? 来源： @首席数智官（ID：shouxishuzhiguan）
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今天我们要给你讲的是：钉钉接入大模型后，阿里云钉一体战略的价值才真正显现。
「斜杠『/』这个新功能什么时候上线？」
这是4月18日钉钉对外发布「/」一键唤起智能功能后，网友们问到的最多的问题。
4月11日，阿里巴巴集团董事会主席兼CEO、阿里云智能集团CEO张勇在阿里云北京峰会上表示，未来阿里巴巴所有产品都将接入「通义千问」大模型进行全面改造，并点到为止地透露了钉钉接入通义千问之后的能力。
一周后的4月18日，钉钉总裁叶军就在2023春季钉峰会上，用40多分钟时间现场详细演示了钉钉接入通义大模型后，通过输入「/」在钉钉唤起10余项AI能力。
例如在线会议时，用「/」可以生成智能会议纪要，并提炼摘要、待办；海量群聊消息时，用「/」可以整理群聊关键信息、形成摘要；用「/」还可以自然语言或拍照生成应用，并直接发送到群聊内使用。
在发布「/」功能的同时，叶军宣布新钉钉将全面智能化。未来一年钉钉所有业务场景都将进行智能化布局。
在叶军的观点中，AI时代，企业需要有与之相匹配的生产力工具。新钉钉将全场景探索AI在工作领域的应用，降低技术的门槛，让技术人人可用。
「AI时代，所有产品都值得用大模型重新做一遍」是张勇在阿里云北京峰会上提出的观点。
从目前阿里、百度等各大互联网巨头扎堆发布大模型产品，以及王慧文、王小川、李开复等多位AI领域大咖入局大模型创业来看，这一观点事实上早已成为业界共识。
在toC端，ChatGPT和Midjourney两大产品早已在大模型的赋能下，颠覆文本处理与图像处理效率；
而在业务场景更加丰富多元的toB端，大模型对SaaS企业软件的赋能也已开始形成。
不难想象，像钉钉「/」这类功能，未来一定会在国内其他同类型产品、甚至是整个企业数字化的各个环节中陆续出现。
这波AI大模型创业浪潮势必将引发SaaS企业软件与传统产业两端新一轮数字化革命。
正如叶军在演讲中提出：「这只是我们工作智能化探索的一小步，AI对生产力工具的改造才刚刚开始。」
1.toB呼唤智能化
企业软件对智能化的渴求并非今天才有。
早在2017年第一波判断式AI在国内爆发之初，就已经有部分SaaS企业开始尝试在产品中引入部分AI功能。
例如像神策数据等部分大数据分析类产品，就是以用户行为数据为基础，采用深度学习等人工智能算法，帮助企业构建智能分发中心，实现对用户「千人千面」的个性化推荐。
此外，像智齿科技、网易七鱼等智能客服类产品，也是最早一批接入AI的SaaS产品。
因为AI能够帮助智能客服产品大幅优化业务流程，例如通过聊天机器人来实现程序自动响应和解决客户咨询问题，能让人工客服处理30-40%的额外咨询。
只不过，近几年国内整个企业服务市场并未因AI而爆发，反而遭受了疫情与资本寒冬的严酷打击。
今年3月，金沙江创投主管合伙人朱啸虎甚至曾公开表示：「过去几年，投资人对企业服务的增长率特别失望，中国企服的春天可能需要等5至10年。而最近GPT-4出现之后，企服的寒冬可能漫漫无期。」
这一言论一时间在SaaS圈、投资圈以及产业界引发了不小的争议。
朱啸虎的此番言论并非无迹可寻。
根据创投数据库IT桔子的数据统计显示，最近5年国内企业服务市场投融资数据持续下滑，仅2021年数据出现了反弹。
（数据：IT桔子 制图：首席数智官）
除资本市场的下行之外，以SaaS为主的国内企业服务市场还面临增长瓶颈的问题。
与2014年SaaS伴随双创浪潮爆发不同，如今的市场环境早已发生巨大变化。
一方面，每年新增的中小微初创企业数量锐减，而这部分曾是SaaS早期的重点客群。
由此SaaS公司只得把目标客户调整成付费能力更强，迁移成本更高，同时也更稀缺的大KA客户上。
另一方面，由于目标客群的越发集中，以及SaaS产品同质化等问题，导致原本受定制化影响而本就不高的利润空间被进一步压缩。
安永曾在一份报告中指出，基于过去3年的财务数据，中国企业级SaaS公司平均净利润率为负数，且在继续下探。
但事实上国外SaaS公司依靠标准化产品，利润率通常能够达到20%。
面对越发内卷的toB市场，部分国内SaaS公司开始在海外寻求新的业绩增长。
这固然是破局的一种方式，但也并不一定是最优解。
相对而言，海外市场有着更加规范的规则，国内「野蛮增长」式的获客方式并不适用。
并且各细分领域已有不少站稳脚跟的本土企业，产品形态与功能更适合本土市场环境，要想叩开海外市场大门恐怕并非易事。
而ChatGPT所代表的基于大模型的通用型人工智能的出现，显然给中国toB打开了新的解题思路。
据高盛首席软件分析师Kash Rangan团队发布的报告分析，生成式AI浪潮将成为全球生产力变革的重要推手。
高盛预计，未来10年，全球每年生产力的提升将推动7万亿美元的经济增长。而现有的IT软件产业，也将因融合生成式AI的附加功能而产生巨大的增值空间。
2.一条斜杠唤醒AI能力
虽然生成式AI有望成为企业服务破局的新增长点。不过，生成式AI究竟如何与toB产品结合，在业务场景中真正产生价值，还需要企业们的持续探索。
回顾近30天国内企业跟风发布「类ChatGPT」对话式大模型产品后，内测用户最热衷的便是让大模型回答一些存在问题的题目。
尽管这种「调戏」能够一定程度测试其模型能力，但除此之外并不产生任何价值。
从产品形态来看，ChatGPT类的对话式大模型产品，也许确非生成式AI与toB结合的最佳载体。
但上个月微软发布搭载GPT-4的Microsoft 365 Copilot，直接给出了「AI+toB」的参考答案。
在4月18日2023春季钉峰会上，总裁叶军现场演示了钉钉接入通义大模型之后推出的类Copilot能力。
4个演示场景分别为：群聊、文档、视频会议及应用开发。
在群聊中，新入群者无需爬楼，在对话框输入钉钉斜杠「/」即可自动整理群聊要点，快速了解上下文，并生成待办、预约日程。还可以用“/”在群聊中创作文案、表情包等。
在聊天中，用户也可以训练专属的助理机器人。用「/」创建机器人后，只需要发送文档、网页或者知识库的一条链接，就可以让机器人自动学习其中内容，并可生成对话问答，不用再手动设置问题和答案。
在钉钉文档中，「/」可以是用户的创意助理，帮助写文案、生成海报。在视频会议中，「/」也是会议助理，能一键生成讨论要点、会议结论、待办事项等。
最令人惊艳的是「/」还可用自然语言或拍照生成应用，并以钉钉酷应用的形式在群聊内使用。
比如，公司行政人员需要统计午餐的订餐份数，只需要在群聊对话框中输入「/」和需求，几秒钟后一个订餐统计小程序就会展现在群聊中。
之所以选择上述4个场景优先进行智能化升级，叶军表示，原因在于这4个场景是根据钉钉用户的日常行为频率进行筛选的，是企业协同办公最常见的高频场景。
这种直击用户痛点的场景功能，显然唤起了用户对产品的期待。一些用户开始询问功能是否已经上线，如何收费等问题。
但需要指出的是，4月11日，国家网信办发布了关于《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》公开征求意见的通知，给出了关于AIGC相关21条要求。
例如AI提供者要保证利用生成式人工智能生成的内容应当真实准确，采取措施防止生成虚假信息等。
所以根据国家要求，目前钉钉与大模型融合场景的「/」功能正在测试中，将在相关安全评估完成后正式上线。
3.云钉一体的真正价值
从时间上看，钉钉无疑是阿里宣布全系产品接入通义千问大模型后，首个对外展示接入效果的产品，同时也是国内第一波接入大模型的toB产品。
作为目前国内用户数量最大的toB产品，钉钉此次发布「/」，确实代表国内企业级软件迈出了探索AI大模型生产力变革的第一步。
但接入大模型的toB产品并非只有钉钉。
4月11日阿里通义千问正式亮相当天，飞书也在微信视频号上发布预告，表示将推出专属智能助手「My AI」；
而就在钉钉发布「/」的同一天，金山办公也对外发布了基于大模型语言下的生成式人工智能应用「WPS AI」。
巨头们的纷纷入局，印证着高盛分析师们对AI结合企业服务市场的判断。但由此也引出了新的思考题：
未来各家都接入了大模型，如何进行差异化竞争？钉钉们的核心壁垒是什么？
根据自媒体首席数智官对近期陆续发布AI大模型的了解，「数据、算法、算力以及场景」是大模型的四个核心要素，是大模型能否成功的关键。
张勇曾在北京云峰会上直言，大模型是一场「AI+云计算」的全方位竞争，是一个囊括底层庞大算力、网络、大数据、机器学习等诸多领域的复杂系统性工程。
这意味着大模型核心四要素虽然相互独立，但也同时相辅相成。
而这四要素，恰恰也是云计算厂商的核心优势。
大模型的成功背后，云厂商的作用不言而喻。无论是诞生于Azure的ChatGPT，还是阿里云上的通义千问，都证明了云计算是AI大模型的土壤。
以通义千问为例：早在2019年，阿里达摩院就依靠阿里云的数据、算法与算力支撑进行通义大模型研发，并曾陆续发布了通义M6、通义AliceMind、通义视觉等多个「通义家族」预训练模型，目前已应用到200多个业务场景。
钉钉之所以能够在阿里宣布全系产品接入大模型后的一周时间内完成接入，与整个阿里集团「云钉一体」战略密不可分。
事实上，近两年阿里集团一直在加强云钉一体战略，将阿里云的算力输送给钉钉。
据叶军介绍，过去两年时间，阿里云与钉钉进行了大量技术融合，打通了包括账号体系、权限体系、计费体系等底层框架与能力（例如通义千问产品可通过钉钉扫码后注册阿里云账号进行登陆）。
这是钉钉能够快速接入通义大模型的基础。
除数据、算法和算力外，场景也是大模型的一大核心要素。而这一点对于云钉一体的阿里云和钉钉而言也是优势。
在叶军看来，无论是数据、算法、算力还是产品能力等，都不是toB产品最核心的竞争壁垒。
toB真正的竞争优势其实在于对业务场景的理解，对行业Know-How的积累。
从2015年至今，伴随IT技术从信息化到数字化的进步，各行业企业在云上对全生产要素数字化需求全面爆发，数字经济开始起步与腾飞，而阿里云与钉钉也得到了快速发展。
截止去年底，钉钉已积累了6亿用户，企业组织数超过2300万，已然是国内最大的企业软件，并打造了「教育钉、政务钉、制造钉」等多个行业解决方案。
而这种大量的行业Know-How积累，才是钉钉和其他toB产品拉开差距的关键。
钉峰会现场，叶军演示了用「/」为古茗茶饮起新产品名的功能。这个功能看似简单，但实现起来也并不容易。
叶军透露，通用大模型并不会对某个行业与场景有深度理解，需要对其进行针对性训练。
「古茗与钉钉已合作多年，在场景化训练之后，我们才看到今天它正常生成了一款奶茶的名字。」
4.大模型toB，先下手为强
「智能化时代，所有公司都在同一起跑线，各类业务都值得用AI大模型重做一遍」是张勇在阿里云北京峰会上反复强调的论调。
显然，今天国内的企业软件市场已经建立了这样的认知。
实际上，不只是钉钉、飞书和WPS这些巨头，不少toB细分领域头部企业也开始用AI大模型对自身进行改造。
纷享销客CEO罗旭曾对媒体表示，纷享销客在今年初成立AIGC研究小组，专门研究如何通过AIGC提升CRM系统的智能化水平。
此外，4月12日在港交所挂牌上市的HRSaaS企业北森，也在今年3月宣布加入百度文心一言生态合作伙伴，借助AI技术实现在招聘面试、员工问题解决等场景中的升级。
而微盟此前也在公告中展望2023年业务时提到，将积极跟进AI等新技术方向，研究应用层机会。
显然，随着AI大模型的持续渗透，未来将会有越来越多toB产品接入大模型，国内企业软件产品形态与市场格局也将发生巨大变化。
在叶军看来，首先变化的是未来数字化产品的形态，将会从现在的「大而繁」演变成「小而简」。
在AI的加持下，现有「IaaS-PaaS-SaaS」的三层云计算架构的边界将逐步被「MaaS」（Model-as-a-service ，模型即服务）打破。
「未来用户不需要记住某个功能在什么位置，只需要用自然语言告诉产品，你要做什么，剩下的工作交给大模型来完成。」叶军说。
与之伴随的，是低代码应用的数量将会急剧爆发。在大模型的支撑下，未来的应用开发将会变得更加容易。
过去两年，钉钉上的低代码应用数量持续增加。而在AI时代，低代码应用开发数量会呈指数级上升，所有业务流程中的数字化需求都将会被满足。
第三，是未来企业的数据资产价值将会大幅提升。
数字时代下，数据资产虽然一再被强调，但在大模型之前，大量未经清洗的低质量数据其实并不具备价值。
而如今随着AI能力的演进，经过大模型持续训练、调整、纠正之后，数据质量也将不断提高，数据价值也会随之提升。
第四，则是AI大模型对SaaS商业模式的改变。
一直以来，订阅付费都是SaaS产品的主流商业模式。但受限于各种因素影响，国内SaaS产品的续费率一直并不理想，不少SaaS企业需要依靠定制化开发来维持营收。
而AI大模型在给SaaS产品提供新能力的同时，也为其打开了新的商业模式。
例如4月20日出门问问刚刚上线的「奇妙文」产品，就需要用户在订阅的同时，对AI能力进行充值。
这并不难理解。因为AI计算需要消耗大量算力资源，并且资源有限，现阶段并非所有用户都可以随时随地体验。
据叶军透露，后续钉钉在正式上线「/」功能时，也将采取类似的收费策略。
自媒体首席数智官认为，此次AI大模型对所有toB企业来说，都是一次摆在面前的巨大变革机会，必然会带来新的用户与业绩增长。
从各家企业竞相布局大模型的动作、以及用户对大模型产品的渴求之中不难看到：
大模型能够让企业实现「抢夺用户、积累数据、训练模型、优化产品」的一整套链路闭环，最终形成滚雪球式的碾压优势。
也就是说，谁能在此次大模型变革中抢跑，谁就有机会将先发优势进一步放大，进而改变整个市场格局。
AI+toB，一场新的无限战争，刚刚开始。
原文标题 : 钉钉接入大模型后，我才看懂阿里云钉一体战略的真正价值
