大模型第一次清晰展现了通用人工智能（AGI）实现的路径。这是一个全新的起点，也是一场全新的竞赛，在协同办公（OA）赛道尤其如此。
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近日，李彦宏在演讲时用“整个惊呆了”，来形容百度“如流”的智能总结能力；稍早些，腾讯会议上新了智能纪要、转写等功能；5月28日，钉钉斜杠正式邀测企业客户，同样包含群聊摘要、自动爬楼能力。
这是AI与OA结合的典型落地场景--满足沟通、会议需求；而业内的共识是：在办公领域，未来会在底模型基础上，叠加大量行业的专属模型并持续输入真实行业信息，最终实现AIG。
钉钉叶军认为这种共识是好事。“就像放风筝，起码风向是一致的”，他近期在访谈中同时表示，“集团几乎所有资源都砸在我们这边了”。
共识之下，竞争也更为激烈，整个软件行业的生态格局也将面临重塑。有业内人士表示，这次可能才是中国SaaS真正的元年，前面的都是假元年。
万物皆模型时代，OA有望拉起一切B端生态，这不仅仅是流量逻辑的重塑，也是新入口之争。
01、重做一遍
因为大算力、大模型、大数据导致的“智能涌现”，人工智能发展正在从辨别式走向生成式。
AI 按应用成熟度划分为三个阶段：弱人工智能（ANI）、强人工智能（AGI）、超人工智能（ASI），当下正处于 ANI 阶段；按应用类型分为五种：感知式 AI、分析式 AI，决策式 AI，目前迎来突破的生成式 AI，未来更强的是认知式 AI。
其中生成式 AI，即 AIGC，较传统内容创作模式 UGC、PGC 可实现更大数量、更高质量、更低单位成本，未来将从辅助创作生成趋向高度自动化自主创造。
AIGC能够赋能千行百业，特别是重新定义了人机交互，使其在办公场景率先落地。
在过去几十年，从打孔纸带，到命令行，到GUI图型界面，再到触摸屏，人机交互多次迭代。而机器能够理解人类语言后，人机交互会基于LUI——Language User Interface（语言用户界面）重做一遍。
为何要重做呢？
传统的图形用户界面（GUI），就是用鼠标一层一层点击菜单。这种方式虽然相比以前的交互方式更加友好，起码很多人能看懂，但它仍然不是最自然的交互方式。
大模型的技术突破，就让人们可以用自然语言跟电脑进行交互，实现对话式的双向交流。
譬如某位企业高管想查看一下“5月份哪些产品的毛利率，超过了疫情前水平？”，过去可能助理需要花大半天时间才能获得，今天AI助手一秒钟之内就可以给出统计表格，还实时响应。
大模型的能力不仅如此。如GPT-4除了会话式交互外，还有跨语言及多模态交流能力、长文本处理能力、复杂推理能力，这些都为办公应用向智能化演进提供了可靠的支撑。
所以AI技术的发展，虽然现在还有很多事情难以看清，但办公领域的赋能却清晰可见，因此全球相关企业都争当“率先摸着大模型过河”的排头兵。
李彦宏就称“百度正在用AI原生思维重构所有的产品、服务和工作流程，比如我们的如流智能工作平台”，并强调“要做第一个把全部产品重做一遍的公司”。
无独有偶，钉钉叶军也认为“钉钉可以用大模型重做一遍”。据其公开表示，钉钉是阿里体系内第一个全面接入千问大模型的，优先级第一；另据知情人士透露，腾讯会议、企微等场景也会率先接入混元大模型。
目前全球已有5家科技公司宣称要用大模型触及、整合所有产品。
其中微软率先为其办公家族装配上了各类copilot，开发者可通过“插件”将应用和服务接入Microsoft 365 Copilot；谷歌也不甘示弱的将Duet AI整合进了Gmail、Google Docs等办公软件中。
此外，海外的Salesforce、Notion和国内的金山也迅速将大模型嵌进了自家产品。
值得一提的是，微软、Salesforce两家凭借“协同办公+PaaS平台”生态，成为近些年美国市场流行的平台软件，二者的核心思路都是在SaaS层提供即时通讯、视频会议、文档邮箱工具，在PaaS层提供低代码开发、应用集成、数据分析软件。
可以看出，国内产品布局与其相当的是钉钉与企微，而飞书推出“业务三件套”（应用引擎aPaaS、集成平台、多维表格）后，也正式从SaaS应用往PaaS平台，从协同工具往平台软件方向演进。
02、SaaS新解
ChatGPT席卷全球后，如果有人问 AIGC影响最大的会是哪个行业？办公领域肯定是不二之选。
但在这之前的2022年，对以钉钉、企微、飞书为首的协同办公赛道来说，是异常艰难的一年：在复杂的外部环境面前，中国SaaS行业陷入了困境。低价竞争赚吆喝的时代落幕了，服务商无论大小都需要自己造血，商业化成为不可回避的话题。
于是，过去习惯靠免费策略扩充大盘的大厂们，都加紧了商业化部署，开始陆续推出收费项目制。不过，在一个几十年来都依赖免费获得规模的市场，难度可想而知。
更要命的是，在中国SAAS商业化的所有要素都会彼此制约，一边起来了，另一边自然就会下去。因此，这也是一个最容易“躺平”的商业模式。
一方面，是毛利，销售效率，营收增长全部都要做好，才能跑出盈亏平衡；一方面，是如何尽可能的延长客户的生命周期——即使对SaaS模式最具信心的公司，客户月流失率都在10%左右。
这样算下来的话，用不了一年所有的客户就会流失殆尽，软件的订阅模式也会沦为一个笑话。
于是，截止去年底大厂商业化进展缓慢，也同时面临内外两种声音。外部声音是，改变中国SaaS商业化难题，大厂也指望不上；内部声音是，如果高层不考虑客户流失率，下达“实现盈利”的硬指标，马上就可以实现。
其实还是两难。但大模型兴起后，为SaaS商业化提供了新的解题思路，情况开始变得不一样。
一位大厂从业人士认为，AIGC在技术演进过程中形成的数字内容孪生、编辑、创作三大能力，以及就此衍生出的一系列文本生成功能，正好可以对应办公场景，为办公软件嵌入更多新功能提供了支持，强化了场景的结合，例如微软的Copilot就解决了文本创作的问题。
该人士继续举例说，“比如钉钉、企微的群聊摘要，总比人工爬楼要好，同样飞书妙记在教育系统也很受欢迎。因为大家工作确实太累了，能轻松一点自然好”，“还有ChatGPT出来之前，大厂普遍做过画画、写诗应用，但反应都很平淡，因为当时没有这么多预设的集成场景”。
在这位业内人士看来，如果没有场景、不解决具体问题，有技术也没用。
而大模型重新定义了软件价值，能够改变以前中国软件卖不通，大家习惯免费厂商收费就会被骂的现状。所以，这次可能才是中国SaaS真正的元年，前面的都是假元年。
其更进一步的逻辑在于，以前的SaaS元年，只不过是信息化过程，非业务处理的“最优解”，因此价值有限。
但这次在底模型基础上，大家都可以自己训练模型，模型越做越专业，从而给出某类业务的最佳“智能化”解决方案，让SaaS产品的软件“实操价值”含量增加。同时模型本身是在线的，那自然而然就会变成订阅制。
更关键的是，大模型将极大降低SaaS的总体服务成本（Total Cost of Service，TCS），这意味着厂商可以获得更大利润，或客户可以更低价格订阅服务。
这有望最终推动中国SaaS市场“成建制”的商业化突围，改变中美SaaS企业市值落差大的“痛点”，更进一步倒逼 AGI 的产业化加速。
03、超级入口
目前，从国内外大厂AI布局的方向来看，正从2C 商业消费往 2B 工业生产进化，大模型也开始逐步介入到移动终端、边缘侧，这些都代表着AI正加速向 AGI 通用人工智能过渡。
如西门子和微软合作将生成式 AI 用 于工业产品的设计和制造，黄仁勋表示AI下一个浪潮将是具身智能，马斯克继续加码人形机器人，谷歌发布移动端大模型，ChatGPT在苹果手机上的App正式上线等；还有国内腾讯服务智能驾驶的HD Air轻量级高精数据，阿里AliOS智能汽车操作系统接入通义千问，更早一些多家车企接入文心一言等等，都是这个趋势的开端。
不过这需要大量行业专属模型。大模型只是个底模型，要叠加真正的行业模型，才能生成有应用的工具。
所以未来各行各业都会有专属模型，也可能万物皆模型，这就推动了协同办公平台向MaaS(模型即服务)转变。
如李彦宏在“文心一言”发布会上提到，未来云计算的主流商业模式将从IaaS变为MaaS；张勇在云峰会上表示，要走向“产品被集成”的“1+3+1”结构，顶层那个“1”即为MaaS。
MaaS在某种意义上也是PaaS一种，但又跟传统PaaS不一样，因为需要大量业务训练。MaaS更可向生态开放大模型能力和训练底座，随着MaaS变得越来越强，SaaS结合MaaS后，SaaS会拥有大量的能力。
当越来越多的B端生态都接入MaaS后，就会形成一个超级入口。所以大模型之争的背后，也是新入口之争。
如微软采用与 ChatGPT 同样的开放插件标准，开发者只要编写一次插件，就可以部署到ChatGPT、Bing、Copilot等产品中。而两家各自拥有超 10 亿用户的生态打通，就可能会创造一个AI时代的App Store。
在微软官方演示中，一个类似 “帮我集中注意力” 的模糊指令发出后，Copilot 还会全屏当前窗口、隐藏其他窗口。
这是因为大模型使自然语言成为使用 APP 的界面，直接调出功能。而未来的AI助手，则会拦截SaaS界面，甚至很多APP都会被拦截掉，只保留交互层。
因此钉钉叶军认为，“这会产生一个新入口，重构流量”。他还表示，“过去很多人说钉钉功能多复杂难用，但以后有了AI就不怕功能多了。AI可以直接调起功能”。
未来，也许OA能够拉起一切B端生态，赛道上的企业也无不看到这个新机遇。
据叶军公开披露，智能化改造最先上的是钉钉文档，第二个是IM里面的摘要和待办功能，第三个是拍照生成低代码。三个产品场景优先级都已经拔到最高。并为此不惜停掉其他重要项目，争取在年内达到所有场景都具备智能化能力。
另据一份内部交流纪要，目前腾讯大模型由张正友负责，采用联邦学习计算方式进行加密，不会导致原始数据泄露；六个BG都有参与，其中TEG在算法上更偏general，其他BG更偏行业；主要面向B端、G端客户，后续会重点推行业的中小模型；有能力帮助客户从0到1重新训练大模型。
飞书可能要焦虑一些。有业内人士表示，阿里、腾讯的布局更加完整，“钢筋水泥砖头都在，稍微弄一下房子就出来了，飞书可能要从砖头造起”。截止目前，飞书智能助手“My AI”上线时间还未公布。
当然，AGI还会带来多少深远且不可测的影响？新的入口正在什么地方形成？SaaS获取的红利更多还是冲击更多？这些不确定性，目前一样都没有定论，只能在实践中寻找答案。
