50万企业换“新颜”，钉钉的AI魔力

原文来源：AI鲸选社

图片来源：由无界 AI生成

AI大模型战场的“下半场”论调来得有点早。

在ChatGPT引爆AI新浪潮短短一年时间，舆论热点已经开始转向了“大模型淘汰赛”。从妙鸭相机爆火到霉霉说中文，比落伍更让投资人和创业者们担心的是，巨额投入换来的只是昙花一现。

“下半场论”的支持者认为，在头部明星创业企业和一线互联网大厂陆续卡位大模型后，竞争格局便其实已基本确定，C端模式寻求爆发点才是机会。诸如微软努力迭代系统级的Copilot，尽管当下只呈现了一定的能力，但大家相信未来会让每个人“如有神助”。

而反对者则相信，大模型是一场革命性的变化，当下许多新瓶装旧酒的模式不能代表未来，在这个领域，需要以五年十年为周期的布局。诸如钉钉将智能化底座（AI PaaS）开放给生态伙伴和客户，他们相信赋能给生态玩家，一起进化出更美好的未来。

ToB（面向企业）还是To C(面向消费者)，当下的AI大模型商业模式仍难言定型，行业生态与头部玩家的座次并未排定。大家也在关注最新的行业进展。

11月3日，钉钉宣布，在超过50万家企业内测后，钉钉AI魔法棒正式上线，钉钉聊天、文档、知识库、脑图、闪记、Teambition 等17项产品、60+场景全面开放测试。

这一消息再度引起行业热议，也许在AI应该先ToB还是ToC的选择上，由更难落地的To B推动toC发展，是大模型商业化落地的切实路径所在。

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大模型第二章：寻找应用模式 ✦

现在谈大模型的下半场其实更多是评论者们的标题艺术，红杉的“第二章”论断更为准确。

来自红杉资本的Sonya Huang和Pat Grady在今年9月的一篇文章中指出，生成式AI在过去一年的发展是以技术为主导的“序幕”，基础模型的进展引发了一波示范性技术应用。现在市场正在进入面向客户的“第二章”，这意味着生成式AI将更多着眼于解决问题，基础模型将会作为更全面解决方案的一部分。

换而言之，大家就不再为了做大模型而大模型，而是更多面向生产、商业与生活中的实际问题，提出解决方案。

工具型ToC应用是将新技术带入公众视野最好的方式，AI技术也是如此。AI拍照、AI绘画、AI孙燕姿唱歌等等，让用户理解了大模型，也引爆社交网络话题。

但这类工具性应用往往无法为当下的现实问题提供系统性解决方案，商业价值因而有限。况且，大模型背后是天量的资金和资源投入。在视频网站都无法靠订阅模式可持续发展的中国市场，依靠C端用户订阅来养活大模型，显然不现实。更有效的商业路径是，面向C端用户，解决B+C共同的问题，由B端付费。

10月9日的一则报道被国内的科技博主反复提及，微软首批生成式AI产品中的GitHub Copilot正在承受亏损，即使向使用者收取10美金的月费或者100美金的年费，然而在运营中仍然入不敷出。根据统计，企业在每个用户身上的损失可能达到了20美金，有些用户平台甚至每月会倒贴80美金。

这也是为什么越来越多的大模型创业者们把目光投向了To B领域的原因。从业务场景出发，是应用大模型的最佳路径。

红杉中国针对235位CIO进行调研后发布的《2023企业数字化年度指南》指出，75%的受访企业表示降本增效是企业应用AIGC工具的首要目的，另外提高敏捷性与市场反应速度（36%）、满足差异化产品与服务创新（34%）、增强办公效率与内部协同（32%）同样是企业引入AIGC工具的主要目的。

钉钉也是被企业的需求推动着走，2300 万企业、6 亿用户、工作属性，钉钉平台上这些数字，也正是AIGC最好的受众。当AI向To B发展，相比于用完即走的娱乐属性，更加具有价值和高频。

很多企业也是意识到这点，所以在钉钉 AI 开始邀测后，超过 50 万企业加入；17 条产品线、60多个场景的智能化能力，其中不乏低代码应用搭建、知识库、合同、 Teambition 项目管理等生产场景，希望释放数字生产力。

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大模型商业化的现实路径✦

企业和组织的价值在于把“指把人的要素和物的要素结合起来”，从而成就单凭个体努力无法达到的目标。创新者将前沿技术出售给企业，以平台和工具的形式部署在企业生产经营场景，这一步是ToB，而企业的员工则是技术的使用主体，使用这些技术来实现生产力的提升，这一步则是ToC。

这既是大模型商业化的现实路径，也是人工智能时代，我们对于技术、企业和个体之间关系的一次重新理解。