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有人置身钉外 但AI办公不得不战

惊蛰研究所科技组 2026-06-16 17:05
惊蛰研究所科技组 2026/06/16 17:05

邦小白快读

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本文梳理了当前AI办公赛道的整体发展格局和核心变化,核心干货信息如下:

1. 国内AI办公市场已经形成钉钉、飞书、企业微信、金山办公四大玩家竞争格局,钉钉、飞书、企业微信三款产品合计市场覆盖率达92%,钉钉以约2亿月活居第一,WPS Office全球月度活跃设备数超过6.78亿台,市场集中度较高。

2. 四大玩家各有差异化定位:钉钉聚焦AI调用企业内部资源辅助业务,搭建Agent OS生态;飞书主打AI驱动的企业知识资产管理,挖掘沉淀知识的业务价值;企业微信围绕私域客户经营,AI赋能客户识别和转化;WPS 365聚焦基础办公场景做AI升级,适配传统政企用户需求。

3. 当前行业竞争已经脱离大模型能力比拼阶段,未来竞争焦点是AI Agent重塑工作流,比拼AI和企业具体业务的适配能力。

本文梳理了AI办公赛道的发展趋势和玩家特点,可为品牌商推进内部数字化、选择AI办公工具提供参考,干货内容如下:

1. 行业趋势层面,AI办公已经从传统协同工具升级为可落地业务的企业数字化底座,AI带来的效率提升可清晰计算ROI,企业付费意愿强,品牌商做数字化升级可优先布局AI办公。

2. 工具选择层面,不同定位的品牌可适配不同平台:ToC销售型品牌适合选企业微信,AI可自动生成客户画像、识别高价值客户,有效提升私域复购和转化率;知识密集型团队适合飞书沉淀内部知识资产;需要打通全业务链路的集团型品牌适合钉钉的AI Agent生态;有传统办公习惯的政企品牌更适配WPS 365的AI升级方案。

3. 成本决策层面,当前主流大模型能力差距极小,品牌商不用盲目追求顶级大模型,重点关注AI和自身业务的适配度即可。

本文分析了AI办公赛道的最新变化,可为布局AI办公相关业务的卖家提供机会和风险参考,干货内容如下:

1. 市场机会层面,AI办公已经成为科技大厂验证大模型商业化能力的核心赛道,市场完成基础普及后,已经进入AI升级的新增长周期,商业化路径清晰,可落地场景覆盖文档生成、知识管理、客户运营、业务流程处理等多个方向,增长空间充足。

2. 风险提示层面,当前主流大模型的综合能力差距已经缩小到个位数,单纯拼模型参数和能力很难形成差异化竞争优势,盲目投入大模型研发容易陷入持续烧钱却没有清晰盈利路径的困境。

3. 商业模式参考层面,现有成熟模式可借鉴:钉钉开放生态,允许第三方开发者售卖AI Agent应用;飞书走标准SaaS路线,按功能等级和企业规模收费;企业微信围绕客户经营收增值服务费;WPS走会员订阅模式,卖家可结合自身资源选择适配模式,未来企业级Agent工作台是新的增长方向。

本文梳理了AI办公的发展现状,可为传统工厂推进数字化转型提供多方面启示,干货内容如下:

1. 转型方向层面,当前企业数字化已经从基础的线下流程线上化阶段,进入AI赋能业务的新阶段,工厂数字化转型不用停留在流程搬上网,可借助AI办公工具进一步挖掘内部生产知识、用户数据的价值,进一步降本提效。

2. 工具选择层面,不同类型工厂可适配不同AI办公平台:需要打通生产、财务、人事等多个内部业务单元的制造型工厂,可选择钉钉的Agent OS体系,借助AI调用内部资源推进业务;需要沉淀生产工艺、产品研发知识的工厂,可借助飞书的AI知识管理能力,方便新老员工快速调取使用;面向C端的消费类工厂,需要运营私域客户的,可借助企业微信的AI能力生成客户画像,提升客户转化效率。

3. 成本管控层面,当前大模型能力趋同,工厂不用盲目追求高端大模型,只要选择适配自身核心业务需求的方案即可,重点关注AI带来的实际业务价值。

本文分析了AI办公行业的发展趋势和客户需求,可为ToB办公服务相关服务商提供参考,干货内容如下:

1. 行业发展趋势层面,AI办公已经从简单的工具升级转向深度业务赋能,当前大模型能力快速趋同,行业竞争焦点已经从模型能力比拼,转向AI与企业业务的适配能力、企业数据治理和挖掘能力,企业级Agent工作台是未来核心发展方向,AI将从辅助办公工具变成可自动执行任务的数字员工。

2. 客户核心痛点层面,不同类型企业客户需求差异明显:大型集团企业需要适配自身个性化业务流程的AI解决方案,中小微企业需要低成本提升基础办公效率,销售驱动型企业需要AI赋能客户运营和转化。

3. 业务拓展方向参考,服务商可对接头部AI办公平台的开放生态,比如钉钉的AI应用生态,针对细分行业工厂、品牌商的需求开发垂直类Agent应用,依托平台触达客户,走生态合作的变现路径,也可针对细分场景开发垂直AI功能,按SaaS模式收费。

本文梳理了AI办公平台的现有竞争格局和发展方向,可为AI办公相关平台商提供参考,干货内容如下:

1. 客户核心需求层面,企业客户选择AI办公平台,核心关注的不是平台用的大模型能力有多强,而是AI能否适配自身具体业务流程,带来可量化的效率或业绩提升,因此平台不用盲目宣传模型参数,要聚焦实际业务价值打造差异化竞争力。

2. 商业模式参考层面,现有头部平台的成熟玩法可借鉴:钉钉走开放生态路线,吸引第三方开发者开发AI Agent应用,靠生态繁荣吸引客户;飞书走标准SaaS路线,按功能等级和企业规模收费;企业微信依托微信生态,围绕客户经营做增值服务,同时反哺集团其他业务;WPS走会员订阅模式,复制微软的成功路径,平台可结合自身资源选择适配模式。

3. 风险提示层面,大模型研发投入成本极高,单纯拼模型能力很难形成差异化优势,平台可开放接入多家第三方大模型满足不同客户需求,重点打磨自身数据治理和业务适配能力即可。

本文梳理了AI办公产业的最新发展动向,总结了行业的新特征、新问题和不同玩家的商业模式,可供产业研究者参考,干货内容如下:

1. 产业新动向层面,企业办公市场已经完成从协同工具到企业数字化底座的功能升级,当前在大模型技术推动下进入AI办公的全新竞争阶段,行业竞争已经从大模型能力比拼转向业务适配能力比拼,产业整体从提升协同效率,转向AI深度参与具体业务流程,企业级Agent是下一阶段的核心竞争方向。

2. 产业新问题层面,当前AI整体业务投入成本高,除AI办公外多数AI方向缺乏清晰可落地的商业化路径,AI办公因此成为科技大厂验证大模型商业化能力的核心场景;同时头部市场集中度极高,钉钉、飞书、企业微信三家合计覆盖率达92%,新进入者突围难度较大。

3. 商业模式总结层面,当前AI办公已经形成四类成熟商业化模式:分别是钉钉的AI Agent开放生态模式、飞书的SaaS功能付费模式、企业微信的客户经营增值服务+生态反哺模式、WPS的会员订阅模式,四种模式各有适配的客群和资源,为AI商业化提供了可参考的成熟路径。

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声明:快读内容全程由AI生成,请注意甄别信息。如您发现问题,请发送邮件至 run@ebrun.com 。

我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

Quick Summary

This article outlines the current development landscape and core changes in China's AI office track, with key takeaways as follows:

1. China's AI office market has formed a four-player competitive landscape: DingTalk, Feishu, WeChat Work and Kingsoft Office. DingTalk, Feishu and WeChat Work together hold a 92% market coverage. DingTalk ranks first with around 200 million monthly active users, while WPS Office boasts over 678 million monthly active devices globally, indicating a high market concentration.

2. The four players have distinct positioning: DingTalk focuses on enabling AI to access internal corporate resources to support business operations and build an Agent OS ecosystem; Feishu prioritizes AI-driven enterprise knowledge asset management to unlock business value from accumulated knowledge; WeChat Work centers on private-domain customer operation, leveraging AI to enhance customer identification and conversion; WPS 365 focuses on AI upgrades for basic office scenarios to meet the needs of traditional government and enterprise users.

3. Industry competition has moved past the stage of competing on large model capabilities. Going forward, the competition will focus on how AI Agents reshape workflows, and the ability to align AI with specific enterprise business processes.

This article sorts out development trends and player characteristics of the AI office track, providing a reference for brands to advance internal digital transformation and select AI office tools, with key insights as follows:

1. In terms of industry trends, AI office tools have evolved from traditional collaboration tools to actionable digital foundations for enterprises. The efficiency gains brought by AI enable clear ROI calculation, driving strong enterprise willingness to pay. Brands prioritizing digital upgrades should prioritize AI office deployment first.

2. For tool selection, brands with different positioning fit different platforms: To C sales-focused brands are best suited for WeChat Work, where AI can automatically generate customer portraits and identify high-value customers to effectively boost private-domain repurchase and conversion rates; knowledge-intensive teams fit Feishu for accumulating internal knowledge assets; group brands that need to connect end-to-end business chains are a good match for DingTalk's AI Agent ecosystem; government and enterprise brands with traditional office habits are better adapted to WPS 365's AI upgrade solution.

3. For cost decision-making, capability gaps between mainstream large models are now minimal. Brands do not need to blindly pursue top-tier large models, and should instead focus on how well AI aligns with their own business needs.

This article analyzes the latest changes in the AI office track, providing references on opportunities and risks for sellers engaging in AI office-related businesses, with key takeaways as follows:

1. In terms of market opportunities, AI office has become a core track for major tech companies to validate the commercialization capability of large models. After completing basic market penetration, the sector has entered a new growth cycle driven by AI upgrades, with clear commercialization paths and deployable scenarios covering document generation, knowledge management, customer operation, business process processing and more, leaving ample room for growth.

2. For risk warnings, the gap in overall capability among mainstream large models has narrowed to single-digit percentage points. It is difficult to build a differentiated competitive advantage solely by competing on model parameters and capabilities. Blind investment in large model R&D can easily lead to a dilemma of continuous cash burn without a clear path to profitability.

3. For business model reference, there are mature existing models to learn from: DingTalk operates an open ecosystem that allows third-party developers to sell AI Agent applications; Feishu follows a standard SaaS model, charging based on function tiers and enterprise size; WeChat Work charges value-added service fees centered on customer operation; WPS uses a membership subscription model. Sellers can select a suitable model based on their own resources, and enterprise-level Agent workstations will be a new growth direction going forward.

This article sorts out the current development status of AI office, providing multi-faceted insights for traditional factories advancing digital transformation, with key takeaways as follows:

1. In terms of transformation direction, corporate digitalization has evolved from the basic stage of moving offline processes online to a new phase of AI-powered business enablement. Factories do not need to stop at simply transferring processes online; they can leverage AI office tools to further unlock value from internal production knowledge and user data, driving additional cost reduction and efficiency improvement.

2. For tool selection, different types of factories fit different AI office platforms: Manufacturing factories that need to connect multiple internal business units including production, finance and human resources can choose DingTalk's Agent OS system, which leverages AI to access internal resources to advance operations; factories that need to accumulate production process and product R&D knowledge can leverage Feishu's AI knowledge management capability to enable quick access for both new and veteran employees; consumer-facing factories that need to operate private-domain customers can use WeChat Work's AI capability to generate customer portraits and improve customer conversion efficiency.

3. For cost control, large model capabilities are now converging. Factories do not need to blindly pursue high-end large models, and only need to select solutions that fit their core business needs, with a focus on the actual business value delivered by AI.

This article analyzes development trends and customer demands in the AI office industry, providing a reference for ToB office service providers, with key insights as follows:

1. In terms of industry development trends, AI office has shifted from simple tool upgrades to in-depth business enablement. As large model capabilities rapidly converge, industry competition has moved from competing on model capabilities to competing on business alignment, corporate data governance and data mining capabilities. Enterprise-level Agent workstations will be the core development direction going forward, and AI will evolve from an auxiliary office tool into a digital employee that can automatically execute tasks.

2. For core customer pain points, demand varies significantly across different types of enterprise customers: Large group enterprises need AI solutions tailored to their personalized business processes; micro, small and medium-sized enterprises need low-cost solutions to improve basic office efficiency; sales-driven enterprises need AI to empower customer operation and conversion.

3. For business expansion references, service providers can connect to the open ecosystem of leading AI office platforms such as DingTalk's AI application ecosystem, develop vertical Agent applications targeting the needs of factories and brands in segmented industries, reach customers via the platform and monetize through ecosystem cooperation. They can also develop vertical AI functions for segmented scenarios and charge via a SaaS model.

This article sorts out the existing competitive landscape and development direction of AI office platforms, providing a reference for AI office-related platform operators, with key takeaways as follows:

1. In terms of core customer demand, when enterprise customers select an AI office platform, they do not primarily care about how capable the platform's large model is, but whether AI can fit their specific business processes and deliver quantifiable improvements in efficiency or performance. Therefore, platforms do not need to blindly promote model parameters, and should focus on actual business value to build differentiated competitiveness.

2. For business model reference, leading platforms have developed proven mature models to learn from: DingTalk adopts an open ecosystem approach to attract third-party developers to build AI Agent applications, and grows its customer base through ecosystem vitality; Feishu follows a standard SaaS model, charging based on function tiers and enterprise size; WeChat Work leverages the WeChat ecosystem to offer value-added services centered on customer operation, while supporting other businesses of its parent group; WPS uses a membership subscription model, replicating Microsoft's successful path. Platforms can select a suitable model based on their own resources.

3. For risk warnings, large model R&D requires extremely high capital input, and it is difficult to build a differentiated advantage purely through competing on model capability. Platforms can open up to access multiple third-party large models to meet the needs of different customers, and focus on refining their own data governance and business alignment capabilities.

This article sorts out the latest development trends of the AI office industry, summarizes new industry characteristics, emerging issues and business models of different players, providing a reference for industry researchers, with key insights as follows:

1. In terms of new industry trends, the enterprise office market has completed a functional upgrade from collaboration tools to enterprise digital foundations. Driven by large model technology, it has now entered a brand-new competitive stage of AI-powered office. Industry competition has shifted from competing on large model capabilities to competing on business alignment. The industry as a whole has moved beyond improving collaboration efficiency to AI deeply participating in specific business processes, and enterprise-grade AI Agents will be the core competitive direction in the next phase.

2. In terms of new industry issues, current overall AI business investment is high, and most AI tracks beyond AI office lack clear, actionable commercialization paths. As a result, AI office has become a core scenario for major tech companies to validate the commercial potential of large models. Meanwhile, the head market is highly concentrated: DingTalk, Feishu and WeChat Work together hold 92% market coverage, making it very difficult for new entrants to break through.

3. In terms of business model summary, the AI office industry has formed four mature commercial models: DingTalk's open AI Agent ecosystem model, Feishu's SaaS function-based paid model, WeChat Work's value-added customer operation service + ecosystem feedback model, and WPS's membership subscription model. Each model serves its adapted customer base and fits different resource endowments, providing proven, referenceable paths for AI commercialization.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

作者|雨谷

近期,钉钉ONE项目前核心产品经理的一篇7万字“离职复盘”——《置身钉内》,引发了外界对其内部管理的关注。而在内部管理之外,过去一年,钉钉ONE项目从立项、发布到战略收缩、拆分并入悟空的经历,实则折射出AI办公领域日益激烈的竞争格局。

一个大众未曾关注到的事实是,在此之前,企业办公市场的功能定位,已经从以办公软件为核心的“产品服务”,升级为“企业数字化底座”的功能定位,并且不断深入到企业业务层面。而在经历2018年到2022年的增量阶段之后,整个市场也已经形成钉钉、飞书、企业微信三足鼎立的稳定格局。

然而稳定只是表象。在AI大模型、AI Agent引发新一轮生产力变革的当下,企业办公市场正在加速进入AI办公的新战场。

AI办公的“新舞台”

在2023年以前,中国办公软件市场的“历史使命”是办公数字化。即让企业从传统的纸质流程转向线上审批,用视频会议取代线下会议,把对内、对外沟通放进即时通讯场景里。这阶段,企业办公产品的核心价值就是帮助企业提升协同效率。

然而随着大模型的爆发,AI加持下的文档可以自动生成内容,表格可以分析数据,线上会议可以自动生成会议纪要,知识库能够自动回答问题,甚至项目管理工具也具备了自主执行的能力。于是,AI在办公场景的加速落地让原本的办公软件不再只是工具,而是一种能够干活的“数字员工”。

在商业层面,AI办公的赚钱能力已经在市场上得到了证明。

2023年,微软推出Microsoft 365 Copilot,将GPT的能力全面嵌入Word、Excel、PowerPoint和Outlook等组成的“办公全家桶”。彼时,微软CEO萨提亚·纳德拉(Satya Nadella)将其定义为“新一代办公方式”。截至目前,微软官网显示全球已有超过90%的《财富》500强企业在使用Copilot产品。

而在今年4月,微软公布截至3月31日的2026财年第三财季业绩时,萨提亚·纳德拉表示:“我们专注于提供云和人工智能基础设施及解决方案,助力各类企业在智能体计算时代实现成果最大化。我们的AI业务年化收入(ARR)已超过370亿美元,同比增长123%。”

除微软外,其他软件巨头也几乎都在采取类似的战略。例如Google Workspace全面接入Gemini,Salesforce推出Einstein AI,Notion上线Notion AI,Adobe推出Acrobat AI Assistant。在办公场景接入AI,已然从一种潮流变成行业各公司之间的默契。

从腾讯、字节跳动、阿里等国内科技大厂自身的AI发展战略层面出发,办公场景也是一个不可多得的优质入口和展示窗口。

首先,写文档、做表格、开会议、处理审批是企业员工每天都在做的事情,相比逛街购物这些常规消费行为,办公显然是一个更刚需的高频使用场景。

其次,对于组织化运营的企业而言,内部流程虽然复杂,每家公司也存在一定差异,但在一家公司内部往往有标准模板或完整SOP,这就为AI提供了大量可用的学习资料。不仅降低了AI落地的难度,也提供了成熟且清晰的商业化路径。

第三,相较于当下消费市场追捧的情绪价值,企业以及企业员工本身更愿意为效率买单,而办公场景的产品价值和服务价值能够以“效率”的方式被真实反映出来。比如AI如果能够帮助一名销售岗员工节省30%处理文档的时间,这意味着他能够更快响应客户需求,将更多精力用于销售转化。而这些由效率提升带来的变化,又可以通过综合AI办公产品和用人成本计算出的ROI来体现。

因此,对于科技大厂而言,AI办公不仅是企业办公市场的新增量,更是展示自家大模型实力的重要舞台——后面这一点也特别重要。

回溯2023年以来的最近一次“AI潮”,Chatbot、生成式AI、AI Agent轮流贡献了一个个行业热点,但科技大厂们在跟进完整AI布局的同时,也面临一个隐忧:相较于移动互联网时代“一个APP就能带动一轮数据增长”的业务创新模式,AI业务不但要在硬件和技术层面持续投入大量真金白银,在商业层面(除AI办公外)也非常缺乏模式成熟且相对清晰的成功路径。

一边是不断烧钱“为AI发电”,另一边是“钱景不明”“路径不详”。科技巨头们即便家底再厚,也需要为财务报表上的数字负责,给资本市场的投资人们一个交代。而眼下的AI办公市场,就成了一场证明实力的“选秀大赛”。

AI办公的四种样本

如果观察当前的中国企业办公市场,会发现“四大玩家”的竞争格局已经逐渐清晰。

QuestMobile数据显示,2025年国内协同办公市场上,钉钉、飞书、企业微信三款产品的合计市场覆盖率已达92%。在月活用户方面,钉钉以约2亿月活用户位居第一,企业微信月活约1亿,位居第二,飞书月活约3000万,排名第三。此外,金山办公凭借自办公软件时代以来的持续积累,实力也不容小觑。截至2025年底,WPS Office全球月度活跃设备数超过6.78亿台。

但是如果把钉钉、飞书、企业微信和WPS 365放在一起对比,又会发现,虽然即时通信、文档、表格、知识库等产品功能几乎已是行业标配,但它们之间仍然存在一些明显差异。

“四大玩家”中,钉钉是最不像“办公软件公司”的。包括钉钉早期的成功是基于企业老板的需求来倒推产品功能,于是就有了“已读未回”以及“DING一下”等后来被外界诟病“高压管理”的特色功能。

对于很多企业来说,钉钉更像一套内部的管理系统,连接着OA、ERP、人力资源、财务审批等各个内部单元。进入AI时代后,钉钉的主要目标也并非帮助员工提高写文档、做表格的效率,而是使用AI调用企业内部资源辅助业务推进。所以过去几年,钉钉围绕AI形成了一套包含AI助理、AI搜问、AI表格的产品体系,核心是搭建一套Agent OS来快速参与业务流程。

比如AI助理能够让企业快速创建专属智能体,AI搜问可以基于企业知识库进行快速问答,AI表格能够协助处理数据管理、分析的工作,AI客服则能够搭建内部员工答疑空间和外部客户服务空间。在这种全面接入AI的生态中,员工不是在使用办公软件、操作办公系统,而是在指挥Agent调用系统完成工作。

与钉钉不同。飞书过去几年给企业用户留下深刻印象的产品,不是即时通讯、流程管理,而是飞书文档和多维表格。但飞书在办公场景的价值,远不止协同效率上的提升。

举个例子,企业日常经营中会产生大量的“知识”,比如内部复盘会上总结的教训和结论,用户访谈反馈的真实痛点和产品建议。而这些知识作为企业资产的一部分,通常在被整理成为会议纪要、录音文件进行流程化的内部提交后,几乎不会再被利用到。

但是如果这些知识是通过智能会议纪要、飞书妙记、多维表格AI分析等产品生成,并储存在飞书系统中,那么就会沉淀为企业的知识资产。不论是新员工了解项目过往经历,还是查询细节数据,都能够在飞书知识问答中随时调取。

这种管理知识资产的能力,不是单纯让单个员工的办公效率得到提升,而是让员工与企业成为一个整体,每个员工既可以用AI生成知识,也可以用AI获取知识,在业务层面充分挖掘企业知识资产的价值。

相比钉钉和飞书,企业微信的商业逻辑最为特殊。因为企业微信最大的护城河不是办公能力,而是微信。自2016年4月18日,企业微信正式诞生以来,中国市场上有大量零售品牌、教育机构、连锁企业和保险公司,都在通过企业微信管理客户关系、运营私域流量。

进入AI时代后,企业微信的重点也不在文档或者知识库上,而是围绕客户经营展开。例如企业微信用户可以使用智能总结功能自动总结沟通内容,还可以用AI生成客户画像、识别潜在需求,并且给出后续跟进建议。对于带有强销售属性的岗位来说,企业微信中的AI功能还可以帮助导购识别高价值客户,提高复购率和转化率。

这种在客户端产生的实际价值,在服务业、零售业等销售驱动型企业眼里,显然比内容生成和内部协同更重要。

与前三家相比,金山办公看起来最不像互联网公司,但恰恰是这种传统气质构成了它的优势。

回归到当下最日常、最基础的办公场景,大部分企业员工的工作依旧是围绕文档、表格和PPT展开。尤其是对政企类用户而言,过往的持续使用已经形成一种内部标准和工作方法,而在稳定、安全的基础上提升办公效率,也远比打通内部与外部、提高协同效率更重要。

所以WPS 365在文档、表格、PPT产品中嵌入AI的做法,实际上也迎合了其政企类核心客户最基础也最普遍的办公需求。而在商业层面,当微软将GPT的能力全面嵌入“办公全家桶”并且成功拿到结果,殊途同归的WPS 365,也自然找到了AI办公最短的一条成功路径。

AI办公到底要卷什么?

每当涉及AI的话题讨论时,很多人都喜欢比较模型,而在AI办公市场上,人们也很容易会联想到钉钉、飞书、企业微信各自背后大厂在大模型层面的布局。但是对于企业客户来说,模型的能力的确重要,却也没那么重要。

说模型重要,是因为当AI全面接入文档、表格,让企业能够建立知识库、实现项目管理,AI办公的本质就已经从协同工具转向了一个由模型驱动的操作系统。所以,模型能力是AI办公的基础。说不重要,是因为大模型的能力正在快速趋同。

斯坦福发布的AI指数报告显示,截至2026年3月,Anthropic、xAI、Google、OpenAI的Arena Elo评分差距已缩小至仅25个点以内(1481到1503分),在整个排行榜的得分区间中几乎可以忽略不计。

国内市场同样如此,中文通用大模型综合性评测基准SuperCLUE最新发布的2026年5月测评结果显示,文心一言、通义千问、豆包、kimi等主流基座模型,在数学推理、科学推理、代码生成、精确指令遵循、幻觉控制、智能体(任务规划)六大任务综合能力测评中的得分差距已经缩小到个位数。

当模型之间的能力差距越来越小,以模型为基座的AI办公自然也要寻找新的差异化竞争点,比如成本。在大众认知中,当下大模型最简单的商业模式就是“卖Token”,只是在AI办公场景下,企业用户使用AI功能的成本并没有直接与Token挂钩,而是被包装成了不同等级的会员费或者订阅费用。但不同模型之间,的确存在成本的差距。

根据SuperCLUE发布的5月评测榜单显示,Deepseek、豆包、混元等国产大模型,较其他模型具有明显的价格优势,而同一系列、不同版本的模型每百万tokens价格也可能存在3倍以上的差距。

不过惊蛰研究所注意到,钉钉、飞书、企业微信以及WPS 365中提供的AI功能,并未注明采用的是哪款大模型,并且大模型的Token消耗量也并非AI功能的付费依据。因此,模型使用成本的差异或许并不在企业用户权衡平台选择时的考量范围内。

事实上,“四大玩家”在商业模式上的差别已经足够明显。

公开数据显示,截至2025年8月,钉钉企业组织数已经超过2600万家,付费组织数超过19万家,AI应用的数量达到141万个。从不到1%的付费比例可以看出,钉钉商业化靠的不是“基础付费订阅+规模效应”,而是一个提供AI应用解决方案的生态,开发者在这里开发应用,ISV(独立软件开发商)向企业收费。而在AI时代,被交易的商品就成了Agent。

与钉钉最相似的飞书,是把AI变成了智能会议纪要、AI知识问答等高级功能,让企业用户为实际功能买单。并且企业规模越大,功能越高级,价格也越高,这也是最接近SaaS逻辑的商业模式。

企业微信的商业化,则是基于企业获客等核心需求,在客户管理工具、营销触达工具、数据分析能力等增值服务方面,吸引企业客户买单。包括在引入AI后,智能总结、客户画像等功能,也都是在为获客和提高转化服务。

需要指出的是,企业微信的价值不仅仅体现在软件收入上,企业用户在微信生态的持续经营,也为腾讯广告、腾讯支付、腾讯云等其他业务带来了收入。某种程度上来说,企业微信也是微信ToB商业化的核心业务单元。

“四大玩家”中,WPS 365的商业模式最为简单、直接,几乎等于直接复制微软的Copilot模式,按照用户类型以及会员等级收取不同的会员费,同时也提供企业定制化方案。相较于钉钉、飞书上琳琅满目的Agent,WPS 365的主要产品本质上是AI增强版的Office。

此外,惊蛰研究所还注意到,企业级Agent工作台也成为一些平台重点试水的新产品。例如腾讯云在今年3月9日正式上线的桌面Agent工具WorkBuddy;钉钉在3月17日正式发布的企业级Agent平台悟空;以及2025年7月发布,在今年3月19日又完成重大升级的飞书aily智能体平台;惊蛰研究所据悉,WPS 365也将于7月正式发布一款定位“组织级AI基础设施”的新品。

这类产品的核心思路是在原有的协同办公底座上,通过AI Agent重塑工作流,让AI从一个辅助工具变成能自动执行任务的“数字员工”。这就把AI办公又带入了新的竞争维度:AI办公不再只是围绕一个文档、一个表格展开,而是要跟随具体业务不同阶段的需求进行“技能组合”,产出不同类型的工作结果。

而在WorkBuddy、悟空等Agent平台上,不光有腾讯、阿里自家的模型,也有第三方模型可供选择。这也意味着,AI办公平台之间比拼的并非是各自模型的能力,而是AI功能与不同公司业务的适配程度,以及对企业数据治理、数据挖掘的能力。

站在企业用户的视角来看,这种聚焦业务的价值思维也更为合理,因为对于更多非科技类型的企业来说,他们真正在意的不是用什么模型、模型能力有多强大,而是具体能做什么、有多少产出,所以谁能让企业在AI的作用下创造价值,谁就能胜出。

从产业角度看,AI办公市场也正在经历由提升协同效率转向参与具体业务的新阶段。而未来AI办公市场最值得关注的,或许是一个路线问题:企业是会围绕文档、表格工作,还是直接用Agent完成工作?

注:文/惊蛰研究所科技组,文章来源:惊蛰研究所(公众号ID:jingzheyanjiusuo ),本文为作者独立观点,不代表亿邦动力立场。

文章来源:惊蛰研究所

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