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，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。

 

01 AI 正在重构软件行业流程

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。

 

02 AI 进一步 「解锁」定制化的需求

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。

 

03 +AI 18 个月， 得与失的真相

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。

 

04 AI 时代，先进的个体 比先进的公司更重要

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。