90%的机会被大厂拿走，创业者的10%生存法则

AI办公正在进行一轮新的整合 出品｜虎嗅科技组 作者｜陈伊凡 编辑｜苗正卿 头图｜AI生成 一片森林的冠层合拢后，后来者很难再从开阔地上笔直长成大树，但林下并不会因此空无一物：有的植物把根扎进大树够不到的土层，有的攀上既有枝干，借着缝隙向光生长。 今年的 AI 办公市场正在经历类似的重新整合。 9月2日，腾讯宣布 WorkBuddy 开放平台上线，现场发布9款联名硬件，合作方包括 Plaud、Rokid、影石、科大讯飞、安克、猛玛和京东京造。与此同时，WorkBuddy 已接入超过30个品牌的十余类设备，覆盖智能眼镜、录音卡、麦克风和耳机等形态，这些硬件由此连上同一个 Agent 底座。 硬件在这里既是入口，也是新的数据触点。公开互联网数据逐渐逼近瓶颈，Agent 若要继续迭代，就需要进入会议、沟通和现场协作，从真实世界获得任务过程与结果反馈。谁能占住硬件的入口，谁就更接近下一轮训练所需的数据闭环。 几乎同一天，元空智能与惠普也开了一场发布会，方向恰好相反。腾讯让云端 Agent 伸进更多设备，元空则把自研模型BOXER 装进电脑，让数据和计算留在本地。一边向外扩张，争夺办公入口、硬件和企业系统；一边向机器内部寻找云端覆盖不到的位置。 这两场相隔不远的发布会，把同一个问题摆到了台前。 从去年开始，就已经有很多投资人表示不看AI应用了，当然也不是完全不看，这是一种矛盾的心态，或者是一种观望的姿态，他们会每隔一段时间就询问一下AI应用的创业者进展，毕竟万一又出现了一个Manus呢？ 大厂或者模型厂商会吞噬一切，只要他们想，过去一两年，法律Agent、金融Agent、医疗Agent……“模型厂商缺什么数据，他们就发布什么Agent，”一位全球五百强科技公司的副总裁说。 巨头横冲直撞，而AI办公又是毋庸置疑的兵家必争之地。 当大厂合拢 AI 办公的冠层，创业公司还能在哪里扎根，又能借什么向上生长？ 当然，如果现在再做AI应用创业，大概率高光时刻已经过去，曾经几个月冷启动轻松突破百万甚至千万用户，ARR暴增的时刻已经结束。但如果是几年前的那帮AI应用公司呢？他们怎么办？ 我们和这个赛道的创业者、投资人聊了聊，试图找出冠层之下正在形成的两套生存法则。 战线铺开：大厂吞噬一切 今年以来，AI 办公的竞争已经从“谁有一个更好用的助手”，升级为“谁能接管更多工作”。 海外大厂先把战火烧进各自的腹地。 1月，Salesforce 将新版 Slackbot 推向企业用户，让它读取工作语境并调用 Agentforce 和第三方 Agent；3月，微软推出Microsoft 365 Copilot Wave 3，以 Copilot Cowork 处理持续时间更长的多步骤任务；4月，Google 发布 Gemini Enterprise Agent Platform 和 Workspace Intelligence；OpenAI 随后把 Workspace Agents 带进企业版 ChatGPT，使 Agent 能接入 Slack、定时运行并由 API 触发。 国内的节奏在夏天骤然加快。8月，阿里将 QoderWork、MuleRun 和悟空整合为千问办公，一个月内接入多款模型以及企业微信、钉钉、飞书和 Slack，又用低价标准模式降低日常任务的使用成本。个人版千问也同步加入办公助理、定时任务和智能体广场，从企业端和个人端同时切入办公场景。 腾讯WorkBuddy 今年3月上线，到了9月便开放 Buddy 应用、专家、Skill、连接器和硬件五类能力，把30多个品牌的十余类设备以及开发者的系统和行业 know-how 接入同一底座。 这个过程是逐渐吞噬并非一蹴而就，过去三年，AI 搜索、AI PPT 和各类单点助手大多由创业公司试水；Manus 让市场看到 Agent 可以形成生产力，OpenClaw 又把这种能力推进工作流。需求一旦被验证，大厂便迅速跟进。 六、七月间，借用 coding Agent 改造办公场景的产品集中上线，创业公司的产品定义很快变成大厂平台上的一个功能。 一轮熟悉的平台收编。大厂拥有模型、流量和办公入口，通用功能一旦成立，便能以更低的边际成本复制和分发。AI 搜索和 AI PPT 已经演示过这一过程，如今轮到工作型 Agent。竞争的重心也从单个产品好不好用，转向谁能控制模型、企业上下文、工作流和分发渠道。 模型厂商下场，应用公司往哪退？ 常垒资本管理合伙人冯博认为大厂的工作型 Agent 能满足80%普通人的联网工作需求，AI PPT、AI 文档这类细分工具，用户不再需要单独打开专用工具进行处理。 云端的牌桌上没了位置，但在端侧，仍然有一片待开垦的土壤。 冯博说，例如学术场景、信创场景、每天泡在 Excel 里处理机密数据的分析师、需要一键查找法律条款、核对内容是否合规的法务等。 这些细分功能无法将这些数据和文档上传到公有云模型处理，就是创业公司的位置。 还有本地，企业内网里：ERP、财务系统、流程系统、报价系统、知识库等创业公司可以做部署在企业内网的 Agent，和这些系统整合，帮用户整理文件、自动上传到系统、嵌入企业系统的工作流，反馈结果。 夹缝中成长：中国创业者的两条路 “（在中国）整个 AI 办公赛道，现在已有90%的机会被大厂占据了。” 说这话的人叫龙国东，手里握着一款 AI 办公产品 WinClaw。他每天泡在这个赛道里，眼看着创业者的空间一点点收窄。剩下那10%在哪里，是2026年夏天每个 AI 办公创业者都得回答的问题。 WinClaw 今年2月发布，赶上风口，流量远超预期：单日下载量大几千到上万次，很快积累了小几万用户。5月18日新版本上线，日活近一万，高峰期单日 token 消耗超过一百亿。 一个月后，竞争来了。大厂纷纷推出自己的 Claw 类产品，先抢走的是注意力。也是在这个6月，龙国东做了决定：不打通用功能的仗，转而扫描用户本地的所有文档，自动建成个人知识库。用他自己的话说，一个后厨不能只有大厨，还得有配菜的、切墩的、洗碗的，他要做的就是给大模型配菜、切墩儿。 逄大嵬的公司元空智能，正在做一场转型，看起来跨度很大，追根溯源却有迹可循。 这家公司的团队出自北京大学科学智能学院的 AI for Science 团队。 2023年3月，它发布了全球第一个用对话处理 Excel 的产品 ChatExcel，那时 Kimi 和豆包都还没出生。 三年后，它的新故事是端侧 AI和一系列发生在端侧的 AI work，尤其是AI for Science。他们给科研人员做算力盒子和自研的本地化模型，断网也能处理文档和数据，一次付费，不再收 Token 的钱；垂域 Agent 对接实验室设备，比如帮生化研究者生成蛋白质结构图，再往上，进入湿实验，驱动机器人做实验。 公司从第一天起就定位做数据智能体的生意，业务顺着数据向两头生长。向下，长进财务、科研这些数据不能出门的场景，云端够不着，大厂也解决不了；向上，做端侧 AI 本地部署，避开云端的竞争。 逄大嵬给转型后的元空下了一个明确的定义：端侧 AI 模型公司，但它交付的不止一个模型，而是一套由模型、Agent 和设备组成的生产力方案，最关