“生产力市场”大博弈

互联网巨头们的竞争最为激烈。腾讯WorkBuddy凭借生态优势牢牢占据榜首，腾讯文档、腾讯云盘、腾讯乐享三大产品能力都原生集成到了WorkBuddy工作台，本地文件深度操作、跨端远程遥控、代码辅助等能力都已经实现。 阿里千问办公在本月初正式公测，由QoderWork、MuleRun、悟空三条产品线整合而来，是业内首款同时支持桌面端Agent、云端Agent、企业协同Agent的产品，已初步打通钉钉IM，企业员工可通过千问办公完成群聊总结、文档表格创建、日程待办等操作。 字节豆包工作的特色是与原来的飞书体系的深度打通，用户使用飞书账号登录后，豆包工作能继承权限范围内的聊天记录、文档、会议纪要等企业上下文。 百度搭子归属于百度智能云事业群，定位为面向个人和企业的专业办公智能体平台，优势在于百度的智能搜索能力、Harness引擎和数据资产管理能力，未来大概率会在企业付费领域发力——这是和Workbuddy展开差异化竞争的重要方面。 互联网巨头之外，还有一些差异化竞争的路径在被探索和验证。 用户基数巨大，可能是传统互联网办公领域用户数量最多的金山办公，已经将WPS Comate从企业上下文入手，通过知识治理将非结构化数据转为AI可用的Context，将智能从问答推进到真正完成任务。其发展的核心逻辑，是企业用的越多沉淀下来的知识越多，AI越聪明，从而形成企业Context飞轮。 WPS Comate目前已落地11个大领域、26个场景，服务了数百家企业。依托于长期的办公文档使用优势，其一旦形成企业数据壁垒，用户的迁移成本会极高，粘性也就会越高。 从财报数据来看，今年上半年WPS 365业务收入4.97亿元，同比增长60.84%，AI办公产品的价值已经初见端倪了。 老派AI厂商商汤则主打软硬一体化，其“AI Box”是一台集成了OpenClaw和“办公小浣熊”能力的专用硬件设备，用户一次性买断即可获得本地化、安全的AI员工。在数据安全焦虑蔓延的当下，软硬一体方案的吸引力不容小觑。 小浣熊虽然目前声势弱于其他大厂产品，但开发过程扎实——代码小浣熊2023年末进入公测，办公小浣熊在2024年初上线，经历了相当比较清晰的演进过程： 最开始，其属性为代码助手和数据分析工具，以此为基础，形成了AI原生生产力工具。然后，AI Office开始发展，并升级为“办公智能体”，具备了跨网页、桌面、移动端的工作执行能力。如今体现出来的，是一个“面向企业和行业的产业级AI生产力平台”的产品形态。 甚至，以阶跃星辰、中兴、豆包手机为代表的正在发力新型人工智能硬件的玩家，也可以被放在这个大的“AI办公”赛道中来观察，因为终端最终也会将集成整套办公工具进来，整个AI智能办公领域还有进一步向外进行硬件扩展的空间。 阶跃的人工智能手机已经在一些展会和媒体场合有所体现，其体现出来的无APP、后台打通多种应用的AI操作系统，方向都已经直指“解决工作和生活问题”。 包括出海跨境、企业管理等方面，也有规模不等的玩家在参与其中。对所有类型的大小玩家来说，这场考验产品力、考验资本厚度的消耗战都才刚刚开始。 买卖博弈 供应商之间的博弈已经打得如火如荼，但是无论他们之间如何做差异化竞争、形成竞争壁垒，都要面临同一个问题： 真正的裁判还没有上台——付费用户，尤其是B端客户，才是决定这场博弈最终走向的力量。 未来赛道玩家的竞争壁垒，大概率不再是技术或模型，而是行业know-how和交付效果。AI办公的商业价值有多少、AI能在多大程度上提升生产力，最终要由供应商与购买者之间的博弈来决定，这才是最重要的一层博弈。 定价机制是这种博弈的显性表达，它直接展示了AI创造的生产力价值如何在双方之间分配，是AI办公商业化的落脚点。 目前的AI办公产品定价机制相对粗放，订阅制、按量计费（Token或人头）、免费补贴三种模式混战，同一个产品可能既有免费补贴额度，又有面向专业用户的、分档次的订阅制，又有按API调用量收费的口子。 而这三类定价机制都有同一个根源性的问题，即对付费用户来说，生成的内容难度不同，单位Token的价值也完全不同，商业回报也天差地别，所以付费用户愿意支付的金额、可以支付的金额其实是在动态变化的。 真正的博弈，会发生在供应商想把定价锚定在“成本”（Token量），而购买者想把定价锚定在“价值”（商业回报）的时候。 未来可能会发生的一个标志性事件是，某家头部供应商率先宣布取消通用免费额度，同时推出按效果付费的增值套餐，并且针对不同行业的定价机制也将不同。 Gartner预测，到2027年，超过70%的生成式AI服务将转向基于价值的定价模式，而非单纯基于Token消耗量。在实践中，有的AI营销工具已经尝试按成单量抽成的定价方式。 也许当按效果付费成为主流的时候，AI才会从一个成本中心（企业花钱买算力）变成一个利润中心（企业愿意为AI带来的利润分成）。 但定价机制只是这场博弈的明线，服务链路才是这场博弈的暗线。 B端客户，尤其是传统大型企业，在数字化时代普遍欠下了数据孤岛债、流程非标债、组织惯性债这三笔债。因此，供应商可能要先帮企业做数据治理和系统打通，让自己的产品定制化以适配单独企业的流程，还要增加现场培训等人手。 这三笔债叠加在一起，导致供应商与购买者的博弈，从“一手交钱、一手交货”的简单买卖，演变成了“你先帮我打扫屋子，我再考虑买你的家具”的深度纠缠。其难度和投入的规模，可能远比大家现在想象得要大。 AI办公的终局大概率不会是赢家通吃，决定这场博弈最终走向的，不是谁的技术最强、谁的模型最大，而是谁能在定价机制与服务链路的双重博弈中，找到与客户共赢的那个平衡点。 到那时，供应商与购买者之间的博弈，才不会是零和。