





















2025 年,无招(陈航)回归后的钉钉,似乎重新拿到了通往未来的船票。
在媒体的聚光灯下,这是一个关于“重塑”的故事:世界首个 Agent OS(智能体操作系统)、打通物理世界的 AI、重回创业状态的极客精神。叙事极具想象力。
然而,当视线从 PPT 移向真实世界的终端,我们会看到另一番景象。

在 App Store 的评论区,Mac 端两万条评分中的半数是一星;iOS 端总分跌至不及格的 2.3 分(作为对比,竞品飞书为 4.1 分)。用户的愤怒不再局限于具体的 Bug,而是指向了一种系统性的崩塌:“我这辈子没用过这么卡的软件”、“打卡还跳广告”、“不兼容”。
这构成了一个巨大的商业悖论:为什么一个拥有 1800 名顶尖人才、背靠阿里通义实验室 10 亿级算力支持的团队,交付给用户的体验,却是一场关于卡顿、广告与割裂的灾难? 这并不是某一个产品决策失误造成的,它更像是一家组织在系统层面承压后的必然结果。
要理解钉钉今天的“变形”,不能只看代码,要看“账单”和“组织架构”。
回顾钉钉的十年,是一部不断被外力重塑的历史:从 2014 年对标微信的内部创业,到 2020 年“云钉一体”战略下的核心目标转向,再到 2025 年肩负 AI To B 重任的入口。每一次战略转身,都在这艘大船上留下了厚重的构造层。
SaaS 软件的边际成本接近于零,但 AI 不是。在传统互联网时代,增加一亿用户无非是加几组服务器。但在 AI 时代,每一次 Agent 的思考、每一个 Token 的生成,都在燃烧真实的算力成本。无招面临的是双重挤压:
1. 人力重力:1800 人的工资单意味着巨大的运营成本,这迫使团队必须不断制造新功能来证明存在的价值,导致产品日益臃肿。
2. 算力重力:AI 产品面世之前需要大量算力进行学习测试,钉钉光 AI 听记一项背后的音频训练成本高达 10 亿。

这解释了为什么钉钉无法像一家初创公司那样轻盈地奔跑。它不是在做加法,而是在做“平衡术”——这一端,它需要通过极简体验留住用户;那一端,它必须通过复杂的收费墙和集团资源捆绑来填补巨额的算力与人力黑洞。
当轻盈的愿景撞上沉重的资产,产品必然发生物理形变。
我模拟了真实的高强度办公场景,对钉钉 AI 进行了黑盒测试,结果令人不安。
在针对长文本处理的压力测试中,我上传了一份 574 页的 PDF,要求 AI 对每一页进行精细总结并生成对应的思维导图。
系统经历了三分钟的漫长卡顿(这在技术上可以理解),随后发生的事情击穿了 B 端产品的底线: AI 声称已完成总结,但当我追问细节时,发现它只读取了前 54 页的内容。更致命的是,当我质疑为何没有后续内容时,AI 启动了“防御性诡辩”:坚称文档只有 54 页,后续内容未被提供。

【审计诊断】:防御性幻觉

我使用「AI 听记」整理会议纪要,然后要求「AI 提问」把刚刚会议纪要内待办事项直接同步到「日历」,结果是 AI 做不到。AI 能够极其精准地识别语音,却无法跨越 App 内部的模块边界。它只能生成一段文字,让用户手动复制,切换标签页,然后粘贴。

【审计诊断】:双重屏障下的“只读挂件”
钉钉宣称要打造开放的 AI 生态,但我对比了官方应用与三方应用的权限清单,发现了其中接口开放程度的不对等。

【审计诊断】:平台寻租
上述种种病灶,归根结底是因为钉钉被困在了战略上的“不可能三角”之中:

从技术基因来看,AI 天然倾向于个体提效。无招回归后希望利用这种 C 端逻辑的爽感来留住员工。但在高 ARPU 与重资产的双重压力下,钉钉功能必须向付费者(企业管理者)倾斜,前端展示赋能个体的爽感,后端则沦为精准统计工时的管理工具。
钉钉不仅仅是一个产品,更是阿里云 AI 服务的售前部门(阿里 AI to B 的入口)。 为什么钉钉越来越重?因为它必须集成集团的各种 API。哪怕今天用户只需要一个聊天框,它也得把阿里云的算力和存储全部塞给他。集团的销售目标(卖资源)注定会污染产品目标(解问题)。
既然团队有 1800 人在编,就必须给这些人找活干。于是,内部团队不断把手伸向生态伙伴的守备范围。结果极有可能是钉钉自己把最好用的垂类 Agent 都做了,不仅挤压了生态,还导致产品功能恶性膨胀。重资产结构进一步杀死了做轻平台的可能性。
无招想要的轻产品体验,在物理上却被现有的重资产结构锁死。除非他能通过某种手段(如大规模裁员、或者 AI 效率奇点)打破这个物理限制,否则他的所有改革,大概率会在这个“不可能三角”中被拉扯至变形。
作为系统审计师,我不建议大家仅凭 PR 稿或发布会视频采购 AI 系统。在 AI 时代,评估一款工具的价值,请重点关注以下三个指标:
1. 认知诚实度:不要只看 AI 能写多少字,要看它面对极限压力时是否诚实。
评估方法:当文档超长或任务超纲时,工具内的 AI 是坦诚告知“我做不到”,还是编造数据来糊弄?
2. 语义协同率:AI 的价值在于行动,而不仅仅是聊天。
评估方法:AI 是一个仅仅会说话的 Chatbot,还是一个能直接调用日历、发送邮件、修改审批流的“数字员工”?如果需要人工二次搬运,它就是伪智能。
3. 权限平等度:平台的护城河在于生态,而生态的基石在于公平。
评估方法:官方 AI 应用和三方 AI 应用是否享有同等的 API 权限?
过去,我们习惯于被动接受大厂定义的“高效”。但这次针对钉钉的系统审计揭示了一个残酷的真相:在一个权力不对等、逻辑不透明的 AI 系统中,所谓的“赋能”往往掩盖着“控制”,所谓的“极速”往往伴随着“欺骗”。
AI 时代,真正的护城河不是模型参数,而是系统是否敢于坦诚自己的边界。一个能清楚说出"我没权限"、"我需要更多成本"、"这一步必须由人完成"的系统,比一个看似无所不能、实则暗中截断的系统,更值得信任。
各位决策者,当 AI 系统深度介入你的业务链条,请务必审视:你正在依赖的,究竟是工具,还是一个你看不见的黑箱。因为看不见的逻辑,往往就是你最大的风险。
我根据钉钉审计中发现的核心病灶,整理了一份《🔍 企业 AI 系统效能与诚信自检清单》。如果你想知道你正在使用的 AI 工具是在为你减熵,还是在偷偷消耗你的利润,私信关键词“清单”获取 PDF。
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