上周在 2024 Cloud 100 China 峰会上，观察到 SaaS 领域很多新变化，尤其 AI 这个技术变量带来的真实进展，值得展开讲讲。
去年来 Cloud 100 时，AI 被认定是下一个十年的浪潮，大家全情投入。一年过去，AI 的落地应用其实面临着不同的「水温」。
上个月在海外调研时，当地的投资人苦笑地指出，现在 AI 初创公司的 ARR（年度经常性收入），不那么「年度」、也不那么「经常」。很多收入就是大企业「实验性地」下单用用，下个月续不续费画个问号，用得好，回头自己「鼓捣」一个。这些现象背后其实反映了同一个问题，大家都在审慎、挑剔地寻找现在就「说得通」的 AI 落地应用。
在 Cloud 100 这场行业聚会上，我也跟钉钉总裁叶军聊了聊，大模型到底如何影响软件行业的真实进展。带着最多的用户和生态伙伴，钉钉在过去一年半闷头狂奔 AI，到现在也接入了 7 家大模型把自己开放成 AI 最大的「试验场」。不止是 SaaS 用户、企业 IT 部门和个体用户，大模型新锐也都在钉钉上快速探索怎么用好 AI。
图片来源：2024 Cloud 100 China 峰会
从这些实践来看，如果要摸清楚 AI 在实际业务里的落地程度、应用方向、价值厚度、甚至是一些新机会，没有人比钉钉的视角更广。在叶军分享的大量一线观察和真相中，沉淀了很多现阶段就能用得上的趋势判断和打法，在这里开源给大家。
张鹏：以前很多人认为钉钉是个成熟产品，但这一年多很有「少年感」。自己折腾、也和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？
叶军：套用现在时下流行的，「做 IT 都是看 18 个月」，过去 18 个月，钉钉的「AI 生产力实验场」做了非常大的改造。
一是钉钉自己的产品方方面面进行了全面的 AI 改造，改造完后很多客户、伙伴都反馈「钉钉有点全新的感觉」。比如好多企业家周末到钉钉园区交流，听完介绍和产品演示，会说跟原来的理解不一样，他们问「钉钉原来就是打卡、考勤的，怎么还能干这些事」，这是观察到的钉钉自己的一个很大变化。
另外也看到，钉钉上大量 SaaS 的生态伙伴，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，有没有赚到钱不知道，但反正身体力行地投入 AI。
图片来源：视觉中国
张鹏：在这批先行者的积极行动中，AI 真正带来的变化可能是什么？
叶军：从总结产品变化上讲，融入了 AI 后，很多流程都被重构。
我们每天的工作都是流程，无论大家愿不愿意认，都在做一些工作流，这个工作流需要上下游很多系统、很多人协同。现在有了 AI 后，很多流程就变掉了，叫流程重构。我认为这是现在正在发生的，并且向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，登录、注册一堆功能；现在我看到很多 SaaS 创业者在 AI 的变革下，会从一个很小的点切入，这个小点是 C 端普通用户愿意买单的，然后从这里开始，让产品能够慢慢做起来。
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，做开放平台必须有个 App Store。但这段时间观察下来，我有一个非常强烈的感受，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。
我觉得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，应该在一个正常的协作流程里，不应该跳出到一个 App Store，这会是一个非常大的变化。
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，有了 AI 的加持、流程变掉后，可能销售软件的模式也得变，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 100 个客户、1 千个客户。因为 AI 带来的变化，软件销售可以从 C 端开始。
张鹏：以前大家还是在做一套系统，现在变成了一个应用或者工具，并且在业务工作流里需要用的时候，就可以使用。不是过去「上套系统」那么沉重，实际上变成「调用一个功能」。
使用软件的颗粒度在往下降，而且从工具的使用变成了某种生产力的调用。
叶军：更像是一个服务或者是当下能力的购买，跟原来卖 SaaS 软件、卖一整套系统不一样，这是一年多感受到特别强烈的一个变化。
我需要一个能力我就调用它一下。这个能力颗粒度可能很小，那就可以快速做决策，也能很容易地比较：「使用这个能力」跟「不使用这个能力」的差异是什么。
张鹏：这种变化，主要是因为 AI 会改变业务的流程。
叶军：我认为这是 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，不用等到公司付费自己就想先用上这个功能，为了自己的消费。
张鹏：有比较具体的例子吗？
叶军：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）有，近期也会推出类似的产品。
我们上个月试了下，做了几个 C 端付费的能力，单月收入达到 500 万，完全是由 C 端个体付费的，这其实带来一个 SaaS 销售的新模式。
我们跟 e 签宝也做了类似的尝试，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，要去 App Store 订阅、付费、买个软件，再切回来这里才能有这个功能，但现在就在流程里，自然地用了 e 签宝的能力，用户以为在用钉钉，其实是在用 e 签宝，整个体验非常平滑。
张鹏：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。但是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」？
叶军：我认为 AI 时代，定制这个话题依旧不可避免，但会有一些新的变化。
定制的需求从客户的业务、场景看，都挺有道理。比如有企业客户说，钉钉上发的消息能够撤回是挺好的，但我不想撤回、能不能直接编辑下。但又有企业跳出来说，觉得不应该可编辑，因为当时说的话、事后可以改掉，协作起来很麻烦。所以哪怕这一个简单的功能背后，都有各种定制需求。
即便简单的定制需求，都有很多，有的企业就想把菜单放左边、有的想放右边等等。数字化的年代，技术人员想的办法是做几个模板配置一下，不停做配置，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。
举个例子，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，无论是线图、柱状图、饼状图其实都是一个定制模板，过去为了解决定制需求，模板越做越多；但有了 AI 后，这些定制靠一行代码就搞定了，因为本质就是用一句话告诉它：希望生成的报表是类型是什么，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 IT 部门转移到用户自己身上。以前的系统开发，是找一家公司去做开发，把定制能力交给第三方完成；后来出现了低代码，其实是把定制能力交给了企业内部离业务最近的人来完成，但实际还是非业务人员来实现定制。大模型出现以后，真正把定制能力交给了使用者，所想即所得。
低代码加上 AI 后，定制成本极大降低，效率变得很高。这就是为什么我觉得定制不可避免，但在 AI 时代定制的效率会大幅提升。
张鹏：我们不能期待 AI 在今天就可以做一个真正通用的产品，大家所有的想法都能满足。可能定制这件事就是个商业的、绕不过去的必然需求，只不过 AI 可以让定制成本大幅下降。
叶军：其实现在已经看到定制成本的降低，因为 AI 本质上，你说它是智能体也好、是大模型也好，解决了很多问题，所以定制化的需求不再需要程序员在工程上做大量的工作了，因为 AI 已经解决掉这部分了。
张鹏：所以看似用户体验的提升，其实是定制成本的降低。
叶军：我觉得云和 AI 的出现都让 SaaS 的创业成本降低，也降低了企业 IT 部门、企业科技部门的创新成本。
现在我愿意接受一些定制性的需求，只要能由 AI 解决的定制，我觉得都值得做，但如果做一些工程性的定制，行业性的定制，成本就有点高。
张鹏：定制是一个维度，另一个是私有化部署。现在有一个说法，未来的趋势是在开源模型上做私有化部署。钉钉有观察到这样的需求吗？
叶军：我认为现阶段，开源对模型组件产业化的过程非常有价值。
我个人非常支持开源。钉钉上主要用的模型是通义千问，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。
另外，模型开源后，企业的 IT 部门可以在开源模型基础上做一些自己的发挥、基于自己场景和数据进一步定制。比如很多知识问答的应用是基于通用模型做的，这时候回答可能不准确、有幻觉。有了很好的语料集，加上开源模型、算力，很多行业会出现效率更高、质量更好、更加符合场景的解决方案。
总体上，我觉得开源模型在最近几年是非常有价值的，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，但也有很多企业用了公网的大模型 API。这两种模式应该会长期并存。
张鹏：去年能自己做个模型还是挺让人骄傲的事，自己自己做模型没有那么有优势。
叶军：现在很多企业在卖卡，我觉得不需要这么多企业搞这么多 A 卡、H 卡（指英伟达最先进的两种图形计算芯片 A100、H100），咱们这一屋子的创业者、企业家有 1%去搞模型创新，在开源技术上做一些探索就足够了。另外99%都应该干场景应用，我觉得这是一个比较好的产业格局。
张鹏：从我的视角看，钉钉这一年多都在 AI 层面上积极狂奔。总结下来，过去 18 个月有走过什么弯路吗？正好让大家也少走点弯路。
叶军：弯路肯定走过，因为我们都是摸着石头过河，本质上没有剧本。中国互联网早期就是学美国，Copy to China，现在这件事上其实没有太多可以 Copy 的地方。
比如去年一开始我们预计每天使用 AI 的人可能 1000 万以上，因为钉钉有八九千万日活用户登录，可以把用户导到 AI 产品上。但现在发现预期其实有点高，因为现在国内哪怕每天投流的 AI APP，做得最好的日活也才刚要接近这个体量。没场景，或者场景不够多，很难实现这个目标。换句话讲，不是每个人都坐在办公室里天天用电脑。
再比如当时认为模型越大越好，参数越多越好。我们从通义千问的 7B 开始用，20B、50B、70B、200B，到现在 310B 全用了。但后来发现，模型越大推理越慢，非常痛苦。而且有些场合根本不需要最大参数的模型，一个小模型的效率反而非常高。
卖卡也一样，不知道大家囤过没有，现在大家发现不需要囤卡，最好的卡就是 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 不就可以玩得很好，人家照样挣很多钱，一个月能有几十亿的收入。用 4090 就好了，你的产品一样可以挣大钱。
图片来源：《黑神话悟空》官方微博
所以 18 个月以后回来再看，现在的状态比之前更健康，对 AI 的感知更准确。
张鹏：反过来看，有哪些是这 18 个月探索下来，让你觉得比较兴奋的收获，甚至超预期地觉得「赚了」？
叶军：因为 AI 的出现，钉钉 PC 端的用户量大幅上涨，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（超级应用）才是未来，但现在发现 PC 端的价值非常大，因为在 PC 端可以完成原来财务、HR 的简单工作流以外，还可以做很多创作、很多复杂的业务。
另外，从用户的角度看，反馈也确实比较正面。很多时候做事如果有客户给你点赞，你会觉得比赚钱还开心，因为我们很久没有听到点赞，以前开个会请个嘉宾站台请不到。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 带来跟金钱无关的直接收获。
不知道在座各位产品 NPS（客户满意度）什么样，我每个月都看，随机在钉钉上发问卷，让用户直接填，现在我们已经冲击 70 分了，这跟钱没关系，不是短期的回报，但用户点赞，我认为这件事就值得干，投入就是对的。
张鹏：很真实的反馈，全情投入，最后结论叫「得有耐心」。
叶军：对，得有耐心。但我觉得现在这个状态挺好的，过去整个行业可能都营销味过重，现在回归到价值本身，大家踏踏实实进入场景。
回到真正的场景中，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。
张鹏：规律是客观的，能改变的就是我们的预期。本质上如果我们的预期能够放到和规律匹配上，长期主义的耐心就会更长。
叶军：ToB 这个事我认为就是一个匹配问题，从谈项目开始两个人坐在一起能不能匹配上，这就是一个项目成功的巨大前提，更何况做 PMF、伙伴的选择、技术选型都是匹配过程，匹配好了后面就会走顺了。
和钉钉合作的 SaaS 伙伴几千家，有几家和我们合作很多年到现在没有挣到钱。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，就取得了自己预期以外的回报。
张鹏：最近发现你们在产品上有一些新的尝试，「钉钉 365」。
叶军：我们学习微软 365 做了钉钉 365。
张鹏：因为正在灰度测试只有小部分人在试用，这个产品目标和设定的逻辑背后，是什么样的洞察？
叶军：初心是这样的，我们认为 AI 时代，先进的个体可能比先进的公司更重要。
换个角度讲，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 端用户率先用上的意愿可能会先于企业，先进的个体先用上，这些先进的个体再带动先进企业做产品选型。
张鹏：所以钉钉 365 是面向个人推出的付费产品？
叶军：对，个人付费，我们希望个人用户看到哪个功能点对他的工作或者生活有帮助的时候，就能自己决策购买，用起来，而不要等老板做决策，因为 ToB 的决策流程太长了。
同时，这可能也会影响企业的决策，企业里某个部门或者有几个人先用起来，影响公司的决策。
张鹏：确实有这种可能性，因为我感觉，中国新一代年轻的职场人可能比今天老板们更早地接受 SaaS 或者叫订阅的模式，如果这件事能解决我个人效率的问题，老板是不是出这份钱我不在意，反正我先爽为敬，我的效率提升了我就干了。
叶军：是，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，我们走的太累了，我们要创新。也许今天我们这番对话也会被证明是错误的，但我们愿意为此做一些尝试。几年以后有机会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。也许最终我们失败了，失败了我们马上可以换，我们在不断进步。所以 C 端付费这件事，我跟团队讲了我们很坚持，我说 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。
所以我认为，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。
张鹏：我们再聊聊协同这件事。这波 AGI 浪潮本质在创造新的智能生产力，是不是意味着一个组织里未来要协同的主体在变化，不光人和人之间，可能和 AI、智能生产力之间也要有效的协同、匹配。
钉钉在产品或者策略上，有这方面的体系化准备吗？
叶军：我认为钉钉从第一天开始，从无招（钉钉创始人，首任 CEO）那时候开始，就在做一个协作的平台。钉钉开始没有想过做成 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，因为钉钉是在解决人和人的协作。
后来钉钉引入了硬件，就完成了人和硬件的协作。
再后来钉钉增加了聊天机器人，群里机器人可以发一些服务器通知或者重要的信息、短信，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。
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，就是 AI，而且 AI 已经成了协作网络的高频协作节点。
我的观点，一个组织、团队效率高不高，就看他的协作网络密度，协作频次、并且把协作的频次集中在哪个点上。如果集中在 AI 这样一个高效的点上，组织效率一定是高的。
北京一家律所，一个律师群里有 6 个 AI 的助理，分别是婚姻法助理、劳动法助理等，很多朋友问他问题，他免费咨询，问一下 AI 助理马上给用户反馈。
所以协作的主体在发生转移，我认为协作网络的定位对钉钉来讲一直没变，我们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，后天有一个打印机也会协作进来，过两天有一个扫地机也进来了，我认为这是大概率会发生的事。
所以钉钉要想办法把协作网络变得更容易接入、连接更加高效，这是我们努力在做的方向。
张鹏：顺着这个趋势，要解的问题越来越多，协作体系越做越复杂。这个事越复杂最后越能收到钱吗？
叶军：这又是一个好问题，钉钉当年最早创业的时候就没想很快挣钱，我们选择走了一条我们认为比较难的路，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，导致很多客户认为我们价值比以前高。
当钉钉越来越通用、开放后，客户们其实被激发了，他们解决问题的门槛降低了，也更有积极性地进行数字化，这是钉钉努力的意义。
