AI浪潮汹涌发展一年多，有关AI应用的发展方向的相关讨论也被摆到了台面上，这其中，为什么钉钉会成为AI落地过程中的先行者？

AI时代降临的速度，可能比想象中更快。

如果说，主流办公软件、App应用、科技电子产品乃至家电都开始融入AI技术，这反映了市场对AI应用的积极反馈。那么，AI Copilot和AI Agent两条技术路径的相继走红，更能凸显AI技术已经深入到我们的日常生活和生产领域。

无论是主观能动还是被动辅助，AI原生应用和生态的逐渐成熟，肉眼可见。就在不久前，钉钉正式上线 AI 助理市场（AI Agent Store），面向企业、个⼈⽤户、开发者开放上架。

浪潮汹涌一年多，AI应用的发展方向也基本厘清，或是掌握模型算法的厂商，或是手握生态的行业龙头，或是如Kimi般在长文本上有所突破的单点玩家，为什么先站出来的，会是钉钉，而非其他？

一、AI落地的To C陷阱

想要回答问题，必须先厘清一个前提：AI落地的商业投影，会是从B端掀起，还是C端绽放？

AI浪潮的涌现，本身就是技术表现跨度足够大导致的声量外溢。毕竟，ChatGPT本身并非新鲜技术，迭代周期也清晰可见，但生成式AI与决策式AI的根本体验差异，在前者到达一定水准后，自然会唤起久被科幻作品熏陶的个体经验。

然而，大众的关注是一种看似美好的商业幻觉，或者说，只是技术搅动关注引来资本的聚光灯。GPT4.0、文心一言、通义千问……国内外厂商们的「百模大战」开启后，各类号称是AI原生的应用也纷纷出现。

而事实上，在过去一年中，真正破圈的并没有几个。在大众用户圈层广为流传的，往往都是些基础的Chatbot、文生图、图生图初级应用，比如依托小程序爆火过一阵的的妙鸭相机，上传照片、选择模板，以廉价门槛获取自己的「数字分身」商业模式，可以视为一个缩影——更像是生活中的调剂，在朋友圈中炫耀性的发布之后，与应用本身的关系已经断裂。

这与人们设想的AI改变生活，相差甚远。反而是在协同办公领域诞生的AI Copilot（暂且称之副驾驶）迅速成熟，开始嵌入到一些常规Workflow (工作流）中。尽管业内有人将AI Copilot与AI Agent（智能体，或者说真正概念的助理）视为两条路径，但就交互形态来说，两者还是存在主动与被动的核心差异。

就现实情况来说，虽然离真正的自主智能还有不小距离，但 AI Agent在B端尤其是办公领域的爆发已经成为一种趋势。而AI Agent在C端领域却因为门槛、成熟度等问题，并未掀起浪花，甚至反而让大众出现「AI不过如此」的错觉。

比如目前打着 AI Agent 旗号的AI 聊天机器人应用，更像是硬蹭概念，甚至连AI Copilot的基本水准都无法达到。再比如部分科技产品如手机、电视甚至厨电置入的AI能力，传统决策式AI的应用的确体验拉满，但一旦涉及所谓的AI管家、智能服务领域，也只是ChatBot的变种，更像是商业噱头，实际体验并不会比传统智能助手有跨时代的差距。

毕竟，OpenAI的GPTs，都无法面临这样的困境：适用性与实用性，更像是玩具。可以产生短效的商业价值，缺乏变现为真正的AI原生价值。

在过去的几十年里，我们习惯了以电商为代表消费互联网带来的商业革新，认识到了用户/流量的真正价值。互联网技术的高效的确带来了C端服务模式的重大利好。但AI技术或许不仅如此，在服务模式之外，更是技术框架的整体革新。

这样看来，To C或许才是陷阱，那么，To B会是AI落地的真实答案吗？

答案是相对肯定的，至少，在真正面向大众之前，To B的应用会是一个前提。

二、钉钉的AI变身

回到钉钉的动作。推出AI Agent之后，又推出AI Agent市场，其实不令人意外。

从技术和产品的进化路径来看，这的确是一种惯性。打开魔盒的OpenAI，从开放 Plugins 插件功能，到建设GPTs 平台生态，又发布了Agent开发框架Assistant API，走的就是定框架、搭平台、做市场的逻辑。

在此之外，AutoGPT这类平台的出现，也加速了整个生态的成长。最直接例子，就是GitHub上的项目想要达成上万星标的成就，往往以「年」为单位，但在最近却呈现出垂直增长（Vertical Growth）的状态，与此同时，追随LLM和AIGC平台的开发者数量增长也是近乎于一条垂直曲线。Agent的开发工具和平台越来越简便，Agent的能力也随之增强。

但AI Agent与大众之间，还缺乏一个入口。钉钉本身在尝试成为这个「人人皆可AI」的入口。

梳理钉钉的AI变身，一条主线就是AI Copilot向AI Agent的进化。2023年4月，钉钉宣布全⾯智能化，所有产品要⽤⼤模型重塑⼀遍。而后的故事带着点爽文味道：在随后的100多天内，钉钉17 条产品线完成智能化再造；开放智能化底座，帮助生态产品也重塑了一遍；再然后是全面对外开放AI能力，成为首个全民级别的AI工作应用。

这一部分，更多是Copilot能力的不断演进。而在今年3月，钉钉将自己的AI Agent「钉钉AI助理」升级后，从图片理解、⽂档速读、⼯作流等场景化的能力切入，成为国内探索多模态、长⽂本与 RPA 技术等应用落地的典型案例。

目前测试情况来看，个人或者企业可以通过钉钉AI助理链接钉钉生态应用和企业自建应用，尤其是销售、财务等专业场景，部分重复性工作已经可以实现AI助理的任务流程编排，整个流程变得主动。

在之后，就是AI 助理市场（AI Agent Store）的上线。就现在来看，大部分企业已经从炼制大模型的迷恋中脱离，转向对AI实际能力的需要。而能力落地的前提，一是如何确定合适的业务场景，二是如何匹配对应的AI技术嵌入。

有意思的事情出现了。对比GPT Store，反而是钉钉AI助理市场承接了企业与个体的真实AI Agent 实践。

一方面，对比现有的各类参差不齐的AI Agent来说，钉钉AI助理本身和AI助理市场，是企业确定自身业务场景的锚点，自动匹配对应的技术支撑。就官方数据显示：钉钉AI 助理市场⾸批上架近200个AI助理，覆盖创作设计、学习教育、销售客服、⼈事⾏政、财税法务、⽣产制造等领域，其中30多个来⾃⾏业化专业场景。

而这些场景，还在与上下游贯通。比如墨见MoLook，在构建服饰设计小模型的基础上，商家/设计师只需要输入关键词，就可以⼀键出服饰效果图、模特图，并且整个过程都是在钉钉中完成。

另一方面，企业与个体基于个人需要搭建的AI助理，又能共享到AI助理市场，甚至可以通过钉钉对话框直接发送，个体的尝试探索能够快速获得反馈，并且被复制到更多个体。

而从Copolit到Agent再到市场的三级跳跃，又在Open AI、微软等大模型厂商的发展路径上另开新叶。为囿于显卡算力，困于投喂语料，难于技术创新的国内市场提供了一个新的可能性——AI实践，可以从B端业务切入又反哺C端工作场景。

从某种意义上来说，这会是中国AI应用的典型性代表。

三、为什么是钉钉？

为什么是钉钉？或者说，只能是钉钉。

AI Agent之所以存在To C陷阱，就在于纯个体化的应用场景和交付体感是完全不同的。尤其是在AGI并未真正到来的当下，发育阶段的AI Agent并无法完全承接生活全量级的需求，也无法处理集群性的需要。

而To B在传统时代无法存在单个现象级应用的原因，是工作流性质的流程存在行业基本特性，行业与行业之间的壁垒如此深厚难以逾越。但在AI应用向Agent进化的当下，却是一把解决真实问题的钥匙。千万个⻆⾊和⾏业对应打造的助理，来满⾜特定的用户⼈群。这是基础大模型延伸的通用AI Agent无法具备的。

AI本身的能力上限，千行百业的门槛壁垒，不同场景的需求交错，反而成为钉钉弯道超车的助力。在钉钉本身的业务基础上，钉钉AI已经有超过220万个企业使用，而目前创建的钉钉AI助理数量在数十万量级，创建者身份覆盖管理者、销售、IT、⼈事、⾏政、财务、客服、采购等不同角色。

这是庞大的数据标的，又是支撑钉钉AI助理作为AI Agent的「记忆外脑」。企业通过钉钉所积累的业务文档、图片、链接、数据甚至用户个人偏好，在合理权限下被调用，碎片化的业务信息被具象为AI助理的数据资产。而这部分数据资产，又可以成为专属大模型的调教语料，这是业内软微调技术SFT可以实现的定点投喂。

除了数据之外，更关键的是，钉钉的一个核心优势是，对比在底层大模型构筑的AI Agent ，其AI 助理可以直接关联到企业用户与员工个体的生产场景中，而钉钉生态内本身已经完成AI重塑的各类应⽤，也能被充分调用，甚至于，各类外部平台也能无缝衔接。而得益于此前在协同办公中的耕耘，业务流本身的拆解和工程化，反而在AI重塑后成为AI Agent应对复杂任务的助力。

也不乏有企业欣然接受。艾为电子利用钉钉AI进行的业务生产调优，已经进入实际生产阶段；深圳航空在钉钉AI能力基础上组合钉钉宜搭、互动卡片等多个能力，促成销售成功，都已经进入实践的案例。

四、可被复制的路径

严格来说，钉钉AI助理市场的出现，可以视为钉钉对「AI」与「开放」两个关键词的解读。也可以堪称钉钉对「AI原生」概念的某种锚定：AI原生应用并不意味着与过去完全脱离，比如连接器、API、低代码这些钉钉传统的生态体系并没有完全被舍弃，而是被融入新体系成为一部分。

钉钉AI⼀年多来的⽅向，成为一种可以复制的路径。而当下展示的反馈来看，其生态商业化的可持续性，也有印证。

向上引申，算力与芯片受限的情况下，想要实现追赶，必须弯道超车。一种行业乃至宏观层面的共识是，国内市场更需要以AI实际落地的方式融入千行百业，成为新质生产力的驱动器。