钉钉 8.0 版本的发布会现场，无招一口气发布了很多内容，但最值得关注的是他对于钉钉未来商业模式的思考——让用户为了商业可交付的结果付费。
为结果付费是很多人对于 AI 未来商业模式非常笃定的预测，但就现实来说，这个目标的实现本身还有极多不确定性，颇有些像马斯克登陆火星一样美好却又有些遥不可及。但无招却当着台下一千多人和线上 900 万观众公开且认真地说了出来，一点也没给自己留下退路。
这个做法非常有无招的特色，但背后也是基于他对于 AI 重构软件应用的思考。可以说，这就是他对钉钉未来 all in AI 放出的胜负手。
无招的逻辑很简单，钉钉如果成为一个真正 AI 驱动的软件，那结果付费就是水到渠成的事情。
8 月 25 日一股脑发布的钉钉 One、企业 AI 搜索引擎 「AI 搜问」、AI 表格、AI 听记、智能硬件 DingTalk A1 等超过 10 款 AI 产品，就是他心目中对于 AI 化钉钉长期深入思考的具体呈现，「这些在 2024 年年底就想的差不多了，那时还没有回钉钉这件事，就是在创业中间想，如果用 AI 把钉钉重做一遍会是什么样子」。
在他看来，AI 绝不是工具层面的变化，而是软件应用主体的变化，这对于整个软件行业乃至社会都是一个真正的颠覆。
「与其被别人颠覆，还不如自己把自己颠覆」。带着朦朦胧胧却又异常确定的方向，无招开始重构钉钉。
谁也不会想到，无招遇到的第一个大问题是——共识。起初只有 10% 的同事愿意相信并参与进来，大家也不知道该如何做 AI 钉钉，对他所说的 AI 功能都感到不可思议、无法理解，无招必须具象化细节，一点一点启动他的梦想。
在他看来，AI 时代的工作方式本质就是 AI 也变为主体，人结合 AI 共同理解世界，对物理世界进行决策与反馈行动。原来的钉钉，包括原来的所有很多产品，大部分都是人用 AI 来处理一些工作，做一些效率提升的事情，主体是人，现在我们正在把主体转化成 AI。
那么钉钉 AI 化的核心细节就是，消息的处理不应该全部由人来判断，信息知识的获取也应该增加 AI 的源头，于是钉钉 one 和钉钉第一个 AI 硬件 A1 就有了雏形。
无招的思考聚焦在生产力的变革，何谓生产力变革？目前不少企业对于 AI 认知主要集中在 AI 可以降本增效，并没有将 AI 视为生产力变革的起点，这样的思考颇有些类似于当年仅仅把计算机看作打字机的升级。「中国的 SaaS 行业，其本质问题并非是中国企业不愿意付费。中国的一些企业并非像美国那样，认为每一个人都是他们的生产力，这个生产力很贵，提升工具效率就降低人力成本，这是美国人付费的基本原则。中国的逻辑是我请了你，你效率是否提升与我没有关系。」 无招说，「例如，输出一个结果需要 10 秒还是 30 秒，这是效率提升，很多人不愿意为效率付费，但是原本一天只能产出一篇文档，现在能产出 5 篇文档，企业愿意为 5 篇文档付费。」
正因为他的脑子里有太多对于 AI 的思考和执念，所以 4 个月来钉钉团队一直处于高强度的工作状态下。我们也问无招，为什么不能慢一点？他回答道：「AI 时代，你说哪有慢的道理，你有这机会不全力以赴，你等什么呢？」
钉钉 8.0 的发布，让外界看到了钉钉团队 4 个月的拼命工作的成果，外界广泛的好评让他和团队觉得压力稍减。但当我们问起目前钉钉 8.0 距离他心目中理想的 AI 应用走了多远时，他的回答是：
「10%。」
以下为钉钉创始人无招和钛媒体联合创始人刘湘明的对话，经编辑：
关于产品
天顺财经：钉钉让我看到一些 AI 驱动软件应该有的雏形，你是什么时候把这些事想清楚的？
无招：其实 2024 年底的时候我就在想，AI 时代再做一次钉钉是什么样，那时还没有回钉钉这件事儿。当时作为创业者，我们自己投身去做宠物市场，也帮企业做解决方案，亲身感受到 AI 强大的威力，就觉得 AI 对钉钉不是一种助力，实际上是一种颠覆。
与其被别人颠覆，还不如自己把自己颠覆，后来就在想钉钉会长成啥样，我自己会有一些思路和想法，但是细节是没有的，比如消息的处理不应该是人来判断，信息知识的获取不应该是人来判断，表格的存取也不应该是人来存取。
然后四个月前回钉钉后就开始想，因为这时候涉及团队该怎么做，团队一开始听到这个想法，要么有抗拒，要么就是迷茫，那你就得讲细节。我不能说我百分之百正确，所以我只能说我认为是这样的，但是方向没有错误，在细节层面可能需要打磨共创，相信的就开始做，不相信的保持现状，该做啥做啥，自然会有一些相信的人会站起来。
天顺财经：相信的人有多少？
无招：很少。一开始 10% 差不多了，我们请大家当时投票说相信这个事情愿意参与进来的同学就是 10%。
天顺财经：最开始从什么功能开始做？
无招：钉钉 one。
天顺财经：你觉得这些功能，今天发布的哪个功能是最难开发的？
无招：各有各自的难度，钉钉 one 的难度在于，它是从 0 到 1 的创新，没有人做，所以长成什么样子，数据该怎么处理，AI 该怎么判断，这些要建立 AI ready 的数据。
DingTalkA1 的难在于硬件本身不是不能做，难在硬件背后的语音模型，如果采用原来已有的模型，准确率只有 80% 不到，在很多场景下大家都会反馈不好，这就涉及到你怎么和真正懂语音智能的团队和数据团队，打造一个新一代的语音引擎，在通义体系里面找到相信的人，然后得到集团的全面支持。
搜索的难度是在于他涉及三大引擎，从文本到知识图谱，一直到后面的 AI 大模型分析，难度也很高，我们的搜索团队愿不愿意去做挑战，比如知识图谱怎么建权限控制，这都是以前从来没人做过的事情。
AI 表格，需要解决最基本的性能问题，你就需要找到在数据库体系专业的团队，我们和阿里云团队去谈，能不能激发他们团队同学，和我们一起做这个事情。六大产品都有各自的难处。
天顺财经：哪个是最费钱的？
无招：语音模型，花了几十亿，最难就是我们有 3 亿小时的音频数据训练，每小时的音频数据是需要数据打标的，需要人来打标，GPU 训练要钱，评测体系要钱。
天顺财经：整体产品发布，感觉就是钉钉投了很多钱，原来可能大家说 AI 不好用，可能是钱没投到位，你花起钱来好像很大方。
无招：我不大方，但是作为集团而言，如果要在 AI 上产生结果，大家都理解模型的产出就是大力创造奇迹的过程，并非精打细算投入 1 亿就能出结果，他不以你的意志为转移，是何时开窍的问题，只有在这个程度上才能开窍。
天顺财经：钉钉 8.0 版本确实从业务角度满足了我的很多预期。我认为当年钉钉的最大价值在于极大地降低了信息化门槛，今天8.0 的发布，我看到的是有可能让企业使用 AI 的门槛降得很低，这可能是AI 时代钉钉非常大的价值。未来如果继续降低门槛，你认为还需要做哪些工作？
无招：这次 AI 的钉钉与以前有所不同，以前是沟通协同，我们提供了这些产品，能够低成本或者零门槛地为所有企业使用。
这次使用 AI 的钉钉时，对中小型企业来说，很多 AI 功能可能与原来相同，可以立刻简单地使用。对于行业中的领导者或者中大型企业，绝大多数企业的领导者或者决策者都非常重视 AI 的作用，但是他们的认知主要集中在 AI 可以帮助我们做一些工具和提效，并没有将 AI 视为生产力变革的起点，就能够实现类似于当年计算机相当于打字机这种级别的生产力革命，这种认知的决策者很少。
实际上钉钉是在帮助企业决策者认知每个行业，每个企业都拥有自己的行业模型、企业模型，应该将公司从数据到执行之间的所有行为和一些决策体系转化为 Agent，专业智能体就是这些认知和思路。我认为普惠是钉钉当前最重要的事情，否则仅依赖我们提供工具满足各行各业的 AI 需求是不现实的。
天顺财经：AI 表格也是热点，这可能是未来整个效率办公赛道的一个重要发力点，短时间内可能是决胜的关键点，兵家必争之地。一方面你是否同意这个观点，另一方面你认为做好哪些事情才能胜出？
无招：当年的 excel 也是 office 中最重要的产品，在 AI 时代，今天的 AI 表格在实现新 AI 应用的创建体系中，我认为它确实是一个框架之争，是用谁来创建 AI 应用的问题。我们做 AI 表格时候的认知与现在的认知也有所区别。
从数据到自动化再到仪表盘，整个体系从存储数据、收集数据到处理，最后展示成报表体系，实际上还是一个偏向于纯应用体系的思考方式，现在我们的思考方式更偏向于 AI 表格。不仅为人解决问题，AI 表格还有很重要的工作是成为 AI ready 的数据基础，这件事情的难度比流程自动化更高。
到很多企业不认同 AI 表格上的数据会成为 AI ready 的数据，我认为这是普及思考方式的过程。
天顺财经：你如何定义 AI ready 的数据？
无招：例如我们制作一个表格，输入一个表格字段的地址，如杭州市西湖区文一西路 969 号。我的地址是这样写的，如果你将地址转化为 AI ready 的数据，那么它的写法可能会变成字段：杭州市，下一个字段：西湖区，下一个字段：文一西路，下一个字段：969 号。它实际上是一个坐标。
但是他需要以人类理解人类物理世界为准，坐标经纬度的数据是精准的定位信息。当他需要与人类其他维度信息交互时，必须理解地址价值。AI 对事物的理解是超大维度的智能体，对他而言最适合的方式是极小的维度参数，拆解越细对 AI 越友好，这就是我们称之为 AI ready to date 的原因。
决胜点还是谁能更懂行业，毕竟在 To B，真正深入到行业之中才是关键。
天顺财经：如何在懂行业的应用上体现表格的简单性？
无招：你创建了许多行业模板，这些行业模板一旦点击就立即可用，这代表你对行业有深刻的理解。有时候虽然有 80% 的完成度，但是最终无法使用。谁能够将这个行业实现低门槛快速进入使用，例如从 80% 提升到 95%，这就是难点。
天顺财经：还有一个给我的很大输入是全员数智化入口，对钉钉来说也是一个非常有意义的说法，第一次大家能够赋予软件这样的意义，原来整个数字化只有少数人在使用，多数人是沉默的大多数，现在每个人都能够输入输出获得负赋能，这一点将来如何会进一步加强？
无招：首先，还是在行业场景中解决问题。第二，当它不仅仅是一个 APP，而是为行业而生时，它会渗透到行业中，因此你无时无刻都在使用钉钉。有时它并非我们现在 APP 的概念，如果他能了解这个行业并且能够直接连接环境和场景，那么你就能够时刻与别人在一起。
天顺财经：我觉得，钉钉的前几个版本中最具革命性和创新性的是原来的酷应用，它将原来整个流程打碎，在新的体系中，酷应用是还在里面还是完全被废弃了？
无招：酷应用在 AI 进入 L3/L4 之前仍然存在，只是将来会逐渐被替代掉。因为以前做应用都是用人的经验打造，搭建各种 work flow 和流程。到了一定阶段，只要有数据，AI 就可以搭建，大部分人搭建的 work flow 会逐渐变成 AI 自主决策。
天顺财经：这一轮的升级，钉钉 8.0 最大的变化是什么？
无招：对于普通用户而言，第一感知是体验变得清新简洁。从钉钉整体的工作沟通体系来看，工作过程中主要由自己选择信息处理信息，逐渐变成 AI 在帮助你进行判断，并且将信息数据传递给你。如果使用得好，理论上每个人会感觉自己有个秘书，感受会非常强烈。
天顺财经：简洁背后你们做了哪些工作？应该很复杂。
无招：这是一个系统工程，如果只修改一个页面，那么整个体系没有系统性和统一性。我们需要将所有基础构件解构，钉钉所有页面设计大概由哪些构件组成，所有构件拉出之后，我们会对构件进行重新设计，设计完成之后重新组合成每一个页面。
首先完成构建统一，之后完成每一个页面的组合，组成每一个页面时，我们需要设定简洁高效以人为本的标准，对每一个页面进行评估，如果达到这个标准，这个设计就可以，如果没有达到标准，就可以进行调整，因此可能涉及到几百个页面，大概用了两个多月的时间。
天顺财经：钉钉 8.0 发布的产品，多少是你的想法？
无招：90%。
天顺财经：你觉得钉钉现在的样子，距离你的理想的 AI 钉钉，走了多远？
无招：10%。
关于商业模式
天顺财经：今天你宣布结果付费和商业可交付，让我感到是件很有勇气的事情。大家都知道这是个很正确的事情，但是基本上没人说过，因为很难。今天在这么大的关注度下把这个话讲出来，其实是把自己逼上一条不归路。
无招：第一，你回来肯定要做难而正确的事情，这件事就应该如此。假如用户买了软件，要么就不用，要么就没产出。到了 AI 时代，如果实现了生产力变革，带来巨大的效益，那付费也天经地义，那就往这方面去建立体系，建立机制推动，否则就只是停在口头，没有一种破釜沉舟的勇气。
天顺财经：商业可交付对客户来说，将来会有一些什么样的保障机制？
无招：商业可交付，首先是你得满意才行，他如果采用了这个结果他就付费，他没采用就不付费，这个商业模式实际也挺简单的，就像你看一张图片，你觉得图片不错，但是打了好多马赛克，你说你要，他说请付费，很简单。
天顺财经：现在钉钉有大量的 AI，这是否会对你们带来很大的成本压力？你们如何平衡这个矛盾？
无招：按结果付费体系，有的 Agent 平台在运行过程中可能涉及到数据、CPU 计算、GPU 计算和网络通讯，未来钉钉整体的商业模式可能逐渐转变为消耗付费，消耗本身会带来结果。
天顺财经：钉钉 one 将来会收费吗？
无招：钉钉 one 一些基础服务是免费的，例如一家企业拥有的基础算力免费用量，一旦算力用完，你是否需要继续使用？它的消耗算力与消息量有关，消息量越大，AI 消耗的越大。刚才提到的付费体系，如果你真的消耗了这么多，你就需要支付这么多，并非测算你可能会花费这些钱，所以我在收取费用时，所见即所得，你现在用了这么多就支付这么多钱就好了。
天顺财经：你对钉钉未来的商业模式有特别具体的考虑吗？刚才说了按结果付费，行业模型是否会带来更大的可规模化收入机会？
无招：每家企业都需要行业模型，做自己的私有定制模型训练，让 AI 理解物理世界，理解行业本身就是一个巨大的工程。这个工程类似于我们看到的 Scale AI 被 Meta 收购，Scale AI 做的是公共模型的数据体系，公共数据到今天为止基本数据枯竭，它可能只占人类所有知识经验的百分之二三十，剩下全是企业数据。可想而知，在任何一个行业它有巨大的数据工程体系需求，它肯定是一个商业模式，但是具体如何做，可能也是一个未来逐渐共创的过程。
未来有自己的模型与没有自己的模型，企业的市场表现可能完全不同。
天顺财经：你有没有统计过，这 4 个月里你见了多少客户？
无招：接近 100 家。
天顺财经：哪个客户给你的输入最猛烈，触动最大？
无招：我在深圳拜访了第一家客户，中石油下属的一个分公司，最大的触动是钉钉根本没有在服务客户。
这就是为什么要对团队在产品体验服务上，首先进行变革，不能先去收钱，人家都没用起来，你就天天想着怎么收割。
还有一个是我讲的金属铬的案例，我没想到 AI 能够做到这个程度，我为 AI 生产力变革的爆发感到很震惊，它是一个接近工业级的模型，可以再往前走一步进行操作，可以自我循环。
整个团队在用了两个多月扑上去，我们也不太了解这件事情，在这两个多月里，他一直在努力完成这件事情，这是我们一个非常重要的学习过程。
天顺财经：这又陷入软件行业的经典问题，即定制化和规模化问题，这个事情肯定无法赚钱。
无招：这里反映出 AI 的工作方式发生了两个重要变化。首先是理解冶金过程，导出统筹学方程式，调用代码实现逼近计算，最终给出最终的比例和冶炼工程过程。这对所有冶金行业在大体方式上是一致的。因此这个模型具有 90% 的通用性，并非最初与原来软件时代不同。只要进入任何一个冶金行业，再次学习都需要这种模型。
第二个变化是商业收费模式发生了变化。我刚才提到结果付费，你可以思考这个模型每次采购矿石之后，冶炼炉到底应该使用什么配方。它是按照每次配方计算一次费用，每次可以提升 9 个百分点。
天顺财经：你认为目前 AI 钉钉的 AI 驱动架构和设想，对传统软件以及 SaaS 的冲击有多大？
无招：这跟移动互联网相似，很多人在做移动互联网时，最初做 H5 页面，后来大家都做 App，AI 也是如此，目前大家在做的事情是大模型调用、知识库和 RAG，99% 企业在做这些。再向上一层，AI ready 的数据建设，通用搜索以及建立真正以大模型驱动的数据库，只有 1% 不到的企业，如果有 10% 在做这些，剩下就是快速普及了。
天顺财经：原有的 ERP 财务软件未来会如何？是和钉钉进行大量数据对接，还是他们也会进行 AI 原生化改造？
无招：理想状态是将他们的行业经验转化为让 AI 学习的数据，难的是数据清洗以及建模过程中仍然需要专家经验。这些专家不断让模型学习，学习完领域的知识之后，一开始可能会搭建 AI 进程，AI 进程在数据之上进行工作，接下来可能会变成模型自主训练、自主培养和自主决策。
举个例子，非常像 AlphaGo。首先由工程师把棋谱逐渐变成模型能理解围棋下棋的过程，想象成所有行业专家在教模型理解 CRM、ERP，再接下来就变成阿尔法 zero，AlphaGo 跟 AlphaGo 自己下棋，无监督自我学习，我们用人类经验建立的 CRM、ERP，它需要与物理世界和线下各种流程建立连接。
这是一个渐进的过程，会逐渐演变成模型理解的物理世界。我们提供不同的工具让模型与物理世界产生连接，当产生连接、完成决策和执行闭环时，这个领域的人开始退出，仅成为 AI 的辅助。
天顺财经：AI 时代软件的护城河是什么？在移动互联网时代，谁的用户数量多谁就有护城河，AI 时代的护城河是什么？
无招：首先软件肯定发生了改变，软件变成大模型数据加上 Agent，我认为理想状态下没有软件的护城河，剩下的就是各个行业的模型能力，行业的模型能力成为最大的护城河。
就像我们现在看 Scale AI 一样，假设它跟 Meta 结合在一起，Meta 首先有模型能力，第二是 Scale AI 的数据，你怎么收集数据，你怎么打标数据，怎么评估数据，这本来也是非常重要的 know-how。
如果你做代码，像 Claude 以代码为中心的，整个数据的收集，打标以及数据导进去的这些数据的比例，这都很重要，经验实际上是成为数据加 AI 模型的一个关键护城河。
现在去做个 Claude，我们大致了解大模型怎么做，但是你想让我们达到可靠级别的水准，就需要数据与工程结合，需要不断试错，可能试错 100 次或者 1000 次，但是没有几家公司能扛得住 100 次或者 1000 次的试错。
天顺财经：你认为钉钉未来的护城河是什么？你之前谈论过多少家企业、几亿用户，未来你会炫耀什么数字？
无招：AI Agent 的数量，active 的 AI Agent 数量，active 的模型数量，就是在钉钉上完成自我循环闭环的模型。企业数量当然是关键，企业数量增加代表这些企业在钉钉上不断形成自我循环和模型循环的闭环，这些在未来是很高的护城河。
天顺财经：AI 技术的出现，是不是让你能够看到钉钉商业模式盈利的曙光？
无招：实际上钉钉现在的商业模式基本能够盈利，毕竟规模大，但它很难是一个颠覆式的商业模式。
我认为，新的 AI 钉钉是颠覆式的，它实现了生产力的变革。在各种算力的使用上，我们可以想象，AI 的能耗涉及到人力、能源、CPU、GPU、网络通讯等所有能量消耗，执行效率和能耗更高，但它有了生产力变革，背后商业模式就发生了改变，就可以根据结果付费。
例如每生产一个商品挣 100 元，我们在里边收 10 块钱，这时候钉钉就与客户的生产结果相关，它与人类社会的生产、制造、销售和服务体系全部相关，并且贯穿到 GDP 中的每一个环节。只要 AI 产生价值，商业模式就等于结果。
天顺财经：未来模型训练的收入会更大和更快？
无招：模型收入并非都是钉钉的，因为钉钉不可能完成所有工作，我们不可能成为一家上百万人的公司，所以需要合作和赋能，赋能后可能有非常多的合作伙伴，例如 ISV，包括企业自身在进行数据工程的团队。这个数据工程所需要的软件支撑和 AI 体系是我们提供，依然会产生网络效应和更大的边际效应。
天顺财经：中国有很多 To B 软件，现在大家各有各的难题，会不会陷入了伪 AI 的漩涡？
无招：不是。我和团队同学讲过一个故事，一个从钉钉出去创业的同学，他讲述完这个事之后令我非常震撼。
他说以前使用钉钉不付费，只要付费墙跳出来，他就不付费，他承认功能非常好，但就是不愿意付费。创业公司老板也省钱，但他最近已经开始付费了两个产品。我询问原因，他表示现在明白一个道理，他不为效率提升付费，而是为生产力变革付费。
这比较拗口。我举个例子，效率提升指文档，我不为效率提升付费。一个结果 11 秒或者 26 秒给到我都无所谓，但是我原本一天只能产出一篇文档，现在我能产出 5 篇文档，我愿意为 5 篇文档付费。
我后来思考，中国的 SaaS 行业其本质问题并非是中国企业不愿意付费。中国的一些企业并非像美国那样，认为每一个人是它们的生产力，这个生产力很贵，提升工具效率就降低人力成本，这是美国人付费的基本原则。中国的逻辑是我请了你，你效率是否提升与我没有关系。
关于共识
天顺财经：最近钉钉和你天天上热搜，你如何看待回归后遇到的这些问题？其实今天的发布会也看出来 4 个月确实做了很多工作，一是你如何看待这件事情，另一个是你为什么不能慢一点。
无招：AI 时代，你说哪有慢的道理，你有这机会不全力以赴，你等什么呢？
钉钉的同学也会有不同的选择，钉钉最早从 1.0 开始，那个时候的同学认为，创业是一种选择，选择钉钉是他选择创业。4 个月前我回来时，很多人不见得认同——在钉钉是以创业的态度和投入做这件事情。当你用创业态度要求大家时，有人不接受，这很正常，也是双向选择。有人会妖魔化你，可能这也是不得不经历的一些考验。
这个世界总得有一些人全力以赴付出的。
天顺财经：产品发布之后，很多质疑应该会降几个档次，大家会知道原来这几个月做了这么多事情，包括我今天也在想，如果没有很大的热情和推动力，这是没有办法完成的事情。
现在回想起来，你回归之后当时最着急的事情是什么？最让你上火的事情是什么？
无招：和团队达成共识，但是你和所有人达成共识很难，先和 10% 的人达成共识，让 10% 先跑起来，你和其他人之间要保持一种透明的沟通，逐渐相信的人会留下，不相信的人可能会进行双向选择，所以我觉得第一步是最难的先达成共识。随后实际上是在一部分人相信、一部分人并不是那么相信的情况下，你总要保持一种平衡。
天顺财经：10 年以来，钉钉也存在很多争议，一个绕不过的话题，钉钉是老板的钉钉还是员工的钉钉？
无招：钉钉是为组织而生，它是双刃剑，对老板和员工都是透明化。例如对于勤奋的老板而言，他全力以赴时，下面的同学就会有很大压力，因为他的行为透明。但是对于有惰性的老板而言，使用钉钉压力很大，他的行为也容易被暴露。
钉钉是为组织而生的，让组织传达，以发送者的需求为核心。微信是个人产品，以接收者的个人权利为目标。对于一个组织而言，钉钉的设计原则是以集体利益为优先，钉一下和已读未读都是这样的情况，作为组织和行为的发起者，他们都应该被尊重，这是设计原则。
但是，组织中行为的发起者往往 「没有权力」，很多时候并非是老板，钉钉并非只是帮助老板或者员工，而是以组织和事情为导向。
关于变化
天顺财经：AI 来了之后，整个云管端发生了什么变化？
无招：云从原来的基础设施，变成了一个以 AI 模型为基础的东西。所以当超大规模计算的时候，你肯定还是需要用云来做大模型计算，过程中逐渐会出现端上的模型，在一些比较简单的场景处理。
如果是 AI 体系的云管端，我是觉得没有谁管谁，实际上未来一个企业内部所有端上的工作方式，理论上是根据他的需求使用不同的模型，有些是端上模型，有些是云上模型。未来我是觉得模型是第一重要，他决定的是产业的上限，但是端会决定在人和 AI 之间的交互，当然这个端是不是 App 就不一定了，可能在不种场景下有不同的端。
天顺财经：你如何看待钉钉在整个阿里云中的战略地位变化？
无招：就像吴妈 （阿里巴巴集团 CEO 吴泳铭） 说的，钉钉对阿里集团而言是 AI to B 的战略性入口。AI 需要场景，如果仅销售模型或者算力，那么也是有限度的，模型的训练和优化也需要场景，就跟火山引擎的整个优化体系需要豆包打磨。我们在 To C 层面上是夸克，To B 层面上是钉钉。我个人认为在 AI 的商业体系上，AI To B 层面的商业体系更快成立。
To C 层面上的代差较难产生，如果不能产生代差，就无法产生极高的利润空间，因此大家都不能赚钱，但 To B 应该可以快速实现盈利。
天顺财经：除了 App，你觉得还有什么端？
无招：比如 DingTalk A1。
天顺财经：我现在觉得这个硬件是钉钉的一个延伸，钉钉数据采集的触角。
无招：它就是钉钉，未来这个端本质上不再仅仅和人类交互，在很大层面上代表着 AI 对物理世界的感知与反馈。比如以 DingTalk A1 为例，你感觉 A1 是在帮你录音，实际不是，他是在帮 AI 感知物理环境，所有的声音到了 AI 面前都是原始状态，没有被人为进行特殊的加工。
它和 AI 模型处理数据的逻辑是不太一样的，以前 AI 模型处理数据的时候，它会在互联网收集信息，比如搜索结果，Github 上的代码，经过人类的一些各种各样的处理和打标之后进入到模型。所以模型所看见的世界是一个人类处理过的数字世界，它并不是一个真实的物理世界。
所以 DingTalk A1 实际上代表这种全新的体系，钉钉本质上是为 AI 而生，我们建立了一个让 AI 连接到真实物理世界，获取物理世界数据的直接通道，这个通道本身它就是钉钉。
因为钉钉本身目的是辅助 AI，辅助 AI 连接物理世界，了解物理世界。所以谁帮助 AI 连接物理世界，了解物理世界，这个端本身就是钉钉。
天顺财经：按照这个理解的话，其实也能够解释到钉钉发生的一些变化，使用主体慢慢地在变化，包括这次我在硅谷也跟一些投资人在聊，大家说 AI 带来最大的变化，不是像大家说的汽车取代马车，那还都是工具层的变化，AI 最大的变化其实是使用工具的主体在发生变化。
其实我看这次钉钉的升级，很大的一个程度就是，人类让渡了很多的控制权给 AI，钉钉 one 相当于你雇了一个特别牛的秘书，这个秘书可以干的事情就是钉钉 one，但这个秘书可能原来普通人雇不起。
无招：是的，AI 时代的工作方式本质就是 AI 是主体，人辅助 AI 理解世界，对物理世界进行决策与反馈行动。原来的钉钉，包括目前很多产品，大部分还停留在让人用 AI 来处理一些工作，做一些效率提升的事情，主体是人，现在我们正在把主体转化成 AI。
天顺财经：我们今天发布了一个 AI 创业的调研报告，有一个观点聊到，中国用户与美国用户的不同之处，中国用户习惯在超级 APP 中完成各种任务，这样好处是方便，坏处是严重影响用户付费习惯，因为在超级 APP 中很多功能都是免费的，这对普通创业者而言可能很难。
但对钉钉而言，我认为这是一个很大的机会，To B领域一直没有真正的超级 APP，AI 给了钉钉这样一个机会，成为 AI 时代的效率办公或者 AI To B 的超级 APP。你认为成为这样的超级 APP 需要什么条件，或者你希望钉钉朝着哪个方向发展？
无招：我们的方向是打造 AI 时代的全球工作方式，不仅是中国。如果要打造全球工作方式，那么我认为第一优先级依然是模型。模型决定上限，因此模型是第一位，不仅是同一个大模型，也涉及到不同领域和场景，可能有各种各样的小模型会组合在一起，就像人的大脑和小脑组合会有各种各样的功能分区。
我认为钉钉不再仅仅是一个 APP，它应该为场景和行业应用而生，本质上钉钉的能力也会解构，无处不在地帮你解决问题。刚才提到的，我们会帮助 AI 连接物理世界去感知决策执行，因此钉钉上未来的工作方式理论上无处不在，我们在帮助物理世界和 AI 进行连接。
天顺财经：你今天的发言中谈到IT 部门职能的变化，从原来由你负责，变成由你教会大家使用 AI，这个说法非常有启发。反过来讲，钉钉的升级对未来实施团队使用的人而言都是很大的变化，尤其是IT团队带来很大的挑战，这些人的知识体系和未来的工作方法都会带来很大的变化。
无招：以前编写代码是工程师的职责，现在逐渐被 AI 补全。如果每个人都能够使用 AI 写代码，剩下的人是业务，是能够指挥解决问题的人，这时 IT 部门的重要任务是逐渐教会大家使用 AI，如果大部分人使用 AI 都是大模型，那么他所做的事情的深度有限。
因此，这时 IT 部门将转身为如何让企业与 AI 正式连接，让 AI 理解企业和行业，成为企业模型的基础，如果它搭建企业模型，那么这个模型所做的事情将更加深入。
我认为 IT 体系正在进行重要的转型，它之前主要是搭建企业内部各种应用，将企业内部各个领域、流程和专业人士的想法经验转化成程序，搭建体系和管理这些 IT。我认为它会逐渐变成如何帮助 AI 了解企业的过程。因为他们是最了解与机器和电脑打交道的人，所以他们会思考如何搭建数据工程体系和不断优化体系。
这涉及到我们讨论的许多赋能，我们需要了解如何赋能 IT 团队，如何搭建数据工程、如何搭建行业模型以及如何进行数据评估，这些同学实际上成为企业 AI 的代言者。
天顺财经：AI 生态建设与原来应用市场建设最大的不同是什么？
无招：换了一帮人。当然原来的生态也会有部分存在，只是有一些全新的新兴力量产生，新兴力量会进入各个行业各个领域，使用 AI 原生的方式来解决问题，变成 AI Native 的方式。
天顺财经：生态伙伴也有很多来参加发布会，钉钉的生态玩法是不是变了？
无招：我要说机会巨大。生产力变革在各个场景和行业都在发生，关键在于你是否愿意以 AI 的思路思考问题，它与原来我们所说的云原生不同。
智能生产力变革跟 SaaS 软件不一样，SaaS 软件是做了一个流程，它提升了从物理世界转到数字世界的效率，这叫效率。AI 是在理解物理世界，理解你的销售过程做得好不好，然后告诉你应该怎么改，发现优秀销售跟普通销售之间的区别，我亲自告诉你该怎么做，你一做就出单了，你要不要每次我帮你，这就是 AI 的思路变革。
你要相信有个超级智能体能让你成为超级个体，你要相信 AI 能让你的公司成为超级公司，你得信这个事儿。（本文首发于钛媒体 APP，作者｜张帅，编辑｜刘湘明）
