今天小編分享的互聯網經驗：狂奔一年，釘釘把半條命交給 AI，歡迎閲讀。
1. 大模型的房間裏有只大象，它有兩副面孔。
2. 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 的訓練成本估算分别為 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，約等于 32 個普通美國人一年的碳排放量。
3. 這只大象還有一個樣貌，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。
4. 于是，更準确地描述這只大象，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。于是它困擾着每個人，但又隐身在源源不斷的 fomo 情緒之中，讓諸多狂奔者來不及讨論或直接避而不談。
5. 這只大象也站在過釘釘的房間裏。釘釘是國内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，推出基于 AI PaaS 的 " 數字員工 " 和一大堆具體場景和行業的方案。然後在 11 月，經過 50 多萬家企業邀測後，在自己這個國民級產品裏全面開放了 AI 能力。
6. 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，釘釘也要搞一個麼？只是加一些 AI 功能到 app 上就足夠了麼？給生态提供的 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。
7. 決定面對這只大象，就一定帶來内部争論。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，以及生态建設的方法，都是争論的對象。比如在 Copilot 和 Agent 的不同思路上，不窮分享過内部激烈的鬥争。" 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，内部開始讨論 Copilot 是不是真的适合，經過了激烈争論後，我們的路線定在 AI Agent。" 他在一次分享中説。
8. 這些不同的争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後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。
9. 所以這就是釘釘面對這只大象的答案：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。于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。
10. 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。
11. 怎麼用到行業需求上？把半條命豁出去，不僅改造自己，也把半條命交給生态。這就是釘釘的 AI Agent 路線。釘釘的 AI Agent 要給每個行業裏真正理解需求的人使用。
12. 于是，你看到公安行業用它開發出了服務助手，能解答人們很復雜具體的辦事問題，并輸出定制方案。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 萬家企業用户，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。
13. 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。微軟基于 OpenAI 的技術推出 Copilot 的同期，釘釘也在改造自己的產品并且上線 Copilot 功能，之後内部讨論後認為 Agent 路線更符合趨勢，有了最早的 Agent 平台。
14. 但很快釘釘又和 OpenAI 走出了不一樣的路，GPT Store 脱胎于 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 " 裏。一個極度仰賴用户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。
15. 更有意思的是，OpenAI 最近的許多信息顯示，它也開始像釘釘這樣，更加重視從客户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。于是，殊途同歸了。
16. 而沿着這個思路往下，AI Agent 要變成能動員行業裏更多人參與的事，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，提高復雜任務執行和準确性。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。
17. 現在看來這一年裏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。所有動作在經歷争論之後，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；而對于生态，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户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。
18. 并不意外的是，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确，它自己沒有外界天天喊着 " 颠覆一切 " 的姿态，反而希望它可以進入這個行業一些非常細致的 pipeline 環節就行，而不是重塑整個 pipeline。
19. 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户，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。
20. 最後還想提一下這次發布裏兩個很有意思的細節：一個是，在這次 Agent 市場的設計中，其實釘釘并沒有走全量推薦的路線，而是延續 SaaS 生态時 " 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：他説了一句讓每個中國 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，在一年摸索改造後，沿着确定的路線開始穩定下來并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，不是麼。
