统软件都是去BD、见企业家、吃饭喝酒交朋友，经过半年以上的沟通，一个SaaS软件终于成交了，常年累积一年两年终于有了100个客户、1000个客户。而AI带来的变化是，软件销售可以从C端开始。

以前大家都是在买一套系统，现在变成了一个应用或者工具，在业务工作流里需要的时候就可以用。不是过去“上套系统”那么沉重，实际上变成了“调用一个功能”。使用软件的颗粒度在下降，从工具的使用变成了一种生产力的调用。

更像是一个服务，或者是一次当下能力的购买。这和原来卖一套SaaS软件、一套完整系统完全不一样。这是我一年多感受特别强烈的一个变化。我需要一个能力，就调用它一下。这个能力的颗粒度可能很小，决策很快，也很容易比较：“使用这个能力”跟“不使用这个能力”的差异在哪里。

这种变化，主要是因为AI会改变业务的流程。

这是AI带来的变化。因为它让我们很多功能的价值变厚了，个体用户想要获得这个单一功能点，已经不用等到公司付费，自己就想先用上，为了自己的消费和工作效率。

有具体的例子吗？

钉钉自己平台上“一方”的能力（注：钉钉自己的产品能力被称为一方品）就有，近期也会推出类似的产品。上个月我们做了一个小测试，做了几个C端付费的能力，单月收入达到了500万，完全由C端个体用户付费。这其实展现了一个SaaS销售的新模式。我们和e签宝也做了类似尝试，把e签宝合同的能力集成到合同的流程里。以前想用它的能力，得去App Store订阅、付费、买个软件，再切回来才能有这个功能。现在直接在流程里，就能自然用上e签宝的能力。用户可能以为自己在用钉钉，其实是在用e签宝，整个体验非常平滑。

02 AI进一步「解锁」定制化的需求

去年大家对大模型的能力期待很高，今年AI落地反而是有场景、有渠道更重要。但场景优先会不会带来另一个问题——定制化？会不会又像上一波AI一样，带来一堆新时代的“包工队”？

AI时代，定制这个话题依旧不可避免，但会有一些新变化。定制需求从客户的业务、场景来看，都挺有道理。举个例子，有的企业客户会说：“钉钉上发的消息能撤回挺好的，但我不想撤回，能不能直接编辑一下？”然后又有企业站出来说：“这可不行，万一说过的话事后改掉，协作起来会很麻烦。”所以哪怕是一个简单的功能，背后都有各种各样的定制需求。甚至有企业想把菜单放左边，有的想放右边。在数字化年代，技术人员想出的办法是做几个模板配置一下，不停做配置。结果软件越做越复杂，功能越来越多，维护成本越来越高。

但AI的好处，就是会让很多定制需求的成本降低、定制效率提升。比如，做SaaS都要做报表，因为业务最终都是看报表、看数据做决策。报表背后的线图、柱状图、饼状图其实都是一种定制模板。过去为了解决定制需求，模板越做越多。但有了AI后，这些定制靠一句话就能搞定。因为本质就是告诉它：你希望生成的报表是什么类型，希望在图上展示什么。这就相当于，我们把定制的职能从原来的IT部门转移到了用户自己身上。以前开发系统，是找一家公司帮你做开发，把定制能力交给第三方。后来出现低代码，把定制能力交给了企业内部离业务最近的人，但说到底还是非业务人员在实现定制。而大模型出现后，真正把定制能力交给了使用者本人，想要什么，直接输出，这就是“所想即所得”。低代码加上AI，定制成本极大降低，效率变得很高。所以定制不可避免，但在AI时代，做定制的效率会大幅提升。

我们不能指望AI在今天就做出一个真正通用的产品，满足所有人所有想法。定制可能就是一个绕不过去的商业需求。只不过AI可以让定制成本大幅下降。

定制成本的降低，现在已经能看到了。AI本质上，无论你叫它智能体还是大模型，它解决了很多通用问题。所以定制化的需求不再需要程序员在工程层面做大量工作了，这部分已经被AI消化了。

所以看似是用户体验的提升，背后其实是定制成本的降低。

云和AI的出现，都让SaaS的创业成本降低了，也降低了企业IT部门、企业科技部门的创新成本。现在，我比较愿意接受那些可以由AI解决的定制需求，这些值得做。但如果是一些工程性的、行业性的定制，成本还是太高。

定制是一个维度，另一个是私有化部署。现在有说法认为，未来的趋势是在开源模型上做私有化部署。钉钉有观察到这种需求吗？

现阶段，开源对模型组件产业化的过程非常有价值。我个人很支持开源。钉钉上主要用的是通义千问，通义千问的一系列Qwen模型都开源了。开源让Qwen变得越来越好。模型开源后，企业的IT部门可以在开源模型基础上，结合自己的场景和数据做进一步的定制。例如，很多知识问答应用是基于通用模型做的，回答有时不准确，有幻觉。但如果有了好的语料集，加上开源模型和算力，很多行业就会出现效率更高、质量更好、更符合场景的解决方案。总体来看，开源模型在最近几年非常有价值。我们接触的很多大企业，会在开源模型基础上自己改、自己调优。当然，也有很多企业直接使用了公网大模型的API。这两种模式应该会长期并存。

去年能自己动手做个模型，还是件挺让人骄傲的事。现在回过头看，自己做模型，优势似乎没那么大了。

现在很多企业在卖卡。但我觉得，真的不需要这么多企业搞一堆A卡、H卡。咱们这一屋子的创业者、企业家，有1%的人去搞模型创新，在开源技术上做一些探索就够了。另外99%的人，都应该去干场景应用。这应该是一个比较好的产业格局。

03 +AI 18个月，得与失的真相

从我的视角看，钉钉这一年多在AI层面上，一直是积极狂奔的。总结一下，过去18个月走过什么弯路吗？正好可以让大家也避避坑。

弯路肯定走过，大家都是摸着石头过河，本质上没有剧本。中国互联网早期是学美国，Copy to China，但这件事上，其实没有太多可以Copy的地方。比如去年刚开始时，我们预计每天使用AI的人可能1000万以上。毕竟钉钉有八九千万日活用户，我们可以把用户导到AI产品上。但现在看，这个预期其实有点高。因为国内就算每天投流的AI APP，做得最好的日活也才刚接近这个体量。没场景，或者场景不够多，这个目标很难实现。换句话说，不是每个人都坐在办公室里天天用电脑。再比如，当时我们觉得模型越大越好，参数越多越好。我们从通义千问的7B开始用，一路用到20B、50B、70B、200B，到现在310B都用遍了。后来发现，模型越大推理越慢，体验很痛苦。而且有些场合根本不需要最大参数的模型，一个小模型效率反而非常高。卖卡也一样，不知道大家囤过没有？现在大家发现，其实不需要囤卡。最好的卡可能就是4090（注：英伟达一款PC端消费显卡）。我觉得99%的人，只要用好推理就成功了。《黑神话：悟空》用4090不也玩得很好？人家照样挣很多钱，一个月几十亿的收入。用4090就够了。你的产品一样可以挣大钱。

所以，18个月后回头再看，现在的状态反而比以前更健康，对AI的感知也更准确。

反过来看，这18个月的探索，有哪些让你觉得特别兴奋的收获，甚至是超预期地觉得“赚了”的？

因为AI的出现，钉钉PC端的用户量大幅上涨了。年底钉钉PC端日活用户预计能达到2000万。可能很多人认为，AI在移动端做Super App才是未来。但现在发现PC端的价值非常大。除了可以完成原来财务、HR的简单工作流，在PC端还可以做很多创作、很多复杂的业务。另外，从用户的反馈来看，也确实比较正面。很多时候，你做了一件事，客户给你点赞，这比赚钱还让人开心。因为我们很久没听到这样的用户反馈了。以前开会想请个嘉宾站台都请不到。现在我们办活动，他们都说：“能不能让我们上台？”因为用户真的觉得钉钉和以前不一样了。这是AI带来的、与金钱无关的直接收获。不知道在座各位产品的NPS（客户满意度）怎么样，我每个月都看。我随机在钉钉上发问卷让用户填，现在已经冲到70分了。这和钱没关系，不是短期的回报。但用户点赞，这件事就值得干，投入就是对的。

很真实的反馈。全情投入，最后结论叫“得有耐心”。

对，得有耐心。我觉得现在这个状态挺好的。过去整个行业可能营销味过重，现在大家都回归到价值本身，踏踏实实进入场景。回到真实的场景里，冷静下来做产品，回归到价值本身。我认为这是我们这帮人在这几年应该坚持的。

规律是客观的，我们能改变的就是预期。如果我们的预期能和规律匹配上，长期主义的耐心就会更长。

ToB这件事，本质就是一个匹配问题。从谈项目开始，两个人能不能坐下来匹配上，就是一个项目成功的巨大前提。更何况做PMF、选择伙伴、技术选型，都是匹配的过程。匹配好了，后面就走顺了。和钉钉合作的SaaS伙伴有几千家，有几家合作很多年了，到现在还没挣到钱。我们分析了一下发现，但凡成功的，都是各个环节都匹配上了，时间、节奏、投入都对齐了，然后取得了预期以外的回报。

04 AI时代，先进的个体比先进的公司更重要

最近发现你们在产品上有些新尝试，比如“钉钉365”。

我们学习了微软365，做了钉钉365。

这个产品正在灰度测试中，只有小部分人在试用。它的目标和设定逻辑背后，是什么样的洞察？

初心是这样的——我们认为，在AI时代，先进的个体可能比先进的公司更重要。换个角度看，很多企业为SaaS买单的B端模式，可能会发生变化。因为AI的到来，C端用户先尝试使用的意愿，可能会先于企业。先进的个体先用上，然后这些先进的个体再带动先进的企业做产品选型。

所以钉钉365是面向个人推出的付费产品？

对，个人付费。我们期望个人用户看到某个功能点对其工作或生活有帮助时，就能自己决定购买，用起来，而不用等老板做决策。因为ToB的决策流程太长了。同时，这也可能会影响企业的整体决策——企业里某个部门或几个人先用起来，然后慢慢影响到公司的整体决策。

确实有这种可能。新一代的中国年轻职场人，可能比今天很多老板更早接受SaaS或者说订阅模式。如果这件事能解决我个人的效率问题，老板出不出这份钱我不在意，我先“爽”为敬，效率提升了，我就干了。

是的。包括Pika，我认为将来很可能也是付费驱动。不要做成B端付费，我们走得太累了，我们要创新。也许今天我们这番对话，将来会被证明是错误的，但我们愿意为此做一些尝试。几年后，我们可以再聊聊这个模式到底对不对。钉钉有这么大的用户基数和这么好的一块“地”，我们有责任为行业做一些探索。也许最后我们失败了，失败了马上可以调整。我们在不断进步。所以C端付费这件事，我和团队说了，我们很坚持。App Store坚决要改，开放平台不能这么玩。如果中国再继续走App Store这套模式，搞苹果税，会走死的。我们要创新。所以，AI给了先进个体、超级个体非常好的机会，会带来很多销售模式的改变、价值的重构、工作流程的重构。

我们再聊聊协同这件事。这波AGI浪潮本质上是在创造新的智能生产力，这是不是意味着，一个组织里未来需要协同的主体正在发生变化？不只是人和人之间，和AI、智能生产力之间也需要有效的协同和匹配。钉钉在产品或策略上，有这方面的体系化准备吗？

钉钉从第一天开始，从无招（钉钉创始人，首任CEO）那时候起，就在做一个协作的平台。钉钉一开始没想过做成SaaS软件，做的是一个协作网络。很多钉钉的伙伴都知道，钉钉尽量不碰专业领域的东西，因为它解决的是人和人的协作。后来钉钉引入了硬件，完成了人和硬件的协作。再后来加入了聊天机器人，群里机器人可以发服务器通知或重要信息，这是人和系统的协作。再到4年前，钉钉引入了低代码，完成了低代码系统和另一套SaaS系统之间的协作。而最近18个月，我认为钉钉最大的变化，是我们协作的成员又多了一个——AI。而且，AI已经成了这个协作网络中一个高频的协作节点。我的观点是：一个组织、一个团队效率高不高，就看它的协作网络密度和协作频次，以及协作的频次集中在哪个点上。如果集中在AI这样一个高效的节点上，组织效率一定是高的。北京有一家律所，一个律师的群里配置了6个AI助理，分别是婚姻法助理、劳动法助理等。很多朋友问他问题，他就免费咨询，AI助理可以马上给出反馈。协作的主体正在发生转移。协作网络的定位对钉钉来说一直没变，我们一直在做一个协作的超级底座、企业数字化的底座，希望连接更多的协作主体。今天有AI Agent智能体，明天可能又会有新的人形机器人，后天有一台打印机也会协作进来，过两天有个扫地机也进来了。我认为这是大概率会发生的事。所以钉钉要做的，是想办法让协作网络变得更易接入、连接更高效。这是我们在努力的方向。

顺着这个趋势，要解决的问题会越来越多，协作体系也会越来越复杂。这个事越复杂，最后越能收到钱吗？

这又是个好问题。钉钉当年创业时就没想很快挣钱，我们选择了一条我们认为比较难的路，一条短期看不到收入的路。但最近这几年，因为协作主体的增加、网络密度的增加，很多客户觉得我们价值比以前高了。当钉钉越来越通用、越来越开放后，客户们其实被激发了。他们解决问题的门槛降低了，也更有动力去做数字化。这就是钉钉努力的意义。